Von der Generierung zur Exekution: Die Definition des KI-Agenten

Um die Tragweite der aktuellen Entwicklung zu verstehen, ist eine präzise terminologische Abgrenzung notwendig. Die meisten HR-Abteilungen experimentieren derzeit mit generativer KI (GenAI). Diese Systeme sind beeindruckende Kreativ-Assistenten: Sie formulieren E-Mails, entwerfen Interviewleitfäden oder fassen Lebensläufe zusammen. Ihr Output ist Content. Ein KI-Agent hingegen ist fundamental anders konzipiert. Sein Output ist eine Handlung. Agentische Systeme, oft basierend auf fortschrittlichen Large Action Models (LAMs), sind zielorientiert. Sie erhalten keine kleinteiligen Prompts, sondern ein übergeordnetes Ziel, beispielsweise: Identifiziere die fünf passendsten Kandidaten für die Vakanz des Senior Data Scientist und führe die Erstgespräche. Der Agent plant daraufhin autonom die notwendigen Schritte: Er scannt Datenbanken, gleicht Kompetenzprofile ab, kontaktiert Talente, führt interaktive Eignungsprüfungen durch und terminiert Interviews für die menschlichen Recruiter. Der entscheidende Unterschied liegt in der Autonomie der Prozesskette. Während GenAI auf den Piloten wartet, der das Steuer führt, agiert der Agent wie ein Autopilot, der den Kurs selbstständig korrigiert, solange er sich innerhalb der definierten Leitplanken bewegt. Für Entscheidungsträger bedeutet dies, dass Recruiting-Software nicht mehr als Werkzeug, sondern als digitaler Mitarbeiter begriffen werden muss.