Agentic AI vs. Generative AI: ein umfassender Leitfaden

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant, und nicht alle AI-Systeme funktionieren gleich. Einige erstellen völlig neue Inhalte aus erlernten Mustern, während andere autonom handeln, um Ziele mit minimalem menschlichem Eingriff zu erreichen. Diese Unterschiede zu verstehen ist wichtig, um Technologie-Investitionen zu planen, Workflows zu gestalten und Kundenerlebnisse zu verbessern – gerade jetzt, da AI zunehmend zum festen Bestandteil des operativen Alltags wird.

Im Jahr 2025 hat sich der Einsatz von AI Agents in nur zwei Quartalen fast vervierfacht und ist von 11% auf 42% der Organisationen gestiegen, da Führungskräfte erstmals von einem spürbaren ROI durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben berichten. Das ist ein klares Zeichen für den Wandel von passiver Content-Erstellung zu autonomem Handeln – und von Tools, die unterstützen, hin zu Systemen, die selbst agieren.

Währenddessen verbreitet sich Generative AI in Rekordgeschwindigkeit: Der Markt wird 2025 auf rund 67 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2030 jährlich um mehr als 40% wachsen. Das entspricht einem geschätzten jährlichen wirtschaftlichen Wert von 2,6 und 4,4 Billionen US-Dollar über 63 Business Use Cases hinweg. So transformativ Generative AI ist, bleibt die Technologie jedoch auf menschliche Anleitung angewiesen: Sie erstellt Texte, Bilder oder Code als Reaktion auf Prompts. Agentic AI baut auf dieser Grundlage auf und erweitert diese Fähigkeiten um die autonome Ausführung: Systeme, die planen, entscheiden und mehrstufige Workflows mit einem höheren Maß an Eigenständigkeit umsetzen.

Für kundenzentrierte Unternehmen ist diese Entwicklung besonders relevant. Conversational Systeme gehen über skriptbasierte Antworten oder promptbasierte Chats hinaus und entwickeln sich zu AI Agents, die in der Lage sind, komplette Kundeninteraktionen zu verwalten, Probleme zu lösen, Daten zu aktualisieren und Folgeaktionen in Echtzeit auszulösen.

Bei Parloa sehen wir die Verbindung von Generative und Agentic AI als nächsten großen Entwicklungsschritt – eine Kombination aus menschlicher Kommunikationsqualität und autonomer Intelligenz, die neu definiert, wie Unternehmen mit ihren Kund:innen interagieren und Beziehungen aufbauen.

Was AI heute bedeutet

AI reicht von Predictive Analytics und Chatbots bis hin zu selbstfahrenden Fahrzeugen und kreativen Tools. Im Kern geht es um Systeme, die aus Daten lernen, schlussfolgern und handeln können. Mit zunehmenden Fähigkeiten der AI steigen auch die Erwartungen: Unternehmen müssen jetzt unterscheiden zwischen AI, die reagiert (z. B. Text- oder Bildgenerierung) und AI, die handelt (z. B. Planung und Ausführung mehrstufiger Ziele).

Warum es wichtig ist, die AI-Arten zu unterscheiden

Alle AI-Systeme über einen Kamm zu scheren, führt schnell zu Fehlinvestitionen und unrealistischen Erwartungen. Zum Beispiel kann der Einsatz eines generativen Modells dort, wo autonome Entscheidungsfindung benötigt wird – oder umgekehrt – ineffizient oder sogar riskant sein. Wer die Unterschiede versteht, ist in der Lage, die richtigen Technologien für die jeweiligen Anwendungsfälle zu wählen, vorhersehbare Workflows zu definieren und Compliance sowie Governance effektiv zu steuern.

Was ist Agentic AI?

Agentic AI bezeichnet Systeme, die zu autonomer Entscheidungsfindung und mehrstufiger Aufgabenausführung mit minimaler menschlicher Aufsicht fähig sind. Anstatt einfach auf Prompts zu reagieren, setzen und verfolgen diese Systeme Ziele – sie planen, passen sich an und handeln in dynamischen Umgebungen.

Hauptmerkmale:

• Autonomie: Funktioniert ohne ständige Überwachung

• Zielorientierung: Ergreift Maßnahmen, um definierte Ergebnisse zu erreichen

• Proaktivität: Antizipiert Veränderungen und reagiert auf sich ändernde Bedingungen

Technologien, die Agentic AI ermöglichen, umfassen Reinforcement Learning, Entscheidungsbäume und sensorbasierte Feedback-Schleifen, die Systemen helfen, Ergebnisse zu evaluieren und das Verhalten im Laufe der Zeit zu optimieren.

Beispiele:

• Selbstfahrende Autos, die Navigationsentscheidungen in Echtzeit treffen

• Robotic Process Automation (RPA)-Tools, um komplexe Workflows zu steuern

• Intelligente Agents, die logistische Abläufe koordinieren

Agentic AI stellt die nächste Evolutionsstufe hin zu selbstgesteuerten, adaptiven Systemen dar – Systeme, die komplexe Aufgaben bewältigen können, die über klassische Automatisierung hinausgehen.

