Warum KI-Agenten scheitern werden, wenn sie Business Rules ignorieren

Die Diskus­sion um Agen­tic AI in Unternehmen dreht sich derzeit vor allem um zwei Fra­gen: Welch­es Mod­ell ist das Beste? Und wie hoch ist der Automa­tisierungs­grad? Ser­vi­ceNow liefert mit sein­er inter­nen Umset­zung ger­ade ein viel disku­tiertes Beispiel: 90 % der eige­nen IT-Tick­ets wer­den ange­blich autonom bear­beit­et, mit 99 % schnellerer Fal­l­lö­sung als durch men­schliche Agen­ten¹Ser­vi­ceNow resolves 90% of its own IT requests autonomous­ly. Now it wants to do the same for any enter­prise.

Diese Zahl ist beein­druck­end – aber sie verdeckt die eigentlich strate­gisch rel­e­vante Frage. Nicht das Mod­ell entschei­det, ob KI-Agen­ten in Unternehmen funk­tion­ieren. Es sind die Busi­ness Rules.

Das Ser­vi­ceNow-Mod­ell: Orchestrierung statt Mod­ell­bau

Ser­vi­ceNow posi­tion­iert sich nicht als KI-Model­lan­bi­eter, son­dern als Orchestrierungs- und Kon­trollschicht für Enter­prise-AI. Die Dif­feren­zierung entste­ht nicht durch über­legene Mod­elle – LLMs sind in dieser Logik aus­tauschbar –, son­dern durch Gov­er­nance, Prozess­in­te­gra­tion und den Zugriff auf oper­a­tiv­en Kon­text.

Die Koop­er­a­tion mit Ope­nAI für Voice-Agents, Inci­dent Sum­ma­riza­tion und Mul­ti-Mod­el-Strate­gien passt exakt in dieses Bild: Man „owned” nicht das Mod­ell, son­dern den Work­flow-Lay­er, der darüber liegt.

Der 90-%-Wert ist vor allem deshalb plau­si­bel, weil er unter opti­malen Bedin­gun­gen ent­stand: hoch­stan­dar­d­isierte, interne Use Cas­es, klare Rollen- und Berech­ti­gungsmod­elle, eine saubere Wis­sens­ba­sis. Die eigentliche Leis­tung ist weniger KI als Prozess­diszi­plin mit LLM-Inter­face.

Der blinde Fleck: Busi­ness Rules als eigentlich­es Sub­strat

Mario Defe­lipe bringt in sein­er Analyse von Agen­tic AI in SAP²Busi­ness Rules für KI-Agen­ten wichtiger als Daten­mod­elle? einen Aspekt ein, der in den meis­ten Debat­ten sys­tem­a­tisch unter­be­lichtet bleibt: Es sind nicht die Daten­mod­elle, die bes­tim­men, was in einem Unternehmen getan wird und was nicht – es sind die Busi­ness Rules.

Busi­ness Rules sind die tief ver­wurzel­ten Arbeitsabläufe, Logiken und Kon­fig­u­ra­tio­nen, die definieren, wie eine Anwen­dung für eine bes­timmte Organ­i­sa­tion funk­tion­iert. Beispiele:

• Work­day wird über Jahre zu einem Sys­tem, das auf die spez­i­fis­chen Richtlin­ien und rechtlichen Anforderun­gen eines Unternehmens abges­timmt ist.
• Sales­force entwick­elt sich zu einem Repos­i­to­ry pro­pri­etär­er Prozesse, die den spez­i­fis­chen Verkauf­sansatz der Organ­i­sa­tion steuern.
• SAP bildet Aspek­te wie Preis­gestal­tung, Liefer­an­ten­man­age­ment und Com­pli­ance-Anforderun­gen in ein­er Regelschicht ab, die jahre­lange iter­a­tive Anpas­sun­gen enthält.

Diese Regeln sind dynamisch, organ­i­sa­tion­sspez­i­fisch und akku­mulieren sich über Zeit. Sie sind nicht Bei­w­erk – sie sind das Unternehmen, in sein­er oper­a­tiv­en Dimen­sion.

Das Kern­prob­lem naiv­er Agen­tic-AI-Nar­ra­tive

Die Vorstel­lung, KI-Agen­ten kön­nten kün­ftig ad hoc auf Roh­dat­en zugreifen, Prozesse on-the-fly gener­ieren und damit beste­hende IT-Struk­turen erset­zen, unter­schätzt genau diesen Punkt. Ein Agent, der Busi­ness Rules umge­ht oder nicht ken­nt, agiert nicht autonom – er agiert regel­blind.

Das wäre das Äquiv­a­lent eines neuen Mitar­beit­ers, der alle inter­nen Richtlin­ien ignori­ert und direkt in das Pro­duk­tivsys­tem schreibt. Die Fähigkeit des Mod­ells ist irrel­e­vant, solange der oper­a­tive Kon­text fehlt.

Selb­st wenn man Benutze­r­ober­flächen und grundle­gende Funk­tion­al­itäten kopieren kön­nte – das Fehlen dieser tief ver­wurzel­ten Regelschicht­en würde laut Defe­lipe zu einem nicht funk­tionalen Werkzeug führen.

Lock-in durch oper­a­tiv­en Sed­i­ment

Hier liegt der strate­gisch gefährlich­ste Aspekt – und zugle­ich der am wenig­sten disku­tierte.

Busi­ness Rules schaf­fen Lock-in-Effek­te beson­der­er Qual­ität. W…