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Von Automatisierung zu Autonomie

Agentic AI: der nächste logische Schritt in der KI-Evolution

Agentic AI macht KI-Systeme eigenständig und anpassungsfähig. HMS bringt diese Technologie in die Anwendung – mit klaren Use Cases und skalierbaren Frameworks.
Agentic AI Services – Mensch arbeitet am Laptop mit visualisiertem KI-Gehirn und Schaltkreisen

Warum Agentic AI neue Handlungsspielräume schafft

Sie wollen komplexe, weit über Automatisierung hinausgehende Aufgaben mittels KI lösen? Ihre Geschäftsprozesse über zusammenarbeitende Agenten abbilden oder bestehende KI-Systeme miteinander kommunizieren lassen? Agentic AI macht dies möglich!

Agentic AI steht für den Wandel von vorgegebenen Abläufen hin zu KI-Systemen, die Ziele verfolgen, Entscheidungen treffen und handeln. Statt isoliert einzelne Aufgaben zu lösen, interagieren in agentischen Systemen spezialisierte Agenten miteinander, tauschen Informationen aus und passen ihr Verhalten an, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Dadurch entstehen neue Handlungsspielräume.
HMS unterstützt Unternehmen dabei, diese Potenziale gezielt zu nutzen – mit durchdachten Use Cases, breiter Erfahrung und produktionsreifen Implementierungen.
Sie sind bereits mit Agentic AI vertraut?
Direkt zum HMS-Angebot 

Was Agentic AI ist und wie sie Systeme handlungsfähig macht

Agentic AI ist mehr als ein technisches Konzept - sie beschreibt ein Prinzip, welches die Modellierung von komplexen Prozessen erlaubt. Bisherigen (generativen) KI-Systemen musste ein Ablauf vorgegeben werden - etwa Daten einlesen, Daten verarbeiten, Ergebnis ausgeben - hiermit können zwar bereits erstaunliche Ergebnisse erzielt werden, aber die Systeme stoßen an Grenzen. 
Agentic AI begegnet dieser Limitation in dem sie einen oder mehrere spezialisierte KI-Agenten (engl. Agents) nutzt, die jeweils selbstständig Entscheidungen treffen, Maßnahmen ergreifen und sich an wechselnde Bedingungen anpassen können. Im Zusammenspiel dieser Agenten entstehen handlungsfähige Systeme. 

Was bedeutet Agentic AI?
Um dieses Ziel zu erreichen, verfügt ein Agent über grundlegende Fähigkeiten, die Wahrnehmung, Entscheidung, Handlung und Anpassung verbinden:
  • Wahrnehmen: Informationen aus seiner Umgebung aufnehmen (z. B. über Daten, APIs, Benutzerinteraktionen).

  • Entscheiden: Diese Informationen interpretieren und auf Basis von Regeln, Modellen oder Lernverfahren Entscheidungen treffen.

  • Handeln: Konkrete Aktionen durchführen - z. B. Systeme steuern, Daten verarbeiten oder Prozesse anstoßen.

  • Lernen und Anpassen: Aus Erfahrungen lernen und sein Verhalten kontinuierlich optimieren.​

Im Unterschied zu klassischen Softwarelösungen und KI-Systemen arbeitet ein Agent zielorientiert, reaktiv, proaktiv und oft auch autonom im Sinne einer übergeordneten Strategie.​
In der Regel wird ein oder mehrere LLMs als Entscheidungs- und Orchestrations-Engine eingesetzt – sie steuern das Verhalten des Agenten und ermöglichen die Interaktion mit Tools, APIs und Datenquellen.

Die fünf Prinzipien agentischer Systeme

Agentic AI folgt keinem starren Ablauf. Stattdessen handeln Agenten nach Prinzipien, die Autonomie, Kooperation und Zielorientierung in den Mittelpunkt stellen. Die folgenden fünf Merkmale beschreiben, was Agentic AI im Kern ausmacht.

