Warum viele Unternehmen bei agentischer KI in der Pilotphase feststecken

Agentische KI ist in vielen Großunternehmen nicht mehr bloß eine Zukunftsidee. Die unternehmensweite Einführung bleibt jedoch die Ausnahme. Eine UiPath-Umfrage unter 590 Führungskräften und IT-Praktikern aus privatwirtschaftlichen Unternehmen mit mindestens 1 Milliarde US-Dollar Jahresumsatz in den USA, dem Vereinigten Königreich, Frankreich, Deutschland, Indien und Singapur legt nahe: Die eigentliche Hürde ist nicht, einen einzelnen KI-Agenten zu starten. Schwieriger ist es, vernetzte Arbeitsabläufe in einem komplexen Unternehmen zuverlässig, kontrollierbar und regelkonform zu betreiben. 34

KI wird genutzt – aber selten unternehmensweit

31 % der Befragten gaben an, dass KI in ihrem Unternehmen vollständig verankert sei. Bei 35 % beschränkt sich der Einsatz auf ausgewählte Teams, 11 % befinden sich noch in begrenzten Experimenten. 37

Das verweist auf die bekannte Lücke zwischen Pilotprojekt und Produktivbetrieb: Ein Fachbereich kann den Nutzen eines Agenten in einem klar abgegrenzten Anwendungsfall testen. Für den breiten Einsatz muss dieser Agent jedoch zuverlässig mit Unternehmensdaten, Geschäftsanwendungen, etablierten Prozessen und den Mitarbeitenden umgehen, die Ausnahmen bearbeiten oder Entscheidungen freigeben.

Die drei größten Bremsen beim Skalieren

Als wichtigste Hemmnisse für die Optimierung agentischer KI nannten die Befragten:

• Datenqualität und Datenbereitschaft: 38 %
• Integration in bestehende Workflows und Systeme: 37 %
• Governance und Compliance: 33 % 14

Das sind vor allem operative und architektonische Aufgaben. Ein KI-Modell kann Informationen auswerten oder eine Handlung vorschlagen. Ein produktiver Prozess benötigt zusätzlich verlässliche Eingangsdaten, Berechtigungen, Schnittstellen zu Anwendungen, klar zugewiesene Verantwortung und einen Weg, Fälle an Menschen zu übergeben, die nicht automatisiert abgeschlossen werden können.

Gerade in Unternehmen mit gewachsenen IT-Landschaften und abteilungsübergreifenden Abläufen ist die Integration entscheidend. Dass ein Agent in einer Anwendung oder einem Team gut funktioniert, bedeutet nicht automatisch, dass er in einen durchgängigen Prozess mit mehreren Systemen, Übergaben und Freigaben passt.

Was UiPath unter „Business Orchestration“ versteht

UiPath bezeichnet Business Orchestration als eine Ebene, die Daten, Systeme, Workflows, Menschen und KI-Agenten miteinander verbindet. Praktisch geht es darum, die Arbeit entlang eines End-to-End-Prozesses zu koordinieren: Aufgaben werden der passenden Automatisierung, einem Agenten oder einem Mitarbeitenden zugeteilt, Fortschritte überwacht, Kontrollen angewandt und Sonderfälle zur menschlichen Prüfung eskaliert. 4

Vollständig im Unternehmen verankert hatten diese Orchestrierung laut Umfrage nur 29 % der Befragten. Unter ihnen erklärten 89 %, dass ihre Implementierungen agentischer KI die Erwartungen an den Return on Investment (ROI) erfüllt oder übertroffen hätten. 315

Das Ergebnis ist bemerkenswert, belegt aber nicht, dass Orchestrierung allein höhere Erträge verursacht. Es handelt sich um eine von einem Anbieter beauftragte Umfrage mit Selbstauskünften. Unternehmen, die Orchestrierung bereits vollständig eingeführt haben, könnten zugleich bei Datenbasis, Prozessdisziplin, Integration und Managementunterstützung weiter sein. 15

Chancen in hybriden Workflows

Besonders relevant sind Prozesse, in denen vorhersehbare und dynamische Arbeit zusammentreffen. UiPath definiert hybride Workflows als Kombination aus statischen, wiederholbaren Abläufen und dynamischen, kontextabhängigen Prozessen. 52 % der befragten Führungskräfte berichteten, dass solche Workflows zu ihrem Arbeitsalltag gehören. 10

Hier können Agenten klassische, regelbasierte Automatisierung ergänzen, statt sie vollständig zu ersetzen: Deterministische Schritte übernehmen strukturierte, wiederkehrende Tätigkeiten; Agenten können bei unstrukturierten Informationen, wechselndem Kontext und auf Abwägung beruhenden Aufgaben helfen. Ob diese Kombination skaliert, hängt weiterhin von einem sauber gestalteten und kontrollierten Gesamtprozess ab.

Welche Vorteile Unternehmen erwarten

Bei den praktischen Vorteilen der Orchestrierung standen für die Befragten drei Punkte im Vordergrund:

• Mitarbeitende für höherwertige Aufgaben freisetzen: 51 %
• Integration von Anwendungen erhöhen: 47 %
• Überblick und Kontrolle über Workflows verbessern: 44 % 4

Die Prioritäten machen deutlich: Unternehmen suchen nicht einfach nach möglichst autonomer Software. Sie benötigen eine verlässliche Methode, Menschen, Anwendungen, Automatisierung und KI in beobachtbare und steuerbare Geschäftsprozesse einzubetten.

Was das für KI-Teams bedeutet

Ein einzelner Pilot ist vergleichsweise schnell aufgesetzt. Eine wiederholbare Einführung im gesamten Unternehmen ist wesentlich anspruchsvoller. Dafür reichen die Auswahl eines KI-Modells oder die Bereitstellung eines eigenständigen Agenten nicht aus. Notwendig sind belastbare Daten, interoperable Anwendungen, klare Prozesseigentümerschaft, Governance, Monitoring und geregelte Übergaben an Menschen.

Für Führungskräfte lautet die entscheidende Frage daher nicht nur: Wo kann ein Agent helfen? Sondern auch: Wie arbeitet dieser Agent sicher und messbar im gesamten Workflow? Wer dieses Koordinationsproblem löst, kann vielversprechende Experimente einzelner Abteilungen eher zu funktionsübergreifenden Geschäftsfähigkeiten ausbauen. 4