KI-Agenten versprechen Automatisierung auf einem neuen Level – und doch verharrt ein Großteil der Unternehmen noch in der Testphase. Woran scheitert die produktionsreife Umsetzung? Eine aktuelle Studie gibt Einblick in den Reifegrad von KI-Integrationen und zeigt, wie Unternehmen die Brücke von der Theorie zur Praxis schlagen können.
KI-Agenten zwischen Vision und Realität
Mit dem Hype rund um generative KI und Large Language Models wie GPT-4 oder Claude 2 breitet sich ein neuer Typ softwarebasierter Assistenz aus: KI-Agenten. Dabei handelt es sich um autonome Systeme, die eigene Entscheidungen treffen, Aufgaben ausführen und mit ihrer Umgebung interagieren – in vielen Fällen gestützt durch LLMs.
Doch trotz immenser Fortschritte bei den zugrunde liegenden Modellen und Frameworks bleibt eine zentrale Frage offen: Warum befinden sich so viele Unternehmen immer noch in der Experimentierphase, anstatt KI-Agenten in produktive Anwendungen zu überführen?
Eine Untersuchung von Camunda, einem Anbieter von Prozessautomatisierungslösungen, liefert darauf spannende Antworten. Die im Mai 2024 veröffentlichte Studie „The State of Process Orchestration Report 2024“ basiert auf einer Umfrage unter über 700 IT-Führungskräften weltweit. Sie zeigt: Nur 12 % der Unternehmen setzen bereits KI-Agenten produktiv ein, während 61 % sich noch in Piloten oder Konzeptphasen befinden.
Produktionsreife scheitert nicht an Technik – sondern an Prozessklarheit
Ein zentrales Studienergebnis von Camunda belegt: Die technischen Grundlagen für KI-Agenten sind vielerorts vorhanden. Über 70 % der befragten Unternehmen berichten von zunehmender Bereitschaft, KI in bestehende Prozesse einzubetten. Dennoch fällt es ihnen schwer, konkrete Anwendungsfälle zu identifizieren und bestehende Prozesse KI-tauglich zu machen.
Die Gründe sind vielfältig: Häufig mangelt es an strukturierter Prozessdokumentation oder klar definierten Schnittstellen zwischen Systemen. KI-Agenten entfalten ihr Potenzial jedoch erst dann, wenn sie wiederholbare Entscheidungen treffen und in orchestrierte, durchgängige Geschäftsprozesse eingebunden sind. Camunda-CTO Daniel Meyer brachte es im Interview mit TechCrunch im Juni 2024 auf den Punkt: „KI allein ist wertlos ohne einen Kontext. Erst wenn ein Agent eingebettet ist in eine gut orchestrierte Prozessstruktur, kann er echten Mehrwert liefern.“
Zudem fehlt laut Camunda-Studie vielen Unternehmen das Vertrauen in die Handlungsfähigkeit von autonomen Agenten. 59 % der Befragten äußerten Bedenken, Agenten eigenständig Entscheidungen treffen zu lassen, insbesondere wenn regulatorische Anforderungen berührt werden.
Ein technisches Hindernis bleibt die feingranulare Integration mit bestehenden Systemen. Laut einer Forrester-Analyse von 2024 geben rund 43 % der Unternehmen an, dass ihre Altsysteme zu wenig API-Flexibilität bieten, um mit modernen KI-Agenten effizient zu interagieren. Hier beginnt die Herausforderung der Prozessmodernisierung.
Neue Frameworks und orchestrierte Plattformen als Wegbereiter
Die Infrastruktur rund um KI-Agenten entwickelt sich rasant. Neben OpenAI’s „Function Calling“ und Googles „Vertex AI Agent Builder“ haben Startups wie AutoGPT, LangChain, CrewAI oder AgentGPT neue Bausteine für Agentenlogik geschaffen. Doch diese Tools sind meist Forschungsprototypen – oder stoßen bei Vorhaben im Unternehmensumfeld an Grenzen wie fehlende Service-Level-Garantien, erklärbare Ergebnisse oder Sicherheitsarchitekturen.
Darauf reagieren immer mehr Enterprise-Plattformen: SAP integriert mit „Joule“ einen hauseigenen KI-Agenten innerhalb seiner Business Suite; Microsoft nutzt „Copilot Studio“, um Agenten Workflows in Teams oder Dynamics anzubinden. Hintergrund ist die wachsende Nachfrage nach kontrollierter, domänenspezifischer Autonomie – mit konfigurierbarer Governance.
