KI-Agenten übernehmen Agentic AI im Einsatz

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Agentic AI ist der nächste große Schritt – Künstliche Intelligenz, die mitdenkt, prüft, selbstständig handelt und Entscheidungen trifft. Klingt nach Science-Fiction? Ist längst Realität – und auch bei IT-Dienstleistern stehen die passenden KI-Agenten am Start.

Den Kunden-Service haben sie ebenso im Griff wie das Management von Netzwerklösungen. Autonom handelnde KI-Agenten sollen Unternehmen einen gewaltigen Schritt voranbringen. Dabei stellt Agentic AI eine Weiterentwicklung von GenAI dar. Während letztere auf den Dialog mit dem Anwender angewiesen ist, handeln KI-Agenten eigenständig. Sie nutzen Maschinelles Lernen und adaptive Algorithmen, um eigene Entscheidungen zu treffen und Handlungen einzuleiten. Und genau da liegt der Unterschied zu traditionellen Automatisierungslösungen.

24/7 klaglos im Einsatz

Besonders wertvoll sollen KI-Agenten sein, die auf interne strukturierte und unstrukturierte Daten von Unternehmen zugreifen können. Allerdings sollte dabei sichergestellt sein, dass sie sich an vorgegebene Regeln für den Datenzugriff halten. Sie werden dann zu Mitarbeitern, die klaglos rund um die Uhr im Einsatz sind. Laut einer Studie von Snaplogic gehen deutsche IT-Führungskräfte davon aus, dass KI-Agenten im Durchschnitt 18 Arbeitsstunden pro Woche einsparen könnten. Fast die Hälfte (47 %) vertraut ihnen dabei, so effizient wie Menschen zu arbeiten. Und 37 Prozent sind sogar der Ansicht, dass sie effektiver wären.

So können KI-Agenten die Vertriebsdokumentation oder Angebotsnachverfolgungen inklusive der Analyse eingehender Mails übernehmen oder automatisch Tickets für die IT-Abteilung bearbeiten. KI-Agenten nehmen also lästige Routine­arbeiten ab, sodass Mitarbeitenden mehr Zeit für komplexe Aufgaben bleibt. Bei Adesso beispielsweise sind Agenten über standardisierte Schnittstellen bereits tief in Kernprozesse integriert, wo sie mit Menschen und Anwendungen interagieren und Ergebnisse in den Zielsystemen verbuchen.

Auch HPE setzt innerhalb von Service Greenlake Intelligence unterschiedliche Spezial-Agenten aktiv ein. Dort kooperieren etwa Orchestrierungs-, Netzwerk- und FinOps-Agenten, um die beste Platzierung von Workloads in der Private oder Public Cloud zu ermitteln. Und Observability-Agenten erkennen sinkende Anwendungsleistungen und beauftragen KI-Agenten mit der Fehlersuche.

Agentic AI

KI-Agenten im Maßanzug

Verschiedene Einsatzbeispiele

„Agenten schaffen heute messbaren Nutzen dort, wo Prozesse klar sind und gute Daten vorliegen, zum Beispiel in Wissensarbeit, HR-Self-Services oder IT-Service“, fasst Tim König, Head of GenAI bei Adesso, die Einsatzmöglichkeiten zusammen. So automatisiere etwa der Corporate „Adesso GPT“ zum Beispiel Stundenbuchungen und HR-Self-Services. Dabei übernehmen Agenten die Validierung, Übergabe und Dokumentation in den Backend-Systemen. „Das senkt Durchlaufzeiten, reduziert Fehler und schafft spürbar Freiräume für Kundenarbeit“, erklärt König.

