Unternehmen kämpfen mit Silos, die zu Fragmentierung und Fehlkommunikation führen. Diese Barrieren beeinträchtigen das Umsatzwachstum erheblich. Agentische KI bietet eine Lösung, indem sie autonome Agenten einsetzt, die über Abteilungsgrenzen hinweg agieren. Diese KI-Systeme integrieren Daten, automatisieren Workflows und ermöglichen Echtzeit-Entscheidungen. Sie fördern die Interoperabilität und schaffen eine einheitliche Datenbasis, die die Zusammenarbeit verbessert. Unternehmen weltweit nutzen agentische KI, um Silos abzubauen und ihre Geschäftsleistung zu steigern. Die Technologie ermöglicht es, Wissen unternehmensweit zu teilen und unterstützt skalierbares Wachstum. Agentische KI transformiert Organisationen in vernetzte, agile Einheiten, die effizienter und kundenorientierter agieren. Die Fortsetzung dieses Themas wird am 27. November 2025 veröffentlicht.
In nahezu allen Branchen kämpfen Unternehmen mit einem hartnäckigen, teuren Strukturproblem: Silos. Diese unsichtbaren Barrieren zwischen Abteilungen, Systemen und Arbeitsabläufen führen zu Fragmentierung, Fehlkommunikation und Reibungsverlusten. Intern arbeiten Teams isoliert voneinander; extern erleben Kundinnen und Kunden uneinheitlichen Service. Die finanziellen Folgen sind erheblich: Studien zeigen, dass Unternehmen mit stark ausgeprägten Silos ein um bis zu 25% geringeres Umsatzwachstum verzeichnen als vernetzte Organisationen. In einer Zeit, in der Agilität, Geschwindigkeit und vernetzte Intelligenz entscheidend sind, sind Silos nicht nur ein strukturelles Problem – sie sind ein strategisches Risiko.
Hier kommt agentische KI ins Spiel: eine weiterentwickelte Form künstlicher Intelligenz, die autonome Agenten einsetzt, die mit minimalem menschlichen Eingriff wahrnehmen, schlussfolgern, handeln und über verschiedene Umgebungen hinweg koordinieren können. Im Gegensatz zu klassischer Automatisierung oder eng fokussierten Machine-Learning-Systemen ist agentische KI darauf ausgelegt, über Domänengrenzen hinweg zu agieren. Diese Agenten können sich in mehrere Plattformen integrieren, Echtzeitdaten aus verschiedenen Geschäftsbereichen zusammenführen, mehrstufige Workflows automatisieren und sogar mit anderen KI-Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Ziele zu erreichen. Genau diese Fähigkeit, eigenständig und systemübergreifend zu handeln, verleiht agentischer KI die Kraft, Unternehmenssilos aufzulösen.
Dieser Artikel beleuchtet sechs zentrale Bereiche, in denen agentische KI bereits messbare Fortschritte beim Abbau von Silos erzielt. Von der Vereinheitlichung fragmentierter Daten über funktionsübergreifende Entscheidungsfindung bis hin zur End-to-End-Automatisierung und der Schaffung einer einheitlichen «Single Source of Truth» – diese Systeme sind keine Zukunftsvision, sondern Realität. Im Fokus stehen reale B2B-Unternehmen in Europa, Nordamerika, Asien-Pazifik und dem Nahen Osten, die agentische KI einsetzen, um Zusammenarbeit neu zu denken, Reibungen zu beseitigen und ihre Geschäftsleistung zu beschleunigen.
#1 Vereinheitlichte Daten und eine «Single Source of Truth»
Die erste Barriere, die agentische KI durchbricht, ist zugleich die grundlegendste: Datenfragmentierung. In den meisten globalen Unternehmen pflegt jede Abteilung ihre eigenen Systeme – CRM, ERP, Support-Plattformen oder maßgeschneiderte Tools –, die selten miteinander verbunden sind. Diese fehlende Integration führt zu isolierten Informationsinseln, doppelter Arbeit, widersprüchlichen Berichten und langsamer Entscheidungsfindung.
