Der Einsatz von KI-Agenten beschleunigt sich schneller als die Unternehmensgrundlagen, die zu ihrer Unterstützung erforderlich sind – viele Organisationen haben deshalb Schwierigkeiten mit den Prozessen, Daten, Kosten und Kontrollen, die für den Betrieb von Agenten im großen Maßstab nötig sind.

Diese Einschätzung stammt aus der neuesten Ausgabe von „Prompt“, dem wöchentlichen Briefing von AI Business zum Wandel der KI-Landschaft, das eine analytische Betrachtung der wichtigsten Entwicklungen der Woche mit einer kuratierten Zusammenfassung der relevanten Nachrichten verbindet.

Agentic AI bezeichnet Systeme, die mehrstufige Aufgaben mit begrenzter menschlicher Aufsicht planen und ausführen können – sie greifen auf Unternehmensdaten zurück, rufen Software-Tools auf und lösen Aktionen in Geschäftssystemen aus. Damit gehen sie einen Schritt über Chatbots hinaus, die darauf ausgelegt sind, eine einzelne Eingabe zu beantworten. Unternehmen haben große Pläne mit KI-Agenten. Ob sie darauf vorbereitet sind, ist eine andere Frage. Eine neue Deloitte-Umfrage ergab, dass rund 75 % der Führungskräfte US-amerikanischer Unternehmen erwarten, dass KI-Agenten innerhalb von vier Jahren etwa die Hälfte der Prozesse ihrer Organisationen umgestalten werden. Nur 20 % sind jedoch der Ansicht, dass ihre Unternehmen derzeit in der Lage sind, Workflows für autonome Agenten neu zu gestalten.

Dieses Ergebnis fällt in einen bemerkenswerten Moment. Unternehmen setzen mehr Agenten ein, Anbieter erleichtern den Start, indem sie Tools zum Erstellen von Agenten direkt in gängige Unternehmenssoftware einbetten, und die Fähigkeiten von KI entwickeln sich weiter – doch die organisatorischen Grundlagen, die für ihre Unterstützung nötig sind, halten nicht im selben Tempo Schritt. Das Ergebnis ist eine sich vergrößernde Lücke zwischen dem, was Agentic AI leisten kann, und dem, was Unternehmen tatsächlich zu steuern in der Lage sind.

Dennoch beschleunigt sich der Einsatz weiter. Untersuchungen von Salesforce ergaben, dass die durchschnittliche Zahl der KI-Agenten in Organisationen über 15 Monate hinweg nahezu verdreifacht wurde, während die Zeit, die zum Erstellen und Aktivieren eines Agenten erforderlich ist, um 53 % auf weniger als zwei Tage sank. Agenten übernehmen zudem mehr Arbeit: Die durchschnittliche Zahl der Aktionen pro Konto stieg in denselben 15 Monaten mit einer zusammengesetzten monatlichen Rate von 31 %. Mit anderen Worten: Unternehmen können Agenten schneller einsetzen als je zuvor – die Organisation auf eine effektive Nutzung vorzubereiten erweist sich als deutlich komplizierter.

Die größten Hindernisse liegen innerhalb des Unternehmens. Deloitte stellte fest, dass viele Organisationen schlicht nicht bereit sind: Unklare Geschäftsprozesse, nicht verbundene Daten und Systeme sowie Widerstand gegen die Änderung etablierter Arbeitsweisen stehen im Weg. Solche Probleme gab es schon vor der KI, doch hier haben sie ein größeres Gewicht: Anders als skriptbasierte Automatisierung legen Agenten ihre eigenen Schritte im Verlauf selbst fest, wodurch klar definierte Prozesse und verlässliche Daten zu Grundvoraussetzungen statt zu nachträglichen Verbesserungen werden. Diese Hindernisse wiegen umso schwerer, je mehr Verantwortung Agenten übernehmen: Ohne zuverlässigen Zugriff auf Daten können Agenten Schwierigkeiten haben, vertrauenswürdige Ergebnisse zu liefern.

Auch die Kosten sind ein Anliegen. Gartner stellte fest, dass Agentic AI möglicherweise nicht von traditionellen Skaleneffekten profitiert, da komplexeres Schlussfolgern und Planen die Inferenzkosten in die Höhe treiben. Da Agenten beim Planen, Schlussfolgern und Nutzen von Tools viele Modellaufrufe tätigen können, können die Ausgaben mit der Komplexität jeder Aufgabe steigen, statt mit wachsender Nutzung zu sinken. Auch Fragen zur Zuverlässigkeit bleiben bestehen. Nur 35 % der von HFS Research und TCS befragten Führungskräfte gaben an, dass KI konsistent Geschäftsergebnisse liefert, das Vertrauen der Aufsichtsbehörden gewinnt und ausreichende Kontrolle bietet.

Zusammengefasst deuten die Entwicklungen auf eine wachsende Diskrepanz hin. Organisationen setzen mehr Agenten ein und verlangen von ihnen mehr, während die Prozesse, Daten, Wirtschaftlichkeiten und Kontrollen, die sie unterstützen sollen, noch aufholen müssen. Bislang zeigen die Umfragen, dass nicht die Fähigkeit der Modelle, sondern die organisatorische Bereitschaft der begrenzende Faktor ist. Agentic AI mag schnell Einzug halten – die Bereitschaft der Unternehmen zu beschleunigen erweist sich als deutlich schwieriger.

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Quelle: AI Business | Von Liz Hughes, Contributing Writer | 21. August 2026