Agentic Decision-Making: KI-Systeme, die wählen und handeln

Agentic Decision-Making bezeichnet KI-Systeme, die Handlungen zu einem Ziel auswählen, ohne dass ein Mensch jeden Schritt vorgibt. Ein Large Language Model bildet den Denkkern. Es deutet die Lage, wägt Optionen ab, ruft Tools auf, um Belege zu sammeln oder eine Aktion auszuführen, und bewertet das Ergebnis, bevor es den nächsten Schritt wählt. Forschung wie die ReAct-Methode hat diesen Kreislauf aus Denken und Handeln beschrieben.

Das Konzept unterscheidet sich von klassischer Entscheidungsautomatisierung. Regelbasierte Systeme folgen vorab festgelegten Pfaden, agentische Systeme erzeugen ihren Pfad zur Laufzeit. Dadurch bewältigen sie offene Situationen, ihre Entscheidungen sind jedoch schwerer vorherzusagen. Autonomie wird deshalb als Spektrum verstanden, von Vorschlägen, die ein Mensch freigibt, bis zu selbstständig ausgeführten Handlungen.

Für Organisationen wirft Agentic Decision-Making Fragen nach Verantwortlichkeit, Verlässlichkeit und Kontrolle auf. Guardrails legen fest, welche Entscheidungen ein Agent allein treffen darf. Observability hält fest, wie eine Entscheidung zustande kam, damit ein Mensch sie nachvollziehen und bei Bedarf korrigieren kann.