Non-Generative KI-Agenten: Wann klassische KI generativen Modellen überlegen ist

Non-generative KI-Agenten sind autonome, aufgaben­spezifische KI-Systeme, die auf klassischen Machine-Learning- oder Deep-Learning-Modellen basieren. Sie führen klar definierte Aufgaben aus, liefern deterministische Ergebnisse und verzichten bewusst auf generative Sprachmodelle, wenn Präzision, Effizienz und Reproduzierbarkeit erforderlich sind.

In den vergangenen Jahren hat vor allem Generative KI, insbesondere Large Language Models (LLMs), die Schlagzeilen dominiert. Diese Technologien haben neue Möglichkeiten in der Content-Erstellung, Automatisierung und Entscheidungsunterstützung eröffnet. Der Aufstieg der Agentic AI ist der nächste logische Schritt in dieser Entwicklung.

Was ist Agentic AI?

Agentic AI beschreibt ein neues Paradigma im Design von KI-Systemen. Anstatt monolithische Modelle zu bauen, die möglichst viele Aufgaben gleichzeitig abdecken sollen, setzt Agentic AI auf autonome Agenten – spezialisierte Programme, die:

• Aufgaben eigenständig übernehmen
• Entscheidungen auf Basis von Daten und Kontext treffen
• Mit Tools, Systemen oder anderen Agenten interagieren, um ein definiertes Ziel zu erreichen

Am besten lassen sich diese Agenten als digitale Spezialisten verstehen. Jeder ist für einen bestimmten Problemtyp optimiert. Sie können zusammenarbeiten, indem sie Ergebnisse an andere Agenten weitergeben oder an einen zentralen Orchestrator berichten, der den Gesamtworkflow steuert.

Brauchen alle KI-Agenten Generative AI?

Nein. Auch wenn die Popularität agentischer Systeme eng mit dem Aufstieg generativer KI verknüpft ist, muss nicht jeder Agent auf einem LLM basieren. Für viele geschäftskritische Aufgaben sind klassische KI- und Machine-Learning-Methoden weiterhin die bessere Wahl. Selbst wenn ein LLM eine Aufgabe grundsätzlich bewältigen kann, ist es nicht immer die effizienteste oder zuverlässigste Lösung.

Wann sollte man auf Generative KI verzichten?

Es gibt mehrere Gründe, warum Unternehmen sich bewusst für non-generative KI-Agenten entscheiden:

• Spezialisierte Modelle sind bereits vorhanden:
  Für viele Aufgaben – etwa Prognosen, Anomalieerkennung oder Bilderkennung – existieren etablierte Machine-Learning- oder Deep-Learning-Modelle, die generische LLMs in Genauigkeit, Geschwindigkeit und Kosten übertreffen. Es besteht kein Bedarf, bewährte Lösungen neu zu erfinden.
• Effizienz:
  LLMs sind häufig ressourcenintensiv und führen zu höheren Kosten sowie längeren Antwortzeiten.
• Robustheit und Erklärbarkeit:
  Viele Geschäftsprozesse erfordern nachvollziehbare und erklärbare Entscheidungen – ein Bereich, in dem LLMs oft an Grenzen stoßen.
• Reproduzierbarkeit:
  LLM-Ausgaben sind inhärent nicht-deterministisch. Das bedeutet, dass identische Eingaben zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können. Klassische ML-Modelle liefern dagegen häufig konsistente und wiederholbare Resultate.

Eine bewährte Faustregel aus der Praxis lautet:
Nutze das einfachste Modell, das die Anforderungen erfüllt.
Komplexität sollte nur dann eingesetzt werden, wenn sie einen klaren und messbaren Business-Mehrwert liefert.

Warum Unternehmen auf non-generative KI-Agenten setzen

Non-generative KI-Agenten schaffen bereits heute branchenübergreifend Mehrwert. Typische Beispiele sind:

• Forecasting-Agenten: Prognose von Nachfrage, Umsatz oder Lagerbeständen mithilfe von Zeitreihenmodellen
• Anomaly-Detection-Agenten: Erkennung von Betrug, Geräteausfällen oder ungewöhnlichen Mustern in Echtzeit
• Trend-Analyse-Agenten: Identifikation neuer Muster im Kundenverhalten, in Marktdaten oder Nachrichten
• Computer-Vision-Agenten: Automatisierte Qualitätskontrollen in der Fertigung oder visuelle Inspektionen in der Logistik
• Customer-Analytics-Agenten: Erkenntnisse aus Kundensegmentierung, Churn-Prognosen, Marketing-Attribution und Customer Lifetime Value

Diese Agenten sind häufig schneller, kosteneffizienter und leichter zu steuern als ihre generativen Pendants.

Zentrale Erkenntnis für Unternehmen

Generative KI ist leistungsfähig, aber keine Universallösung. Agentic AI, basierend auf der richtigen Kombination aus generativen und non-generativen Agenten, ermöglicht einen flexibleren, effizienteren und zuverlässigeren Ansatz für Automatisierung und Entscheidungsfindung.

Bei der Bewertung von KI-Lösungen sollten Unternehmen sich fragen:

• Welches ist das einfachste Modell, das meine Anforderungen erfüllt?
• Benötige ich Kreativität und Sprachverständnis (Stärken von LLMs) oder Präzision, Geschwindigkeit und Reproduzierbarkeit?

Und nicht zuletzt:
Ein agentisches Setup wird nahezu immer eine generative Komponente enthalten – häufig als Orchestrator zur Koordination von Aufgaben oder als Schnittstelle für natürliche Sprachinteraktion mit Nutzerinnen und Nutzern. Diese Kombination vereint Benutzerfreundlichkeit und Anpassungsfähigkeit und nutzt zugleich spezialisierte Agenten für optimale Ergebnisse.

Die Zukunft der KI ist nicht nur generativ – sie ist agentisch.