Agentische KI vs. generative KI: Was Unternehmensorchestrierung benötigt, um beides zu bewältigen

Unternehmen setzen gleichzeitig generative KI und agentische KI ein, oft ohne klare Darstellung davon, wie sich die beiden unterscheiden oder was jedes von den Systemen verlangt, die tatsächlich Produktionsarbeit durchführen.

Die Unterscheidung ist operativ, nicht nur konzeptionell. Generative KI erstellt Inhalte: Entwürfe, Zusammenfassungen, Code. Sie verändert, wie Arbeit gestaltet wird. Agentische KI wirkt: Sie plant Schritte, führt Aktionen systemübergreifend aus und passt sich an, wenn sich Bedingungen ändern. Sie verändert, wie Arbeit ausgeführt wird. Und beides scheitert auch unterschiedlich, erfordert unterschiedliche Arten von Aufsicht und stellt unterschiedliche Anforderungen an die Orchestrierungsebene.

Diese Unterschiede bestimmen, was jede Form von KI von der Enterprise-Workflow-Orchestrierung benötigt. Agenten, die in die Produktion gehen, verändern, was diese Ebene tun muss.

Was ist generative KI?

Generative KI erstellt Inhalte. Erhält man einen Prompt, erzeugt er Text, Code, Bilder oder Zusammenfassungen – neues Material, das von Mustern geprägt ist, die aus den Daten gelernt wurden, auf denen es trainiert wurde. Es ist die Technologie hinter KI-Assistenten, die Dokumente entwerfen, Fragen beantworten und Code schreiben und erklären.

Es ist reaktiv, führt mit jeder Eingabeaufforderung eine eigenständige Aufgabe aus, und deren Ausgabe, wie ein Entwurf, eine Antwort oder ein Bericht, geht typischerweise an eine Person im Unternehmen, die sie überprüft und entscheidet, was als Nächstes passiert. In anderen Workflows werden generative Ausgaben direkt in automatisierte Pipelines eingespeist, ohne dass ein Mensch jede einzelne überprüft. In beiden Fällen liegt der Wert in Geschwindigkeit und Zugänglichkeit: Ein Fehlerprotokoll in klarer Sprache zusammenzufassen, eine Workflow-Struktur aus einer Beschreibung dessen zu entwerfen – Arbeit, die früher Spezialarbeit erforderte, dauert jetzt nur wenige Minuten.

Was generative KI nicht tut, ist handeln. Sie verändert, wie Arbeit gestaltet und verstanden wird. Sie ändert nicht, wie Arbeit ausgeführt wird.

Was ist agentische KI?

Agentische KI verfolgt Ziele. Bei einem Ziel erstellt ein agentisches System einen Plan, führt ihn aus und passt ihn an, wenn sich die Bedingungen ändern. Es greift auf ein Sprachmodell für das Schließen zurück, wobei generative KI nun als Komponente und nicht mehr als eigenständiges Werkzeug fungiert, und auf externe Werkzeuge für Aktionen: Sie fragt Systeme ab, löst Prozesse aus und ruft APIs auf. Während generative KI nur auf Eingaben reagiert, kann agentische KI auch durch Ereignisse in Bewegung gesetzt werden: eine Schwelle überschritten, ein Auftrag gescheitert, eine nahende Frist.

Anstatt einen Entwurf zu erstellen, verändert agentische KI den Zustand eines Systems: Ein Auftrag wird neu sequenziert, eine Arbeitslast umgeleitet, eine Wiederherstellung eingeleitet. Eine Person setzt zwar das Ziel und die Grenzen, aber die Arbeit zwischen Ziel und Ergebnis erfolgt ohne schrittweise menschliche Leitung.

Im operativen Kontext könnte ein agentisches System erkennen, dass ein kritischer Datenfeed verspätet ist, bestimmen, welche Downstream-Jobs davon abhängen, und diese neu sequenzieren, um die Lieferfrist – innerhalb der vom Unternehmen festgelegten Richtlinien – zu schützen.

Wie unterscheiden sich agentische KI und generative KI?

In der Produktion laufen die wichtigsten Unterschiede auf zwei Fragen hinaus: Was passiert, wenn jedes System falsch ist, und was jedes von den umliegenden Systemen braucht.

