Agentische KI: Viele Unternehmen kommen über den Pilot nicht hinaus

Eine globale UiPath-Umfrage vom September 2026 unter rund 600 C-Level- und IT-Fachleuten aus Unternehmen mit mindestens 1 Milliarde US-Dollar Umsatz zeigt eine deutliche Lücke: Viele Unternehmen haben den ersten Praxistest für agentische KI bestanden – doch nur deutlich weniger haben KI-Agenten als wiederholbar einsetzbare Fähigkeit im gesamten Betrieb etabliert. UiPath bezeichnet diesen Zustand als „Pilot Purgatory“, also ein Feststecken in der Pilotphase. 418

Die Studie wurde von UiPath in Auftrag gegeben, die Angaben beruhen auf Selbstauskünften. Gerade die ROI-Ergebnisse sind daher als Erfahrungen der Befragten zu verstehen, nicht als unabhängiger Wirksamkeitsnachweis. Dennoch zeigt die Verteilung klar, woran der Übergang vom Test in den Regelbetrieb häufig scheitert: an Daten, Integration und Steuerung.

KI wird genutzt – aber nicht überall gleich tief

31 % der Befragten sagten, KI sei bereits vollständig in ihrem Unternehmen verankert. Weitere 35 % berichteten von einem begrenzten Einsatz, während 11 % noch pilotierten oder experimentierten. 3

Das bedeutet nicht, dass alle übrigen Unternehmen KI grundsätzlich nicht einsetzen. Es zeigt vielmehr: Eine breite Verankerung im laufenden Geschäft ist seltener als punktuelle Anwendungen. Laut UiPath gelingt vielen Organisationen zwar ein erster Proof of Concept (PoC), doch die Ausweitung auf größere Teile des Unternehmens und der Nachweis eines belastbaren geschäftlichen Nutzens bleiben schwierig. 18

Die drei größten Bremsen beim Skalieren

Bei der Frage nach Problemen bei der Optimierung ihrer KI-Implementierungen nannten die Befragten vor allem:

• Datenqualität und Datenbereitschaft: 38 %
• Integration in bestehende Workflows und Systeme: 37 %
• Governance und Compliance: 33 % 18

Genau darin liegt der Unterschied zwischen einer überzeugenden Demonstration und einem produktiven Einsatz. Ein Pilotprojekt kann mit einer klar umrissenen Aufgabe, wenigen Nutzern und nur wenigen Systemanbindungen funktionieren. Im Echtbetrieb muss ein Agent dagegen mit den vorhandenen Anwendungen, Übergaben zwischen Teams, Freigaben und Kontrollmechanismen zurechtkommen.

Auch TechTarget betont diese Trennung: Ein Demo-Szenario kann belegen, dass ein Agent unter kontrollierten Bedingungen eine Aufgabe ausführt. Es belegt aber nicht, dass Datenqualität, Sicherheit, Prozessdesign, Nutzenmessung und Betriebsmodell für den wiederholbaren Einsatz im ganzen Unternehmen geklärt sind. 21

Warum Orchestrierung zum Schlüsselthema wird

UiPath versteht unter Business Orchestration eine koordinierende Ebene für Menschen, Anwendungen, Daten, Automatisierung und KI-Agenten innerhalb eines Geschäftsprozesses. Statt isolierter Werkzeuge sollen diese Bestandteile als steuerbarer End-to-End-Ablauf zusammenarbeiten. In der Produktbeschreibung von UiPath geht es dabei um die Koordination von Agenten, Software-Robotern, Beschäftigten, Anwendungen und Daten. 14

Praktisch soll diese Orchestrierung festlegen, welcher Schritt als Nächstes folgt, welches System oder welche Person zuständig ist, wann menschliche Prüfung nötig wird und wie der Vorgang überwacht sowie regelkonform gesteuert wird. Besonders wichtig wird das, wenn KI-Agenten mit bestehenden Fachanwendungen und Genehmigungswegen interagieren.

Vollständig in die Workflows eingebettet hatten diese Orchestrierung laut Umfrage nur 29 % der Befragten. Von dieser Gruppe sagten 89 %, ihre Implementierungen agentischer KI hätten die Erwartungen an den Return on Investment (ROI) erfüllt oder übertroffen. 5

Das ist ein auffälliger Zusammenhang, aber kein Beweis für eine direkte Ursache. Unternehmen mit ausgereifter Orchestrierung könnten zugleich über bessere Daten, klarer ausgewählte Anwendungsfälle oder reifere Betriebsprozesse verfügen. Belastbar ist daher vor allem diese Schlussfolgerung: Orchestrierung gehört offenbar zu den Fähigkeiten, die bei den Befragten mit erfolgreicherem KI-Einsatz verbunden sind.

Hybrid-Workflows rücken in den Fokus

Für die kommenden zwölf Monate erwarteten 36 % der Befragten, dass Agenten eine bedeutende Rolle in unternehmensweiten Workflows spielen werden. 2

Am häufigsten nannten die Befragten Hybrid-Workflows als Einsatzschwerpunkt: 52 % wählten diese Kategorie. Gemeint sind Abläufe, die feste, wiederholbare Schritte mit dynamischer, kontextabhängiger Arbeit verbinden. 212

Das ist relevant, weil wertvolle Geschäftsprozesse selten vollständig automatisiert oder vollständig manuell ablaufen. Sie kombinieren oft strukturierte Transaktionen, Dokumente, Ausnahmen, Ermessensentscheidungen und Freigaben. Agentische KI kann solche Prozesse unterstützen – skalierbar wird sie aber erst, wenn die unterschiedlichen Arbeitsformen koordiniert werden und der Agent nicht bloß als eigenständige Oberfläche danebensteht.

Vom PoC zur belastbaren Unternehmensfähigkeit

Die zentrale Lehre der Umfrage: Die Einsatzreife sollte nicht allein daran gemessen werden, ob ein Agent eine Testaufgabe bewältigt. Entscheidend ist, ob das Unternehmen diese Fähigkeit verlässlich in den realen Betrieb überführen kann.

Ein produktionsreifer Ansatz muss mindestens fünf Punkte abdecken:

1. Vertrauenswürdige, nutzbare Daten: Agenten benötigen ausreichend verlässliche und verfügbare Informationen für ihre jeweilige Aufgabe.
2. Integration in Prozesse und Systeme: Der Agent muss innerhalb bestehender Anwendungen, Prozessschritte und Übergaben arbeiten – nicht nur neben ihnen.
3. Governance und Verantwortlichkeit: Wenn KI operative Arbeit übernimmt, braucht es angemessene Kontrollen, Transparenz und klare Zuständigkeiten.
4. Design hybrider Prozesse: Deterministische Automatisierung, KI-gestützte Schritte und menschliche Entscheidungen müssen dort zusammenwirken, wo sie jeweils sinnvoll sind.
5. Messung des Geschäftsnutzens: Teams müssen nachvollziehen können, ob die Implementierung tatsächlich ein relevantes Ergebnis liefert – statt nur eine überzeugende Demo zu erzeugen.

Die UiPath-Ergebnisse zeigen nicht, dass agentische KI in Großunternehmen noch keine Rolle spielt. Sie zeigen vielmehr, dass die schwierigste Phase nun die Operationalisierung ist. Wer Pilotprojekte hinter sich lassen will, braucht weniger den nächsten isolierten Agenten als Datenqualität, Systemintegration, Governance und Koordination, damit Agenten zu nachvollziehbaren Bestandteilen durchgängiger Geschäftsprozesse werden. 1821