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Agentic AI markiert den nächsten Reifegrad der KI-Nutzung im Unternehmen. Der eigentliche Hebel liegt jedoch nicht in weiteren Tools, sondern in klaren Entscheidungswegen, belastbarer Governance und der Fähigkeit, Menschen, Agenten, Daten und Prozesse zu einem wirksamen Betriebsmodell zu verbinden.

Management Summary

KI ist im Unternehmen angekommen, aber selten skaliert: Produktivitätsgewinne entstehen bereits in einzelnen Aufgaben; der Sprung zum unternehmensweiten Nutzen scheitert häufig an fragmentierten Prozessen.
Agentic AI verschiebt den Fokus vom Tool zur Organisation: KI-Agenten verbinden Aufgaben, Systeme und Entscheidungen – vorausgesetzt, klare Grenzen, Rollen und Verantwortlichkeiten sind definiert.
Governance wird zum Wettbewerbsfaktor: Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Datenschutz und Kontrollmechanismen entscheiden darüber, ob Geschwindigkeit und Vertrauen gemeinsam wachsen.
Der Engpass liegt im Operating Model: Unternehmen brauchen weniger Einzelinitiativen und mehr durchgängige Arbeitsmodelle, die Daten, Prozesse und Entscheidungsrechte integrieren.
Management muss KI zur Führungsaufgabe machen: Entscheidend ist nicht, wie viele Anwendungen eingeführt werden, sondern wie wirksam Menschen und Agenten zusammenarbeiten.

Der Engpass vieler KI-Transformationen liegt zunehmend weniger in der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle als in der Fähigkeit von Organisationen, Entscheidungen, Verantwortung und Prozesse neu zu ordnen.

Künstliche Intelligenz hat die Pilotphase in vielen Unternehmen verlassen. Die eigentliche Herausforderung beginnt dort, wo aus einzelnen Anwendungen tragfähige Arbeitsweisen werden sollen. Lange Zeit drehte sich die Diskussion vor allem um Modelle, Anwendungsfälle und Produktivitätsgewinne. Inzwischen nutzen viele Mitarbeitende KI für Recherche, Analyse, Softwareentwicklung, Kundenservice oder Projektmanagement. Produktivitätseffekte werden sichtbarer; entscheidend ist nun, ob sie sich über einzelne Aufgaben hinaus skalieren lassen.

Laut dem Valtech-Report The Agentic Age geben 86 Prozent der befragten KI-Nutzerinnen und -Nutzer an, dass KI ihre Produktivität um mindestens zehn Prozent verbessert habe. 79 Prozent berichten zudem, KI leiste bereits heute einen spürbaren Beitrag zur Erreichung von Geschäftszielen. Die Aussagekraft dieser Zahlen hängt von Methodik, Stichprobe und Fragestellung der Studie ab. [1]

Die Frage lautet daher nicht nur, ob KI Wert schafft, sondern unter welchen organisatorischen Bedingungen dieser Wert über einzelne Teams, Anwendungen und Pilotprojekte hinaus skaliert werden kann.

Produktivität allein löst das Skalierungsproblem nicht

Deutschland steht unter erheblichem wirtschaftlichem Druck: Fachkräftemangel, hohe Kosten, schwaches Produktivitätswachstum und geopolitische Unsicherheiten erhöhen den Bedarf, vorhandene Ressourcen wirksamer einzusetzen. KI wird deshalb in vielen Unternehmen als möglicher Hebel für Effizienz, Qualität und Geschwindigkeit betrachtet.

In vielen Organisationen aber zeigt sich das bemerkenswerte Muster, dass Teams zwar schneller werden, das Unternehmen als Ganzes aber oft nicht:

Ein Produktmanager kann Anforderungen mithilfe von KI innerhalb weniger Stunden statt mehrerer Tage erstellen. Wenn das Dokument anschließend jedoch dieselben Freigabe- und Abstimmungsschleifen durchläuft wie zuvor, bleibt der Systemgewinn begrenzt.