Ähnlich sind Einsatzszenarien bei der Datagroup. Das Unternehmen hat eine Reasoning Engine CORIntelligence entwickelt, die flexibel einsetzbar ist und Entscheidungen auf der Basis von gelerntem Expertenwissen treffen soll. Im Service Desk übernehme KI über 50 Prozent der Tasks – von einfachen Routinen bis zu komplexeren Aufgaben. „Das steigert die Effizienz und senkt Bearbeitungszeiten“, erklärt Andreas Baresel, CEO der Datagroup. „Teams werden entlastet, der Fachkräftemangel wird abgefedert und Kunden profitieren von höherer Qualität und geringeren Kosten.“

„Wir setzen Multi-Agent-Architekturen vor allem in IT-Operations, Kundenservice, Finance und Supply Chain ein“, berichtet Fabian Melzer, Data & AI Lead der Teccle Group. Einsatzbeispiele sind Chatbots oder Agenten, die schnelle Entscheidungen und Prozessoptimierung ermöglichen, indem sie Daten orchestrieren. „Jeder Agent übernimmt dabei eine klar definierte Rolle – vom Datenzugriff über Kontextanreicherung bis hin zur Ausführung konkreter Aktionen wie Report-Generierung oder Prozess-Updates.“

Auch bei PCO zeigt sich der Nutzen im operativen Geschäft: „Der Einsatz von KI-Agenten sorgt für enorme Effizienzsteigerung bei wiederkehrenden Aufgaben“, bestätigen Tim Gravemann, Director Business Development AI, und Ulf Masselink, Head of Marketing bei PCO. Besonders im Security Operations Center helfen Agenten dabei, „Alerts und Tickets vorzuqualifizieren und unseren Mitarbeitenden mehr Zeit für andere Aufgaben zu schaffen.“ Ebenso sei beim IT-Support ein effektiver Einsatz der Technologie möglich. „Auch im Marketing testen wir verschiedene Einsatz-Szenarien von KI-Agenten, z.B. im Bereich der Content-Erstellung und der Datenanalyse“, informieren die Experten.

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Herausforderungen vorprogrammiert

Doch ist der Weg zum umfassenden Multi-Agent-Universum holprig. „Herausfordernd war bisher die Orchestrierung“, gibt Melzer zu. „Wir haben uns an Supervisor-Architekturen orientiert, bei denen ein zentraler Orchestrator Aufgaben analysiert, in Teilaufgaben zerlegt und an spezialisierte Agenten delegiert. In der Praxis bedeutete das viel Custom Code und stark kundenspezifische Lösungen – gut für den Einzelfall, aber schwer wiederverwendbar.“

PCO bestätigt diese Erfahrung: „Der Einsatz von KI-Agenten sorgt für enorme Effizienzsteigerung bei wiederkehrenden Aufgaben. Die Ergebnisqualität schwankt allerdings noch.“

Auch bei Adesso gab es durchaus Startschwierigkeiten mit den KI-Helfern. So stießen laut König in einem frühen Pilot zur End-to-End-Automatisierung eines mehrstufigen Back-Office-Workflows (Freigaben, Erfassung, Verbuchung) Agenten auf inkonsistente Stammdaten, Ausnahmen und Schattenprozesse. „Der autonome Durchlauf war instabil und Human-in-the-Loop musste zu häufig eingreifen“. Die Risiken liegen dabei aber „selten im Modell, sondern eher in Akzeptanz, Daten/Prozessen, Sicherheit/Governance und Integration. Wir adressieren sie mit einem klaren Betriebs- und Kontrollrahmen – so werden Agenten im Alltag zuverlässig, auditierbar und skalierbar“.

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Change Management erforderlich

Einen anderen Aspekt bringt Datagroup-Chef Baresel ins Spiel, nämlich die Mitarbeitenden. Bei ihnen sieht er, dass „Integration und Akzeptanz im Team anspruchs- voll sind und aktives Changemanagement erfordern.“ Eine enge Einbindung der Mitarbeitenden und ein schrittweiser Ausbau seien erforderlich. „So wird ein KI-gestützter Service Desk zur Blaupause für weitere Geschäftsbereiche.“ Bei der Teccle Group wird dieses Problem ebenfalls mit einem aktiven Changemanagement, enger Einbindung der Fachbereiche und agilen Pilotprojekten angegangen.

