Mehrwert statt Selbstzweck: Eine betriebswirtschaftliche Analyse von KI-Agenten

KI-Agen­ten sind kein Selb­stzweck. Nur wenn ihr Ein­satz einen pos­i­tiv­en ROI und eine klare Effizien­zsteigerung in der Wertschöp­fungs­kette erzielt, lohnt sich die Investi­tion. Andern­falls dro­hen steigende Prozesskosten, Kom­plex­itäts­fall­en und Kon­trol­lver­lust.

Automa­tisierung ohne betrieb­swirtschaftliche Logik

Viele Demo-Anwen­dun­gen feiern jede „Automa­tisierung“, ohne das ökonomis­che Fun­da­ment zu beacht­en. Doch die betrieb­swirtschaftliche Real­ität ver­langt: Jed­er Ein­griff in einen Prozess muss sich rech­nen. Ein KI-Agent, der bei ein­er ger­ingfügi­gen Excel-Änderung eine Prozesskaskade aus­löst, verur­sacht zusät­zliche TCO – Imple­men­tierung, Wartung, Mon­i­tor­ing – ohne den ROI zu recht­fer­ti­gen.

Noch absur­der wird es, wenn Agen­ten lediglich andere Agen­ten überwachen. Aus Sicht der Prozesskosten­rech­nung ist das nichts anderes als Over­head: Es entste­hen Ver­wal­tungskosten ohne Wertschöp­fung.

Pro­duk­tiv­ität­sein­bußen und Oppor­tu­nität­skosten

Empirische Befunde zeigen: Nach Ein­führung von KI-Agen­ten sinkt die Pro­duk­tiv­ität in Unternehmen oft zunächst, weil etablierte Abläufe desta­bil­isiert wer­den. Aus betrieb­swirtschaftlich­er Sicht entste­hen hier Anlaufkosten in Form von Schu­lun­gen, Reor­gan­i­sa­tion und Anpas­sun­gen der IT-Sys­teme. Wer­den diese Kosten nicht antizip­iert, kippt die Kosten-Nutzen-Bilanz ins Neg­a­tive.

Hinzu kom­men Oppor­tu­nität­skosten: Kap­i­tal, Zeit und Fachkräfte wer­den an unpro­duk­tive Automa­tisierun­gen gebun­den, statt in Kern­prozesse zu fließen, die direkt zur Wertschöp­fung beitra­gen.

Gov­er­nance, TCO und Risiko­man­age­ment

„Agen­ten überwachen Agen­ten“ klingt nach Kon­trolle, ist aber betrieb­swirtschaftlich ein Kos­ten­treiber. Jede zusät­zliche Überwachungsebene erhöht den TCO der Lösung und senkt die Trans­parenz. Gov­er­nance bedeutet deshalb, klare Entschei­dungs- und Ver­ant­wor­tungsstruk­turen einzuziehen:

• Wann lohnt sich Automa­tisierung? (Kosten-Nutzen-Analyse)
• Welche Risiken entste­hen? (Risiko­man­age­ment)
• Welche Kon­trollmech­a­nis­men sind effizient? (Prozesskosten­rech­nung)

Ohne Gov­er­nance und Risikoab­schätzung kann der ROI von KI-Agen­ten nicht pos­i­tiv aus­fall­en – die Sys­teme wer­den dann zu Selb­stzweck­en, die Wertschöp­fung eher behin­dern als fördern.

Faz­it: Ökonomis­che Kri­te­rien für sin­nvolle KI-Agen­ten

KI-Agen­ten kön­nen echt­en Mehrw­ert liefern – etwa in dynamis­chen Entschei­dungssi­t­u­a­tio­nen oder bei kom­plex­en, kon­textab­hängi­gen Auf­gaben. Doch ihr Ein­satz muss auf betrieb­swirtschaftlich­er Ratio­nal­ität beruhen. Dort, wo Prozesse sta­bil, stan­dar­d­isiert und kostengün­stig automa­tisier­bar sind, ist klas­sis­che Automa­tisierung effizien­ter.

Drei betrieb­swirtschaftliche Leitlin­ien für den Ein­satz von KI-Agen­ten:

• Pos­i­tiv­er ROI: Der erwartete Nutzen über­steigt Implementierungs‑, Betriebs- und Oppor­tu­nität­skosten.
• Opti­mierung der Prozesskosten: KI-Agen­ten senken die Kosten je Prozesss­chritt, statt neue Over­head-Struk­turen zu schaf­fen.
• Kon­trol­lierte TCO: Gov­er­nance stellt sich­er, dass Gesamt­be­trieb­skosten plan­bar und tragfähig bleiben.

Nur wenn diese Kri­te­rien erfüllt sind, tra­gen KI-Agen­ten zur Effizien­zsteigerung in der Wertschöp­fungs­kette bei – und wer­den nicht selb­st zum Kos­ten­treiber.