Die Schlagzeilen überschlagen sich mit Superlativen über künstliche Intelligenz und autonome Agenten. "2025 ist das Jahr des AI-Agenten", verkünden Medien und Technologieunternehmen gleichermaßen. Doch hinter der glänzenden Fassade der Innovation verbirgt sich eine ernüchternde Realität: Gartner prognostiziert, dass über 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte bis 2027 scheitern werden, weil Legacy-Systeme die Anforderungen moderner KI-Ausführung nicht unterstützen können[1].
Diese Vorhersage ist keine pessimistische Schwarzmalerei, sondern eine nüchterne Einschätzung der massiven Herausforderungen, denen Unternehmen bei der Implementierung von Agentic AI gegenüberstehen. Während die theoretischen Möglichkeiten beeindruckend sind, zeigt die Praxis eine erhebliche Kluft zwischen Pilotprojekten und produktionsreifen Lösungen.
Die Adoptionslücke: Vom Hype zur harten Realität
Die Zahlen aus Deloittes Emerging Technology Trends Study 2025 zeichnen ein aufschlussreiches Bild der aktuellen Situation. Während 30 Prozent der befragten Organisationen Agentic-Optionen erkunden und 38 Prozent Pilotlösungen testen, haben nur 14 Prozent Lösungen, die bereit für den Einsatz sind, und lediglich 11 Prozent nutzen diese Systeme aktiv in der Produktion[1]. Noch besorgniserregender: 42 Prozent der Organisationen entwickeln noch ihre Agentic-Strategie-Roadmap, und 35 Prozent haben überhaupt keine formale Strategie[1].
Diese Zahlen offenbaren eine fundamentale Diskrepanz zwischen dem Enthusiasmus für Agentic AI und der Fähigkeit, diese Technologie erfolgreich zu implementieren. Die Frage ist nicht mehr, ob Agentic AI wertvoll ist, sondern warum so viele Implementierungen scheitern – und wie Unternehmen diese Fallstricke vermeiden können.
Die drei fundamentalen Hindernisse
Deloittes Forschung identifiziert drei Hauptgründe, warum Agentic-AI-Projekte scheitern. Diese Hindernisse sind nicht trivial und erfordern strategische, oft kostspielige Interventionen.
1. Legacy-System-Integration: Die technische Schuldenlast
Traditionelle Unternehmenssysteme wurden nicht für Agentic-Interaktionen konzipiert. Die meisten Agenten verlassen sich immer noch auf Application Programming Interfaces (APIs) und konventionelle Datenpipelines, um auf Unternehmenssysteme zuzugreifen, was Engpässe schafft und ihre autonomen Fähigkeiten einschränkt[1].
Die Herausforderung geht tiefer als nur technische Kompatibilität. Legacy-Systeme fehlen oft die Echtzeit-Ausführungsfähigkeit, moderne APIs, modulare Architekturen und sichere Identitätsverwaltung, die für echte Agentic-Integration erforderlich sind[1]. Diese Systeme wurden in einer Ära entwickelt, in der Batch-Verarbeitung und menschliche Entscheidungszyklen die Norm waren – nicht die Millisekunden-Reaktionszeiten, die autonome Agenten benötigen.
Brent Collins, ehemaliger Vice President of AI Strategy bei Intel, fasst das Problem prägnant zusammen: "Jetzt ist ein idealer Zeitpunkt, um Value Stream Mapping durchzuführen, um zu verstehen, wie Workflows funktionieren sollten versus wie sie tatsächlich funktionieren. Pflastern Sie nicht einfach den Kuhpfad. Nutzen Sie stattdessen diese KI-Evolution, um neu zu denken, wie Agenten am besten zusammenarbeiten, unterstützen und Operationen für das Geschäft optimieren können"[1].
2. Datenarchitektur-Einschränkungen: Die Suchbarkeitskrise
Aktuelle Unternehmensdatenarchitekturen, die um Extract-Transform-Load (ETL)-Prozesse und Data Warehouses herum aufgebaut sind, schaffen Reibung für die Agentenbereitstellung. Das fundamentale Problem ist, dass die meisten Organisationsdaten nicht so positioniert sind, dass sie von Agenten konsumiert werden können, die Geschäftskontext verstehen und Entscheidungen treffen müssen[1].
In einer Deloitte-Umfrage von 2025 nannten fast die Hälfte der Organisationen Suchbarkeit von Daten (48 Prozent) und Wiederverwendbarkeit von Daten (47 Prozent) als Herausforderungen für ihre KI-Automatisierungsstrategie[1]. Diese Zahlen unterstreichen eine kritische Wahrheit: Daten zu haben ist nicht dasselbe wie zugängliche, kontextualisierte Daten zu haben.