Wenn KI falsch liegt: die Risikoasymmetrie

Wenn generative KI versagt, erzeugt sie schlechte Inhalte, wie eine ungenaue Zusammenfassung, einen fehlerhaften Code oder einen Bericht, der die Zahlen falsch wiedergibt. Egal, ob eine Person diese Ausgabe überprüft oder sie in eine automatisierte Pipeline fließen lässt, das Versagen ist informativ: falscher Inhalt, keine falsche Aktion. Die nachgelagerten Systeme können auf falsche Informationen reagieren, aber die KI selbst hat keinen Systemzustand verändert.

Wenn agentische KI versagt, nimmt sie eine falsche Handlung aus. Ein Job, der in der falschen Umgebung ausgelöst wird, eine Arbeitslast, die auf einer fehlerhaften Grundlage umgeleitet wird, ein Behebungsschritt, der das ursprüngliche Problem verschärft. Die KI hat einen Systemzustand direkt verändert, und es gibt möglicherweise keine Pause zwischen dem Fehler und seinen Folgen.

Diese Asymmetrie ist der Grund, warum die für generative KI entwickelte Aufsicht nicht auf agentische KI übertragen wird. Die Überprüfung von Ausgaben, ob menschlich oder automatisch, kann schlechte Inhalte erkennen, bevor sie sich verbreiten. Wenn die KI jedoch Aktionen statt Inhalte erzeugt, muss die Governance in die Laufzeit selbst übergehen: Richtlinien im Moment der Ausführung durchsetzen, Grenzen halten, die der Agent unabhängig von seiner Entscheidung nicht überschreiten kann, und eine vollständige Aufzeichnung dessen führen, was er tatsächlich getan hat.

Was das für die Enterprise-KI-Workflow-Orchestrierung bedeutet

Beide Arten von KI stellen Anforderungen an die Workflow-Orchestrierungsschicht: die Systeme, die Unternehmen bereits nutzen, um Workflows auszuführen, Abhängigkeiten durchzusetzen und SLAs über Anwendungen, Datenpipelines und Infrastruktur hinweg zu erfüllen. Aber die Anforderungen sind unterschiedlich.

Generative KI benötigt zuverlässige Workflows um sich herum. Modelle sind nur so gut wie die Pipelines, die sie mit aktuellen, korrekten Daten versorgen, und die Prozesse, die ihre Ergebnisse dorthin bringen, wo Entscheidungen getroffen werden. Das ist es, was Orchestrierung immer getan hat – sie stellt sicher, dass die richtige Arbeit jedes Mal in der richtigen Reihenfolge läuft.

Agentische KI braucht noch mehr: kontrollierte Ausführung. Wenn Agenten auf Produktionssysteme reagieren wollen – also Jobs auslösen, Arbeitslasten umleiten, Wiederherstellungen einleiten – dann muss etwas die Richtlinien durchsetzen, denen diese Aktionen folgen müssen, die Audit-Spur jeder von Agenten ausführenden Maßnahmen aufrechterhalten und diese Aktionen sichtbar genug machen, damit das Unternehmen eingreifen kann, wenn der Plan eines Agenten von den Interessen des Unternehmens abweicht.

Einige in der Branche beschreiben agentische KI als die Orchestrierungs-Engine selbst – die Intelligenz, die Aufgaben koordiniert, Zeitpläne anpasst und Ressourcen selbst optimiert. Agenten werden sicherlich immer mehr daran beteiligt sein, wie Arbeiten sequenziert und durchgeführt werden. Aber wenn man den Agenten und die Orchestrierungsschicht in eine einzige Sache zusammenführt, gibt es etwas, auf das Unternehmen nicht verzichten sollten: eine unabhängige Schicht, die steuert, was Agenten tun und außerhalb der Agenten selbst sitzt. Der Aufstieg der agentischen KI bedeutet, dass diese Schicht sich erweitern muss, um mehr zu leisten als je zuvor – nicht, dass die Schicht durch agentische KI selbst ersetzt werden kann.

Generative KI erzeugt die Absicht. Agenten führen sie aus. Die Orchestrierungsschicht steuert die Ausführung und wendet die gleichen Richtlinien, Prüfbarkeit und Kontrollen auf Agenten an wie auf alles andere, was sie ausführt.

Wie Control-M dies angeht

Control-M, die Orchestrierungsplattform von BMC, bietet eine einheitliche Orchestrierungsschicht für sowohl generative KI als auch agentische KI, indem es die Ausführung von KI-Workflows, Agenten, Anwendungen und Datenpipelines über ein einziges operatives Framework steuert.