Autonome Entscheidungen

Agenten analysieren Informationen, bewerten Situationen und treffen eigene Entscheidungen. Die Steuerung erfolgt kontextsensitiv und in Echtzeit.

Adaptives Verhalten

Agenten passen sich an neue Daten, Ereignisse oder Rahmen-bedingungen an. Ohne manuelles Eingreifen.

Skalierbarkeit

Wiederkehrende Aufgaben und Abläufe werden intelligent automatisiert und lassen sich effizient auf neue Anwendungs-bereiche übertragen.

 Systemübergreifende 
Integration

Agenten kommunizieren mit Tools, APIs und Plattformen auch über bestehende Systemgrenzen hinweg. Dadurch entstehen durchgängige, koordinierte Abläufe.

Innovationssprung in Effizienz & Qualität

Agentic AI verknüpft Prozessschritte intelligent – von der Datenerfassung bis zur Entscheidung – und erschließt so neue Automatisierungspotenziale.
Sie wollen komplexe, weit über Automatisierung hinausgehende Aufgaben mittels KI-Agenten lösen? Ihre Geschäftsprozesse über zusammenarbeitende Agenten abbilden oder bestehende KI-Systeme miteinander kommunizieren lassen?
Agentic AI macht dies möglich – und HMS zeigt, wie daraus produktive Lösungen werden.

Sie wollen wissen, wie Agentic AI in der Praxis funktioniert?

Wir setzen Agentic AI bereits produktiv um – von der Weiterentwicklung bestehender GenAI-Projekte bis zur Konzeption vollständiger agentischer Systeme.
Mit Erfahrung aus über 4.000 Projekttagen und 30+ produktiven Implementierungen wissen wir, welche Konzepte in der Praxis funktionieren und wie daraus messbarer Mehrwert entsteht.
Unsere Expertinnen und Experten sorgen dafür, dass Technologie, Architektur und Business Value zusammenpassen.
4.000+
GenAI und Agentic Projekterfahrung​
30+
GenAI und Agentic in Produktion​
35+
Experten
Auch externe Studien bestätigen unsere Stärke. In der unabhängigen BARC-Anwenderbefragung 2025 wurden wir für unsere technologische Expertise und erfolgreiche Projektrealisierung ausgezeichnet.
Unser Anspruch ist klar: Wir bringen Agentic AI vom Konzept in die Umsetzung.

Vom Use Case zur produktiven Lösung

Viele Unternehmen haben bereits erste GenAI Lösungen umgesetzt, oft für klar abgegrenzte Aufgaben. Agentic AI eröffnet die Möglichkeit, ganze Prozessketten intelligenter und effizienter zu gestalten.
Damit das gelingt, braucht es mehr als ein Modell. Entscheidend sind ein klarer Anwendungsfall, eine geeignete Systemlogik und eine saubere Integration. HMS begleitet Sie auf diesem Weg:
Schritt 1
Potenziale identifizieren
Wir analysieren Prozesse, Systeme und vorhandene GenAI-Anwendungen – und prüfen, wo Agentic AI sinnvoll anschließen oder ergänzen kann.
Schritt 2
Systemlogik entwerfen
Wir definieren Rollen, Datenflüsse und Schnittstellen. Dabei berücksichtigen wir sowohl technische als auch fachliche Rahmenbedingungen.
Schritt 3
Lösung realisieren
Wir setzen die Agentenarchitektur technisch um – inklusive Orchestrierung, Integration und produktionsnaher Absicherung.
Schritt 4
Betrieb und Weiterentwicklung sichern
Wir begleiten den Übergang in die Nutzung – mit Monitoring, Skalierung und laufender Optimierung im laufenden Betrieb.
Sie setzen bereits GenAI ein? Wir zeigen, wie daraus Agentic AI mit messbarem Mehrwert wird.
30 Minuten zu Agentic AI
Lassen Sie uns gemeinsam prüfen, welche Chancen Agentic AI für Ihr Unternehmen eröffnet.
Vereinbaren Sie jetzt einen 30-minütigen Call für eine erste Use-Case-Bewertung. Der Termin ist kostenfrei, unverbindlich und möglichst praxisnah.
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Typische Einsatzfelder für Agentic AI

Agentic AI wird überall dort relevant, wo Entscheidungen automatisiert, Abläufe gesteuert oder Systeme intelligent verknüpft werden sollen. Die folgenden Einsatzbereiche zeigen, wie vielfältig agentenbasierte Systeme in der Praxis eingesetzt werden können – oft als Weiterentwicklung bestehender GenAI- oder Automatisierungslösungen.

