KI-Agenten Cancom: Agentic AI als strategischer Baustein

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Wie können mit KI-Agenten echte Mehrwerte entstehen? Der IT-Dienstleister Cancom geht frei nach nach dem Motto „Agentic AI for KPI“ vor wie Sinan Tankaz, Director Digital Solutions, im Gespräch mit IT-BUSINESS auf der Cancom Live Roadshow in München berichtet.

Wenn bahnbrechende Technologien Produktivitätsexplosionen versprechen, sieht die Realität häufig anders aus: Implementierungen dauern Jahre, Projekte sprengen Budgets, viele Systeme scheitern kläglich. Folgen KI-Agenten einem typischen Muster technologischer Innovationen: kurzfristig überschätzt, langfristig unterschätzt? „KI-Agenten sind nur dann überbewertet, wenn man der Illusion erliegt, out of the box, ohne viel Trainingsaufwand und das Implementieren einer großen Herstellerlösung, komplette menschliche Arbeitsplätze durchzuautomatisieren“, erklärt Sinan Tankaz, Director Digital Solutions & AI, im Rahmen der Cancom Live in München. Sein Leitsatz lautet: „Keine Agenten-Implementierung ohne unternehmerische Kennziffern – KPIs.“

Agentic AI for KPI

„Agentic AI for KPI“ bei Cancom ist mehr als ein technisches Framework. Das Konzept verbindet jede Agenteninteraktion mit konkreten, messbaren Unternehmenszielen wie Produktivität, Kosten, Kundenzufriedenheit oder Qualität. KI-Einsätze werden damit nicht isoliert betrachtet, sondern direkt auf ihren Beitrag zum Geschäftserfolg geprüft. Laut den Marktanalysten von McKinsey setzen rund 80 Prozent der Unternehmen generative KI ein, doch ebenso viele berichten von keinem spürbaren Ergebnis für die Bilanz. Mit dem KPI-basierten Ansatz soll sich dieses Verhältnis umkehren.

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Tankaz spricht in diesem Zusammenhang vom „German AI Miracle“. Unternehmen, die Agentic AI gezielt auf betriebswirtschaftliche Kennziffern ausrichten, erzielen nicht nur Effizienzsteigerungen, sondern gewinnen nachweislich Marktanteile zurück. Beispiele zeigen, wie das in der ­Praxis funktioniert. „Das Onboarding neuer Mitarbeiter dauert häufig ein bis zwei Tage. Mit Agentic AI lässt sich dieser Prozess auf etwa zwei Stunden verkürzen“, so Tankaz. Auch im Kundensupport zeigen sich deutliche Effizienzgewinne: „In Projekten mit Tausenden Kundeninteraktionen über Telefon und E-Mail können wir mit KI-Agenten im First-Level-Support in bestimmten Nischen bis zu 70 Prozent Automatisierung erreichen. Das ist ohne Zweifel ein Schritt in Richtung ‚Next Big Thing‘.“

KI-Agenten übernehmen

Agentic AI im Einsatz

Einsatzmöglichketen für KI-Agenten

In der Produktionsplanung kombinieren lernende Agenten täglich Lieferanten-, Maschinen- und Logistikdaten neu und schlagen den Planern automatisch optimierte Auftragsreihenfolgen vor. Das erhöhe die Gesamteffektivität der Anlagen um bis zu zehn Prozent. Auch in der Rechnungsverarbeitung unterstützen Agenten durch Klassifikationsmodelle, die Komplexität und Korrekturbedarf vorhersagen und dadurch die Bearbeitung beschleunigen.

Etabliert haben sich inzwischen Frameworks und standardisierte Protokolle wie Model Context Protocol (MCP) oder Agent-to-Agent (A2A), die es mehreren Agenten ermöglichen, miteinander zu kommunizieren. „Die technische Verbindung vieler KI-Agenten ist nicht die eigentliche ​Herausforderung. Wesentlich schwieriger ist es, eine einheitliche Governance über alle Agenten hinweg zu etablieren“, so Tankaz. Es genügt nicht, KI-Agenten in bestehende Workflows einzubauen. Unternehmen müssen einen Rahmen schaffen, in dem spezialisierte und standardisierte Agenten sinnvoll ­zusammenarbeiten und Risiken beherrschbar bleiben.

Agentic AI braucht Vorarbeit und klare Business Cases

KI-Agenten etablieren sich

Menschliche Kontrolle und Digitale Souveränität

Auch organisatorisch ist Wandel erforderlich. Vertrauen, Akzeptanz und eine klare Steuerung der Agentenautonomie sind entscheidend, um unkontrolliertes Wachstum zu verhindern. Wichtig ist, die richtige Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle zu finden. Aufgaben, die mit natürlicher Sprache gelöst werden können, sollten daraufhin geprüft werden, ob sie sich durch KI unterstützen lassen.

Tankaz betont zudem die Bedeutung Digitaler Souveränität. Während Hyperscaler aus den USA und China ihre Agentic-AI-Lösungen global ausrollen, müsse Europa eigene Strukturen aufbauen. „Wir müssen Unternehmen garantieren, dass ihre Systeme nicht von außen abschaltbar sind.“ Der Aufbau einer europäischen Agentic-AI-Infrastruktur sei daher nicht nur eine technologische, sondern auch eine volkswirtschaftliche Notwendigkeit. „Uns geht langsam der volkswirtschaftliche Puffer aus, wenn wir immer mehr digitale Kerninfrastruktur nicht bei uns haben. Wenn Agentic AI zu einem zentralen Bestandteil der Produktentwicklung wird und wir sie ausschließlich als Service aus den USA oder China beziehen, werden wir in eben dieser Produktentwicklung hinter anderen zurückbleiben“, so der Cancom-Experte.

Agentic AI

KI-Agenten im Maßanzug

Agentic AI ist nicht das Ende menschlicher Arbeit, sondern der Beginn einer neuen Form der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Unternehmen, die frühzeitig in Governance, Transparenz und messbare Ziele investieren, sichern sich nicht nur technologische Vorteile, sondern auch ihre Digitale Souveränität im globalen Wettbewerb.

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