Auch Kundenanfragen lassen sich heute innerhalb von Sekunden analysieren und priorisieren. Die Problemlösung bleibt jedoch langsam, wenn Daten, Systeme und Verantwortlichkeiten getrennt bleiben.

KI verbessert häufig die Produktivität einzelner Aufgaben. Die Geschwindigkeit des Gesamtsystems steigt jedoch nur, wenn Prozesse, Datenzugriffe, Entscheidungsrechte und Verantwortlichkeiten mitverändert werden. Der eigentliche Engpass liegt deshalb selten allein in der Technologie, sondern in den Organisationsstrukturen, in denen sie eingesetzt wird.

Agentic AI verändert nicht Prozesse. Sie verändert Entscheidungsarchitekturen

An diesem Punkt kommt Agentic AI ins Spiel. Gemeint sind KI-Systeme, die nicht nur Inhalte erzeugen oder Empfehlungen geben, sondern Ziele verfolgen, Zwischenschritte planen, Werkzeuge nutzen und definierte Aktionen in digitalen Prozessen auslösen können. Damit sind sie mehr als eine Weiterentwicklung klassischer KI-Assistenten: Sie verschieben den Schwerpunkt von reiner Unterstützung hin zu koordinierter Handlung.

Solche Systeme können – innerhalb zuvor definierter Grenzen – Informationen beschaffen, Arbeitsschritte koordinieren, Prozesse anstoßen, Systeme miteinander verbinden und Aktivitäten vorantreiben. Dadurch verschiebt sich die Diskussion von individueller Produktivität hin zu der Frage, wie Entscheidungen vorbereitet, getroffen, kontrolliert und verantwortet werden.

Denn sobald KI nicht mehr nur unterstützt, sondern aktiv handelt, entstehen ganz neue Fragen, wie:

Welche Entscheidungen darf ein Agent vorbereiten?
Welche Aufgaben darf er eigenständig ausführen?
Wann muss ein Mensch eingebunden werden?
Wer trägt letztlich die Verantwortung?

Diese Fragen sind keine rein technischen Detailfragen. Sie betreffen Rollen, Entscheidungsrechte, Haftung, Kontrollmechanismen und damit den Kern von Management.

Zwar haben viele Unternehmen bereits erhebliche Fortschritte bei der Einführung von KI erzielt. Doch sie sind deutlich weniger weit bei der Definition der Regeln, nach denen Menschen und intelligente Agenten künftig zusammenarbeiten sollen.

Der neue Engpass heißt Governance

Nicht mehr die Leistungsfähigkeit der Modelle ist der limitierende Faktor. Heute wird mehr und mehr die Leistungsfähigkeit der Organisationen zum limitierenden Faktor.

Gerade in Deutschland und Europa gewinnt diese Entwicklung zusätzliche Bedeutung. Unternehmen müssen nicht nur technologisch innovativ sein, sondern zugleich Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Verantwortlichkeit, Datenschutz und Regulierung erfüllen. Governance wird damit zu einem strategischen Wettbewerbsfaktor. Dabei geht es nicht primär um Kontrolle, sondern um die Fähigkeit, Verantwortung eindeutig zu organisieren.

Ein Vertriebsteam muss wissen, ob ein KI-Agent lediglich Informationen vorbereitet oder eigenständig Angebote erstellen darf. Ein Service-Team muss verstehen, wann ein Agent Kundenanliegen selbst bearbeiten kann und wann menschliche Entscheidungen erforderlich werden.

Vertrauen entsteht nicht durch KI allein. Es entsteht durch klare Verantwortlichkeiten, überprüfbare Regeln und nachvollziehbare Entscheidungen. Erfolgreich sind daher nicht zwangsläufig die Unternehmen mit den meisten KI-Anwendungen, sondern jene, die die Zusammenarbeit von Menschen und Agenten verlässlich organisieren.

In vielen Gesprächen mit Führungskräften zeigt sich ein wiederkehrendes Muster: Unternehmen benötigen nicht nur weitere Experimente, sondern vor allem bessere Verbindungen zwischen bestehenden Initiativen, Datenquellen, Prozessen und Verantwortlichkeiten. Denn in vielen Organisationen laufen inzwischen mehrere KI-Projekte parallel, etwa in Softwareentwicklung, Marketing, Kundenservice oder Wissensmanagement. Jedes einzelne Projekt kann Wirkung entfalten; der größere Wert entsteht jedoch erst, wenn diese Initiativen zusammenwirken.

