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Viele Finanzfirmen testen KI-Agenten – doch nur wenige können sie im großen Maßstab steuern
59 Prozent der Finanzunternehmen erproben oder nutzen Multi Agenten KI. Eine unternehmensweite Orchestrierung für autonome Abläufe haben laut Bericht erst 10 Prozent erreicht.
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Forschungsantwort
Wichtige Erkenntnisse
- 59 Prozent der Finanzunternehmen erproben oder nutzen Multi Agenten KI. Eine unternehmensweite Orchestrierung für autonome Abläufe haben laut Bericht erst 10 Prozent erreicht.
- 48 Prozent können den Ertrag ihrer agentischen KI Initiativen nicht zuverlässig nachweisen; 51 Prozent fehlen ausgereifte Kriterien für weitere Investitionen.
- Capgemini sieht Cloud Modernisierung als Grundlage für Steuerung und Skalierung.
KI-Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does the Capgemini Research Institute’s World Cloud Report for Financial Services 2027, published November 5, 2026 and based on a June–. Article summary: The report’s central message is that financial institutions are moving rapidly from isolated AI agents to coordinated multi-agent workflows, but adoption is outpacing their ability to operate them autonomously across the. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
Finanzunternehmen bewegen sich von einzelnen KI-Agenten hin zu Systemen, in denen mehrere Agenten Aufgaben miteinander abstimmen. Doch die Einführung ist der Fähigkeit, solche Systeme im gesamten Unternehmen zu steuern, deutlich voraus: Laut dem World Cloud Report for Financial Services 2027 des Capgemini Research Institute erproben oder nutzen 59 Prozent der Unternehmen Multi-Agenten-Systeme. Eine unternehmensweite Orchestrierung, die autonome Abläufe im großen Maßstab ermöglicht, haben dagegen erst 10 Prozent erreicht. 19
Darin liegt die zentrale Aussage des Berichts: Agenten zu testen oder einzusetzen ist nicht dasselbe, wie sie über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg zu koordinieren, ihre Aktionen zu kontrollieren und ihren Nutzen nachzuweisen. Die Untersuchung beruht auf einer Befragung von 1.100 Führungskräften aus der Finanzbranche in 14 Märkten. 2
Viele Tests, wenig unternehmensweite Steuerung
Multi-Agenten-Systeme koordinieren Aufgaben zwischen mehreren KI-Agenten, statt einen einzelnen Agenten einen gesamten Arbeitsablauf erledigen zu lassen. Im Finanzsektor beobachtet der Bericht eine Entwicklung hin zum Einsatz solcher Systeme in zentralen Bank- und Versicherungsprozessen. 3
Die Zahl von 59 Prozent umfasst Unternehmen, die Multi-Agenten-KI erproben oder bereits einsetzen. Die 10 Prozent beziehen sich auf eine deutlich weitergehende Fähigkeit: die unternehmensweite Orchestrierung autonomer Geschäftsabläufe. 19 Zusammengenommen zeigen die Werte viel Interesse und praktische Erprobung – aber bislang nur eine begrenzte Fähigkeit, die Systeme organisationsweit autonom arbeiten zu lassen.
Für Führungskräfte ist diese Unterscheidung wichtig. Ein Pilotprojekt kann zeigen, dass ein bestimmter Anwendungsfall funktioniert. Es belegt für sich genommen aber noch nicht, dass die technische Infrastruktur und die nötigen Kontrollen vorhanden sind, um Agenten über mehrere Prozesse hinweg zu koordinieren.
Der Nutzen lässt sich oft schwer belegen
Der Bericht benennt auch ein Problem bei der Erfolgsmessung: 48 Prozent der Unternehmen können den Return on Investment ihrer agentischen KI-Initiativen nicht durchgängig nachweisen. 51 Prozent fehlen ausgereifte Kriterien, um über eine weitere Finanzierung zu entscheiden. 22
Damit wird deutlich, warum die Zahl der Einsätze allein kein ausreichender Erfolgsmaßstab ist. Unternehmen müssen beurteilen können, ob eine Initiative tatsächlich geschäftlichen Nutzen bringt – und ob es sich lohnt, weiter in sie zu investieren. Dem Bericht zufolge dürfte die Zahl der Führungskräfte, die Geschäftsergebnisse als wichtigstes Kriterium für die KI-Finanzierung nennen, bis 2028 um 141 Prozent steigen. 9 Das ist eine Prognose zur Prioritätensetzung, kein Beleg dafür, dass die Erträge aus KI bereits gestiegen sind.