  • Datenanreicherung und -prüfung

    Agenten analysieren Inhalte, prüfen auf Vollständigkeit, bewerten Relevanz und leiten selbstständig den nächsten Schritt ein.

  • Supply-Chain-Koordination

    Agenten gleichen Daten aus verschiedenen Systemen ab, erkennen Verzögerungen frühzeitig und leiten selbstständig Alternativen ein.

  • Service- und Antragsbearbeitung

    Agenten analysieren Anliegen, bewerten sie kontextabhängig und leiten sie gezielt an Systeme oder Personen weiter.

  • Komplexe Rechereche

    Agenten koordinieren mehrschrittige Recherche vorhaben. Vom Finden von Dokumenten, der Relevanzprüfung bis zur Ergebnisgenerierung, werden alle Schritte übernommen.

  • Prozessorchestrierung in komplexen Abläufen

    Agenten steuern Prozesse zwischen Systemen, erkennen Abweichungen und reagieren eigenständig – z. B. durch Umdisposition oder Information eines Menschen.
Sprechen wir darüber, wo wir Sie konkret voranbringen können.
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Rollen im Agentic-AI-Projekt

Der Erfolg solcher Systeme hängt maßgeblich von der Zusammenarbeit verschiedener Fach-, Technologie- und Umsetzungskompetenzen ab. Eine klar definierte Rollenstruktur schafft Orientierung, reduziert Reibungsverluste und ermöglicht effektiven Wissenstransfer.
Zentrale Rollen in GenAI-Projekten
Ergänzende Rollen – je nach Projektsituation
Diese Rollen bilden das Rückgrat agentenbasierter Systeme – von der Architektur über die Umsetzung bis zur nutzerzentrierten Integration:
Gestaltet die Gesamtarchitektur des Systems – mit Fokus auf Modularität, Integration und Skalierbarkeit.
Implementiert die Agentenlogik, Daten- und Werkzeuganbindung und Steuermechanismen.
Verantwortlich für Infrastruktur, Monitoring, Sicherheit und Betrieb – insbesondere für automatisierte, agentengesteuerte Systeme.
Gestaltet Oberflächen und Interaktionspunkte – wenn Agenten in nutzernahe Systeme eingebettet werden.
Je nach Use Case und bestehender Teamstruktur werden weitere Rollen eingebunden:
Entwickelt und trainiert ML-Modelle, sofern diese Teil der Agentenlogik oder Entscheidungsfindung sind.
Sichert die Datenverfügbarkeit und -qualität. Legt die technische Grundlage für jede datenbasierte Anwendung.
Übernimmt die Entwicklung individueller Backend-Logik oder spezifischer Integrationskomponenten.
Koordiniert das interdisziplinäre Team und stellt sicher, dass technische Umsetzung und fachlicher Nutzen zusammenlaufen.
Ob als vollständiges Umsetzungsteam oder als spezialisierte Ergänzung: HMS stellt sicher, dass die richtigen Kompetenzen verfügbar sind – genau abgestimmt auf Projektziel, Komplexität und vorhandene Strukturen.
Unsere Expertinnen und Experten übernehmen in vielen Projekten mehrere Rollen gleichzeitig. Das reduziert Schnittstellen, beschleunigt die Umsetzung und fördert echten Wissenstransfer – auch in Ihre Organisation.
Sie wollen wissen, welche Rollen Ihr Agentic-AI-Vorhaben braucht?
Wir analysieren Ihre Situation und stellen das passende Projektteam zusammen.
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Ihr Partner für agentenbasierte KI-Lösungen

