Agentische KI wandelt KI von einer reinen Fragestellerin in ein Werkzeug zur Arbeitserledigung um. In industriellen Abläufen bedeutet das die Koordination von Systemen, Daten und Arbeitsabläufen, um schnellere, sicherere und zuverlässigere Entscheidungen zu ermöglichen.
Agentic AI beschreibt einen Wandel von einstufigen Antworten hin zu Systemen, die ein Ziel interpretieren, eine Abfolge von Aktionen planen, Tools nutzen und iterieren können, bis ein zufriedenstellendes Ergebnis erreicht ist. Für industrielle Stakeholder verschiebt sich KI damit von einer passiven, beratenden Rolle hin zu einer operativen Fähigkeit, die innerhalb klar definierter Grenzen mit bestehenden Systemen interagiert. Europäische mittelständische Maschinenbauer und Produktionsunternehmen betreiben häufig hochspezialisierte Anlagen, bei denen Stillstandszeiten kostspielig sind und die Dokumentation sehr komplex und umfangreich sein kann. Für diese Zielgruppe liegt der Mehrwert weniger in theoretischer Autonomie als vielmehr in der zuverlässigen Orchestrierung vertrauter Tools wie PLC-Interfaces, SCADA-Datenzugriff, Diagnoseroutinen oder Maintenance-Workflows.
Im Vergleich zur klassischen Automation passt sich ein agentisches System dem Kontext an, erklärt seine Entscheidungsfindung und bleibt nachvollziehbar. Es kann Prozessdaten lesen, Regeln prüfen, internes Wissen abrufen und Operatoren Optionen präsentieren, bevor freigegebene Aktionen ausgeführt werden. Da es expliziten Policies folgt, kann sein Verhalten überprüft, auditiert und angepasst werden, ohne dass Kernsysteme neu entworfen werden müssen. Dadurch entsteht Kontinuität: Das Unternehmen behält seine etablierten Engineering-Praktiken bei und gewinnt gleichzeitig eine zusätzliche Ebene, die Informationen und Entscheidungen effektiver koordiniert.
Für Design Engineers, Systemintegratoren und Produktionsleiter besteht der praktische Effekt in einer Reduzierung des Routineaufwands. Ein Agent kann Reports vorbereiten, Telemetrie mit bekannten Failure Modes korrelieren und relevante Parameter hervorheben, bevor ein Mensch eingreifen muss. C-Level- und Digital-Transformation-Verantwortliche betrachten dies häufig als strategischen Enabler, da ein wiederverwendbares Muster zur Orchestrierung mehrstufiger Aufgaben über verschiedene Linien oder Werke hinweg eingeführt wird. Der Ansatz unterstützt eine schrittweise Einführung – beginnend mit überwachten Einsatzszenarien und einer Ausweitung nur dort, wo die Organisation Vertrauen in das Verhalten des Systems behält.
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Jaroslav ist ein engagiertes Mitglied des SABO-Kernteams, das sich für Exzellenz in seiner Arbeit einsetzt. Mit seinem breiten Erfahrungsspektrum hat er sich vom Entwickler zum Lösungsarchitekten und Teamleiter weiterentwickelt. Neben seiner technischen Expertise trägt Jaroslav aktiv zur Geschäfts- und Teamentwicklung bei. Derzeit leitet er ein Team, das sich auf die Weiterentwicklung von Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz konzentriert. In seiner Freizeit gönnt er sich gerne Red Thai Curry und erkundet das Altvatergebirge mit seinem Mountainbike.
