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Im Wirbel der Automatisierung Agentische KI in Unternehmen: Erwartungen und Wirklichkeit

Von Daniel Schrader 7 min Lesedauer

Anbieter zum Thema

Freshworks GmbH
Gigamon
Rittal GmbH & Co. KG

Unternehmen rechnen weiterhin mit rapidem Wachstum durch den Produktivbetrieb agentischer KI. Zugleich zeigen aktuelle Erhebungen: Mittelstandsfirmen verlieren 25 Prozent ihrer KI-Budgets durch vermeidbar komplexe Systeme, erst 15 Prozent setzen KI produktiv ein und doch ist KI bereits an 83 Prozent aller Sicherheitsvorfälle beteiligt.

Symbolbild: Erwartungen an agentische KI in Unternehmen sind auch bei IT-Führungskräften hoch. Einher gehen reguläre Erfahrungen mit prolifirerenden Tools, mangelnder Governance und Intransparenz. (Bild: KI-generiert)
Symbolbild: Erwartungen an agentische KI in Unternehmen sind auch bei IT-Führungskräften hoch. Einher gehen reguläre Erfahrungen mit prolifirerenden Tools, mangelnder Governance und Intransparenz.
(Bild: KI-generiert)

Eine Erhebung des SaaS-Anbieters Freshworks mit Beteiligung von 12.000 IT-Führungskräften weltweit zeigt einerseits: KI ist quer durch die Branchen gekommen, um zu bleiben. 90 Prozent der befragten Führungskräfte gehen von einem Unternehmenswachstum in den nächsten 12 Monaten aus, 84 Prozent führen KI als bedeutenden Wachstumsbeschleuniger an. So rechnen auch fast 90% der Befragten in den nächsten 24 Monaten mit noch deutlich höheren KI-Ausgaben, nur bei 15 Prozent sind KI-Systeme allerdings in zentrale Geschäftsprozesse integriert, bei 36 Prozent stecken sie in der Pilotphase.

Erwartungen bleiben dennoch ungebremst hoch. 72 Prozent der befragten Führungskräfte rechnen mit einem messbaren Return on Investment (ROI) innerhalb von acht Monaten. Im Schnitt erwarten die Befragten zudem einen Produktivitätsschub von 13 Prozent bei ihren Mitarbeitern durch KI-Systeme.

IT-Abteilungen sind KI-Feuerlöscher

Allerdings verbringen die Teams der Befragten im Schnitt 26 Prozent ihrer Zeit mit KI-Feuerlöschen, der Fehlerbehebung und dem Komplexitätsmanagement neu eingeführter KI-Systeme. 86 Prozent der Führungskräfte geben an, die Arbeitsbelastung ihrer IT-Teams habe sich durch die Verwaltung von KI-Systemen erhöht, für über drei Viertel ist es ein bedeutendes organisatorisches Problem.

Zu den am meisten beklagten Herausforderungen gehören das Jonglieren mit KI-Tools und Anbietern (32 Prozent), Schulungen und Arbeit an der Unternehmenskultur (32 Prozent) und die Vorbereitung der Unternehmensdaten (31 Prozent). KI-Pilotprojekte scheitern dabei in der Praxis primär an komplexer Systemintegration (27 Prozent), dem Mangel vorbereiteter Fachkräfte und dem manuellen Konfigurationsaufwand (je 26 Prozent).

Realität frustriert Erwartungen regulär

Wo fast drei Viertel der Führungskräfte einen gewinnbringenden KI-Einsatz innerhalb von 8 Monaten erwarten, geben 45 Prozent derselben Befragten (hier begrenzt auf Mittelstandsunternehmen) zugleich an, dass in ihrer Erfahrung ein KI-Projekt allein von der Projektbewilligung bis zu einem ersten Deployment 6 bis 8 Monate braucht, bei 55 Prozent der Befragten vergehen 6 bis 12 Monate in der Pilotphase bis zum Produktivbetrieb.

Die deutliche Diskrepanz zwischen Erwartungen und Alltag kann auch ein Ausfluss des Erfolgsdruckes sein, den IT-Führungskräfte deutlich spüren. 78 Prozent berichten vom Druck durch die Führungsetage, über vier Fünftel befürchten Auswirkungen auf ihre Karrierechancen, sollten sie keinen KI-ROI (Return on Investment) in den nächsten 12 bis 24 Monaten nachweisen.