Was ist Generative AI?

Generative AI ist darauf ausgelegt, neue, originale Inhalte zu erstellen – Texte, Bilder, Musik oder Code – basierend auf Mustern, die sie aus vorhandenen Daten gelernt hat. Sie ist reaktiv und erstellt Ausgaben als Reaktion auf menschliche Prompts, anstatt eigene Ziele zu setzen.

Hauptmerkmale:

• Content-Erstellung: Generiert neue Daten-Outputs

• Reaktionsgesteuert: Arbeitet auf Basis von Nutzereingaben

• Kreativer Output: Führt Informationen zusammen und interpretiert sie neu

Generative AI stützt sich vor allem auf Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 oder Generative Adversarial Networks (GANs), die konkurrierende neuronale Netzwerke verwenden, um die generierten Ausgaben zu verfeinern.

Beispiele:

• ChatGPT erstellt natürlich klingende Antworten.

• DALL·E generiert Bilder aus Texteingaben.

• Copilot oder Gemini schreiben Code und Dokumentationen.

Generative AI treibt die AI-gestützte Content-Erstellung voran und verändert Marketing, Design und Entwicklung in beispiellosem Umfang.

Warum Unternehmen den Unterschied verstehen müssen

Zu wissen, ob ein System agentisch oder generativ ist, beeinflusst, wie es definiert, gesteuert und eingesetzt wird. Agentische Systeme tragen größere Verantwortung und Risiken, da sie selbständig Entscheidungen treffen. Generative Systeme sind weniger autonom, können aber dennoch Fehlinformationen oder Bias erzeugen, wenn sie nicht überwacht werden.

Wer versteht, wo jedes System am besten angewendet wird, gewährleistet:

• Den Einsatz der richtigen Technologien

• Effektive Kontroll- und Governance-Strukturen

• Klare Kommunikation mit Nutzer:innen und Regulierungsbehörden

• Optimierte Nutzung von Ressourcen und präzises ROI-Tracking

Das heißt: Agentic AI trifft Entscheidungen, Generative AI erstellt Inhalte – und die kluge Kombination aus beidem ist ausschlaggebend für den Erfolg jeder Enterprise-AI-Strategie.

Die Unterschiede auf einen Blick: Agentic AI vs. Generative AI

Die Technologie dahinter

Generative AI nutzt fortgeschrittene neuronale Architekturen, um Datenverteilungen zu erlernen und daraus realistische Ergebnisse zu erzeugen.

• LLMs verarbeiten riesige Mengen an Text-Datensätzen, um die nächsten Wörter oder Sätze vorherzusagen.

• GANs lassen zwei Netzwerke – Generator und Diskriminator – gegeneinander arbeiten, um die kreative Qualität der erzeugten Inhalte zu verfeinern.

Agentic AI hingegen nutzt Reinforcement Learning und sensorgesteuerte Feedback-Schleifen, um Unsicherheiten aktiv zu steuern.

• Sie evaluiert mögliche Handlungen, prognostiziert Konsequenzen und passt ihre Strategie basierend auf Ergebnissen an.

• Durch die Integration externer Systeme (z.B. über APIs oder IoT-Geräte) erweitert sie ihren operativen Handlungsspielraum.

Es entstehen zunehmend hybride Architekturen, in denen generative Modelle agentische Systeme bei Planung, Kommunikation oder Reasoning unterstützen – und Kreativität mit Kontrolle vereinen.

Wenn Agentic und Generative AI zusammenarbeiten

Das wahre Potenzial künstlicher Intelligenz liegt in der Kombination von Agentic AI und Generative AI. Stell dir einen AI Agent vor, der Workflows im Kundenservice steuert und dabei ein generatives Modell nutzt, um empathische, menschenähnliche Antworten zu formulieren. Oder ein Logistiksystem, das Lieferwege plant (agentisch) und gleichzeitig dynamische Status-Updates für Kund:innen generiert (generativ).

Vorteile:

• Erhöhte Autonomie durch natürliche Kommunikation

• Mehr Effizienz durch adaptive Workflows

• Personalisiertere und konsistentere Nutzererlebnisse

Herausforderungen:

• Sicherstellung von Transparenz und Verantwortung

• Abstimmung kreativer Outputs mit realen Aktionen

Durch dieses Zusammenspiel entsteht die nächste Generation virtueller Assistenten, Betriebsplattformen und Conversational-AI-Systeme – einschließlich Lösungen, die mit Parloas menschenzentriertem Ansatz für erstklassige Customer Experience entwickelt wurden.

Use Cases aus verschiedenen Branchen

Der Wandel von reaktiven zu autonomen Systemen verändert sämtliche Branchen. Generative AI treibt Kreativität und Kommunikation voran – und ihre Skalierung. Agentic AI definiert neu, wie Entscheidungen getroffen und Aufgaben ausgeführt werden. Immer mehr Unternehmen kombinieren beide Ansätze, um Systeme zu schaffen, die denken, handeln und sich anpassen können.

