#131 Agentic AI: Mehr als nur ein Chatbot. | Wie Microsoft Copilot zu einem echten Agenten wird.

Agentic AI zählt aktuell zu den spannendsten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz – doch was steckt eigentlich dahinter?

In dieser Folge sprechen Jonny, Stephan und Saqib darüber, wann aus einem klassischen KI-Chatbot ein echter KI-Agent wird, der nicht nur Antworten liefert, sondern eigenständig Aufgaben plant, Entscheidungen trifft und Prozesse ausführt.

Wir werfen einen Blick auf die Entwicklung von Generative AI hin zu Agentic AI und zeigen, warum der Erfolg eines KI-Agenten nicht von der Technologie allein abhängt, sondern vor allem vom richtigen Use Case.

Im Fokus steht das Microsoft-Ökosystem rund um Microsoft Copilot. Wir erklären die Unterschiede zwischen Copilot Studio Agents, Lightweight Agents und vordefinierten Agents und zeigen, wann welcher Ansatz in der Praxis sinnvoll ist.

Anhand konkreter Beispiele sprechen wir über Knowledge Agents, Support- und Ticketing-Lösungen, vollautomatisierte Prozesse sowie Erfahrungen aus Kundenprojekten. Außerdem diskutieren wir typische Herausforderungen – von Testing und Qualitätssicherung bis hin zu Governance und den häufigsten Stolpersteinen bei der Entwicklung von KI-Agenten.

Zum Abschluss werfen wir einen Blick nach vorne: Wie verändern Agentic AI und autonome Systeme die Art, wie Unternehmen Prozesse gestalten? Und welche Entwicklungen erwarten uns in den nächsten Jahren?

Eine Folge für alle, die verstehen möchten, wie Unternehmen mit Agentic AI den nächsten Schritt gehen – von intelligenten Assistenten hin zu echten digitalen Agenten.

Teile die Episode gerne mit Kolleginnen und Kollegen oder diskutiere mit uns: Wo siehst du das größte Potenzial von Agentic AI?

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Zitate aus der Folge

Stephan

Meine Beobachtung beim Thema KI und Agentic AI ist: Viele Unternehmen haben aktuell FOMO – die Angst, den Anschluss zu verlieren. Die Entwicklung ist rasant, und es gibt ständig neue Möglichkeiten. Deshalb sollte man am Ball bleiben, aber nicht jedem Hype hinterherlaufen.  Entscheidend ist, die richtigen Anwendungsfälle zu identifizieren und dort zu investieren, wo KI echten Mehrwert schafft.