Arbeitsbedingungen für KI-Agenten Agentic AI - ein großes Agentensterben oder Gamechanger für die deutsche Industrie?

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Zunächst sieht es gar nicht gut aus: Laut Gartner (siehe: Link) werden bis Ende 2027 mehr als 40 Prozent aller Agentic AI -Projekte eingestellt. Die Gründle liefern explodierende Kosten, ungeklärter Geschäftsnutzen und mangelnder Risikokontrolle. Doch was ist mit den 60 Prozent, die funktionieren könnten?

Warum sollte Agentic AI vor allem für den produzierenden Mittelstand keine Spielwiese bleiben und darf nicht zwischen Hype, Hoffnung und fehlender Umsetzungskraft verkümmern? Welche Faktoren können entscheidend sein, um Technologie, Organisation und Kultur so zusammenzubringen, dass Künstliche Intelligenz im eigenen Unternehmen wirklich Wirkung entfaltet?

Das Roy-Amara-Gesetz liefert vielleicht eine Antwort: Neue Technologien werden kurzfristig überschätzt, langfristig unterschätzt. So auch bei Agentic AI : Die heutigen Auswirkungen sind begrenzt, doch langfristig wird sie Arbeitsabläufe, Entscheidungsprozesse und operative Effizienz grundlegend transformieren.

Entscheidend ist daher: Was muss der produzierende Mittelstand beachten, damit AI-Agenten im eigenen Unternehmen das Laufen lernen? Denn zwischen visionären Powerpoint-Folien und echter Wertschöpfung klafft noch eine beachtliche Lücke.

Mega-Trend Agentic AI

Agenten im Rechenzentrum zerstören Paradigmen

Agentic AI wird oft mystifiziert, da sie fälschlicherweise mit GenAI gleichgesetzt wird. Doch Agentic AI geht weiter. Diese Systeme assistieren nicht nur, sondern agieren autonom, treffen Entscheidungen, steuern Prozesse und setzen Ziele eigenständig um, was gleichermaßen Chancen und Herausforderungen schafft. Im industriellen Kontext könnte Agentic AI beispielsweise Lagerprozesse selbstständig steuern, Lieferketten dynamisch anpassen oder Produktionsfehler proaktiv vermeiden und damit diese Bereiche auf ein neues Niveau heben.

Raus aus dem Stuhlkreis und rein in eine strategische Gesamtkonzeptionierung!

Agentic-Systeme versprechen Effizienzgewinne, schnellere Reaktionszeiten und einen höheren Automatisierungsgrad. Doch ihre Einführung verlangt mehr als nur technische Machbarkeit. Sie fordert ein tiefes Verständnis für Prozesse, Verantwortlichkeiten und wirtschaftliche Zielsetzungen.

Gerade der industrielle Mittelstand zeigt hier (noch) große Zurückhaltung. Verständlich, da viele Unternehmen noch nicht einmal GenAI strategisch integriert haben. Für einen echten Wandel muss AI dorthin, wo sie wirklich den Unterschied macht: in die Fachabteilungen, und weg vom ‚Ich-probiers-mal-aus-Modus‘ hinein in eine systematische Practice!

Für Agentic AI gilt das noch mehr. Voreilige Projekte ohne Fokus auf Nutzen, Datenqualität, Governance und Akzeptanz verschwenden nicht nur Ressourcen, sondern verspielen beim Management und bei den Mitarbeitenden Vertrauen.

Kollege AI

Das EY European AI Barometer 2025 zeigt: 70 Prozent der deutschen Arbeitnehmenden befürchten Jobverluste durch AI, 36 Prozent sorgen sich um den eigenen Arbeitsplatz. Die zentrale Frage lautet daher: Ersetzt oder unterstützt AI?

Deshalb braucht es klare Haltung: Agentic AI ist weder Selbstzweck noch Allheilmittel, sondern ein Werkzeug zur Entlastung, Prozessstabilisierung und Entscheidungsbeschleunigung, aber nur bei bedachtem, strategischem Einsatz entlang klarer Mehrwertversprechen. Meiner Meinung nach sind hierbei vier Faktoren entscheidend:

• 1. Technische Anpassung ermöglichen: Agentic AI benötigt Systeme, die Daten integrieren, Prozesse modular abbilden und sich flexibel erweitern lassen, etwa über standardisierte Schnittstellen für AI-Module. Ob on-premises oder Cloud ist die Integrationsfähigkeit in bestehende IT-Landschaften entscheidend.

• 2. Fachabteilungen abholen: Nicht die Chefetage oder die IT-Abteilung, sondern die Fachbereiche kennen die Prozesse, die Hebel und die Schwachstellen innerhalb einer Organisation am besten. Sie müssen durch klare Rollen, Weiterbildung, Change-Management und praxisnahe Pilotprojekte frühzeitig eingebunden werden.

• 3. Vertrauen und Sicherheit schaffen: Die menschliche Verantwortung bleibt bestehen, insbesondere bei sicherheitsrelevanten oder geschäftskritischen Entscheidungen. Vertrauen in Agentic AI entsteht durch nachvollziehbare Entscheidungsprozesse, etwa über Entscheidungsprotokolle, Quellennachweise oder visuelle Darstellungen der Argumentationsketten.

• 4. Wissenstransfer sicherstellen: Wenn ein Drittel der Fachkräfte binnen fünf Jahren in Rente geht, muss das Wissen erfahrener Meister zwingend in AI-basierte Knowledge-Systeme überführt werden. Ansonsten verlieren Unternehmen Know-how und hoffnungsvolle Agentic AI -Projekte könnten bis 2027 vor dem Aus stehen.

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