Viele Unternehmen setzen KI-Agenten bislang nur als persönliche Assistenten ein. Robert Rosellen von ServiceNow erklärt, warum echter Business Value erst entsteht, wenn Agenten Prozesse über Abteilungs- und Systemgrenzen hinweg koordinieren. Transparente Abläufe, gemeinsame Daten und zentrale Governance bilden dafür die Grundlage.
Nie zuvor haben deutsche Unternehmen so viel in KI investiert. Laut dem Enterprise AI Maturity Index von ServiceNow und ThoughtLab sind die Ausgaben hierfür in Deutschland innerhalb eines Jahres um 118 Prozent gestiegen. In den Arbeitsabläufen zeigt sich dieser Investitionsschub bislang jedoch nur begrenzt. Zwar unterstützen immer mehr KI-Assistenten einzelne Tätigkeiten, doch die meisten Prozesse bleiben unverändert. Damit wächst die Effizienz punktuell, doch wirtschaftlicher Mehrwert entsteht erst, wenn KI nicht nur einzelne Arbeitsschritte beschleunigt, sondern auch vollständige Abläufe neu organisiert.
Persönliche Assistenten verändern noch keine Prozesse
Der Großteil der Unternehmen setzt KI bislang dort ein, wo sie sich ohne größere organisatorische Veränderungen integrieren lässt. Daher ist es kaum verwunderlich, dass 46 Prozent der Befragten des Enterprise AI Maturity Index angeben, dass ihre Mitarbeitenden KI-Agenten als persönliche Assistenten in den jeweiligen Unternehmensbereichen nutzen. Das kann Beschäftigte von Routineaufgaben entlasten, die zugrunde liegenden Arbeitsprozesse bleiben jedoch unverändert: Daten müssen weiterhin zwischen Systemen übertragen und Vorgänge aufwändig an andere Abteilungen übergeben werden.
Laut Index haben nur sieben Prozent der Unternehmen KI-Agenten bislang funktionsübergreifend skaliert und in durchgängige Arbeitsabläufe integriert. Doch genau an dieser Schwelle entscheidet sich, ob KI lediglich einzelne Tätigkeiten beschleunigt oder die Leistung eines gesamten Prozesses verbessert. Dafür müssen Agenten auf dieselben Daten zugreifen, Arbeitsschritte aufeinander abstimmen und Vorgänge über System- und Abteilungsgrenzen hinweg fortführen können. Solange diese Verbindung fehlt, bleiben die vielen einzelnen KI-Anwendungen eine fragmentierte Werkzeuglandschaft.
Der Mittelstand braucht skalierbare Strukturen
Gerade für den Mittelstand, der durch einen verschärften Wettbewerb und Fachkräftemangel besonders unter Druck steht, kommt es darauf an, KI gezielt entlang konkreter Geschäftsprozesse einzusetzen. Ein geeigneter Ausgangspunkt sind Abläufe, bei denen regelmäßig Zeit durch Rückfragen, Freigaben oder Systemwechsel verloren geht. Verbindet man diese Schritte miteinander und automatisiert sie, lassen sich nicht nur einzelne Aufgaben schneller erledigen, sondern auch vorhandene personelle Kapazitäten wirksamer einsetzen.
Dafür ist kein unternehmensweites Großprojekt notwendig. Mittelständler können mit einem klar abgegrenzten Prozess beginnen, dessen Ergebnis sich messen lässt, und den Ansatz anschließend auf weitere Bereiche übertragen. Damit der Einsatz von KI nicht zugleich die Komplexität der IT-Landschaft erhöht, ist es entscheidend, von Beginn an eine technische Grundlage zu schaffen, auf der zusätzliche Agenten und Workflows aufbauen können.
Autonomie setzt transparente Prozesse voraus
Für die Umsetzung müssen Unternehmen daher zunächst wissen, welche Systeme an einem Prozess beteiligt sind. Oft ist nicht klar, wo verlässliche Daten liegen und welche manuellen Zwischenschritte notwendig sind. Vor allem in mittelständischen Unternehmen ist dieses Wissen oft auf einzelne Beschäftigte verteilt und nicht dokumentiert. Bevor ein Prozess autonom laufen kann, muss er deshalb zunächst transparent und verbindlich organisiert sein.
Dabei müssen Unternehmen ihre Daten nicht zwangsläufig in einem neuen System zusammenführen. Entscheidend ist, dass KI-Agenten auf aktuelle Informationen aus bestehenden Anwendungen zugreifen und diese im richtigen fachlichen Kontext einordnen können. Eine gemeinsame Workflow-Ebene verbindet darauf aufbauend die einzelnen Arbeitsschritte und hinterlegt Regeln, Berechtigungen und Freigaben. So lassen sich auch heterogene IT-Landschaften einbinden.
Eine gemeinsame Kontrollinstanz
Mit der Zahl der KI-Agenten wächst die Gefahr, dass Unternehmen den Überblick über eingesetzte Modelle, Zugriffsrechte und Risiken verlieren. Doch bislang verfügen nur 16 Prozent der deutschen Unternehmen über etablierte Test-, Audit- und Risikoprozesse für KI. Eine zentrale Steuerungsinstanz kann solche Informationen zusammenführen: Sie erfasst, welche Agenten aktiv sind, welche Aufgaben sie übernehmen, auf welche Daten sie zugreifen und wer für sie verantwortlich ist.
Darauf aufbauend lassen sich einheitliche Regeln über den gesamten Lebenszyklus anwenden – von der Einführung über den laufenden Betrieb bis zur Abschaltung eines Agenten. Leistung, Kosten, Fehler und Regelverstöße werden kontinuierlich überwacht. So können Unternehmen erfolgreiche Anwendungen gezielt skalieren und bei kritischen Abweichungen frühzeitig eingreifen.
Mehr als die Summe einzelner Agenten
Eine Autonomous Workforce entsteht nicht durch möglichst viele KI-Agenten. Vielmehr ist das koordinierte Zusammenspiel zwischen den KI-Agenten sowie zwischen Agenten und Mitarbeitenden entscheidend. Eingesparte Arbeitsstunden sind dabei ein positiver Nebeneffekt, aber der geschäftliche Mehrwert wird vor allem durch verkürzte Bearbeitungszeiten, reduzierte Fehleranfälligkeit sowie die Möglichkeit, steigende Fallzahlen zu bearbeiten, sichtbar. Gerade im Mittelstand schafft eine Autonomous Workforce so den nötigen Spielraum, um knappe Fachkräfte gezielter einzusetzen und schneller auf veränderte Anforderungen zu reagieren.
Quelle: © ServiceNowRobert Rosellen ist VP Sales and Country Manager Germany bei ServiceNow und in dieser Rolle für das Geschäftswachstum in Deutschland verantwortlich. Als erfahrene Führungskraft ist seine Kernaufgabe die Pflege von Kunden- und Partnerbeziehungen in verschiedenen Branchen.
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