Der Aufstieg der IA-Agenten im Jahr 2025 markiert einen strategischen Schritt in der digitalen Transformation von Unternehmen. Bislang auf begrenzte Experimente beschränkt, neigt die agentische IA nun dazu, sich als Hebel für Effizienz, Automatisierung und operative Innovation durchzusetzen. Einer Umfrage von Cloudera unter 1.484 IT-Verantwortlichen in 14 Ländern zufolge planen 96 % der Organisationen, ihre Nutzung von IA-Agenten in den nächsten 12 Monaten zu erhöhen.
Eine massive, wenn auch neue Adoption
Obwohl sie neu ist, schreitet die Adoption von IA-Agenten schnell voran: 57 % der Unternehmen haben sie in den letzten zwei Jahren eingeführt. Die Investition ist beträchtlich, 83 % der Führungskräfte halten es für wesentlich, in agentische IA zu investieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Ihre Investitionsprioritäten liegen bei:
- Optimierung der Leistung (66 % der Unternehmen);
- Cybersicherheit und Bedrohungsüberwachung (63 %);
- Softwareentwicklung (62 %).
Die Unternehmen favorisieren zwei komplementäre Strategien:
- 66 % entwickeln ihre Agenten auf dedizierten IA-Infrastrukturplattformen, die Sicherheit und Skalierbarkeit gewährleisten.
- 60 % bevorzugen die Integration in ihre bestehenden Geschäftsanwendungen, was deren Umsetzung ohne tiefgreifende Umstrukturierung erleichtert.
Dieses hybride Modell spiegelt den Wunsch wider, IA schrittweise zu übernehmen, während sichergestellt wird, dass sich die Agenten in der Nähe der strategischen Daten des Unternehmens entwickeln.
Chancen und Herausforderungen
Die wahrgenommenen Vorteile sind vielfältig: Verbesserung der Leistung bestehender GenAI-Modelle (81 %), besserer Kundensupport (78 %), verstärkte Automatisierung (71 %) und feinere prädiktive Analyse (57 %). Dieses Potenzial beschränkt sich nicht auf die IT — obwohl dies der Hauptbereich der Implementierung ist (61 %) — sondern erstreckt sich allmählich auf das Marketing (6 %) und den Kundenservice (18 %).
Dennoch bremsen mehrere Hindernisse diese Adoption. Drei Bedenken tauchen systematisch auf:
- Datenschutz (53 % der Befragten);
- Integration mit bestehenden Systemen (40 %);
- Implementierungskosten (39 %).
Anwendungsfälle nach Sektor
Die agentische IA passt sich den Besonderheiten jedes Sektors an. Die Hauptanwendungsfälle, die in der Studie identifiziert wurden, sind:
- Finanzen & Versicherung: Betrugserkennung (56 %), Risikobewertung (44 %) und Anlageberatung (38 %);
- Industrieproduktion: Prozessautomatisierung (49 %), Optimierung der Lieferkette (48 %) und Qualitätskontrolle (47 %);
- Gesundheitswesen: Terminplanung (51 %), Unterstützung bei der Diagnose (50 %) und Bearbeitung medizinischer Akten (47 %);
- Telekommunikation: Kundensupport-Bots (49 %), Kundenerfahrungsagenten (44 %) und Sicherheitsüberwachungsagenten (49 %).
Gerechtigkeit und Verantwortung, Schlüsselthemen für die Zukunft
Während IA-Agenten zunehmend strategische Aufgaben übernehmen, werden Fragen der Verantwortung, Gerechtigkeit und Transparenz zu Prioritäten. Mehr als die Hälfte (51 %) der befragten Führungskräfte äußern erhebliche Bedenken hinsichtlich potenzieller Verzerrungen in diesen Systemen. Als Reaktion darauf führen 38 % der Unternehmen Gerechtigkeitsprüfungen durch und diversifizieren ihre Trainingsdatensätze, während 36 % regelmäßig Überprüfungsmechanismen einführen.
Allerdings haben fast 14 % der Organisationen nur minimale oder punktuelle Maßnahmen ergriffen, um diese Fragen zu adressieren, was eine Heterogenität in der ethischen Reife der Praktiken illustriert.
Laut Cloudera basiert eine erfolgreiche Adoption auf einer optimalen Datenverwaltung und einem schrittweisen Ansatz, beginnend mit Projekten mit hohem Einfluss wie IT-Support-Agenten. Ihre Kapitalrendite wird dazu beitragen, intern ein solides Vertrauensklima zu schaffen und die Grundlage für groß angelegte Implementierungen zu legen.
Besser verstehen
Was ist agentische KI und wie unterscheidet sie sich von anderen Arten künstlicher Intelligenz?
Agentische KI bezieht sich auf autonome Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen, eigenständig denken und handeln können, um festgelegte Ziele zu erreichen, ohne ständige menschliche Eingriffe, und unterscheidet sich so von passiveren KI-Systemen, die direkte Anweisungen benötigen.
Welche Datenschutzbestimmungen könnten die Implementierung von KI-Agenten in Unternehmen beeinflussen?
Regelungen wie die DSGVO in Europa verhängen strenge Beschränkungen für das Datenmanagement, was den Einsatz von KI-Agenten beeinflussen kann, die Datenschutz gewährleisten, unbefugten Zugriff einschränken und die Einhaltung der Benutzerzustimmung sicherstellen müssen.