Dennoch entsteht oft keine unternehmensweite Transformation. Der einfache Grund liegt darin, dass Wertschöpfung nicht innerhalb isolierter Tools entsteht, sondern entlang durchgängiger Entscheidungen und Prozesse.

Auch die Befragungsdaten des Valtech-Reports stützen diese Diagnose: Drei Viertel der Befragten geben an, noch keine integrierten beziehungsweise durchgängigen KI-gestützten Arbeitsabläufe erreicht zu haben. Zugleich wünschen sich 77 Prozent, dass KI eine stärkere Rolle bei der Vernetzung von Arbeit über Teams und Systeme hinweg übernimmt. [1]

Daran, wie gut Unternehmen Daten, Prozesse, Systeme und Entscheidungswege miteinander verbinden, entscheidet sich die nächste Phase der KI-Transformation.

Der eigentliche Wettbewerbsvorteil entsteht durch bessere Entscheidungen

Viele Organisationen messen den Erfolg von KI noch immer vor allem über Effizienz, was zu kurz greift. Zeitersparnis allein ist noch kein Wettbewerbsvorteil. Sie schafft lediglich die Voraussetzung dafür. Entscheidend ist, wofür die gewonnene Zeit genutzt wird.

Wird sie durch zusätzliche Abstimmungen, Berichte und operative Routinen aufgezehrt, bleibt der Effekt begrenzt. Wird sie aber in Innovation, Kundenverständnis, Produktentwicklung und strategische Entscheidungen investiert, entsteht echter geschäftlicher Mehrwert.

Agentic AI ist deshalb mehr als ein Automatisierungsprogramm. Richtig eingesetzt kann sie Organisationen anpassungsfähiger machen, Entscheidungen schneller vorbereiten und deren Umsetzung wirksamer koordinieren.

Was Führungskräfte jetzt tun sollten

Die nächste Phase der KI-Transformation entscheidet sich nicht allein im Rechenzentrum, sondern ebenso im Organigramm. Führungskräfte sollten sich deshalb auf drei Kernfragen konzentrieren:

Wo entstehen heute die größten Reibungsverluste zwischen Entscheidungen und Umsetzung?
Welche Aufgaben und Entscheidungen können künftig von Agenten unterstützt, vorbereitet oder eigenständig ausgeführt werden?
Welche Governance-Strukturen sind notwendig, damit Geschwindigkeit und Verantwortung gemeinsam wachsen?

Unternehmen, die diese Fragen beantworten, werden aus KI einen strukturellen Wettbewerbsvorteil entwickeln.

Agentic AI zeigt, dass technologische Fähigkeiten sich oft schneller entwickeln als die Organisationen, die sie nutzen sollen. Erfolgreich werden die Unternehmen sein, die Menschen, Agenten und Systeme nicht nur verbinden, sondern deren Zusammenarbeit nachvollziehbar steuern. Der Engpass der KI-Transformation liegt damit weniger in der Intelligenz einzelner Modelle als in der Architektur der Organisation.