Auf der generativen Seite orchestriert Control-M KI-Workflows, die generative KI-Aufgaben enthalten, zusätzlich zu den Datenpipelines, Anwendungs-Workflows und Abhängigkeiten, auf denen generative KI läuft. Es nutzt generative KI auch intern, um den Nutzern zu helfen: Control-M's integrierter KI-Berater Jett beantwortet Fragen zu Workflows und deren Status in klarer Sprache; AI Workflow Creator erstellt Workflow-Strukturen aus natürlichen Sprachbeschreibungen.

Auf der agentischen Seite orchestriert Control-M KI-Agenten und KI-gestützte Aufgaben parallel zu den Datenpipelines, Anwendungen und ereignisgesteuerten Workflows, die es bereits ausführt – mit derselben Zuverlässigkeit, Sichtbarkeit und Governance. Integrationen mit Agenten-Frameworks wie CrewAI, LangGraph und Snowflake Cortex bringen agentengesteuerte Arbeit in regulierte Workflows. Und über den optionalen Control-M MCP Server, der auf dem Model Context Protocol (einem offenen Standard zur Verbindung von KI-Agenten mit externen Systemen) basiert, können externe KI-Agenten mit Control-M selbst interagieren – Jobs auslösen, den Workflow-Status prüfen, Fehler untersuchen – ohne Unternehmenskontrollen zu umgehen.

FAQ

Was ist der Hauptunterschied zwischen agentischer KI und generativer KI?

Generative KI erstellt Inhalte (Text, Code, Zusammenfassungen) als Reaktion auf eine Aufforderung. Agentische KI verfolgt ein Ziel: Sie plant die Schritte, führt Aktionen systemübergreifend aus und passt sich an, wenn sich die Bedingungen ändern. Der Unterschied zeigt sich im Ergebnis: Generative KI erzeugt ein Artefakt, das eine Person oder ein automatisierter Prozess überprüft. Agentische KI erzeugt ein Ergebnis – einen veränderten Systemzustand.

Können generative KI und agentische KI im selben Workflow zusammenarbeiten?

Ja, und in der Praxis sind sie eng miteinander verflochten. Agentische Systeme basieren auf Sprachmodellen – sie nutzen sie für Argumentation, Planung und Zwischenaufgaben wie Datenzusammenfassung oder Ergebnisinterpretation. Die Orchestrierungsschicht koordiniert beides, stellt sicher, dass die generativen Schritte die richtigen Eingaben erhalten und die agentischen Schritte unter den vom Unternehmen festgelegten Kontrollen ausgeführt werden.

Warum können Unternehmen agentische KI nicht genauso steuern wie generative KI?

Weil sie unterschiedlich scheitern. Wenn generative KI falsch ist, erzeugt sie schlechte Inhalte: einen ungenauen Entwurf, eine fehlerhafte Zusammenfassung. Der Schaden wird begrenzt, bis auf diese Ausgabe reagiert wird, und eine Überprüfung – durch eine Person oder einen automatisierten Prozess – kann ihn abfangen. Wenn agentische KI falsch ist, nimmt sie auf einem Live-System eine falsche Handlung, und die Konsequenzen können sich abspielen, bevor jemand merkt, dass ein Fehler gemacht wurde. Deshalb muss die Aufsicht von der Überprüfung von Ergebnissen hin zur Festlegung von Grenzen verlagern, die der Agent nicht überschreiten darf, und deren Durchsetzung während des Handelns.

Welche Rolle spielt Workflow-Orchestrierung beim Betrieb von KI in der Produktion?

Beide Arten von KI hängen von der Orchestrierungsschicht ab, aber unterschiedlich. Generative KI benötigt zuverlässige Arbeitsabläufe um sie herum. Agentische KI benötigt geregelte Ausführung – Richtlinien, die auf ihre Aktionen durchgesetzt werden, eine vollständige Aufzeichnung dessen, was sie getan hat, und Sichtbarkeit während des Betriebs. Die Orchestrierungsschicht ist der natürliche Ort, um die Aktionen der Agenten zu steuern, da sie bereits Abhängigkeiten, SLAs und Wiederherstellung für die Workloads um sie herum durchsetzt.

Wie geht es jetzt weiter?

Wenn Agenten zusammen mit Datenpipelines, Anwendungen und menschlichen Operatoren in die Produktion gehen, kann die Orchestrierungsschicht sie nicht als Ausnahme behandeln. Sie benötigen die gleiche Aufsicht wie alles andere, was läuft – Governance, die im Tempo der Agenten selbst läuft, mit der Prüfbarkeit und Kontrollen, von denen das Unternehmen bereits abhängt.

Erfahren Sie, wie Control-M KI-Workflows und KI-Agenten in der Produktion orchestriert.

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Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.