Agentische KI wird zunehmend produktiv eingesetzt, stellt Unternehmen aber vor organisatorische, wirtschaftliche und technische Aufgaben. Eine Studie unter erfolgreichen Anwendern zeigt, dass fast alle ihre Prozesse überdacht und klare Strategien für den Einsatz definiert haben. Im Fokus stehen automatisierte, vereinfachte und vorhersehbare Abläufe über Systemgrenzen hinweg. Gleichzeitig gewinnen Kostenkontrolle, konsistente Ergebnisse und Governance an Bedeutung, besonders bei tokenbasierten Modellen. Auch die Modernisierung von Mainframe- und COBOL-Systemen wird zur Voraussetzung, damit KI-Agenten auf tragfähigen digitalen Grundlagen arbeiten und im Marketing personalisierte Kundenerlebnisse kontrolliert unterstützen können.
Der Einsatz agentischer KI gewinnt in Unternehmen an Bedeutung. Vier aktuelle Ankündigungen und eine internationale Studie zeigen jedoch, dass der Erfolg solcher Initiativen nicht allein von der Technologie abhängt. Im Mittelpunkt stehen vielmehr die Neugestaltung von Prozessen, die Kontrolle von Kosten und Ergebnissen, die Modernisierung bestehender Systeme sowie eine klare Governance.
Erfolgreiche Unternehmen denken Prozesse neu
Eine Untersuchung unter mehr als 500 Geschäfts- und IT-Entscheidern, die bereits erfolgreiche Agentic-AI-Projekte umgesetzt haben, zeigt deutliche Gemeinsamkeiten. Demnach haben 96 Prozent der Befragten bestehende Prozesse überdacht, um die Vorteile agentischer KI besser nutzen zu können. Mehr als die Hälfte gab an, dies in erheblichem Umfang getan zu haben. Gleichzeitig berichteten 80 Prozent, dass Fachbereiche und IT offen für neue Technologien, Innovationen und neue Arbeitsweisen waren.
Als wichtigste Ziele nannten die Unternehmen die Automatisierung und Vereinfachung komplexer Prozesse sowie die Schaffung konsistenter und vorhersehbarer Abläufe über verschiedene Systeme hinweg. 58 Prozent der Befragten erklärten, dass sie dadurch bereits vorhersehbarere Ergebnisse, geringere Komplexität und bessere Kundenerlebnisse erzielt hätten.
Zu den weiteren Erfolgsfaktoren zählen klar definierte Strategien und Messgrössen. 95 Prozent der erfolgreichen Unternehmen verfügen über eine konkrete unternehmensweite Strategie für den Einsatz agentischer KI. Rund zwei Drittel arbeiten zudem mit vorab definierten Kennzahlen, die regelmässig überprüft werden. Gleichzeitig sehen viele Unternehmen mangelndes Wissen über die Möglichkeiten agentischer KI als eine der grössten Hürden für erfolgreiche Projekte.
Vorhersagbare Ergebnisse und kontrollierbare Kosten rücken in den Fokus
Mit der zunehmenden Nutzung von KI-Agenten beschäftigen sich Unternehmen verstärkt mit den Kosten und der Verlässlichkeit solcher Systeme. Ein häufig diskutiertes Thema sind tokenbasierte Preismodelle, bei denen die Kosten mit der Anzahl der KI-Anfragen und Verarbeitungsschritte steigen. Gleichzeitig können zusätzliche Verarbeitungsschritte zu uneinheitlichen Ergebnissen führen.
Ein alternativer Ansatz besteht darin, den grössten Teil der KI-gestützten Analyse bereits während der Entwicklung von Prozessen und Anwendungen durchzuführen. In dieser Phase werden Abläufe gestaltet und optimiert. Im laufenden Betrieb greifen die Agenten anschliessend auf diese definierten Workflows zurück und nutzen KI vor allem zur Interpretation von Nutzerabsichten oder für klar abgegrenzte Aufgaben wie Dokumentenanalyse oder Zusammenfassungen.