David Toma, Vice President Strategy & Consulting DACH, Valtech

FAQ

Was unterscheidet Agentic AI von klassischer generativer KI?
Generative KI erstellt Inhalte, Analysen oder Vorschläge. Agentic AI geht weiter: Sie kann Ziele verfolgen, Zwischenschritte planen, Werkzeuge nutzen und innerhalb definierter Grenzen Aktionen in digitalen Prozessen auslösen.
Warum reicht Produktivität als Erfolgskennzahl nicht aus?
Zeitersparnis in einzelnen Aufgaben bedeutet noch keine Transformation. Erst wenn Prozesse, Datenzugriffe, Entscheidungsrechte und Verantwortlichkeiten mitverändert werden, entsteht ein messbarer Nutzen für das Gesamtsystem Unternehmen.
Wo liegt der größte Engpass bei der Einführung von Agentic AI?
Der Engpass liegt häufig nicht mehr in der Modellleistung, sondern in der Organisation: unklare Rollen, fragmentierte Systeme, fehlende Governance und nicht abgestimmte Prozesse verhindern Skalierung.
Welche Rolle spielt Governance?
Governance definiert, was KI-Agenten dürfen, wann Menschen entscheiden müssen und wie Entscheidungen dokumentiert werden. Sie ist Voraussetzung für Vertrauen, Compliance und kontrollierbare Automatisierung.
Welche Risiken entstehen ohne klare Verantwortlichkeiten?
Ohne Verantwortlichkeitsmodell bleibt unklar, wer Entscheidungen prüft, korrigiert oder verantwortet. Das erhöht operative, rechtliche und reputative Risiken – insbesondere in regulierten Branchen.
Warum ist Agentic AI besonders für CIOs und IT-Entscheider relevant?
Weil Agentic AI nicht nur Anwendungen betrifft, sondern Architektur, Schnittstellen, Datenqualität, Identity, Security und Betriebsmodelle. CIOs müssen sicherstellen, dass technische Möglichkeiten organisatorisch beherrschbar bleiben.
Welche Unternehmensbereiche profitieren zuerst?
Naheliegend sind Bereiche mit hohem Koordinationsaufwand und wiederkehrenden Entscheidungen, etwa Kundenservice, Vertrieb, Softwareentwicklung, Marketing, Einkauf, HR oder Wissensmanagement.
Wie sollten Unternehmen starten?
Nicht mit weiteren isolierten Pilotprojekten, sondern mit der Analyse zentraler Reibungsverluste: Wo dauern Entscheidungen zu lange, wo brechen Prozesse ab, wo fehlen Datenzugriffe und wo sind Verantwortlichkeiten ungeklärt?
Welche Kennzahlen sind sinnvoller als reine Produktivität?
Relevanter sind Durchlaufzeiten über Prozessgrenzen hinweg, Entscheidungsqualität, Automatisierungsgrad mit Kontrollpunkten, Fehlerquoten, Kundenzufriedenheit, Compliance-Nachweise und der Beitrag zu strategischen Geschäftszielen.
Was ist die wichtigste Managementaufgabe im Agentic Age?
Führungskräfte müssen klären, wie Menschen und Agenten zusammenarbeiten: welche Entscheidungen automatisiert vorbereitet werden, welche Handlungen erlaubt sind, wann menschliche Kontrolle greift und wie Verantwortung nachvollziehbar bleibt.

[1] Der Beitrag stützt sich auf die Valtech-Studie The Agentic Age. Für die Studie wurden im Mai 2026 insgesamt 1.003 Fachkräfte aus Europa, Nordamerika und Asien-Pazifik befragt, die KI beruflich nutzen.

https://www.valtech.com/whitepapers/agentic-age/

Management Summary

Basierend auf der Valtech‑Studie The Agentic Age: Enterprise AI Trends 2026

KI‑Adoption ist hoch – Integration bleibt gering: 75 % der Unternehmen haben noch keine durchgängigen, KI‑gestützten End‑to‑End‑Workflows etabliert; Silos und fragmentierte Systeme dominieren weiterhin.
Teams fordern weniger Reibung, nicht mehr Tools: 85 % wünschen sich KI zur Entlastung repetitiver Aufgaben, 79 % wollen mehr Zeit für Urteilsvermögen und höherwertige Tätigkeiten.
Produktivitätsgewinne sind real, aber nicht skaliert: 86 % berichten von mindestens 10 % Produktivitätssteigerung – jedoch ohne strukturelle Anpassungen bleibt der Nutzen lokal statt unternehmensweit.
Agentische KI als nächster Reifegrad: Der Übergang vom Assistenz‑ zum Agentic‑Modell bedeutet KI, die Workflows verbindet, Entscheidungen vorbereitet und Ausführung über Systemgrenzen hinweg orchestriert.
Operating Model als Engpass: Fehlende Governance, unklare Verantwortlichkeiten und mangelnde Prozessharmonisierung verhindern Skalierung; Unternehmen müssen Arbeitsmodelle neu denken, um KI wirksam zu verankern.

