Eine aktuelle Prognose des Marktforschungsunternehmens Gartner deutet auf erhebliche Herausforderungen bei der Einführung von agentischen KI-Systemen hin. Nach dieser Analyse werden etwa sieben von zehn Projekten, bei denen KI-Agenten von Anbietern entwickelt und direkt beim Kunden eingesetzt werden, nicht erfolgreich sein.
KI-Agenten sind Systeme, die Aufgaben teilweise selbstständig durchführen können, ohne dass jede Handlung von Menschen kontrolliert werden muss. Sie versprechen grosse Produktivitätssteigerungen, sind aber in der Praxis schwer zu realisieren. Die hohe Fehlerquote deutet auf ein grundlegendes Problem hin: Die Lücke zwischen theoretischen KI-Fähigkeiten und praktischem Geschäftsbetrieb ist grösser als oft angenommen.
Die Hauptgründe für diese Ausfallquote sind vielfältig. Oft unterschätzen Organisationen den Aufwand für Integration in bestehende Systeme, Datenvorbereitung und kontinuierliche Optimierung. KI-Agenten erfordern eine gute Datenqualität und klare Prozessdefinitionen, die viele Unternehmen nicht haben. Hinzu kommt, dass Agenten schwer zu überwachen und zu kontrollieren sind, was Sicherheits- und Compliance-Bedenken aufwirft.
Für KMU-Betriebe ist diese Warnung besonders wertvoll. Bevor ein Unternehmen in ein KI-Agenten-Projekt investiert, sollte es realistisch einschätzen, ob die notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind. Eine sorgfältige Pilotphase mit realistischen Erwartungshaltungen ist essentiell. Es ist wichtig, nicht nur auf Anbieterversprechen zu verlassen, sondern mit erfahrenen KI-Integratoren zu arbeiten, die ähnliche Projekte erfolgreich umgesetzt haben. Oft lohnt sich zunächst ein kleineres, gut durchdachtes Projekt mehr als ein grossangelegtes, ehrgeiziges Vorhaben.