Agentic AI ist kein Standardprodukt – es braucht Expertise, Kontextverständnis und eine klare Haltung zur Qualität. HMS entwickelt agentenbasierte Systeme, die nachvollziehbar, anschlussfähig und produktiv einsetzbar sind.
30+ produktive GenAI-Projekte
Praxisbewährte Erfahrung – wir wissen, wie Agentic AI über den Prototyp hinaus Wirkung entfaltet.
Lösungen für komplexe Unternehmensumgebungen
Exakt abgestimmt auf Ihre Systemlandschaft, Prozesse und Datenflüsse – über Systemgrenzen hinweg.
Partnerschaft für nachhaltigen Erfolg
Von der Anforderungsanalyse bis zum Betrieb – wir denken agentenbasierte Lösungen ganzheitlich.
Technische Exzellenz für skalierbare Architekturen
Wir liefern robuste und wartbare Systeme, die sich flexibel weiterentwickeln lassen.
HMS ist führender Anbieter für Data & Analytics Services
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* laut Europas größter unabhängiger Anwenderbefragung, BARC 2025
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Unsere Agentic-AI-Erfolgsgeschichten

Erfahren Sie hier mehr über die Agentic-AI-Lösungen, die wir in verschiedenen Kundenprojekten entwickelt haben. Die Beispiele zeigen, wie unsere maßgeschneiderten Lösungen, Unternehmen erfolgreicher und digitale Transformation erlebbar machen.

Kontextsensitiver Chatbot: Dynamische Dokumentensuche mit Agentic AI

HMS entwickelt kontextsensitive Dokumentensuche mit Agentic AI für präzise, sichere und rollenbasierte Antworten.

Der Kundennutzen:

  • Gezielte Informationsbereitstellung durch kontextabhängige Antworten mit maximaler Relevanz

  • Schnellere Workflows dank weniger Suchaufwand durch personalisierte Agents

  • Nahtlose Skalierbarkeit flexibel erweiterbar für Teams und Standorte

Case Study anschauen

Automatisierte Markt- und Wettbewerbsanalyse mit Agentic AI

HMS entwickelte eine LLM-gestützte Plattform, die die die Markt- und Wettbewerbsanalyse analysiert und Echtzeit-Insights für schnellere, datenbasierte Entscheidungen liefert.

Der Kundennutzen: 

  • Analysen in Minuten statt Tagen

  • Verifizierte Datenquellen für hohe Qualität

  • Ad-hoc Abfragen und automatische Reports

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GenAI-gestützte Transformation: Migration von SAS zu AWS

Finanzen

Unsere Lösung trug zur Modernisierung zentraler SAS BI-Landschaften bei, indem wir den Übergang in die Cloud erfolgreich gestalteten. Dabei setzten wir GenAI zur automatisierten Code-Migration nach Python erfolgreich ein.

Der Kundennutzen:

  • Langfristige Wirtschaftlichkeit und Effizienz der BI-Anwendungen
  • Architektur erfüllt BaFin-Anforderungen
  • Prozessoptimierung durch Konsolidierung und Professionalisierung
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LLM-basierte SQL-Abfragen in natürlicher Sprache

Healthcare / Life Science, Finanzen

Unsere Lösung ermöglicht SQL-Abfragen in natürlicher Sprache über eine Chatbot-Schnittstelle, wodurch auch Benutzer ohne technische Kenntnisse auf Unternehmensdaten zugreifen können.

Der Kundennutzen:

  • Demokratisierter Datenzugriff
  • Erhöhte Effizienz
  • Fundierte Entscheidungsfindung


Case Study anschauen
Analyse von Freitextdaten dank automatisiertem Inhaltstagging
Healthcare / Pharma


Unsere Lösung für das Taggen und Strukturieren von Inhalten verwandelt bisher ungenutzte Freitextdaten in wertvolle, analysierbare Informationen und verbessert so die Datenbasis in Unternehmen.


