Illustration Absmeier foto freepik

Während GenAI-Anwendungen wie Chatbots oder Textgeneratoren klassischerweise auf einzelne Nutzeranfragen reagieren, sind Agentic-AI-Systeme darauf ausgelegt, eigenständig Aufgaben zu planen und durchzuführen. Sie zerlegen komplexe Abläufe in Einzelschritte (Planning), greifen auf externe Tools wie Programmierschnittstellen (APIs) zu (Tool Use), kooperieren mit anderen KI-Instanzen (Multi-Agent Collaboration) und bewerten ihre Zwischenergebnisse selbstständig (Reflection).

Lerninhalte zu Agentic AI gehen deshalb über klassische Prompt-Techniken hinaus. Entsprechend wachsen auch die Anforderungen an Weiterbildung, sie betreffen nicht nur technische Aspekte, sondern auch Aufgabenstrukturierung, Rollenverständnis und die Bewertung maschinengestützter Entscheidungen.

Deutschland investiert stärker in Agentic-AI-Kompetenzen als die USA

Wie stark das Thema in Deutschland an Relevanz gewinnt, zeigt ein Blick auf die aktuelle Einschreibungsdynamik auf der Lernplattform Coursera: Zwischen dem ersten und zweiten Quartal 2025 stiegen die Einschreibungen in Agentic-AI-Kurse in Deutschland um 139 Prozent. Das liegt über dem globalen Wachstum von 135 Prozent und deutlich über dem Anstieg in den USA mit 130 Prozent.

Auch die Kurs-Rankings zeigen: Während global kein Agentic-AI-Kurs unter den Top 100 ist, belegen in Deutschland die zwei Kurse »Agentic AI and AI Agents: A Primer for Leaders« [1] und »Build AI Agents with Python & GenAI« [2] die Plätze 75 und 77, beide mit Fokus auf den praktischen Einsatz: Aufgabenplanung, Tool-Integration und agentenbasierte Zusammenarbeit.

Deutschland ist damit auch dem Vereinigten Königreich und den USA voraus, bei denen es jeweils nur ein Agentic-AI-Kurs in die Top 100 schafft (Platz 81 beziehungsweise 93) und zählt zu den Ländern, in denen sich Agentic AI frühzeitig und dynamisch als berufsbezogenes Lernfeld etabliert.

Vom Tool zur Steuerungsaufgabe: Welche Fähigkeiten der professionelle Umgang mit Agentic AI verlangt

Angesichts des wachsenden Weiterbildungsinteresses an Agentic AI stellt sich die Frage, welche Fähigkeiten im beruflichen Umgang künftig konkret erforderlich sind. Agentic AI verlangt von Nutzern mehr als gutes Prompting. Wer mit autonomen Systemen arbeitet, muss Aufgaben strukturieren, Rollen definieren, Entscheidungen nachvollziehen und Ergebnisse bewerten können.

Wie greifbar autonome Systeme inzwischen geworden sind, zeigt der neue ChatGPT-Agent, der seit dem 17. Juli 2025 für zahlende Nutzer verfügbar ist [3]. Er kann eigenständig Aktionen ausführen, Dateien durchsuchen oder externe Tools ansteuern und wird damit vom Hilfsmittel zum Mitentscheider.

Gerade weil er ohne Vorkenntnisse genutzt werden kann, entsteht Handlungsbedarf: Unternehmen benötigen nicht nur ein Verständnis für die Funktionsweise, sondern auch Mechanismen zur Kontrolle und Risikoabwägung, um fehlerhafte Entscheidungen, Intransparenz oder ungewollte Automatismen zu vermeiden. Kompetenzen in Agentic AI erfordern deshalb neben technischem Know-how vor allem: vorausschauendes Denken, die Fähigkeit zur kritischen Qualitätsprüfung und ein Verständnis für die Grenzen maschineller Autonomie.

Was Unternehmen bei der strategischen Einbettung von Agentic AI beachten müssen

Daraus ergeben sich nicht nur neue Lernziele für Einzelne, sondern auch neue Aufgaben für Unternehmen und Institutionen. Agentic AI bringt nicht nur neue Funktionen, sondern ein anderes Wirkprinzip: Systeme handeln nicht mehr nur auf Eingabe, sondern übernehmen Aufgaben eigenständig. Damit verschiebt sich auch die Verantwortung von der Nutzung hin zur Einbettung in Prozesse.

Was früher vor allem operative Umstellungen waren – etwa Cloud oder Automatisierung – wird jetzt zur Führungsfrage: Wer delegiert welche Entscheidungen? Wer versteht, was Agenten tun und was nicht? Wer Mitarbeitende dazu befähigen will, benötigt mehr als Tool-Schulungen: Es geht um Orientierung im Umgang mit maschineller Eigenständigkeit.

»Nicht alle Unternehmen werden Agentic AI gleichermaßen nutzen, aber alle sind gefordert, Kompetenzen aufzubauen, die den Unterschied machen – zwischen dem reinen Einsatz neuer Anwendungen und einem echten strukturellen Wandel«, mahnt Nikolaz Foucaud, Managing Director EMEA bei Coursera. »Es geht nicht nur darum, neue Tools zu beherrschen, sondern die richtigen Fähigkeiten zu entwickeln, um verantwortungsvoll und effektiv damit umzugehen.«

Fazit: Agentic AI verlangt Fähigkeiten und Haltung

Agentic AI markiert den Übergang zu maschineller Eigenständigkeit und damit einen Paradigmenwechsel für alle, die mit ihr arbeiten. Was sich aktuell am Lerninteresse und der Dynamik in Deutschland zeigt, verdeutlicht die neuen Anforderungen im beruflichen Umgang mit KI: Weg von der Nutzung einzelner Tools hin zur Verantwortung für Systeme, die selbstständig entscheiden und handeln. Wer den Wandel gestalten will, muss ihn nicht nur technisch verstehen, sondern auch mit strategischem Weitblick begleiten – sei es als Unternehmen, Bildungsanbieter oder Verantwortlicher in Verwaltung und Politik.

[1] www.coursera.org/learn/agentic-ai

[2] www.coursera.org/learn/ai-agents-architecture-python

[3] openai.com/de-DE/index/introducing-chatgpt-agent/

191 Artikel zu „Agentic AI“

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Agentic AI läutet die 3. KI-Revolution in der Cybersecurity ein

22. Mai 2025

Revolutionen kommen öfter vor, als man denkt. In der Cybersecurity gab es beispielsweise bereits mehrere Revolutionen, in denen neue Technologien wie künstliche Intelligenz und Machine Learning alles bisher Dagewesene auf den Kopf stellten. (Ein)Blick in die Geschichte, die Gegenwart und die Zukunft der KI-Revolutionen im Cybersecurity-Bereich. KI verändert jeden Bereich unseres Lebens – von…