Der Schlüssel liegt in orchestrierten Architekturen: Wer KI-Agenten schrittweise in bestehende Prozesse integriert – idealerweise mithilfe von Process Orchestration Engines wie Camunda, Zeebe, Apache Airflow oder Temporal – schafft die Grundlage für stabile, nachvollziehbare Agenteninteraktionen. Diese Middleware gewährleistet, dass Agentenaktionen koordiniert, observierbar und rückverfolgbar sind.
Was Unternehmen jetzt tun sollten
Auch wenn viele Anwendungsfälle derzeit noch konzeptionell gedacht sind, ergibt sich bereits ein Reifegradmodell für die Einführung von KI-Agenten. Branchenführer wie McKinsey, Gartner und Deloitte betonen in aktuellen Reports (2024/2025), dass Unternehmen konkrete Roadmaps und Governance-Strategien benötigen, um vom Proof-of-Concept zur Produktion zu gelangen.
- Klare Rollen und Prozesse definieren: Unternehmen sollten Agenten gezielt Aufgaben zuweisen – z. B. als Datenscout, Kundenberatungsassistent oder Prozessbeobachter. Für jede Rolle müssen Inputs, erwartete Outputs und Abbruchbedingungen definiert sein.
- Konnektoren und APIs frühzeitig aufbauen: Legacy-Systeme müssen so modernisiert werden, dass KI-Agenten in Echtzeit erforderliche Datenpunkte abrufen und Entscheidungen treffen können. Das bedeutet: Investition in API-Schichten und saubere Datenpipelines.
- Eine Agent-Governance etablieren: Dazu gehört z. B. ein Framework für Handlungsspielräume, Audit-Logs, Eskalationen bei Fehlentscheidungen sowie ein „Human-in-the-Loop“-Prinzip bei kritischen Use Cases.
Industriebeispiele: Wo Agenten heute produktiv arbeiten
Einige Pioniere zeigen bereits die produktive Nutzung von KI-Agenten:
Bei der Deutschen Telekom analysieren Agenten jeden Monat mehrere Millionen Supportanfragen, erkennen Muster und schlagen dem Service-Team automatisierte Handlungsabläufe vor. Das reduziert Bearbeitungszeiten um durchschnittlich 22 % (Quelle: Telekom Innovation Report 2025).
In der Automobilindustrie nutzt BMW KI-Agenten im Bereich Qualitätssicherung, um Produktionsfehler in Echtzeit anhand von Sensor- und Bilddaten zu erkennen. Die „Agenten“ werden hier durch LLMs unterstützt, die Ursachen kategorisieren und Optimierungsvorschläge vorschlagen.
Banken wie ING und UBS experimentieren mit Agenten im Compliance-Bereich: Dabei durchsuchen sie Transaktionsdaten, erkennen untypische Verhaltensmuster und erstellen Risikobewertungen – stets mit menschlicher Freigabe.
Solche produktiven Szenarien zeigen, dass sich jenseits der Chatbot-Nische echte Mehrwerte durch Agentensysteme erschließen lassen.
Der Blick nach vorn: KI braucht Struktur – und Mut zur Umsetzung
Die Entwicklung autonomer Agenten wird sich 2026 weiter beschleunigen. Analysten von Gartner prognostizieren, dass bis 2028 rund 40 % der Unternehmen mindestens einen produktiven KI-Agenten in ihren zentralen Geschäftsprozessen einsetzen werden (Gartner Technology Predictions, Oktober 2025).
Doch dieser Fortschritt ist kein Selbstläufer. Er verlangt nicht nur fortschrittliche Technologie, sondern auch Unternehmenskultur, klare Verantwortungen und gezielte Investitionen in Prozessdesign und Infrastruktur.
Unternehmen stehen heute an einem Scheideweg: Wer jetzt beginnt, strukturierte Rahmenwerke für KI-Agenten zu etablieren, sichert sich nicht nur Innovationsvorsprung, sondern auch operative Exzellenz. Der Sprung von der Experimentierfreude zur produktiven Umsetzung ist möglich – wenn man ihn systematisch angeht.
Lassen Sie uns in den Kommentaren diskutieren: Welche Erfahrungen haben Sie mit KI-Agenten gesammelt? Und was braucht es Ihrer Meinung nach, um den Durchbruch in die Praxis zu schaffen?
