Von Generative AI zu Agentic Systems: Wie sich Enterprise-AI-Architekturen verändern

Enterprise-AI entwickelt sich von promptbasierten Modellen hin zu orchestrierbaren Agentensystemen mit eigenständiger Entscheidungslogik. Während generative AI – etwa in Form von Sprachmodellen – noch vor kurzem als Innovationsmotor galt, rückt nun eine neue Klasse intelligenter Systeme in den Fokus: Agentic AI. Diese agentenbasierten Systeme operieren nicht mehr nur reaktiv, sondern handeln zielgerichtet, autonom und proaktiv.

Laut Gartner werden bis 2028 rund 33 % aller Unternehmensanwendungen Agentic AI nutzen – derzeit sind es weniger als 1 %. Schon 2026 könnten 15 % aller täglichen Arbeitsentscheidungen durch autonome Agenten getroffen werden. Ein technologischer Quantensprung, der tiefgreifende Auswirkungen auf Enterprise-Architekturen, Governance-Modelle und operative Abläufe hat. Dieser Wandel wird besonders deutlich, wenn man die Unterschiede zwischen promptbasierten Modellen und agentenbasierten Systemen genauer betrachtet.

Von promptgetrieben zu zielorientiert: Der Systemsprung zu Agentic AI

Generative AI hat Unternehmen neue Möglichkeiten zur Texterstellung, Bilderzeugung und Analyse erschlossen – allerdings stets im Rahmen menschlicher Anleitung. Sie agiert promptbasiert, nicht initiativ. Agentic Systems brechen dieses Paradigma auf. Sie planen eigenständig, treffen Entscheidungen auf Basis komplexer Datenkontexte und führen Aktionen in digitalen Umgebungen autonom aus – ohne starre, vollständig vordefinierte Workflows.

Im Unterschied zu klassischen Workflow-Engines oder RPA-Systemen folgt Agentic AI keiner fixen Prozesslogik, sondern passt Entscheidungen dynamisch an Ziele, Kontextänderungen und Systemzustände an.

Damit entwickeln sich AI-Anwendungen von reaktiven Assistenzsystemen zu autonomen digitalen Akteuren. Agenten interagieren mit APIs, Systemen und Tools, orchestrieren Prozesse und treffen Entscheidungen in Echtzeit. Die Entscheidungslogik liegt dabei nicht isoliert im Modell, sondern ist in eine übergeordnete Systemarchitektur eingebettet, bestehend aus Kontrollinstanzen, Zustandsverwaltung und Ausführungsebenen. Das verändert nicht nur die technologische Rolle von AI – es erfordert auch ein grundsätzlich anderes Architekturverständnis.

Anforderungen an Enterprise-Architekturen: Von Integration zu Orchestrierung

Diese neue Systemlogik bleibt nicht ohne Konsequenzen für bestehende Enterprise-Architekturen. Klassische Integrationsmuster reichen nicht mehr aus, wenn autonome Systeme eigenständig priorisieren, planen und handeln. Statt punktueller Integration rückt die Fähigkeit zur kontinuierlichen Orchestrierung autonomer Komponenten in den Mittelpunkt moderner Architekturen.

Die Einführung agentenbasierter Systeme stellt daher hohe Anforderungen an die technologische Basis. Klassische Data-Pipelines, API-Layer und monolithische Applikationen stoßen an Grenzen. Gefordert sind modular aufgebaute, skalierbare Architekturen, die drei zentrale Bausteine abbilden:

Intelligente Orchestrierungsschichten

Agenten agieren nicht isoliert, sondern in dynamischen Netzwerken. Sie müssen orchestriert, koordiniert und priorisiert werden – abhängig von Zielen, Kontext und verfügbarer Systemkapazität. In der Praxis bedeutet das häufig eine klare Trennung zwischen Entscheidungslogik, Ausführungsebene und Orchestrierung – etwa über eventgetriebene Architekturen mit persistentem State Management und zentraler Kontrollinstanz.
Adaptive Kontrollschichten steuern Interaktionen, integrieren Feedback und setzen strategische Leitplanken durch.

