Das Gen-AI-Paradoxon: Vom Werkzeug zum Geschäftspartner?

Trotz mas­siv­er Investi­tio­nen in gen­er­a­tive KI bleiben die erhofften Geschäft­ser­folge aus – ein Para­dox­on, das 80 Prozent aller Unternehmen bet­rifft. Während KI-Tools über­all zum Ein­satz kom­men, ver­pufft ihre Wirkung in der Bre­ite. Die Lösung liegt , so McK­in­sey in Seiz­ing the agen­tic AI advan­tage, nicht in mehr oder besser­er KI, son­dern in einem fun­da­men­tal­en Par­a­dig­men­wech­sel: KI-Agen­ten, die als autonome Geschäftspart­ner agieren und kom­plexe Work­flows rev­o­lu­tion­ieren. Doch dieser Wan­del erfordere mehr als nur neue Tech­nolo­gie – er ver­lange nach mutiger Führung und organ­isatorisch­er Trans­for­ma­tion.

Das Gen-AI-Para­dox­on: Vom Werkzeug zum Geschäftspart­ner

Während rund 80 Prozent der Unternehmen bere­its gen­er­a­tive Kün­stliche Intel­li­genz ein­set­zen, berichtet ein eben­so hoher Anteil von aus­bleiben­dem sig­nifikan­tem Ein­fluss auf die Geschäft­sergeb­nisse. Dieses schein­bare Wider­spruch, das soge­nan­nte “Gen-AI-Para­dox­on”, entste­ht durch ein fun­da­men­tales Ungle­ichgewicht in der Anwen­dungsstrate­gie.

Unternehmen bewe­gen sich zwis­chen zwei Polen: Ein­er­seits dominieren hor­i­zon­tale Anwen­dungs­fälle, die zwar bre­it einge­set­zt wer­den, aber dif­fus und ober­fläch­lich wirken. Ander­er­seits existieren ver­tikale, funk­tion­sspez­i­fis­che Lösun­gen, die dur­chaus Wirkung zeigen, jedoch kaum skaliert wer­den kön­nen. Diese Zer­ris­senheit ver­hin­dert den durch­schla­gen­den Erfolg gen­er­a­tiv­er KI im Unternehmen­skon­text.

Der Durch­bruch durch KI-Agen­ten

Die Lösung liegt in einem Par­a­dig­men­wech­sel hin zu KI-Agen­ten, die das Poten­zial haben, dieses Para­dox­on aufzubrechen. Anders als herkömm­liche KI-Tools kom­binieren Agen­ten Autonomie, strate­gis­che Pla­nung, Gedächt­nis und naht­lose Inte­gra­tion zu proak­tiv­en, zielo­ri­en­tierten Geschäftspart­nern. Sie automa­tisieren nicht nur einzelne Auf­gaben, son­dern orchestri­eren kom­plexe ver­tikale Work­flows und eröff­nen dadurch neue Dimen­sio­nen der Wertschöp­fung.

Diese Trans­for­ma­tion ver­spricht erhe­bliche Vorteile: Von der Automa­tisierung kom­plex­er Geschäft­sprozesse über die Verbesserung der oper­a­tiv­en Agilität bis hin zur Erschließung völ­lig neuer Umsatzquellen. Konkret zeigt sich dies in der intel­li­gen­ten Sup­ply-Chain-Opti­mierung, per­son­al­isierten Kun­den­in­ter­ak­tio­nen und daten­basierten Entschei­dung­sprozessen, die in Echtzeit ablaufen.

Allerd­ings erfordern Agen­ten mehr als nur die Opti­mierung beste­hen­der Prozesse – sie ver­lan­gen eine grundle­gende Neugestal­tung der Art, wie Unternehmen arbeit­en.
Tech­nol­o­gis­che Rev­o­lu­tion und organ­isatorisch­er Wan­del

Agen­tic AI Mesh

Der Über­gang zur Agen­ten-Ära bed­ingt einen umfassenden tech­nol­o­gis­chen Wan­del. Im Zen­trum ste­ht die Ein­führung eines neuen Architek­tu­ransatzes, des “Agen­tic AI Mesh”, der es ermöglicht, Agen­ten sich­er und skalier­bar zu orchestri­eren. Dieses Mesh muss vier zen­trale Anforderun­gen erfüllen: Mod­u­lar­ität für flex­i­ble Anpas­sun­gen, Ven­dor-Neu­tral­ität zur Ver­mei­dung von Abhängigkeit­en, dezen­trale Intel­li­genz für autonome Entschei­dun­gen und kon­trol­lierte Autonomie für sichere Oper­a­tio­nen.

Langfristig müssen IT-Sys­teme grundle­gend agen­ten­fre­undlich gestal­tet wer­den, indem sie maschi­nen­les­bare Schnittstellen pri­or­isieren und autonome Work­flows von Grund auf unter­stützen. Par­al­lel dazu ist ein tief­greifend­er organ­isatorisch­er Wan­del erforder­lich.