Diese Beispiele zeigen, wie beide Arten von AI (und insbesondere ihre Kombination) ganze Industrien transformieren und messbare Ergebnisse erzielen.

Generative AI in der Praxis

Generative AI ist besonders stark darin, Daten und Muster in neue Ideen, Assets und Interaktionen zu verwandeln. Ihre kreative und analytische Flexibilität ermöglicht es Teams, schneller zu arbeiten, mehr Inhalte zu produzieren sowie Erlebnisse zu personalisieren – und zu skalieren.

• Marketing und Content-Erstellung: Generative-AI-Tools erstellen in Sekunden hochwertige Texte, Visuals und Kampagnen. So entlasten sie kreative Teams, die sich auf Strategie-Konzepte konzentrieren können. Marken nutzen generative Modelle beispielsweise, um Botschaften regional anzupassen oder in Echtzeit Produktempfehlungen bereitzustellen.

• Software-Entwicklung: AI Assistants wie GitHub Copilot beschleunigen Entwicklungszyklen, indem sie Code generieren und debuggen – und dabei die Dokumentation automatisch aktuell halten.

• Gesundheitswesen: Forschende nutzen generative Modelle, um medizinische Bilder oder Daten für Trainingszwecke zu synthetisieren – das verbessert diagnostische AI, ohne die Privatsphäre von Patient:innen zu gefährden.

Agentic AI in der Praxis

Agentic AI bringt Entscheidungsfähigkeit und Autonomie in Prozesse, die bisher manuelle Eingriffe erforderten. Sie führt Aufgaben nicht nur aus – sie passt sich an.

• Fertigung: Agentische Systeme steuern Predictive Maintenance, indem sie Sensordaten analysieren, Reparaturen planen und Ausfallzeiten minimieren – ohne Terminplanung durch den Menschen.

• Finanzwesen: Intelligente Agents erkennen Anomalien, kennzeichnen potenzielle Betrugsfälle in Echtzeit und führen sogar Korrekturmaßnahmen innerhalb genehmigter Parameter aus, was die Compliance vereinfacht.

• Operations: Von der Supply-Chain-Koordination bis zur Workflow-Orchestrierung passt Agentic AI Pläne dynamisch an – basierend auf Live-Eingaben zu Nachfragespitzen oder Lieferverzögerungen.

Hybride Use Cases – wenn beide AI-Arten zusammenarbeiten

Leistungsstarke Systeme vereinen die Kreativität von Generative AI mit der Autonomie von Agentic AI. Diese hybriden Architekturen ermöglichen es Unternehmen, menschenähnliche Intelligenz über Workflows hinweg zu skalieren.

• Kundenservice: Agentische Systeme steuern den gesamten Serviceprozess, während Generative AI sicherstellt, dass jede Antwort kontextbezogen, empathisch und markenkonform ist – für schnellere, natürlichere Kundenerlebnisse.

• Security Operations: Agentische Systeme überwachen Netzwerkaktivitäten und führen Abwehrmaßnahmen autonom aus, während generative Modelle neue Bedrohungsmuster simulieren, um die Sicherheitsbereitschaft zu erhöhen.

Gemeinsam definieren Generative AI und Agentic AI neu, was operative Exzellenz bedeutet – von personalisierten Kundeninteraktionen bis zu selbstoptimierenden Systemen, die laufend lernen und proaktiv handeln.

Was die Zukunft bringt

Die nächste Innovationswelle in der AI entsteht durch die Verbindung von Agentic und Generative AI. Zukünftige Systeme werden nicht nur Inhalte erstellen, sondern auch intelligent darauf reagieren, indem sie planen, schlussfolgern und mit Menschen zusammenarbeiten.

Aktuelle Trends:

• Agentic AI: Mehr Autonomie, integrierte Ethik und Selbstregulierung

• Generative AI: Multimodale Fähigkeiten und Kontextverständnis

• Hybride AI: Nahtlose Übergänge zwischen Content-Erstellung und der Umsetzung von Entscheidungen

Während diese Technologien immer stärker zusammenwachsen, müssen sich Unternehmen auf neue Governance-Standards, klare Rahmen für Verantwortlichkeiten beim Einsatz von AI und eine veränderte Zusammenarbeit zwischen Mensch und AI vorbereiten.

Agentic AI vs. Generative AI verstehen

Agentic AI und Generative AI sind keine konkurrierenden Ansätze. Die Technologien ergänzen sich vielmehr und prägen gemeinsam die nächste Generation intelligenter Systeme. Generative AI verleiht Systemen eine Stimme – Agentic AI gibt ihnen Richtung.

Für Unternehmen ist es entscheidend zu verstehen, wo die Grenze zwischen beiden verläuft – und wo sie sich überschneiden. Dieses Wissen ist die Grundlage für skalierbare, ethische und effektive AI-Strategien. Mit der Weiterentwicklung beider Technologien verändert sich auch unser Verständnis davon, was Intelligenz wirklich bedeutet.

Häufig gestellte Fragen