Der Kundennutzen:


    

  • Schnellere Klassifizierung, Bewertung und Strukturierung von Daten
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  • Erweiterung der Datenbasis
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  • Fundierte Analyse und Entscheidungsfindung
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Large-Scale RAG-System zur effizienten Beschaffung von Informationen
Chemie


Unser System ermöglicht es Forschern mittels natürlicher Sprache eine große Menge von internen Forschungsdaten präzise zu durchsuchen und so schneller an benötigte Informationen zu gelangen.


Der Kundennutzen:


    

  • Erhöhte Suchqualität
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  • Optimale Nutzerführung
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  • Erhöhtes Benutzervertrauen
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FAQs – Fragen und Antworten zu GenAI in Unternehmen
Ein Agent ist dabei ein intelligentes, softwarebasiertes System, das in einer bestimmten Umgebung eigenständig handelt, um definierte Ziele zu erreichen – während man klassischen (generativen KI) Systemen einen statischen Lösungsweg vorgibt.
Agentic AI eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, komplexe Abläufe intelligenter, vernetzter und zielgerichteter zu gestalten.
  • Komplexere Aufgaben: Agenten statt nur Einzelaufgaben komplexere Aufgaben lösen.
  • Interoperabilität und Integration von Prozessketten: Planen, koordinieren und ausführen von Aufgaben auch über verschiedene Systeme oder Prozesse hinweg.
  • Kooperation: Zusammenarbeit mehrere Agenten, Koordination und Aufteilen von Aufgaben.
  • Bessere Entscheidungsqualität: Kombinieren Daten aus verschiedenen Quellen und prüfen Ergebnisse selbst.
  • Innovations- und Geschwindigkeitsschub: Fördern agilere Abläufe (Zusammenarbeit mit einem digitalen Kollegen) und beschleunigen Abläufe im Unternehmen.
Während man klassischen (generativen KI-) Systemen einen statischen Lösungsweg für eine vordefinierte Aufgabe vorgibt, gibt man Agentic AI-Systemen ein Ziel vor, das sie eigenständig in Teilaufgaben zerlegen, planen und mithilfe geeigneter Werkzeuge und Rückkopplungen selbständig verfolgen. 
Agentic-AI-Systeme kombinieren verschiedene Technologien:
  • Integration eines LLM-gestützten Retrieval-Systems in bestehende Suchinfrastruktur
  • Dynamische Beantwortung komplexer Forschungsfragen mit validierten Dokumentenauszügen
  • Nutzung von Generativer KI als strategisches Werkzeug in der chemischen Forschung
  • LLMs als Entscheidungs- und Kommunikationskomponente
  • Programmierframeworks für die Definition und Koordination mehrere Agenten?
  • APIs zur Systemintegration  und  zum Austausch zwischen den Komponenten
  • Monitoring- und Feedbacksysteme zur Laufzeitoptimierung
In der Regel bauen wir auf cloudfähige, modulare Architekturen, die in bestehende IT-Landschaften integriert werden können.
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Oft reicht ein einzelner Agent mit klarer Rolle. In komplexeren Prozessen arbeiten mehrere Agenten arbeitsteilig zusammen – etwa zur Verarbeitung von Eingaben, zur Koordination von Entscheidungen oder zur Kommunikation mit Systemen
Erste Prototypen sind oft innerhalb weniger Wochen realisierbar. Für produktive Lösungen braucht stabile Implementation, oftmals eine Datenbasis, klare Zieldefinitionen und abgestimmte Integrationen – typischerweise ab 6–12 Wochen, je nach Komplexität.
Ja. Unsere Lösungen sind so konzipiert, dass sie bestehende Prozesse, Systeme und Datenquellen einbinden – nicht ersetzen. Über standardisierte Schnittstellen (APIs) wird sichergestellt, dass die Agenten kontrolliert und nachvollziehbar arbeiten.
Portrait von Christoph Bergen
Christoph Bergen
Team Lead GenAI
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