Agentic AI
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die autonom handeln, um mehrstufige Ziele zu erreichen – ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt auslösen muss. Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die auf einzelne Prompts reagiert, plant Agentic AI selbstständig, trifft Entscheidungen und führt Aufgabensequenzen aus – oft in Verbindung mit externen Datenquellen und Tools. In Unternehmen wird Agentic AI zunehmend eingesetzt, um komplexe Workflows wie Reporting, Content-Erstellung und Kommunikation zu automatisieren. Im Bereich Präsentationen wird dieser Ansatz durch das Large Presentation Model (LPM) umgesetzt – ein agentisches KI-System, das den gesamten Presentation Cycle im Unternehmenskontext orchestriert.
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KI-gesteuerter Workflow
Ein KI-gesteuerter Workflow ist ein Geschäftsprozess, bei dem künstliche Intelligenz einen oder mehrere Schritte automatisiert, die sonst manuell erledigt werden müssten. Das Spektrum reicht von einfacher regelbasierter Automatisierung bis hin zu vollständig autonomen Agenten, die in Echtzeit planen, ausführen und sich anpassen. In Kommunikations- und Marketingteams werden KI-gesteuerte Workflows eingesetzt, um Content-Produktion, Freigabeprozesse und Distribution zu optimieren – und so Zeit bis zur Fertigstellung zu verkürzen.
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Human-in-the-Loop (HITL)
Human-in-the-Loop (HITL) bezeichnet ein KI-Designmuster, bei dem ein Mensch an bestimmten Entscheidungspunkten einbezogen wird, um die Aktionen der KI zu prüfen oder zu genehmigen. HITL ergänzt KI-Guardrails als zentrales Governance-Prinzip im Enterprise-Agentic AI-Bereich: Es balanciert die Effizienz der Automatisierung mit der Verantwortlichkeit menschlicher Aufsicht.
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Model Context Protocol (MCP)
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, der 2024 von Anthropic entwickelt und 2025 von OpenAI, Google und Microsoft übernommen wurde. Es definiert eine standardisierte Methode, mit der KI-Agenten eine Verbindung zu externen Tools, Datenquellen und Unternehmenssystemen herstellen können – ohne für jede Verbindung eine eigene Integration entwickeln zu müssen. MCP fungiert als universelle Schnittstelle: Ein KI-Agent mit MCP-Unterstützung kann sicher auf Datenbanken, APIs, Dokumentenrepositorys und Geschäftsanwendungen zugreifen – unabhängig vom zugrunde liegenden System. Das vereinfacht die Integration von KI in komplexe Unternehmensumgebungen erheblich.
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