Trends der KI für 2026 KI-Agenten als Team - Chancen und Grenzen für Unternehmen

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2025 begann das Zeitalter der KI-Agenten. Bisher war der Nutzen der selbstständig entscheidenden und agierenden Systeme überschaubar. Für 2026 steht aber die nächste Iteration an: die Zusammenarbeit mehrerer hochspezialisierter KI-Agenten als Team. Damit entstehen für Unternehmen völlig neue Chancen, zugleich aber klare Rahmenbedingungen.

Ein KI-Agent ist gegenüber einem reinen KI-Chatbot nicht nur ein freundliches Auskunftssystem, das auf Fragen wartet und sie dann beantwortet. Ein Agent kann sich selbstständig Ziele setzen, komplexe Entscheidungen treffen und mehrstufige Ausgaben erledigen ‒ bisher am besten noch unter menschlicher Aufsicht. Damit sind KI-Agenten schon deutlich leistungsfähiger als reine Chatbots, weil sie selbst aktiv werden und Aufgaben abarbeiten können.

McKinsey hat in der jüngsten Studie „The State of AI 2025“ festgestellt, dass KI in Unternehmen 2025 bereits breit eingesetzt wird, KI-Agenten allerdings kaum oder noch verhalten verwendet werden. Die nächste Herausforderung ist daher, diesen Übergang von wissensbasierten zu handlungsbasierten Aufgaben durch KI-Agenten zu meistern.

Dank der verbesserten Fähigkeiten zum logischen Denken, Planen und strategischen Handeln in Echtzeit lassen sich Agenten in komplexen Umgebungen einsetzen, wo vorher nur Menschen arbeiten konnten. Der Markt für agentenbasierte KI wird daher laut McKinsey rasant wachsen.

Vom Experimentieren zum realen Einsatz

Einige Unternehmen testen oder setzen KI-Agenten aktiv ein, um bestimmte Arbeitsabläufe zu optimieren – bei der Automatisierung der Terminplanung, der Erstellung von Analyseberichten, der Fehlerbehebung in Programmen bis hin zur Vorbereitung von Marketing- und Vertriebskampagnen, der Überprüfung von Lebensläufen und der Bearbeitung von Kundenanfragen.

Nach den typischen Anfangsschwierigkeiten deutet einiges darauf hin, dass agentenbasierte KI in diesem Jahr an Fahrt aufnehmen wird. Dazu tragen auch technische Verbesserungen wie erhöhte Autonomie, Kontextbewusstsein, Tool-Integration, multimodale Fähigkeiten, Personalisierung, Langzeitgedächtnis, erhöhte Sicherheit und Regeltreue bei.

Aktuell gilt es jedoch, noch Fehlfunktionen und Ungenauigkeiten zu beheben, die durch Halluzinationen der zugrundeliegenden Sprachmodelle (LLMs) verursacht werden. Anbieter von KI-Agenten müssen dafür mit Unternehmen zusammenarbeiten, um maßgeschneiderte, spezialisierte Agenten zu entwickeln, die die täglichen Geschäftsprobleme zuverlässig lösen können. Das ist beispielsweise beim Einsatz in Krankenhäusern oder bei Geldgeschäften enorm wichtig.

Von Einzelagenten zum KI-Agenten-Team

Die Fokussierung der KI-Agenten auf bestimmte Themen kann die Verlässlichkeit deutlich steigern, insbesondere, wenn diese mit analytischen KI-Systemen kombiniert werden, die nicht zu Halluzinationen neigen. Plattformen wie „Modelscope“ von Alibaba, die KI-Modelle als Dienstleistung anbieten, helfen Unternehmen dabei, verschiedene KI-Fähigkeiten ganz gezielt einzusetzen.

Die Grenzen eines einzelnen, monolithischen Modells oder Agenten werden jedoch deutlich, wenn es um dynamische, komplexe Geschäftsprobleme geht. Ein einzelner Agent kann zwar eine Aufgabe automatisieren, ist jedoch in der Regel nicht in der Lage, einen Prozess zu koordinieren, um komplexe Ziele zu erreichen.

Ähnlich wie menschlichen Projektteams, die auch aus Spezialisten zusammengesetzt sind, um das notwendige Know-how und die geforderten Fähigkeiten für das Projekt zu bündeln, sollten Unternehmen in Zukunft auch mehrere KI-Agenten zu einem Multi-Agenten-System (MAS) kombinieren.

Ein Beispiel wäre eine mögliche Investition in ein Unternehmen: Hier könnte ein Finanzanalyse-Agent die Basisdaten, Finanzberichte und Bewertungsanalysen des potenziellen Investitionsobjekts recherchieren, ein News-Agent den Überblick über die aktuelle Medienberichterstattung und Markenreputation beisteuern und ein Bewertungs-Agent die Auswertung der Daten und News übernehmen und eine Empfehlung erarbeiten.

Damit Unternehmen Künstliche Intelligenz breit einsetzen können, ist die Zusammenarbeit mehrerer Agenten der entscheidende Schritt. Werden sie zu einem Team geformt, können sie ihre individuellen, verlässlichen Fähigkeiten optimal einsetzen und einen deutlichen Business-Effekt generieren.

Agenten-Framework für das KI-Teambuilding

Für die Koordination mehrerer KI-Agenten ist ein robustes Agent-Framework unerlässlich. Es stellt eine zentralisierte Plattform bereit, die Tools und Datenquellen integriert und verschiedenen Modelle orchestriert, um komplexe, mehrstufige Aktionen autonom auszuführen.

Ein sehr gutes Beispiel dafür ist „Agentscope“, ein offenes, entwicklerorientiertes Framework, das Anbieter Alibaba speziell für die Erstellung kontrollierbarer, produktionsreifer Multi-Agent-Anwendungen entwickelt hat. Es umfasst Dienste wie die Erstellung und Orchestrierung, die Bereitstellung und Ausführung sowie die visuelle Entwicklung und Überwachung von Agenten. Es deckt damit den gesamten Lebenszyklus ab und orchestriert das Team der KI-Agenten so, dass diese nahtlos zusammenarbeiten können.

Ein Agenten-Framework wie Agentscope ist aber nicht nur ein Toolkit, sondern ist die Basis und Plattform, um komplexe Business-Ziele durch Orchestrierung von KI-Agenten zu erreichen. Damit können Unternehmen über das Framework komplexe Anwendungen realisieren, die umfassende Automatisierungen implementieren und autonom agieren können.

Dank der Verlässlichkeit der Einzelagenten und damit auch des Gesamtsystems, kann ein hochentwickelte Multi-Agenten-System wie Agentscope den Einsatz von KI in Unternehmen enorm beschleunigen. Es ist daher zu erwarten, dass solche Agenten-Frameworks 2026 in vielen Unternehmen Einzug halten.

Unternehmen sollten sich jetzt mit dem Thema MAS auseinandersetzen, nicht nur, weil es die nächste Iterationsstufe beim KI-Einsatz bildet, sondern durch seine Konzeption einen sehr hohen, direkt messbaren Nutzwert bietet.

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