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 – denn nicht jeder Prozess profitiert von einer autonomen Entscheidungsinstanz.
Agentic AI versus klassische Automatisierung
In der IT gibt es seit Jahren ein wiederkehrendes Muster. Sobald eine neue Technologie auftaucht, entsteht die Versuchung, bestehende Probleme ausschließlich durch die Brille dieser Innovation zu betrachten. Früher war es die Blockchain, dann kamen Low-Code-Plattformen und heute ist es Agentic AI. Ein Prozess dauert zu lange? Agent. Zu viele Tickets im Service Desk? Agent. Die Kaffeemaschine meldet einen Defekt? Vermutlich auch. In der Realität suchen Unternehmen häufig nach Anwendungsfällen für die Technologie, anstatt zunächst das eigentliche Problem zu analysieren.
Die Begeisterung für KI-Agenten ist nachvollziehbar. Schließlich verspricht Agentic AI etwas, das klassische Automatisierung nicht leisten kann: Systeme verstehen Zusammenhänge, treffen Entscheidungen und reagieren flexibel auf neue Situationen. Das klingt nach einem Quantensprung gegenüber starren Workflows und regelbasierten Prozessen. Doch genau hier lohnt sich ein unbequemer Blickwinkel: Brauchen wir wirklich für jedes Problem einen KI-Agenten? Die Antwort lautet erstaunlich oft „Nein“.
Wirtschaftlichkeit vor Intelligenz
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 Lösungen zur Verfügung, die oft die bessere Wahl sind. Workflow-Engines, Business-Process-Management-Plattformen, API-Integrationen, Event-Processing-Systeme oder Robotic Process Automation automatisieren seit Jahren zuverlässig Millionen von Geschäftsprozessen – von der regelbasierten Rechnungsprüfung über die Weiterleitung von Tickets an die richtige Fachabteilung bis hin zum Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen. Diese herkömmlichen Lösungen treffen zwar keine autonomen Entscheidungen. Dafür tun sie aber exakt das, was von ihnen erwartet wird – denn niemand braucht eine Rechnungsprüfung, die plötzlich „kreativ“ wird.
Oft werden Aufwand und Kosten unterschätzt
Hinzu kommt, dass KI-Agenten nicht nur neue Fähigkeiten, sondern auch nicht zu unterschätzende Kosten mit sich bringen. Modelle müssen betrieben, Datenquellen integriert, Entscheidungen überwacht und Governance-Strukturen aufgebaut werden. Themen wie Halluzinationen, Nachvollziehbarkeit und Sicherheitsanforderungen müssen 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 häufig schwieriger zu erreichen als zunächst angenommen.
Der Fehler liegt dabei nicht in der Technologie selbst, sondern in ihrer Anwendung. Viele Unternehmen versuchen, Agenten punktuell in bestehende Abläufe zu integrieren und erwarten sofort messbare Effizienzgewinne. Tatsächlich entsteht der größte wirtschaftliche Nutzen jedoch selten in einzelnen Aufgaben, sondern entlang kompletter Prozessketten. Ein KI-Agent entfaltet sein volles Potenzial erst dort, wo mehrere Schritte aufeinander abgestimmt werden müssen, wo Kontextwechsel stattfinden oder wo Ausnahmen die Regel sind.
Die intelligente Kombination beider Welten
Die Zukunft gehört daher weder der vollständigen „Agentisierung“ noch der Rückkehr zu traditionellen Automatisierungskonzepten. Sie gehört der intelligenten Kombination beider Welten. Manchmal ist ein KI-Agent genau das, was ein Unternehmen braucht – etwa bei komplexen Entscheidungen in der Lieferkettensteuerung oder bei der Priorisierung von Support-Tickets mit wechselnden Kriterien. Manchmal genügt ein schlichter Workflow, der Daten von A nach B verschiebt. Und gelegentlich ist die größte Innovation die Erkenntnis, dass man ein Problem bereits vor Jahren mit einer einfachen Regel gelöst hat. Unternehmen sollten daher nicht fragen, ob sie KI-Agenten einsetzen können, sondern ob sie es wirtschaftlich sinnvoll tun. Diese Frage führt meist zur richtigen Antwort – und die lautet nicht immer „ja“.