Agentische KI schafft hier Abhilfe, indem sie ein operatives Datennetzwerk aufbaut, das diese unterschiedlichen Systeme in einer einheitlichen Sicht zusammenführt. Die Agenten extrahieren, bereinigen und harmonisieren Daten aus isolierten Quellen in Echtzeit. Das geht weit über herkömmliche Dashboards hinaus: Statt auf einen monatlichen Verkaufsbericht zu warten, konsolidiert ein agentisches System fortlaufend Echtzeitdaten aus Vertrieb, Marketing und Betrieb und liefert so eine dynamische 360-Grad-Geschäftssicht.
Ein globales HR-Unternehmen konnte seine Rekrutierungszyklen um über 30% verkürzen, nachdem es agentische KI einsetzte, um Kandidaten- und Kundendaten aus mehr als 40 Systemen zu zentralisieren. Die Agenten agieren auf Basis dieser vereinheitlichten Datenbasis – sie gleichen Talente mit offenen Positionen ab, erkennen Lücken und stoßen automatisch Aktionen in verschiedenen Plattformen an. Das Unternehmen wandelte sich von einer fragmentierten Datenlandschaft hin zu einem proaktiven Intelligenzsystem.
Dieses einheitliche Datenmodell bildet das Fundament für alle weiteren Transformationen. Wenn alle Teams mit derselben Informationsbasis arbeiten, beschleunigt sich die Zusammenarbeit, Doppelarbeit verschwindet – und das Unternehmen agiert endlich als eine kohärente Einheit.
#2 Systemübergreifende Interoperabilität und API-Integration
Traditionelle Systeme kommunizieren oft nicht miteinander. Unterschiedliche Geschäftsbereiche betreiben eigene Anwendungen – teils sogar innerhalb derselben Funktion (etwa regionale CRM-Systeme im Vertrieb). Das hemmt Skalierbarkeit und verfestigt strukturelle Silos. Agentische KI hingegen gedeiht in API-reichen Umgebungen. Diese Agenten sind von Grund auf dafür entwickelt, systemübergreifend zu agieren.
Ein agentisches KI-System kann beispielsweise eine Anfrage aus einer Vertriebsplattform empfangen, Bestandsdaten aus einem ERP-System abrufen, die Verfügbarkeit in der Logistik prüfen und den Projektzeitplan aktualisieren – vollständig autonom. Das Besondere: Dafür ist keine zentrale Anwendung nötig; der Agent verknüpft die Systeme dynamisch über APIs. Unternehmen müssen ihre bestehende Infrastruktur also nicht ersetzen, um Integration zu erreichen.
Ein europäisches Unternehmen integrierte agentische KI-Agenten in seinen Beschaffungs- und Rechnungsprozess. Die Agenten verbanden Legacy-Systeme, entfernten redundante Genehmigungsschritte und erzielten eine 40%ige Verbesserung der Durchlaufzeiten. Diese systemübergreifenden Agenten agieren im Grunde wie interne Abteilungsmitarbeiter, die weder Schulung noch Pause benötigen.
Diese Interoperabilität löst eine der hartnäckigsten Unternehmensblockaden: den Mangel an Verbindung. Indem agentische KI-Systeme befähigt werden, miteinander zu interagieren, verwandelt sie die Organisation von einer Sammlung isolierter Technologien in ein nahtlos orchestriertes Ökosystem.
#3 Funktionsübergreifende Workflow-Automatisierung
Agentische KI dient nicht nur der Integration von Daten und Plattformen – sie macht Workflows autonom. In siloartigen Strukturen erfordern abteilungsübergreifende Prozesse meist manuelle Abstimmung: Das Marketing fragt beim Vertrieb nach, der Vertrieb bei der Produktion, die Rechtsabteilung verzögert den Prozess. Das ist langsam, fehleranfällig und hemmt Innovation.