KI-Slop ist Alltag

Auf der technischen Ebene führen die Befragten vor allem nutzlosen inhaltlichen Ballast (noise), Fehler und häufige Überarbeitungen als Hauptgründe für die Frustrationen an, kurz: „AI slop“. Ein knappes Drittel der Befragten zählt die Überarbeitung von KI-Outputs mit mangelhafter Qualität zu ihren Hauptherausforderungen.

Neben der Qualität der Outputs beklagen IT-Teams zudem die schiere Zahl der eingesetzten KI-Tools, 4,2 kommen im Schnitt pro Unternehmen zum Einsatz. Um komplizierte Compliance-Verfahren zu umgehen, geben dabei zugleich 39 Prozent der Befragten an, dass ihre IT-Abteilungen selbst Tools ohne Genehmigung einsetzen und so zur Proliferation von KI-Systemen beitragen.

Einer der Gründe: Zwar haben die Unternehmen bei einem Drittel der Befragten klare Compliance-Regeln für den KI-Einsatz etabliert. Doch 46 Prozent geben zu, dass diese inkomplett sind oder inkonsequent eingesetzt werden. Auch aus solchen Gründen würde eine Mehrheit der Befragten (54 Prozent) bevorzugt auf den Einkauf von Systemen mit vorbereiteten Workflows statt Eigenentwicklungen umschwenken.

Berichtsergebnisse im Einsatz für die Unternehmensbotschaft

Freshworks ist ein SaaS-Anbieter für Kunden- und IT-Service-Management. Das in Indien gegründete und nun in den USA beheimatete Unternehmen betont schnelle Implementierungszeiten, einsatzbereite KI-Modelle und ein im Vergleich zu Mitbewerbern wie Zendesk und Salesforce günstigeres Preismodell. Die Ergebnisse der Studie zu überkomplexer KI als Budgetfresser, der Bedeutung integrierter Workflows und den Vorteilen umfassend vorbereiteter Plattformen decken sich somit mit den Kernbotschaften des Unternehmens.

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Methodologie
Freshworks

Freshworks-Experten befragten für den Bericht im März 2026 12.021 IT-Führungskräfte in den USA, dem Vereinigten Königreich, Deutschland, Frankreich, Singapur und Indien. Neben Tech-Unternehmen und Telcos haben auch IT-Abteilungen in den Branchen Finanzen, Gesundheitswesen, Industrie, Logistik, Versorgungsunternehmen, professionelle Dienstleistungen, öffentlicher Sektor, Bildungswesen, Einzelhandel und Gastgewerbe teilgenommen.

Unternehmen mit weniger als 250 Mitarbeitern wurden von der Umfrage ausgeschlossen, größere Unternehmen dagegen gewichtet nach Mitarbeiterzahl sortiert, um verschiedene Belegschaftsgrößen von 250 bis über 5.000 Mitarbeitern zu repräsentieren. Drei Viertel der Befragten stammten dabei aus Mittelstandsunternehmen (mid-market).

Auswahlkriterien und die genauen Frageformulierungen und Antwortmöglichkeiten wurden nicht mit veröffentlicht; Freshworks gibt allerdings an, Forschungsrohdaten auf Anfrage verfügbar zu machen.

Gigamon

Für den Gigamon-Report „2026 Hybrid Cloud Security Survey" befragte das Marktforschungsunternehmen Vitreous World im Februar 2026 insgesamt 1.023 IT- und Sicherheitsentscheider. Die Teilnehmer stammten aus den USA (201), Frankreich (201), Australien (160), Singapur (160), Deutschland (150) und dem Vereinigten Königreich (151).

Befragt wurden ausschließlich Führungskräfte ab Management-Ebene, darunter 622 C-Level-Entscheider (49 Prozent CISOs, 31 Prozent CTOs, 20 Prozent CIOs). Die Umfrage konzentrierte sich auf größere Mittelständler und Konzerne: 46 Prozent der Befragten arbeiten in Unternehmen mit 501 bis 1.000 Mitarbeitern, 54 Prozent in Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern.

Gigamon-Erhebung: KI ist an 82 Prozent der Sicherheitsvorfälle in Deutschland beteiligt.

