Vor kurzem haben wir einen entscheidenden Wendepunkt in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz überschritten. Noch vor einem Jahr waren Large Language Models (LLMs) wie fortschrittliche Autovervollständigungsmaschinen: beeindruckend, aber begrenzt. Spulen Sie bis heute vor, und das Paradigma hat sich geändert. Was einst wie ein hilfreicher Assistent aussah, verhält sich heute eher wie ein autonomer Kollege. Der Auslöser? Agentische KI.
Der echte Durchbruch
LLMs sind für sich genommen schon sehr leistungsfähig, aber der wirkliche Durchbruch kommt, wenn Sie ihnen Ziele, Kontext und die Fähigkeit geben, unabhängig zu handeln. Das ist die agentenbasierte KI. KI, die nicht nur auf Aufforderungen reagiert, sondern die Initiative ergreift, Aufgaben ausführt und zu Ende bringt. Wie Marcel de Vries, Global MD und CTO Microsoft Services bei Xebia, es ausdrückt: "KI hat sich von einem hilfreichen Assistenten zu einem erfahrenen Profi entwickelt. Einer, der den Fortschritt vorantreibt, teamübergreifend zusammenarbeitet und echte Ergebnisse liefert. Das ist der Sprung, den wir gerade mit Agentic AI erleben."
Was ist agentenbasierte KI?
Bei der agentenbasierten KI geht es um Delegation, nicht nur um Interaktion. Es ist KI, die die Arbeit erledigt. Stellen Sie sich vor, Sie erhalten eine E-Mail mit der Bitte um einen Umsatzbericht. Ein KI-Agent kann sie lesen, Daten aus Tabellenkalkulationen abrufen, Berechnungen durchführen, den Bericht formatieren und zur Genehmigung versenden. Autonom. Andere Beispiele:
- Marketing-Agenten entwerfen Social Posts, wählen die optimalen Veröffentlichungszeiten, beschaffen Bilder und veröffentlichen sie.
- Geschäftsreisebüros finden Flüge, buchen Hotels und erstellen Reiserouten nach Ihren Wünschen.
Arbeitsabläufe, die früher stundenlangen manuellen Aufwand erforderten, können jetzt von der KI selbstständig erledigt werden. Entscheidend ist, dass die Genehmigung durch den Menschen erhalten bleibt, um die Verantwortlichkeit zu gewährleisten und den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu unterstützen.
Was bedeutet das für die Softwareentwicklung?
Um den Wandel von "reiner KI" zu "agentenbasierter KI" im Softwareentwicklungszyklus (SDLC) zu verstehen, sollten wir uns GitHub Copilot genauer ansehen. Einst ein Code-Suggestion-Tool, hat es sich zu einem vollständigen agentenbasierten System entwickelt, das es Entwicklern ermöglicht, Aufgaben wie Refactoring, Testerstellung, Dokumentation und Pipeline-Management auszulagern. Dadurch können sich die Teams weniger auf die sich wiederholende Codierung und mehr auf Architektur und Innovation konzentrieren.
Bei DevOps geht Agentic AI noch weiter. KI-Agenten überwachen Pipelines in Echtzeit, erkennen proaktiv Probleme, beheben Engpässe und sorgen für eine reibungslose, kontinuierliche Bereitstellung. Das ist Agentic DevOps, bei dem KI als autonomer Partner agiert, nicht nur als Helfer.
Weitere Beispiele für Agentic AI in wichtigen SDLC-Phasen:
- Anforderungen & Planung: KI-Agenten analysieren frühere Projektdaten und Eingaben von Interessengruppen, um klare, realisierbare Anforderungen zu definieren und Projektpläne mit Risikobewertungen zu erstellen.
- Kodierung: Über die automatische Vervollständigung hinaus refaktorisiert Agentic AI ganze Module, schreibt Boilerplate-Code und generiert automatisch Unit- und Integrationstests.
- Code-Überprüfung: KI-Agenten führen tiefgreifende Analysen durch, um Sicherheitsschwachstellen und Compliance-Probleme zu erkennen, und schlagen dann selbstständig Korrekturen vor oder wenden diese an.
- Testen: Agenten generieren Testfälle und führen sie aus, passen die Tests an, wenn sich der Code weiterentwickelt, und simulieren sogar das Benutzerverhalten, um Grenzfälle zu erkennen.
- Erstellen & Bereitstellen: KI überwacht CI/CD-Pipelines, sagt Ausfälle voraus, löst Konflikte und optimiert die Ressourcenzuweisung für schnellere Releases.
- Überwachung und Wartung: Nach der Veröffentlichung erkennen KI-Agenten Anomalien, sagen Ausfallzeiten voraus und können automatische Rollbacks oder Patches auslösen, bevor sich Probleme auf die Benutzer auswirken.
Führungspersönlichkeiten am Scheideweg
Die Führungskräfte von heute stehen an einem Scheideweg. De Vries, "Einige sind begeistert von Agentic AI. Andere sind zögerlich. Das ist ganz natürlich. Veränderungen sind unangenehm, vor allem, wenn Sie Ihren derzeitigen Erfolg auf den alten Regeln aufgebaut haben. Aber mit KI haben sich die Regeln geändert." Er fährt fort, "In dieser neuen Welt wird die Innovation nicht mehr von oben verordnet oder von isolierten Innovationslabors ausgehen. Sie wird überall auftauchen. Ihre neue Rolle als Führungskraft besteht darin, Experimente zu ermöglichen. Stellen Sie sichere Tools zur Verfügung, veranstalten Sie interne Hackathons und bringen Sie jede Abteilung, von der Personalabteilung über die Finanzabteilung bis hin zu den operativen Abteilungen, dazu, mit KI-Agenten zu arbeiten. Sobald Ihre Teams erfahren, was möglich ist, wird der Wert unbestreitbar sein."
Sind Sie bereit?
Mit Agentic AI hat sich die Art der Arbeit nicht verändert, aber die Art, wie wir arbeiten, drastisch. Aufgaben, die früher stundenlang von Hand erledigt werden mussten, wie z.B. die Analyse von Daten oder einfach nur die Vorbereitung auf ein Meeting, können jetzt sofort von KI erledigt werden. Das Ergebnis sieht vielleicht gleich aus, aber der Prozess dahinter ist völlig anders.
Diese Verlagerung von der manuellen Arbeit zur intelligenten Automatisierung wird sich noch beschleunigen. Agentische KI ist nicht am Horizont zu sehen. Sie ist bereits da. Die Frage ist nur: Sind Sie bereit?
Bei Xebia begleiten wir Unternehmen bei diesem Wandel. Von der Vision und Strategie bis hin zu Cloud-Plattformen und KI-Entwicklungsumgebungen helfen wir Ihnen, den Grundstein für eine agentengestützte Transformation zu legen.
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