Mit agentischer KI lassen sich solche Abläufe End-to-End koordinieren. Die Agenten agieren über Abteilungsgrenzen hinweg und sorgen dafür, dass ein Prozess – etwa eine Produkteinführung – vom Design über das Marketing bis zur Logistik nahtlos durchläuft, ohne an jeder organisatorischen Schnittstelle ins Stocken zu geraten. Diese Agenten kennen Abhängigkeiten, Einschränkungen und Fristen und steuern den Ablauf entsprechend.
Ein globaler Industriekonzern setzte agentische KI ein, um das Produkt-Onboarding über F&E, Compliance und Produktion hinweg zu automatisieren. Jede Abteilung nutzte zuvor eigene Systeme – die KI-Agenten verbanden sie. Das Ergebnis: Die Onboarding-Zeit sank um 50%, und das Unternehmen konnte jährlich deutlich mehr SKUs einführen, ohne zusätzliches Personal einzustellen.
Durch diese autonome Orchestrierung werden funktionsübergreifende Workflows, einst die Achillesferse großer Unternehmen, agil und skalierbar. Die «Handoff-Reibung» – also die Übergabeprobleme zwischen Abteilungen – verschwindet, wodurch Unternehmen Millionenverluste durch Verzögerungen und entgangene Chancen vermeiden.
#4 Echtzeit-Entscheidungsfindung über Silos hinweg
In traditionellen Organisationen werden Entscheidungen oft durch Meetings, Tabellen und den Abgleich widersprüchlicher Datenquellen verzögert. Führungskräfte erhalten veraltete Berichte und müssen auf Basis unvollständiger Informationen entscheiden. Agentische KI bietet hier eine Echtzeit-Alternative: Diese Systeme warten nicht, bis Menschen Fragen stellen – sie überwachen Kennzahlen, erkennen Anomalien und schlagen proaktiv Maßnahmen vor.
Ein Beispiel: In einem Telekommunikationsunternehmen überwacht ein KI-Agent kontinuierlich die Kundenzufriedenheit. Sinkt der Score unter einen Schwellenwert, alarmiert er gleichzeitig den Support, den Vertrieb und die CX-Leitung – und erstellt Handlungsempfehlungen auf Basis früherer erfolgreicher Maßnahmen. Das ermöglicht schnellere, besser abgestimmte Entscheidungen.
Agentische KI unterstützt zudem das Ausnahme-Management über Abteilungen hinweg. Anstatt dass einzelne Teams isoliert und reaktiv auf Probleme reagieren, erkennt der Agent Risiken – etwa sinkende Verlängerungsraten oder ein sprunghaftes Ansteigen von Support-Tickets – und koordiniert alle relevanten Stakeholder in Echtzeit. So werden fragmentierte Reaktionen durch koordiniertes, proaktives Handeln ersetzt.
Das Ergebnis: Entscheidungsverzögerungen nehmen drastisch ab, und die Qualität der Entscheidungen steigt – weil alle Beteiligten mit denselben, aktuellen Daten arbeiten, die von intelligenten Agenten mit funktionsübergreifender Transparenz bereitgestellt werden.
#5 Unternehmensweites Wissensmanagement ohne Grenzen
Eine weitere Form des Silos ist die Abschottung von Wissen. Selbst in gut vernetzten Unternehmen bleiben Best Practices, Erkenntnisse und Erfahrungswissen oft innerhalb einzelner Teams gefangen. Mitarbeitende «erfinden das Rad neu», weil sie nicht wissen, dass jemand anders das Problem bereits gelöst hat.
Agentische KI löst dieses Problem durch unternehmensweite Wissensagenten. Diese Agenten erfassen Dokumentationen, Chat-Protokolle, Tickets und andere Datenquellen und erstellen daraus eine durchsuchbare, kontextbezogene Wissensebene. Mitarbeitende können in natürlicher Sprache Fragen stellen und erhalten sofort präzise, relevante Antworten – nicht nur ganze Dokumente, sondern auch gezielte Textausschnitte, Links oder sogar ausführbare Aktionen.
