Agentic AI versus klassische Automatisierung Ein ehrlicher (und unbequemer) Blick auf KI-Agenten

KI-Agenten gelten derzeit als Antwort auf nahezu jede betriebliche Herausforderung, sogar als Nachfolger heutiger Automatisierungstechnologien. Das suggeriert einen Wettbewerb, der gar nicht existiert.

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. Oder besser gesagt: Sie wird zur Antwort auf Fragen, die ihr so nie gestellt wurden.

Früher war es die Blockchain, dann kamen Low-Code-Plattformen und heute ist es eben 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 natürlich nachvollziehbar. Schließlich verspricht Agentic AI etwas, das klassische Automatisierung nicht leisten kann. Die 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 neuer und vielleicht unbequemer Blickwinkel: Brauchen wir wirklich für jedes Problem einen KI-Agenten? Die Antwort lautet erstaunlich oft „Nein“.

Denn 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.

Die 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.

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. Auch 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.

Die Zukunft gehört daher vermutlich weder der vollständigen „Agentisierung“ noch der Rückkehr zu traditionellen Automatisierungskonzepten. Sie gehört vielmehr der intelligenten Kombination beider Welten. Manchmal ist ein KI-Agent genau das, was ein Unternehmen braucht. Manchmal genügt ein Workflow. Und gelegentlich ist die größte Innovation die Erkenntnis, dass man ein Problem bereits vor Jahren gelöst hat.

(ID:50907580)