Die Lösung erfordert einen Paradigmenwechsel von traditionellen Datenpipelines zu etwas, das als Unternehmenssuche und -indexierung beschrieben werden kann – ähnlich wie Google das World Wide Web durchsuchbar gemacht hat. Dieser Ansatz beinhaltet die Kontextualisierung von Unternehmensdaten durch Content- und Index-Stores, die auf Knowledge Graphs aufgebaut sind, und macht Informationen auffindbar, ohne umfangreiche ETL-Prozesse zu erfordern[1].
3. Governance- und Kontroll-Frameworks: Die Autonomie-Paradoxie
Unternehmen kämpfen damit, angemessene Aufsichtsmechanismen für Systeme zu etablieren, die autonom operieren sollen. Traditionelle IT-Governance-Modelle berücksichtigen keine KI-Systeme, die unabhängige Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen[1].
Die Herausforderung erstreckt sich über technische Kontrolle hinaus auf fundamentale Fragen des Prozessredesigns. Viele Organisationen versuchen, aktuelle Prozesse zu automatisieren, anstatt Workflows für eine Agentic-Umgebung neu zu denken. Dies führt zu dem, was Deloitte als "Agentic Workslop" bezeichnet – schlecht konzipierte Agentic-Anwendungen, die tatsächlich Arbeit zu einem Prozess hinzufügen und Prozesse noch weniger effizient machen können[1].
Agent Washing: Die neue Greenwashing-Epidemie
Zusätzlich zu den technischen Herausforderungen wird das Problem durch das verschärft, was Experten als "Agent Washing" bezeichnen. Viele sogenannte Agentic-Initiativen sind tatsächlich Automatisierungs-Use-Cases in Verkleidung. Unternehmen wenden oft Agenten an, wo einfachere Tools ausreichen würden, was zu schlechtem ROI führt[1].
Dieses Phänomen wird durch Anbieter verschärft, die bestehende Automatisierungsfähigkeiten als "Agenten" umbenennen, ohne die fundamentalen Eigenschaften echter Agentic AI zu liefern – wie autonomes Reasoning, Planung und Anpassungsfähigkeit. Marina Danilevsky, Senior Research Scientist bei IBM, drückt ihre Skepsis deutlich aus: "Ich kämpfe immer noch wirklich damit, zu glauben, dass dies alles so anders ist als nur Orchestrierung. Sie haben Orchestrierung umbenannt, aber jetzt heißt es Agenten, weil das das coole Wort ist"[2].
Erfolgsstrategien: Was funktioniert tatsächlich
Trotz dieser erheblichen Herausforderungen gibt es Organisationen, die erfolgreich Agentic AI implementieren. Ihre Erfolge basieren auf drei Schlüsselprinzipien:
Prozessredesign vor Technologieeinsatz
Führende Unternehmen überlagern Agenten nicht einfach auf bestehende Workflows. Stattdessen redesignen sie Prozesse, um die einzigartigen Stärken von Agenten zu nutzen. Dies erfordert einen Schritt zurück und die Untersuchung von End-to-End-Prozessen, anstatt Automatisierungsmöglichkeiten innerhalb aktueller Operationen zu finden[1].
HPE (Hewlett Packard Enterprise) entwickelt einen KI-Agenten namens "Alfred" mit genau dieser Art von Prozessredesign im Sinn. "Wir wollten einen End-to-End-Prozess auswählen, bei dem wir wirklich transformieren konnten, anstatt nur für einen einzelnen Schmerzpunkt zu lösen. Wir wollten anders operieren", sagt Marie Myers, Executive Vice President und Chief Financial Officer[1].
Materielle ROI-Anforderungen
Dell Technologies hat einen disziplinierten Ansatz entwickelt, der als Modell dienen kann. John Roese, Global Chief Technology Officer und Chief AI Officer bei Dell, erklärt: "Im Frontend unseres Prozesses verlangen wir einen materiellen ROI, der vom Finanzpartner und dem Leiter dieser Geschäftseinheit abgezeichnet wird. Diese Disziplin hat Experimente als Experimente gehalten, und Produktion geschieht nur, wenn es soliden ROI gibt"[1].
Dieser Ansatz verhindert "Science Projects" – technologiegetriebene Initiativen ohne klaren Geschäftswert. Dell hat auch erkannt, dass KI auf Prozesse angewendet wird, nicht auf Menschen, Organisationen oder Unternehmen. Sie erwarten, dass Teams sehr klar über die Prozesse sind, die sie verbessern[1].