Die Grenzen der KI-Agenten

Einig sind sich die IT-Dienstleister bei den Grenzen der Technologie. „Weniger geeignet sind sie in hochgradig kreativen Prozessen wie Kampagnenentwicklung oder Produktdesign“, erklärt Melzer, „da diese offene Exploration und subjektive Entscheidungen erfordern, während Multi-Agent-Systeme auf klare Rollen, Regeln und Zielzustände ausgelegt sind.“ Gravemann und Masselink erkennen ebenfalls Limitierungen: „Weniger effektiv sind KI-Agenten (aktuell) noch um komplexe, kreative Strategien zu erstellen oder hochindividuelle Beratung zu leisten.“

Fehl am Platz sind KI-Agenten darüber hinaus bei komplexen Verhandlungen und Ermessensentscheidungen, führt der Adesso-Experte aus. Wenn es um Vertragsdetails, Risikoteilung oder etwa politisch sensible Abwägungen gehe, sei der alleinige KI-Einsatz wenig effektiv.

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Saubere Datenqualität als Voraussetzung

Auch die Implementierung kann noch herausfordernd sein. Die PCO-Experten haben die Erfahrung gemacht, dass „viele Unternehmen häufig ihre ‚Hausaufgaben‘ noch nicht ausreichend gemacht haben, zum Beispiel in Form von sauberer Datenqualität oder Prozessbeschreibungen.“ Auch der Datenschutz stelle eine Hürde dar, ebenso wie eine „noch nicht ausgereifte oder vorhandene KI-Strategie, was in dem Ergebnis münden kann, dass neue KI-Agenten oder Tools nicht nachhaltig in die Wertschöpfung integriert werden können.“

Datenqualität und Integration sind auch für Melzer wesentliche Faktoren. Ferner seien Governance und Sicherheit problematisch. „Viele Kunden wollen komplexe Berechtigungsstrukturen“, weiß Melzer. Doch sensible Daten wollen auch in KI-gestützten Prozessen geschützt sein. Die Lösung von Teccle sind rollenbasierte Zugriffskonzepte, „integriert in bestehende Identity-­Systeme, ergänzt um Data-Governance­-Mechanismen wie Klassifizierung und Nachvollziehbarkeit.“

Reges Interesse im Markt

Trotz technischer Herausforderungen ist die Nachfrage nach KI-Agenten vorhanden und das Modell lukrativ. „Wir sehen eine deutliche Nachfrage – vor allem für Pilotprojekte, die schnell Mehrwert liefern. Viele Unternehmen wollen zunächst Erfahrungen sammeln, bevor sie skalieren“, bestätigt Melzer. PCO beobachtet eine vorsichtige Neugier: „Die Nachfrage im Markt ist vorhanden. Viele Unternehmen testen aktiv den Markt und sind neugierig, aber auch vorsichtig.“ Zudem betonen die PCO-Experten, dass KI-Agenten noch individuell und stark abhängig vom Use Case seien. „Die Skalierbarkeit wächst, aber Standardlösungen sind oft zu allgemein.“

Bei Adesso werden KI-Agenten auch immer stärker nachgefragt, weiß König zu berichten. „KI-Agenten lassen sich heute vermarkten und werden gekauft. Die Nachfrage im DACH-Markt steigt spürbar, vor allem dort, wo schnelle, messbare Effekte möglich sind (im Service, Backoffice, IT/HR). Gleichzeitig professionalisiert sich der Markt durch klare regulatorische Leitplanken.“

Noch zu kundenspezifisch?

Agentenbasierte KI-Lösungen können durchaus lukrativ sein. „Aktuell sind die meisten Lösungen kundenspezifisch“, räumt Melzer ein. Auch König glaubt, dass derzeit „reine Maßanfertigungen bremsen und reine Standardware zu kurz greift.“

Doch sieht Datagroup-CEO bereits heute wirtschaftliche Vorteile. Er ist überzeugt, dass sich agentenbasierte KI als klarer Wettbewerbsvorteil auszahlen wird.

Lukrativ seien KI-Agenten bereits jetzt, wenn ein produktisierter Kern mit kundenspezifischer „Last-Mile“-Logik kombiniert werde, bekräftigt KI-Experte König. „So erhalten Kunden pragmatische, regelkonforme Agenten, die heute spürbaren Nutzen liefern – und architektonisch so angelegt sind, dass morgen höhere Autonomiegrade sicher möglich sind.“

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