Dadurch sollen zwei Ziele erreicht werden: konsistente Ergebnisse durch die Nutzung vorab definierter Prozesse sowie eine bessere Kontrolle der Kosten, da auf wiederholte umfangreiche KI-Berechnungen verzichtet wird. Gleichzeitig wird ein Abrechnungsmodell vorgestellt, bei dem die Kosten an abgeschlossene Geschäftsvorgänge gekoppelt werden und nicht an die Anzahl verwendeter Tokens.
Modernisierung von Altsystemen als Grundlage für die KI-Nutzung
Viele Unternehmen verfügen weiterhin über geschäftskritische Anwendungen auf Mainframes und in COBOL-basierten Systemen. Laut den vorgestellten Informationen erschweren fehlende Dokumentationen, komplexe Geschäftslogik und fragmentierte Werkzeuge häufig die Modernisierung dieser Systeme. Dies kann dazu führen, dass Unternehmen bestehende Anwendungen lediglich in neue Umgebungen übertragen, ohne Prozesse grundlegend zu verbessern.
Um diesen Aufwand zu reduzieren, werden KI-gestützte Verfahren eingesetzt, die COBOL-Anwendungen analysieren und dokumentieren. Dabei werden Geschäftsregeln, Prozesse, Datenstrukturen und Logiken aus bestehenden Systemen extrahiert. Auf dieser Grundlage können neue, cloudfähige Anwendungen entworfen werden, die bestehende Geschäftsanforderungen berücksichtigen und gleichzeitig aktuelle Best Practices einbeziehen.
Ziel ist es, die Zeit bis zur Modernisierung zu verkürzen und Unternehmen eine Grundlage für zukünftige digitale und KI-gestützte Prozesse bereitzustellen.
Agentische KI verändert Marketing und Customer Engagement
Auch im Marketing wird agentische KI zunehmend als Mittel betrachtet, um personalisierte Kundenerlebnisse in grösserem Umfang bereitzustellen. Gleichzeitig wird darauf hingewiesen, dass isoliert arbeitende KI-Agenten Risiken erhöhen und zu uneinheitlichen Kundenerlebnissen führen können.
Ein vorgestellter Ansatz verbindet deshalb verschiedene Agenten für Marketingstrategie, Kreativprozesse, Datenanalyse, Performance-Messung und Compliance in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung. Diese soll Teams dabei unterstützen, Inhalte schneller zu erstellen, Leistungsdefizite zu erkennen und Marketingmassnahmen kontinuierlich anzupassen. Eine integrierte menschliche Kontrolle stellt sicher, dass Ergebnisse überprüft werden, bevor sie Kunden erreichen.
Zu den genannten Vorteilen gehören eine grössere Anzahl verfügbarer Inhalte und Angebote, schnellere Markteinführungen, kontinuierliche Optimierung von Kampagnen sowie nachvollziehbare und regelkonforme Prozesse. Darüber hinaus sollen sich auch externe Agenten und Werkzeuge in die Umgebung integrieren lassen, während Governance und Kontrolle zentral erhalten bleiben.
Gemeinsame Schwerpunkte über alle Anwendungsbereiche hinweg
Die vier Dokumente zeigen übereinstimmend, dass Unternehmen den Nutzen agentischer KI vor allem dann realisieren, wenn sie bestehende Prozesse überdenken, klare Ziele definieren und den Einsatz der Technologie kontrolliert steuern. Dabei spielen vorhersehbare Ergebnisse, Governance, Kostenkontrolle und die Modernisierung bestehender Systeme eine zentrale Rolle. Gleichzeitig wird deutlich, dass agentische KI nicht isoliert betrachtet wird, sondern zunehmend in Geschäftsprozesse, IT-Landschaften und kundenorientierte Abläufe integriert werden soll.
Pegasystems
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