Technisch verankerte Governance-Mechanismen

Autonomie ohne Kontrolle führt ins Chaos. Moderne AI-Architekturen benötigen programmatische Governance-Mechanismen: Policies zur Rechtesteuerung, Audit-Logs für Entscheidungen, Kontextvalidierungen und klar definierte Eskalationspfade. Diese Kontrollmechanismen wirken nicht nachgelagert, sondern sind integraler Bestandteil der Laufzeitarchitektur – vergleichbar mit Control Planes in Cloud- oder Kubernetes-Umgebungen.
Nur so lassen sich regulatorische, ethische und geschäftliche Anforderungen dauerhaft absichern.

Datenplattformen mit Relevanz und Kontext

Agentic AI benötigt Zugriff auf Echtzeitdaten – jedoch nicht auf beliebige Daten, sondern auf qualitätsgesicherte, kontextualisierte und verknüpfte Informationen. Unternehmen etablieren dafür Data-Mesh-Strukturen, kombinieren strukturierte und unstrukturierte Quellen und integrieren semantische Layer. Diese semantischen Ebenen fungieren als Entscheidungskontext für Agenten und reduzieren Fehlentscheidungen durch inkonsistenzen, veraltete Zustände oder fehlende fachliche Einordnung. Je stärker Agenten auf kontextabhängige Daten angewiesen sind, desto stärker verschiebt sich auch das Risiko von Modellfehlern hin zu Architektur-, Daten- und Governance-Fehlentscheidungen.

Zwischen Potenzial und Risiko: Strategische Implikationen für Unternehmen

Der Umstieg auf Agentic AI bringt operative Vorteile, aber auch neue Risiken. Laut Gartner werden bis Ende 2027 über 40 % der Agentic-Projekte scheitern – meist aufgrund unklarer Zielbilder, unzureichender Governance oder nicht tragfähiger Kostenmodelle.

Unternehmen, die frühzeitig belastbare Use Cases definieren und Governance-Strukturen etablieren, profitieren hingegen deutlich. Sie erhöhen die Entscheidungsgeschwindigkeit, automatisieren komplexe Prozesse vollständig und reduzieren menschliche Fehlerquellen signifikant. In Bereichen wie Supply Chain Management, Kundenservice oder IT-Betrieb entstehen kontinuierlich arbeitende, digitale Funktionseinheiten, die rund um die Uhr konsistente Entscheidungen treffen.

Dabei geht es nicht um den Ersatz menschlicher Expertise. Vielmehr entsteht ein digitaler Workforce, der operative Entscheidungen übernimmt, Mitarbeiter entlastet und menschliche Fähigkeiten gezielt ergänzt – skaliert, nachvollziehbar und in Echtzeit.

Von der Pilotphase zum skalierbaren Betriebsmodell

Ob Agentic AI ein experimenteller Ansatz bleibt oder sich als produktive Architekturkomponente etabliert, entscheidet sich im Übergang vom Pilotbetrieb zum skalierbaren Betriebsmodell. Erfolgreiche Organisationen folgen dabei drei Prinzipien:

1. Fokus auf strategische Use Cases: Prozesse mit hoher Komplexität, hohem Volumen oder hohem Eskalationsbedarf sind ideale Startpunkte. Etwa: Ticket-Routing, Vertragsprüfung oder Incident-Response.
2. Integration statt Parallelwelt: Agenten dürfen keine Silos erzeugen. Erfolgreiche Projekte denken Agenten als Teil der Systemlandschaft – eingebunden über Event-Driven Architectures, API-Layer und Observability-Mechanismen.
3. Organisationales Enablement: Mitarbeiter müssen lernen, mit Agenten zusammenzuarbeiten. Das erfordert Schulungen, neue Rollenbilder (z. B. AI Operations Manager) und klare Verantwortlichkeiten zwischen Business, IT und Compliance.

Agentensysteme als Bestandteil moderner Enterprise-Architekturen

CONVOTIS betrachtet Agentic AI als Weiterentwicklung bestehender Enterprise-Architekturen und nicht als isolierte Technologie. Entscheidend sind belastbare Betriebsmodelle, technisch verankerte Governance und die kontrollierte Integration autonomer Systeme in produktive IT-Landschaften.

Der Fokus liegt auf Architekturdesign und operativer Steuerbarkeit – von agentenfähigen Plattformen über programmatische Governance bis zur Einbindung in bestehende Betriebs- und Kontrollmodelle. So wird Agentic AI von einem experimentellen Ansatz zu einer stabilen, skalierbaren Architekturkomponente mit klarer Verantwortung und messbarem Nutzen für Betrieb und Steuerung.