Warum KI-Agenten ohne die richtige Infrastruktur scheitern
- michaeldvorak30
- 12. Dez. 2025
- 3 Min. Lesezeit
Manuela Mohr-Zydek, Country Lead Salesforce Österreich, zeigt auf, dass mehr als nur eine technologische Aufrüstung erforderlich ist, um in der Ära der agentenbasierten KI erfolgreich zu sein. Es braucht einen Übergang zum Betriebsmodell des Agentic Enterprise. Wie können heimische Unternehmen den meistern?
2025 war das Jahr der KI-Agenten – 2026 wird das Jahr des Agentic Enterprise. Das Agentic Enterprise steht für ein neues Arbeitsmodell, bei dem KI den Menschen unterstützt, anstatt ihn zu ersetzen. Dank der rund um die Uhr verfügbaren Intelligenz werden keine Verkaufschancen mehr verpasst, der Service schläft nie, und jede Mitarbeiterin und jeder Mitarbeiter arbeitet mit KI-Agenten, um die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Das führt zu einer neuen Ära der Produktivität, Kundenbindung und des Wachstums.
Immer mehr Unternehmen experimentieren inzwischen mit autonomen KI-Agenten, doch nach der ersten Begeisterung folgt schon die Ernüchterung: Viele frühe Pilotprojekte sind zum Scheitern verurteilt. Nicht, weil die Technologie nicht funktioniert, sondern weil die bestehende IT-Infrastruktur nicht für autonome, intelligente Systeme ausgelegt ist. Kernproblem ist, dass IT-Systeme bekanntermaßen oft in Silos arbeiten. Jede Anwendung nutzt dann ihre eigenen Agenten, die ohne gemeinsamen Geschäftskontext auf eng definierte Aufgaben beschränkt bleiben. Was fehlt, ist eine orchestrierende Steuerungsebene, die Menschen, bestehende Systeme und KI-Agenten effektiv miteinander koordiniert.
Die vier Säulen des Agentic Enterprise
Die Lösung liegt im Übergang zum Agentic Enterprise, wofür es mehr als nur neue Tools benötigt. Es braucht eine neue Architektur und ein Fundament, auf dem KI-Agenten autonom und zuverlässig arbeiten können.
1. Die semantische Ebene ...
fungiert als zentrale Wissensebene des Agenten und übersetzt Rohdaten in ein einheitliches Verständnis des Unternehmenskontextes. Das ist entscheidend, damit Agenten Benutzeranfragen interpretieren können.
2. Die KI/Machine Learning-Ebene ...
dient als zentraler Informationsknotenpunkt, der sowohl intern als auch extern entwickelte Modelle verwaltet, um Konsistenz und Sicherheit zu gewährleisten. Sie ermöglicht es Software-Architekten sicherzustellen, dass Agenten immer auf die richtigen Informationen zugreifen, indem sie Modelle je nach Kosten- oder Latenzanforderungen dynamisch austauschen.
3. Die Agentic-Ebene ...
ist der operative Kern, der die notwendigen Frameworks und Protokolle für den Aufbau, die Verwaltung und die Ausführung von KI-Agenten in großem Maßstab bereitstellt. Sie verwaltet die kognitive Architektur des Agenten, einschließlich seiner Schlussfolgerungsmaschine und seiner Fähigkeit, Tools zu verwenden, und sorgt für ein Gleichgewicht zwischen KI-Kreativität und Code-Vorhersagbarkeit.
4. Der Enterprise Orchestration Layer ...
ist die kritische Steuerungsebene, die für die Verwaltung dynamischer Workflows erforderlich ist. Sie koordiniert und steuert komplexe End-to-End-Prozesse, die mehrere Agenten, menschliche Aufsicht und deterministische Systeme umfassen. Durch die direkte Einbettung unternehmensweiter Regeln und Compliance-Prüfungen – etwa im Hinblick auf DSGVO-Anforderungen – gewährleistet diese Ebene Transparenz und Governance.
Dieser Architekturwandel ist ein strategischer Prozess, der einen schrittweisen Ansatz erfordert: beginnend mit der Schaffung einer vertrauenswürdigen Datenbasis für Informationsabruf-Agenten, über den Übergang zu aktionsorientierten, domänenspezifischen Workflows bis hin zur komplexen domänenübergreifenden Orchestrierung.
Vertrauen durch Daten und Integration schaffen
Damit Unternehmen die Leistungsfähigkeit autonomer Agenten nutzen können, müssen sie mit kontrollierten, vertrauenswürdigen Daten beginnen, die in Echtzeit aktualisiert werden. Die Einrichtung einer Sicherheitsebene, die Eingabeaufforderungen dynamisch mit Unternehmensdaten abgleicht, sensible Informationen maskiert und eine Null-Aufbewahrungsrichtlinie durchsetzt, ist für Compliance und Vertrauen unerlässlich. Die Tools müssen unternehmensweit integriert werden, um den notwendigen Kontext für einen effektiven Einsatz von KI zu schaffen.
Durch die Einführung des Agentic Enterprise-Modells und die Priorisierung einer sicheren, intelligenten Grundlage können Unternehmen das volle Potenzial der KI ausschöpfen und ihr Wachstum vorantreiben. Die Zukunft gehört jenen Unternehmen, die heute die richtigen Grundlagen schaffen – nicht nur technologisch, sondern auch kulturell.
Gastbeitrag von Manuela Mohr-Zydek
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