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Abstract

Zusammenfassung Unternehmen stehen in dynamischen Märkten vor der Herausforderung, große Mengen an Informationen frühzeitig zu verarbeiten, um fundierte strategische Entscheidungen zu treffen. Klassische Methoden der strategischen Vorausschau, wie Trendstudien, Delphi-Befragungen oder manuelles Horizon Scanning, stoßen dabei aufgrund begrenzter Verarbeitungskapazität, zeitlicher Verzögerungen und kognitiver Verzerrungen an ihre Grenzen. In diesem Artikel zeigen wir, wie autonome KI-Agenten (Agentic AI) diese Einschränkungen überwinden können. Wir stellen eine Architektur für ein Multi-Agenten-System vor, das jeweils einen Scout‑, Validator- und Synthese-Agenten umfasst. Der Scout-Agent identifiziert relevante Signale in unstrukturierten Datenquellen, der Validator-Agent prüft deren Plausibilität, Quellenqualität und mögliche Biases, und der Synthese-Agent verdichtet die validierten Informationen zu strukturierten Impact-Bewertungen, die als Entscheidungsgrundlage für das Strategieteam dienen. So können Unternehmen die strategische Vorausschau von einer punktuellen Tätigkeit zu einem permanenten, datengetriebenen Prozess transformieren. Wir argumentieren, dass Agentic Foresight das Potenzial hat, die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Informationsverarbeitung signifikant zu erhöhen und durch kontinuierliches Monitoring sowie iterative Validierung die Entscheidungsgrundlagen des Managements zu verbessern. Gleichzeitig diskutieren wir Limitationen wie Halluzinationsrisiken, Inferenzkosten und Governance-Herausforderungen. Die Rolle des Menschen bleibt zentral, um kritische Bewertungen vorzunehmen und ethische Verantwortung zu gewährleisten. Abschließend diskutieren wir die Integration in bestehende Strategieprozesse sowie Perspektiven für prädiktive Modelle, kooperative Agentensysteme und neue Anwendungsfelder, die Unternehmen einen potenziellen Informations- und Wettbewerbsvorsprung verschaffen.