Unternehmen müssen klare Rollen für die Men­sch-Agent-Kol­lab­o­ra­tion entwick­eln und robuste Gov­er­nance-Struk­turen etablieren, die sowohl die Kon­trolle der Autonomie gewährleis­ten als auch unkon­trol­liertes Wach­s­tum von Agen­ten ver­hin­dern. Der Auf­bau ein­er spezial­isierten Infra­struk­tur und die Schu­lung entsprechen­der Teams sind dabei unverzicht­bare Grund­vo­raus­set­zun­gen.

Führung in der Agen­ten-Ära

CEOs ste­hen vor der Her­aus­forderung, ihre Pri­or­itäten fun­da­men­tal zu über­denken. Der Fokus muss sich von isolierten Exper­i­menten hin zu strate­gis­chen Pro­gram­men und indus­tri­al­isierten Lösun­gen ver­lagern. Dies erfordert die Förderung funk­tion­süber­greifend­er Trans­for­ma­tion­steams und den sys­tem­a­tis­chen Auf­bau ein­er skalier­baren Dat­en- und Tech­nolo­gie-Infra­struk­tur.

Beson­ders entschei­dend ist der Wan­del im Man­age­ment selb­st: CEOs müssen ihre Organ­i­sa­tio­nen gezielt auf die Agen­ten-Ära vor­bere­it­en, indem sie Ver­trauen in neue Tech­nolo­gien auf­bauen, kul­turelle Bar­ri­eren sys­tem­a­tisch abbauen und den Fokus kon­se­quent auf trans­for­ma­tive Wirkung leg­en.

Aus­blick: Die Zukun­ft der Zusam­me­nar­beit

Die Agen­ten-Ära eröffnet Unternehmen die einzi­gar­tige Chance, gen­er­a­tive KI von einem pas­siv­en, reak­tiv­en Werkzeug in einen aktiv­en, proak­tiv­en Geschäftspart­ner zu trans­formieren. Dieser Wan­del ist jedoch kein tech­nis­ches Upgrade, son­dern eine fun­da­men­tale Neuaus­rich­tung, die sowohl tech­nol­o­gis­che Inno­va­tio­nen als auch organ­isatorischen Wan­del voraus­set­zt.

Bew­er­tung

Die Empfehlun­gen sind für eine Strate­gieber­atung, ins­beson­dere für McK­in­sey, nachvol­lziehbar — High Lev­el eben, was nicht neg­a­tiv gemeint ist. Wir müssen uns immer wieder mal auf die höch­st­mögliche Abstrak­tion­sebene begeben, um einen Blick für tiefer­liegende Prob­leme zu bekom­men.

Wir müssen damit rech­nen, daß wir, je tiefer ein Kon­flikt reicht, um so höher in die Abstrak­tion hin­auf­steigen müssen, um einen klaren und unver­stell­ten Blick auf seine Wurzeln zu bekom­men (in: Poli­tis­ch­er Lib­er­al­is­mus)

So weit, so gut. Jet­zt aber KI-Agen­ten oder agen­ten­basierte KI gle­ich zum Geschäftspart­ner zu deklar­i­eren, geht m.E. dann doch über das Ziel und die aktuellen Möglichkeit­en hin­aus. Bis auf Weit­eres bleibt KI ein mächtiges Werkzeug — wenn, dann ist gen­er­a­tive KI noch ein Kom­mu­nika­tion­spart­ner¹Gen­er­a­tive KI: Werkzeug oder Kom­mu­nika­tion­spart­ner?. Von beson­der­er Bedeu­tung bleiben die Busi­ness Rules als die ein­heitliche Grund­lage der KI-Agen­ten oder der agen­ten­basierten Sys­teme²Busi­ness Rules für KI-Agen­ten wichtiger als Daten­mod­elle?.

Busi­ness Rules sind die tief ver­wurzel­ten Arbeitsabläufe, Logiken und Kon­fig­u­ra­tio­nen, die definieren, wie eine Anwen­dung für eine bes­timmte Organ­i­sa­tion funk­tion­iert. Diese Regeln sind dynamisch und passen sich im Laufe der Zeit den spez­i­fis­chen Prozessen und Bedürfnis­sen jedes Unternehmens an.

Jet­zt kön­nte man argu­men­tieren, dass KI-Agen­ten über ihre Verbindung zu den Busi­ness Rules in die Rolle des Geschäftspart­ners schlüpfen wer­den. Das müssten dann jedoch sehr spez­i­fis­che KI-Agen­ten sein, die auf direk­ten Aus­tausch mit Men­schen angewiesen bleibt. Aber auch dann bleibt die Frage nach den sog. “heim­lichen Spiel­regeln”, die in jedem Unternehmen in irgen­dein­er Form beste­hen und für den rei­bungslosen Ablauf eine nicht unbe­deu­tende Rolle spie­len.