Der Fünf-Punkte-Fahrplan für die Einführung von „Agentic RAG“Gefragt: Vorbereitung in Form einer klugen Strategie
5. Februar 2026
Die Einführung von Retrieval-Augmented Generation und auf ihr basierender KI-Systeme hat das Potenzial, die Geschäftsstrategie auf ein völlig neues Level zu heben – und sollte daher unbedingt Chefsache sein. Entscheidend ist die richtige Vorbereitung in Form einer klugen Strategie. Dabei sollten fünf Punkte auf der To-do-Liste für Unternehmenslenker stehen.
Large Language Models und traditionelle KI-Systeme haben bereits das Potenzial, Workflows zu automatisieren, Inhalte zu generieren und Informationen bereitzustellen. Sie bieten Unternehmen somit schon jetzt einen großen Mehrwert Im Vergleich zur nächsten Generation agentenbasierter KI-Anwendungen, die auf Retrieval-Augmented Generation aufbauen, stellen sie aber nur die erste Stufe dar.
Agentic RAG revolutioniert KI-Anwendungen im Business-Umfeld, bedarf allerdings eines gut durchdachten Vorgehens, das durch die Führungsebene überwacht werden sollte. Experten empfehlen fünf Bausteine für eine erfolgreiche Agentic-RAG-Strategie.
Punkt 1: Die richtige Daten- und Infrastrukturgrundlage schaffen
RAG-basierte KI-Systeme und vor allem Agentic RAG spielen ihr volles Potenzial erst dann aus, wenn ihnen ausreichend relevante und wertvolle Daten vorliegen. Viele Unternehmen sind allerdings noch dabei, ihre fragmentierten Datenbestände zu zentralisieren, Silos abzubauen und mangelnde Daten-Governance aufzuarbeiten.
Führungskräfte sollten daher vor allem in Cloud-native und damit zentralisierte Datenarchitekturen investieren sowie Echtzeit-Datenpipelines etablieren. Entscheidend für erfolgreiches Agentic RAG sind zudem standardisierte Governance-Protokolle, die für Transparenz, Kompatibilität und Sicherheit sorgen. Um Vorschriften wie die DSGVO einzuhalten, helfen die Integration von synthetischer Datengenerierung sowie weiterer datenschutzkonformer Trainingsmethoden für die KI.
Punkt 2: Die KI-Governance aufbauen
Agentic-RAG-Systeme agieren teilweise vollkommen autonom, was unmittelbar die Frage nach der Verantwortlichkeit aufwirft. Es bedarf daher entsprechender Governance-Frameworks, die ethische Leitlinien, Kontrollmechanismen durch Menschen, Prüfpfade und das Testing abdecken.
Da EU-weit geltende Richtlinien wie die DSGVO oder der EU AI Act strenge Vorgaben beinhalten, ist ein hohes Maß an Transparenz unerlässlich. Nur so können Unternehmen rechtskonform und sicher ihre RAG-Reise antreten.
Punkt 3: Die Belegschaft mit an Bord holen
Wer glaubt, dass es in Zukunft Mensch oder Maschine heißen wird, irrt gewaltig. RAG-basierte KI-Systeme werden nicht die Jobs der Menschen ersetzen, sondern deren Arbeitsalltag erleichtern und ihre Profession sowie die jeweiligen Verantwortlichkeiten verändern.
Unternehmenslenker sollten ihre Mitarbeiter also durch Schulungen und Tools in die Lage versetzen, KI möglichst gewinnbringend zu nutzen. Es liegt in der Verantwortung von Unternehmen, die Belegschaft mit KI- und ML-Kompetenzen auszustatten – ein essenzieller Bestandteil jeder zukunftsgerichteten Unternehmensstrategie.
Punkt 4: Mit Pilotprojekten starten
Agentic RAG ist keine Technologie, die Unternehmen gleich zu Beginn flächendeckend ausrollen sollten. Stattdessen sollten CxOs nach einem „Test and Learn“-Modell vorgehen. Dazu gehört, kontrollierte Pilotprojekte mit klaren KPIs durchzuführen, die sich eng an den Geschäftszielen orientieren.
Basierend auf den aus ihnen evozierten Ergebnissen können die Teams dann Optimierungen vornehmen und funktionierende Lösungen skalieren. Ein positiver Nebeneffekt: erfolgreiche Pilotprojekte fördern die Akzeptanz der neuen Technologie in der Belegschaft und auch im Management.
5. Die KI-Strategie an konkreten Zielen ausrichten
Die Einführung von generativer KI und Agentic RAG sollte niemals Selbstzweck sein, sondern fest verknüpft mit konkreten Geschäftszielen stattfinden. Welche genau das sind, müssen CxOs zuvor definieren.
Typische Vorteile wären schnellere Entscheidungen, bessere Kundenerlebnisse oder effizientere Teamarbeit. Fakt ist, dass Agentic RAG und GenAI am effektivsten sind, wenn sie echte Probleme lösen.
Traditionelle KI-Systeme und Large Language Models sind längst nicht mehr das Maß aller Dinge. Führungskräfte müssen ihre Unternehmen in die neue Ära der Enterprise-KI führen, um mit der Konkurrenz Schritt zu halten.
Agentic RAG bietet die Möglichkeit, digitale Mitarbeiter zu erschaffen, die auf aktuelle und fundierte Informationen zurückgreifen, um autonom Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise schaffen sie einen echten Mehrwert für Unternehmen, indem menschliche Mitarbeiter entlastet werden und mehr Freiraum für gewinnbringende Aufgaben erhalten.
Christian Scharrer ist Enterprise Architect und CTO Ambassador bei Dell Technologies.