Ein globales Technologieunternehmen trainierte einen solchen KI-Wissensagenten auf fünf Jahre Projektdaten. Das Ergebnis: Die Projektplanungszeit sank um 35%, da Teams vergleichbare Projekte schneller fanden, vorhandene Frameworks wiederverwendeten und Risiken frühzeitig erkannten. Der Wissensagent machte das organisatorische Gedächtnis aktiv nutzbar.
Solche Systeme verwandeln Unternehmen in lernende Organisationen. Institutionelles Wissen wird zu einem gemeinsamen, jederzeit verfügbaren Gut – ohne Slack-Nachricht oder Zoom-Call. Mit der Zeit führt das zu schnellerem Onboarding, konstanterer Qualität und tieferer funktionsübergreifender Abstimmung.
#6 Fundament für skalierbares, autonomes Wachstum
Agentische KI beseitigt Silos nicht nur, sie bereitet Unternehmen auch darauf vor, nachhaltig und kohärent zu skalieren. Denn mit zunehmendem Wachstum steigen oft auch Komplexität, Redundanz und Abstimmungsaufwand – mehr Teams, mehr Systeme, mehr Fehlanpassung. Agentische KI ermöglicht Skalierung, indem sie funktionsübergreifende Koordination standardmäßig sicherstellt.
Ein B2B-SaaS-Unternehmen nutzte beispielsweise agentische KI, um bei der Expansion in vier neue Regionen Onboarding-Workflows zu lokalisieren, regionale KPIs abzustimmen und Support-Wissen zu synchronisieren. Jede Region behielt ihre Autonomie, doch die KI-Agenten stellten sicher, dass globale Prozessstandards gewahrt blieben. So konnte das Unternehmen wachsen, ohne neue Silos zu schaffen.
Agentische KI wird damit zum verbindenden Gewebe des Unternehmens. Sie sorgt dafür, dass neue Einheiten, Partner oder Regionen nahtlos integriert werden, anstatt isoliert zu agieren. Das Ergebnis: Das Unternehmen wächst nicht als Sammlung einzelner Satelliten, sondern als kohärentes, intelligentes Netzwerk.
So können Organisationen schneller wachsen, effizienter operieren und kundenorientierter agieren – selbst im globalen Maßstab.
Fazit
Silos sind kein bloßes IT- oder Organisationsproblem – sie sind eine strategische Belastung. Sie untergraben Produktivität, bremsen Innovation und beeinträchtigen das Kundenerlebnis. Agentische KI bietet ein strukturell neues Betriebsmodell für Unternehmen – eines, in dem intelligente Agenten kontinuierlich integrieren, synchronisieren und aktivieren, und zwar über alle Funktionen hinweg.
Von der Vereinheitlichung von Daten über die Automatisierung funktionsübergreifender Workflows bis hin zur Echtzeit-Entscheidungsfindung und der Aktivierung institutionellen Wissens ersetzt agentische KI organisatorische Reibung durch einen intelligenten Fluss. Sie automatisiert nicht einfach bestehende Prozesse – sie denkt neu, wie Arbeit im modernen Unternehmen koordiniert wird.
Unternehmen, die agentische KI bereits einsetzen, brechen nicht nur Silos auf – sie schaffen das Fundament für die nächste Generation von Unternehmen: adaptiv, autonom und vollständig abgestimmt. Wer zögert, wird sich bald von jenen überholt sehen, die sich entschieden haben, ihre Mauern einzureißen – und stattdessen Netzwerke zu bauen.
Fortsetzung folgt in Teil 2 am 27. November 2025.
Ricardo Saltz Gulko
Ricardo Saltz Gulko ist Geschäftsführer von Eglobalis, Mitbegründer und Visionär der European Customer Experience Organization. Er ist ein globaler Stratege, Vordenker und Praktiker im Bereich Kundenerfahrung, der für Samsung und seine Kunden wahrnehmbare Design-Analysen mit Schwerpunkt auf Kundenakzeptanz, -erfahrung und -wachstum erstellt.