Cloud als Grundlage für Kontrolle und Skalierung
Capgemini beschreibt Cloud nicht mehr nur als Infrastruktur für KI-Anwendungen. Im Bericht kann sie zur Ausführungs- und Kontrollebene autonomer Systeme werden: als Grundlage, auf der Agenten im großen Maßstab arbeiten, innerhalb definierter Vertrauensgrenzen bleiben und messbare Ergebnisse erzielen können. 19
Damit rücken Modernisierung und Governance ins Zentrum der Skalierung. Laut Bericht setzen 90 Prozent der Unternehmen intelligentes Model-Routing ein oder planen es, um die Leistung zu optimieren und Tokenkosten zu steuern. Zudem geben 52 Prozent der Banken und Versicherer an, Hyperscaler als bevorzugte Cloud-Partner für die Steuerung von Multi-Agenten-Einsätzen zu wählen. 3
Diese Angaben spiegeln berichtete Nutzung und Präferenzen wider. Sie belegen nicht, dass ein bestimmtes Cloud-Modell automatisch sichere oder wirksame Ergebnisse garantiert. Sie zeigen aber, dass bei der Skalierung auch die Auswahl der Modelle, das Kostenmanagement und die Governance eine Rolle spielen – nicht nur die Frage, ob Agenten eingeführt werden.
Worauf es für Finanzunternehmen jetzt ankommt
Die Ergebnisse von Capgemini weisen auf eine Lücke zwischen Interesse und betrieblicher Umsetzungsfähigkeit hin. Die Mehrheit der befragten Unternehmen erprobt oder nutzt Multi-Agenten-KI; nur ein kleiner Teil berichtet jedoch von der nötigen Orchestrierung für autonome Abläufe im gesamten Unternehmen. 19
Der Bericht und die begleitenden Mitteilungen betonen, dass dafür auch die technologische Basis modernisiert werden muss. Einer Mitteilung zufolge priorisieren acht von zehn Führungskräften den Abbau technischer Schulden. 18 Zusammen mit den Schwierigkeiten, Erträge verlässlich zu messen, deutet das darauf hin, dass Unternehmen sowohl die technischen Grundlagen für den Agenteneinsatz als auch klare Maßstäbe zur Bewertung seines Nutzens brauchen.
Für Verantwortliche lautet die entscheidende Frage daher nicht bloß, wie viele KI-Agenten bereits im Einsatz sind. Wichtig ist, ob Teams sie zuverlässig koordinieren, ihre Zugriffe und Aktionen kontrollieren und nachweisen können, dass die damit verbundenen Arbeitsabläufe weitere Investitionen rechtfertigen.
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Die Leute fragen auch
Wie lautet die kurze Antwort auf „Viele Finanzfirmen testen KI-Agenten – doch nur wenige können sie im großen Maßstab steuern“?
59 Prozent der Finanzunternehmen erproben oder nutzen Multi Agenten KI. Eine unternehmensweite Orchestrierung für autonome Abläufe haben laut Bericht erst 10 Prozent erreicht.
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
59 Prozent der Finanzunternehmen erproben oder nutzen Multi Agenten KI. Eine unternehmensweite Orchestrierung für autonome Abläufe haben laut Bericht erst 10 Prozent erreicht. 48 Prozent können den Ertrag ihrer agentischen KI Initiativen nicht zuverlässig nachweisen; 51 Prozent fehlen ausgereifte Kriterien für weitere Investitionen.
Was soll ich als nächstes in der Praxis tun?
Capgemini sieht Cloud Modernisierung als Grundlage für Steuerung und Skalierung.