Agentische KI und Retrieval-Augmented Generation:Strategische Weichenstellung für Unternehmen gefragt
15. Dezember 2025
Aktuell stehen Unternehmen oft vor der Entscheidung zwischen agentischer KI und Retrieval-Augmented Generation (RAG). Im Kern geht es dabei um die Frage, ob KI eigenständig handeln und Prozesse steuern oder auf Prompts garantiert faktenbasiert und nachvollziehbar antworten soll. Die zwei Ansätze zeigen in der Praxis durch ihre unterschiedliche Ausrichtung jeweils andere Stärken und Schwächen. Beide ergänzen sich aber hervorragend und daher verspricht eine Kombination einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil.
Künstliche Intelligenz (KI) gehört inzwischen zu den strategischen Faktoren von Unternehmen. Doch wie lässt sich die Technologie nicht nur nutzen, sondern wirklich gewinnbringend einsetzen? Es kommt vor allem darauf an, den richtigen Ansatz zu wählen.
Systeme auf Basis agentischer KI reagieren nicht nur auf Anfragen, sondern arbeiten auch proaktiv und autonom. Sie führen Aufgaben über mehrere Schritte hinweg eigenständig aus, planen und treffen Entscheidungen. Die KI agiert als Agent, der komplexe Prozesse steuert, diese automatisiert und bei Bedarf einen menschlichen Kollegen zur weiteren Abklärung oder Abwicklung hinzuzieht.
Dagegen ist RAG dafür gedacht, großen Sprachmodellen (Large Language Model, LLMs) korrekte unternehmensspezifische Informationen zu liefern. Das System sucht nach der Eingabe eines Prompts von Mitarbeitern und Kunden intern in Quellen wie Datenbanken und Dokumenten nach relevanten Fakten und gibt sie weiter.
Große Sprachmodelle werden auf diese Weise für ihren erfolgreichen Einsatz in Unternehmen ergänzt und angereichert. Sie verfügen von sich aus nicht über interne Informationen.
Stärken und Schwächen beider Ansätze
Das große Potenzial agentischer KI liegt in der Orchestrierung komplexer Workflows, wie beispielsweise bei der Bearbeitung von Tickets im IT-Support oder Kundenservice. Sie übernimmt Aufgaben und führt diese autonom zu Ende oder bindet einen Mitarbeiter ein.
Auf dem Weg zu einer Lösung oder einem Ergebnis beachtet agentische KI bestehende Compliance-Vorgaben, agiert flexibel und verknüpft häufig unterschiedliche Systeme eines Unternehmens. Ihre Schwäche: Ohne klare Fakten als Grundlage kann sie zu sogenannten Halluzinationen, falschen Aussagen und Fehlentscheidungen neigen.
RAG punktet mit hoher Präzision und Transparenz und gewährleistet die Einhaltung von Compliance-Frameworks. Antworten auf Prompts basieren durch das System auf vorliegenden Informationen, bleiben deshalb konsistent und ihre internen Quellen sind zur Überprüfung und für Audits nachvollziehbar. So dient RAG der optimalen Bereitstellung von Wissen.
Das umfasst verschiedene Aufgaben wie das Zusammenfassen von Recherche-Ergebnissen, die Auskunft über Compliance-Richtlinien oder die Beantwortung von Kundenanfragen zu Produkten. Da das alles auf vorliegenden Informationen basiert, werden Compliance-Risiken reduziert und die Reputation des eigenen Unternehmens geschützt. Nativ handelt das System jedoch nie eigenständig oder steuert Prozesse.
Synergien nutzen: Warum die Kombination den Unterschied macht
Der jeweilige Anwendungsfall entscheidet darüber, welcher der beiden Ansätze besser passt. Doch relevant ist: Zusammen gleichen die beiden Formen der KI-Nutzung ihre Schwächen aus. Sie ergänzen sich optimal. RAG liefert verlässliche Fakten und agentische KI nutzt diese Informationen, um autonom zu handeln. Das verhindert Halluzinationen, falschen Aussagen und Fehlentscheidungen.
Auf dieser Basis antwortet agentische KI stets präzise und sucht einem Kunden beispielsweise die geltende Rückgaberegelung heraus. Zudem kann sie weiterhin Prozesse anstoßen und Folgeaktionen ausführen. Im Austausch mit demselben Kunden bearbeitet agentische KI so auf Aufforderung dessen Reklamation oder leitet den Servicefall weiter. Unternehmen profitieren dadurch von höherer Effizienz und einem verbesserten Kundenerlebnis.
Voraussetzungen für den Erfolg
Ohne eine strikte Governance, einen geregelten Datenverkehr und strukturierte, korrekte Informationen gelingt der Einsatz von agentischer KI und RAG nicht. Agentische KI benötigt genaue Vorgaben und Kontrollmechanismen. Ihr Verhalten muss klar definiert und regelmäßig überprüft werden.
Zugleich funktioniert RAG nur, wenn der Datenverkehr in einem Unternehmen unbehindert fließt. Hinzu kommt: Falsche Informationen führen zu verkehrten Antworten. Jedes Unternehmen muss daher seine Datenbasis kontinuierlich pflegen, aktualisieren und gegebenenfalls korrigieren.
Agentische KI, RAG – das ist keine Entweder-oder-Frage. Vielmehr sichert die Kombination einen Vorsprung im Wettbewerb und macht Unternehmen im Zeitalter neuer disruptiver Technologien wirklich zukunftsfähig. Ihre Effizienz steigt, Mitarbeiter erhalten spürbare Unterstützung und das Kundenerlebnis erreicht ein neues Niveau. Die Zukunft gehört denen, die dafür jetzt den Grundstein legen.
Yogin Patel ist Vice President AI Engineering bei Sprinklr.