Die Valtech‑Studie The Agentic Age untersucht, wie Unternehmen im Jahr 2026 mit dem Übergang von assistiver zu agentischer KI umgehen – also dem Moment, in dem KI nicht mehr nur einzelne Aufgaben unterstützt, sondern ganze Arbeitsabläufe, Teams und Systeme miteinander verbindet. Grundlage der Analyse ist eine Befragung von 1.003 Fachkräften aus unterschiedlichen Branchen, die bereits regelmäßig mit KI‑gestützten Tools arbeiten. Die Studie zeigt: KI ist im Arbeitsalltag angekommen, doch die organisatorischen Strukturen, Governance‑Modelle und Workflows sind häufig noch nicht darauf ausgelegt, das volle Potenzial auszuschöpfen.

Ein zentrales Ergebnis lautet, dass die Mehrheit der Unternehmen zwar KI einsetzt, aber kaum integrierte End‑to‑End‑Prozesse etabliert hat. 75  % der Befragten geben an, dass ihre Organisation noch nicht den Zustand erreicht hat, in dem KI durchgängig Workflows unterstützt. Stattdessen dominieren fragmentierte Systeme, isolierte Pilotprojekte und fehlende Prozessharmonisierung. Nur 4,3  % glauben, dass zusätzliche KI‑Piloten den größten Mehrwert bringen würden – ein deutliches Signal, dass die technische Einführung allein nicht mehr das Problem ist. Die Engpässe liegen im Betrieb, nicht in der Technologie.

Die Studie zeigt außerdem, dass Fachkräfte klare Erwartungen an KI haben: 85  % wünschen sich, dass KI mehr repetitive Aufgaben übernimmt, um Zeit für höherwertige Tätigkeiten zu gewinnen. 79  % möchten mehr Raum für Urteilsvermögen, Kreativität und strategische Entscheidungen. Gleichzeitig berichten 86  % von einer Produktivitätssteigerung von mindestens 10  % durch KI‑Tools. Diese Zahlen verdeutlichen, dass KI bereits Wirkung entfaltet – aber noch nicht systemisch.

Der Begriff Agentic Age beschreibt den Übergang zu einer Arbeitsweise, in der KI nicht nur assistiert, sondern aktiv koordiniert, priorisiert und ausführt. Agentische KI soll Aufgaben über Systemgrenzen hinweg verbinden, Abhängigkeiten erkennen und Workflows automatisiert steuern. Damit entsteht eine neue Führungsfrage: Wo soll KI unterstützen, wo darf sie handeln – und wo müssen Menschen weiterhin Verantwortung und Urteilshoheit behalten?

Die Studie identifiziert mehrere strukturelle Hindernisse für diesen Übergang: fehlende Governance‑Modelle, unklare Verantwortlichkeiten, mangelnde Datenintegration und organisatorische Silos. Viele Unternehmen verfügen zwar über einzelne KI‑Erfolge, aber nicht über ein konsistentes Betriebsmodell, das KI skalierbar und sicher in die Breite trägt. Die Autoren betonen, dass integrierte Ansätze bereits in Teilen der Organisation existieren – etwa in digitalisierten Abteilungen oder automatisierten Supply‑Chain‑Prozessen – aber selten unternehmensweit übertragen werden.

Abschließend zeigt die Studie, dass die Zukunft der KI nicht in mehr Tools liegt, sondern in weniger Reibung. Teams wünschen sich KI, die Arbeit verbindet statt fragmentiert, die Qualität steigert statt nur Geschwindigkeit erhöht und die Organisation als Ganzes effizienter macht. Das Agentic Age ist damit weniger ein technologischer als ein organisatorischer Wendepunkt: Unternehmen müssen ihre Arbeitsmodelle neu denken, um KI nicht nur einzusetzen, sondern wirksam zu orchestrieren.

Management Summary, FAQ und Bild wurden mit Hilfe von KI erstellt

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