Korrespondierend mit der Freshworks-Studie zeigt eine Erhebung von Gigamon, wie tief KI-Systeme und -Tools mittlerweile Cybersecurity-Praktiken von Unternehmen wie Angriffstaktiken von Kriminellen bestimmen. Auch hier berichten IT-Führungskräfte von einem Gemenge an KI-Tools, verbunden mit mangelhaften Governance-Konzepten einerseits und einem Schatteneinsatz von KI-Tools ohne Genehmigungsverfahren andererseits.

Dabei ist KI in Deutschland mittlerweile an 82 Prozent und weltweit an 83 Prozent der gemeldeten Sicherheitsverletzungen beteiligt. Zwar wurde der Großteil dieser Vorfälle weltweit durch externe Angreifer verursacht, die KI-Tools für Cyberattacken einsetzen (41 Prozent der Vorfälle) oder KI-Systeme der Zielunternehmen anvisieren (33 Prozent). Ursachen durch den internen KI-Einsatz folgen allerdings dicht hinterher: in je 30 Prozent der Fälle war die Nutzung nicht freigegebener Tools respektive interne Lecks von Unternehmensdaten über KI-Systeme an den Sicherheitsvorfällen schuld.

Intransparenz von KI-Handeln ein Hauptproblem

Ein Kernproblem bei der Implementierung von KI-Systemen ist laut der Gigamon-Erhebung mangelnde Transparenz im KI-Handeln. Fast drei Viertel der Unternehmen klagen über unzureichende Einblicke in KI-gesteuerte Datenströme. IT-Teams müssen sich mit Sicherheitsauswirkungen auseinandersetzen, können aber oft nicht nachvollziehen, wie oder warum Daten durch Modelle, APIs und verteilte Systeme geflossen sind.

Gleichzeitig fehlt 64 Prozent der Sicherheitsteams schlicht ein angemessenes Budget, um umfassende Anpassungen vorzunehmen und komplexe KI-bestimmte Workloads abzusichern. Grund dafür sei auch eine gefährliche „Illusion“ einer gesteigerten Resilienz durch den Einsatz vielfältiger KI-Tools bei in der Chefetage.

Um der Masse an Warnmeldungen Herr zu werden, greifen immer mehr IT-Security-Abteilungen selbst zu autonomen KI-Agenten. 53 Prozent der Befragten geben an, dass die Triage und Priorisierung von Sicherheitswarnungen mittlerweile ohne menschliches Eingreifen von KI-Systemen initiiert wird. Ein Gemenge von KI-Tools in der Cybersicherheit liefert dabei mehr verwertbare Daten, doch wenden über 40 Prozent der IT-Teams dadurch gerade mehr Zeit auf, um Sicherheitsverletzungen zu erkennen und zu untersuchen, da oft Transparenz und Kontext fehlen.

Chefetage setzt IT unter Druck

Ähnlich wie beim ROI-Druck in der Freshworks-Erhebung zeigt sich auch bei Sicherheitsvorfällen eine eklatante Diskrepanz zwischen der Chefetage und der operativen IT-Realität. Fast die Hälfte der befragten C-Level-Manager glaubt, dass die Ursache eines Sicherheitsvorfalls innerhalb von 72 Stunden identifiziert werden kann.

Unter den operativ verantwortlichen IT-Führungskräften teilen nur 27 Prozent diesen Optimismus. Fast die Hälfte der Leiter von IT-Sicherheitsteams rechnet mit bis zu 7 Tagen, ein knappes Viertel sogar mit bis zu 30 Tagen. Security-Teams fühlen sich so gezwungen, vorzeitig zu handeln, bevor sie die Vorfälle angemessen analysieren konnten.

Für über 90 Prozent der IT-Führungskräfte gehört die Schaffung von mehr Transparenz über KI-Datenströme zu den Top-Prioritäten. 41 Prozent der Befragten sehen die Aufklärung der Chefetage über die Risiken und Chancen von KI-Systemen als ihre wichtigste Aufgabe für das nächste Jahr.

Auch Gigamon positioniert sich über die Studienergebnisse. Gigamon ist ein Anbieter von „Deep Observability“-Instrumenten mit Fokus auf Netzwerk-Telemetriedaten in hybriden Cloud-Umgebungen. Genau nach in diese Richtung gehenden Ansätzen sollen sich auch über 90 Prozent der Befragten sehnen.

(ID:50863323)

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