Künstliche Intelligenz hat längst Einzug ins Enterprise Performance Management (EPM) gehalten und unterstützt in Bereichen von der Planung über das Reporting bis zur Analyse.
Während viele Unternehmen noch dabei sind, sich mit klassischen KI-Funktionalitäten wie Vorhersagemodellen oder automatisierten Dashboards vertraut zu machen, klopft bereits eine neue, weitreichendere Entwicklung aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz an die Tür: Agentic AI. (Und nein, das ist nicht der Name eines neuen Marvel-Charakters.)
Was ist Agentic AI überhaupt?
Agentic AI steht für eine neue Generation von künstlicher Intelligenz, die nicht nur Informationen liefert, sondern selbstständig Entscheidungen trifft und Maßnahmen initiiert. Eine Agentic AI verhält sich wie ein digitaler Mitarbeiter, der nicht nur Fragen beantwortet oder Daten analysiert, sondern eigenständig Aufgaben übernimmt, ohne dass jeder Schritt vorgegeben werden muss.
Ein praktisches Beispiel: Während eine klassische Forecast-KI auf Basis der bisherigen Daten einen neuen Absatztrend prognostiziert, würde eine Agentic AI bei einer plötzlichen Marktveränderung automatisch die Planung anpassen, Entscheidungsvorschläge machen – und mit entsprechender Autorisierung sogar Änderungen im EPM-System umsetzen. Das Besondere daran: Agentic AI verfolgt aktiv Ziele, priorisiert Aufgaben und lernt dabei iterativ hinzu.
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Agentic AI vs. “Agents”
Viele EPM-Tools nutzen bereits sogenannte “Agents”: KI-basierte Features, die vordefinierte Aufgaben ausführen, wie Forecasts berechnen, Dashboards aktualisieren, Anomalien melden. Diese Tools benötigen klare Instruktionen und handeln nicht von sich aus.
Doch Agentic AI geht weiter – sie führt eigenständig Simulationen durch, optimiert Budgetverteilungen oder passt Forecasts in Echtzeit an neue Marktentwicklungen an. Sie erkennt selbstständig, welche Aufgaben anstehen, priorisiert diese und verfolgt aktiv Ziele.
Oder anders gesagt: Beim Agent gibt der Mensch die Marschrichtung vor. Bei Agentic AI sagt die Maschine: “Ich übernehme das mal.”
Gen AI und Agentic AI – was ist der Unterschied?
Nur um alle Unklarheiten auszuräumen, klären wir doch auch noch mal kurz den Unterschied zur generativen KI, auch GenAI genannt.
Viele kennen bereits ChatGPT & Co. – also generative KI-Systeme, die Texte, Bilder, Code oder Musik erzeugen können. GenAI ist kreativ, textbasiert, reaktiv – sie antwortet auf Anfragen. Agentic AI hingegen kombiniert solche Fähigkeiten mit einer eigenständigen, zielorientierten Logik. Sie agiert, statt nur zu reagieren.
Eine GenAI könnte etwa einen erläuternden Text für das Finanzreporting formulieren. Eine Agentic AI hingegen würde erkennen, dass ein KPI außerhalb des Solls liegt, Ursachen analysieren, Szenarien simulieren, mögliche Handlungsoptionen vorschlagen – und, wenn gewünscht, Maßnahmen selbstständig auslösen.
Man könnte sagen: GenAI ist ein virtueller Texter, Agentic AI ein virtueller Manager.
Sind wir schon bereit für Agentic AI?
Es gibt klare Vorteile, die Agentic AI in der Zukunft EPM-Tools bringen kann:
- Proaktive Intelligenz: Die KI erkennt Probleme, bevor sie sichtbar werden, und schlägt Handlungsalternativen vor – oder setzt diese direkt um.
- Automatisierte Entscheidungsfindung: Prozesse, die vorher in langen Abstimmungsrunden entschieden wurden, laufen datenbasiert und in Echtzeit ab.
- Skalierbarkeit und Entlastung: Fachabteilungen gewinnen Zeit für echte Strategiearbeit, während Routineaufgaben automatisiert werden. Also quasi eine Potenzierung der Vorteile, die EPM-Tools sowieso schon mit sich bringen.
Auf der anderen Seite gibt es (noch) Risiken und Herausforderungen, dazu gehören etwa:
- Transparenz und Kontrolle: Wer entscheidet was – Mensch oder Maschine? Und wie ist das nachvollziehbar dokumentiert (das ist der so genannte Black-Box-Effekt)?
- Bias und Datenqualität: Schlechte Daten bedeuten schlechte Entscheidungen – und je mehr Verantwortung an die KI übertragen wird, desto höher das Risiko.
Agentic AI ist eine Entwicklung, die zukünftig sicherlich auch EPM-Tools noch stark beeinflussen wird. Für Unternehmen ist dann zu definieren, welche Prozesse und Entscheidungen sie vollständig in die Hand von KI legen – und welche nicht.
Fazit
Agentic AI könnte der nächste große Evolutionsschritt im EPM sein – wenn man sie mit Augenmaß einsetzt. Sie wird neue Möglichkeiten in der Planung, Steuerung und Entscheidungsfindung eröffnen.
Aber wie bei jeder Technologie gilt: Es kommt auf die richtige Balance an. Denn am Ende des Tages sollte der Mensch entscheiden, wann und was die KI entscheidet.
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