KI-Agenten gelten derzeit als Antwort auf nahezu jede betriebliche Herausforderung. Viele sehen die Systeme als Nachfolger bestehender Automatisierungstechnologien. Das suggeriert einen Wettbewerb, der in Wirklichkeit gar nicht existiert, sagt Christian Scharrer, Lead Architect und CTO Ambassador bei Dell Technologies.<\/p>\n
In der IT gibt es seit Jahren ein wiederkehrendes Muster. Sobald eine neue Technologie auftaucht, entsteht die Versuchung, bestehende Probleme ausschlie\u00dflich durch die Brille dieser Innovation zu betrachten. Oder besser gesagt: Sie wird zur Antwort auf Fragen, die ihr so nie gestellt wurden. Fr\u00fcher war es die Blockchain, dann kamen Low-Code-Plattformen und heute ist es eben Agentic AI. Ein Prozess dauert zu lange? Agent. Zu viele Tickets im Service Desk? Agent. Die Kaffeemaschine meldet einen Defekt? Vermutlich auch. In der Realit\u00e4t suchen Unternehmen h\u00e4ufig nach Anwendungsf\u00e4llen f\u00fcr die Technologie, anstatt zun\u00e4chst das eigentliche Problem zu analysieren.<\/p>\n
Die Begeisterung f\u00fcr KI-Agenten ist nat\u00fcrlich nachvollziehbar. Schlie\u00dflich verspricht Agentic AI etwas, das klassische Automatisierung nicht leisten kann. Die Systeme verstehen Zusammenh\u00e4nge, treffen Entscheidungen und reagieren flexibel auf neue Situationen. Das klingt nach einem Quantensprung gegen\u00fcber starren Workflows und regelbasierten Prozessen. Doch genau hier lohnt sich ein neuer und vielleicht unbequemer Blickwinkel: Brauchen wir wirklich f\u00fcr jedes Problem einen KI-Agenten? Die Antwort lautet erstaunlich oft \u201eNein\u201c.<\/p>\n
Denn die beste Automatisierung ist nicht die intelligenteste, sondern die wirtschaftlich sinnvollste. Wenn ein Prozess klar definiert, stabil und vorhersehbar ist, steht schon heute ein breites Arsenal an L\u00f6sungen zur Verf\u00fcgung, die oft die bessere Wahl sind. Workflow-Engines, Business-Process-Management-Plattformen, API-Integrationen, Event-Processing-Systeme oder Robotic Process Automation automatisieren seit Jahren zuverl\u00e4ssig Millionen von Gesch\u00e4ftsprozessen \u2013 von der regelbasierten Rechnungspr\u00fcfung \u00fcber die Weiterleitung von Tickets an die richtige Fachabteilung bis hin zum Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen. Die herk\u00f6mmlichen L\u00f6sungen treffen zwar keine autonomen Entscheidungen. Daf\u00fcr tun sie aber exakt das, was von ihnen erwartet wird \u2013 denn niemand braucht eine Rechnungspr\u00fcfung, die pl\u00f6tzlich \u201ekreativ\u201c wird.<\/p>\n
Hinzu kommt, dass KI-Agenten nicht nur neue F\u00e4higkeiten, sondern auch nicht zu untersch\u00e4tzende Kosten mit sich bringen. Modelle m\u00fcssen betrieben, Datenquellen integriert, Entscheidungen \u00fcberwacht und Governance-Strukturen aufgebaut werden. Auch Themen wie Halluzinationen, Nachvollziehbarkeit und Sicherheitsanforderungen m\u00fcssen bedacht werden. All das verursacht einen enormen Aufwand, der in vielen Diskussionen erstaunlich selten thematisiert wird. Gleichzeitig ist der Return on Investment bei KI-Agenten h\u00e4ufig schwieriger zu erreichen als zun\u00e4chst angenommen. Der Fehler liegt dabei nicht in der Technologie selbst, sondern in ihrer Anwendung. Viele Unternehmen versuchen, Agenten punktuell in bestehende Abl\u00e4ufe zu integrieren und erwarten sofort messbare Effizienzgewinne. Tats\u00e4chlich entsteht der gr\u00f6\u00dfte wirtschaftliche Nutzen jedoch selten in einzelnen Aufgaben, sondern entlang kompletter Prozessketten.<\/p>\n
Die Zukunft geh\u00f6rt daher vermutlich weder der vollst\u00e4ndigen \u201eAgentisierung\u201c noch der R\u00fcckkehr zu traditionellen Automatisierungskonzepten. Sie geh\u00f6rt vielmehr der intelligenten Kombination beider Welten. Manchmal ist ein KI-Agent genau das, was ein Unternehmen braucht. Manchmal gen\u00fcgt ein Workflow. Und gelegentlich ist die gr\u00f6\u00dfte Innovation die Erkenntnis, dass man ein Problem bereits vor Jahren gel\u00f6st hat.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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