Agentic AI gilt als nächster Evolutionsschritt der künstlichen Intelligenz. Autonome KI-Agenten können Aufgaben eigenständig planen, Entscheidungen vorbereiten und Prozesse ausführen. Das Potenzial für Unternehmen ist enorm: effizientere Abläufe, schnellere Entscheidungen und eine höhere Skalierbarkeit. Der geschäftliche Nutzen entsteht jedoch nicht allein durch technologische Fähigkeiten. Entscheidend ist, dass autonome Systeme innerhalb klar definierter Leitplanken operieren. Nur mit einer durchdachten Governance lassen sich Risiken kontrollieren und gleichzeitig nachhaltige Mehrwerte für das Unternehmen schaffen.
Künstliche Intelligenz ist längst in vielen Geschäftsbereichen angekommen. Laut dem State of AI in the Enterprise Report 2026 von Deloitte Switzerland setzen bereits 34 Prozent der Unternehmen KI für tiefgreifende Transformationsvorhaben ein. Gleichzeitig zeigt sich, dass nur wenige Organisationen das volle Wertschöpfungspotenzial ausschöpfen und einen nachweisbaren Einfluss auf ihre Geschäftsergebnisse erzielen.
Gerade im Umfeld von Agentic AI stehen viele Unternehmen vor der Herausforderung, den Schritt von ersten Pilotprojekten hin zu produktiven und skalierbaren Lösungen zu schaffen. Gartner weist darauf hin, dass KI-Projekte ohne wirksame Risikokontrollen häufig nicht die gewünschten Resultate erreichen. Wer dagegen frühzeitig auf messbaren ROI, klare Verantwortlichkeiten und kontrollierte Autonomie setzt, schafft die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Skalierung.
Agentic AI beschreibt Systeme, die selbstständig planen, entscheiden und handeln können. Genau diese Autonomie sorgt jedoch auf Management-Ebene häufig für Vorbehalte. Zu den zentralen Herausforderungen zählen steigende Kosten, unklare Wirtschaftlichkeit und fehlende Kontrollmechanismen. Entsprechend erwägen derzeit nur wenige IT-Verantwortliche den Einsatz vollständig autonomer KI-Agenten.
Ein weiterer Faktor ist die Sorge vor einem Verlust der Kontrolle über Geschäftsprozesse und Daten. Ohne transparente Steuerung und klare Richtlinien entstehen Unsicherheiten hinsichtlich Sicherheit, Compliance und Verantwortlichkeiten.
Die Relevanz eines strukturierten Governance-Ansatzes zeigt sich besonders deutlich in der Schweiz. Einerseits gehören Schweizer Unternehmen beim Einsatz von KI-Agenten zu den europäischen Vorreitern. Andererseits weisen viele Organisationen Anzeichen von sogenannter Shadow AI auf. Dabei nutzen Mitarbeitende eigenständig KI-Werkzeuge ausserhalb der offiziellen IT-Richtlinien und Sicherheitsvorgaben.
Mit zunehmender Integration autonomer KI-Agenten in ERP-, CRM- und weitere Geschäftssysteme steigen die Einsatzmöglichkeiten erheblich. Gleichzeitig wächst jedoch die Bedeutung von Datenschutz, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit. Viele IT-Verantwortliche betrachten autonome Agenten deshalb weiterhin als relevantes Sicherheitsrisiko.
Anstatt Innovation und Regulierung als Gegensätze zu betrachten, sollten Unternehmen Governance als Enabler verstehen. Eine vorausschauende Steuerung schafft die Voraussetzungen dafür, Risiken zu reduzieren und gleichzeitig das Potenzial autonomer Systeme auszuschöpfen. Compliance wird dadurch nicht zum Hindernis, sondern zur Grundlage für nachhaltige Skalierung und vertrauenswürdige Innovation.
Erfolgreiche Unternehmen setzen auf das Konzept der „Controlled Autonomy“. Der Ansatz verbindet die Vorteile autonomer KI-Systeme mit klaren Regeln und Kontrollmechanismen. Drei Elemente sind dabei besonders wichtig:
Definierte technische und organisatorische Grenzen stellen sicher, dass KI-Agenten nur innerhalb ihres vorgesehenen Handlungsspielraums agieren. So können beispielsweise Kundenanfragen vorbereitet werden, während kritische Geschäftsentscheidungen weiterhin geschützt bleiben.
Der Mensch bleibt die letzte Entscheidungsinstanz. Überschreiten Prozesse definierte Schwellenwerte oder betreffen sie kritische Entscheidungen, muss der KI-Agent eine Freigabe durch verantwortliche Personen einholen.
Lückenlose Protokollierungen sorgen dafür, dass alle Aktivitäten und Entscheidungen nachvollziehbar bleiben. Dies unterstützt Audits, regulatorische Anforderungen und den vertrauenswürdigen Einsatz von KI im Unternehmensumfeld.
Viele KI-Initiativen scheitern nicht an der Technologie, sondern an organisatorischen Faktoren. BCG verweist darauf, dass isolierte Pilotprojekte ohne klaren Fokus auf Wertschöpfung häufig keinen nachhaltigen Nutzen liefern. Nach dem sogenannten 10-20-70-Prinzip entfallen lediglich 10 Prozent des Erfolgs auf Algorithmen und 20 Prozent auf die Technologie. Der grösste Hebel liegt mit 70 Prozent in der Anpassung von Prozessen, der Governance und der Befähigung der Mitarbeitenden.
Für Unternehmen bedeutet dies, dass Agentic AI nicht nur als Technologieprojekt betrachtet werden darf. Der langfristige Erfolg entsteht durch das Zusammenspiel von Organisation, Prozessen und Menschen.
Genau hier setzt Noser Engineering an. Unser Grundsatz: Der Wert von künstlicher Intelligenz entsteht nicht durch maximale Automatisierung, sondern durch nachvollziehbare und vertrauenswürdige Unterstützung. Unternehmen profitieren dann am meisten, wenn autonome Systeme kontrolliert eingesetzt, transparent gesteuert und konsequent auf messbare Geschäftsergebnisse ausgerichtet werden.
Mit praxisnahen Ansätzen wie AI-Workshops oder AI-Expertise-as-a-Service unterstützt Noser Engineering Organisationen dabei, Governance-Strukturen aufzubauen, Mitarbeitende einzubinden und Agentic-AI-Initiativen nachhaltig zu verankern. Ziel ist es, Innovation, Sicherheit und Business Value miteinander zu verbinden.
Agentic AI eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten zur Automatisierung komplexer Prozesse und zur Steigerung der Effizienz. Damit autonome KI-Agenten jedoch einen nachhaltigen Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten können, braucht es klare Regeln, transparente Prozesse und wirksame Governance-Strukturen. Controlled Autonomy bildet dabei die Grundlage, um Risiken zu minimieren, Compliance sicherzustellen und das Potenzial von Agentic AI verantwortungsvoll auszuschöpfen.
Dieser Artikel wurde veröffentlicht im Swiss IT Magazine.