Architektur-Review-Boards
Dell hat aufgehört, Menschen zu erlauben, ihre eigenen KI-Lösungen zu entwerfen, und stattdessen ein Architectural Review Board geschaffen, das KI-Investitionen und -Lösungen bewertet und genehmigt[1]. Dieser zentralisierte Governance-Ansatz stellt sicher, dass Agentic-AI-Implementierungen mit Unternehmensstandards, Sicherheitsanforderungen und strategischen Zielen übereinstimmen.
Die kritische Rolle der Datenvorbereitung
Ein oft übersehener Aspekt erfolgreicher Agentic-AI-Implementierung ist die Datenvorbereitung. John Roese von Dell betont: "KI ist eine Prozessverbesserungstechnologie, also wenn Sie keine soliden Prozesse haben, sollten Sie nicht fortfahren. Finden Sie das zuerst heraus, denn sonst werden Sie raten, wo Sie diese Technologie anwenden sollen"[1].
Dell hat seine Daten bereinigt und Klarheit über die vorhandenen Prozesse gewonnen. Ohne das, so Roese, "hätten wir versucht, KI auf etwas anzuwenden, das nicht quantifizierbar und möglicherweise nicht genau war"[1]. Mit diesem Ansatz im Hinterkopf hat Dells Service-Organisation jeden Prozess digitalisiert und alle Daten in einen einzigen Assistenten zusammengeführt, der in jedem digitalen und menschlichen Kanal sitzt, um die nächstbeste Aktion vorherzusagen. Das Ergebnis waren zweistellige Verbesserungen bei jeder Metrik rund um Kosten und Kundenzufriedenheit[1].
Realistische Erwartungen setzen
Gartners Vorhersage, dass 33 Prozent der Unternehmenssoftware-Anwendungen bis 2028 Agentic AI enthalten werden (verglichen mit weniger als 1 Prozent heute), zeigt sowohl das enorme Potenzial als auch die Herausforderung[1]. Diese Wachstumskurve bedeutet, dass die meisten Organisationen noch am Anfang ihrer Agentic-AI-Reise stehen.
Marina Danilevsky von IBM bringt eine wichtige Perspektive ein: "Es hängt davon ab, was Sie sagen, dass ein Agent ist, was Sie denken, dass ein Agent erreichen wird, und welche Art von Wert Sie denken, dass er bringen wird. Es ist eine ziemliche Aussage zu machen, wenn wir noch nicht einmal den ROI auf LLM-Technologie allgemeiner herausgefunden haben"[2].
Handlungsempfehlungen für Unternehmen
Basierend auf der Forschung von Deloitte, IBM und anderen führenden Organisationen ergeben sich klare Empfehlungen:
Vor der Implementierung:
- Dokumentieren und quantifizieren Sie bestehende Prozesse
- Bereinigen und kontextualisieren Sie Ihre Daten
- Bewerten Sie Ihre Legacy-Systeme auf Agentic-Readiness
- Entwickeln Sie eine formale Agentic-AI-Strategie
Während der Implementierung:
- Redesignen Sie Prozesse für Agenten, nicht umgekehrt
- Verlangen Sie materiellen ROI vor der Produktion
- Implementieren Sie Architectural Review Boards
- Beginnen Sie mit End-to-End-Prozessen, nicht isolierten Aufgaben
Nach der Implementierung:
- Messen Sie kontinuierlich gegen definierte KPIs
- Iterieren Sie basierend auf realen Ergebnissen
- Teilen Sie Learnings über die Organisation
- Skalieren Sie nur, was nachweislich funktioniert
Fazit: Realismus als Erfolgsfaktor
Die 40-Prozent-Fehlerrate, die Gartner vorhersagt, ist keine unvermeidliche Schicksalsfügung. Sie ist vielmehr ein Weckruf für Organisationen, die Agentic AI mit der gleichen Sorgfalt und strategischen Planung anzugehen wie jede andere transformative Technologie.
Henry Fords Zitat von 1922 bleibt bemerkenswert relevant: "Viele Menschen sind damit beschäftigt, bessere Wege zu finden, Dinge zu tun, die überhaupt nicht getan werden sollten. Es gibt keinen Fortschritt darin, nur einen besseren Weg zu finden, eine nutzlose Sache zu tun"[1].
Die Organisationen, die mit Agentic AI erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die nicht nur die Technologie verstehen, sondern auch bereit sind, ihre Prozesse, Datenarchitekturen und Governance-Modelle fundamental zu überdenken. Der Weg zum Erfolg führt nicht über die Automatisierung des Status quo, sondern über die Neuerfindung dessen, wie Arbeit in einer Welt mit digitalen Arbeitskräften geleistet werden sollte.