Wenn KI beginnt, Prozesse zu orchestrieren
Während Generative AI heute vor allem Inhalte erstellt, Fragen beantwortet oder Analysen unterstützt, geht Agentic AI einen entscheidenden Schritt weiter. KI-Agenten können eigenständig Aufgaben planen, Entscheidungen vorbereiten, verschiedene Systeme miteinander verbinden und ganze Prozessketten orchestrieren. Damit entwickelt sich KI von einem Werkzeug zu einem aktiven digitalen Akteur, der komplexe Abläufe selbstständig steuert.
Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig: von der intelligenten Dokumentenverarbeitung über die Automatisierung administrativer Aufgaben bis hin zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen. Agentic AI verspricht nicht nur erhebliche Effizienzgewinne, sondern auch neue Möglichkeiten, Prozesse zu skalieren und Organisationen leistungsfähiger aufzustellen.
Warum viele Unternehmen dennoch nicht vorankommen
Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch an anderer Stelle. Eine aktuelle Studie von Wavestone und der Universität St. Gallen, basierend auf Interviews mit 30 Führungskräften aus Banken, Versicherungen und Technologieunternehmen im DACH-Raum, zeichnet ein klares Bild: Nicht die technologischen Möglichkeiten bremsen die Einführung von Agentic AI, sondern regulatorische Anforderungen und organisatorische Hürden.
Vorgaben wie der EU AI Act, die DSGVO oder DORA erhöhen die Anforderungen an Governance, Transparenz und Risikomanagement deutlich. Unternehmen müssen sicherstellen, dass autonome KI-Systeme nachvollziehbar, kontrollierbar und regelkonform agieren. Entsprechend vorsichtig verlaufen viele Initiativen derzeit.
Der Wettlauf um die richtigen Anwendungsfälle
Trotz aller Herausforderungen haben viele Organisationen begonnen, konkrete Einsatzfelder zu priorisieren. Im Fokus stehen vor allem Anwendungsfälle, bei denen sich wirtschaftlicher Nutzen schnell nachweisen lässt. Dazu gehören die Automatisierung administrativer Tätigkeiten, die Unterstützung von Mitarbeitenden, intelligente Dokumentenverarbeitung oder die Optimierung interner Entscheidungsprozesse.
Statt auf die vollständige Automatisierung ganzer Unternehmensbereiche zu setzen, verfolgen viele Unternehmen einen pragmatischen Ansatz: Sie identifizieren klar abgegrenzte Prozesse, in denen Agentic AI messbaren Mehrwert liefert. So lassen sich Risiken reduzieren und gleichzeitig wichtige Erfahrungen für eine spätere Skalierung sammeln.
Governance wird zum Erfolgsfaktor
Die Studie zeigt, dass erfolgreiche Unternehmen nicht zwingend über die modernsten KI-Lösungen verfügen. Entscheidend ist vielmehr die Fähigkeit, neue Technologien wirksam in bestehende Organisationsstrukturen zu integrieren.
Organisationen mit klaren Verantwortlichkeiten, etablierten Prozessen und einer hohen operativen Reife können Agentic AI deutlich schneller einsetzen und skalieren. Oder anders formuliert: Operating-Model-Maturity schlägt Model-Maturity.
Mit zunehmendem Einsatz autonomer KI-Systeme wächst die Bedeutung von Governance-Strukturen. Unternehmen benötigen klare Verantwortlichkeiten, einheitliche Standards und ein professionelles Portfoliomanagement für KI-Initiativen. Die Einführung von Agentic AI wird damit zu einer strategischen Managementaufgabe und kann nicht allein von IT-Abteilungen getragen werden.
Erfolgreiche Organisationen etablieren daher neue Betriebsmodelle, in denen Fachbereiche, Risikomanagement, Compliance und Technologie eng zusammenarbeiten. Die Fähigkeit, Innovation und regulatorische Sicherheit gleichermaßen zu gewährleisten, dürfte künftig wichtiger sein als die Auswahl des besten KI-Modells.
Frühe Investitionen schaffen Wettbewerbsvorteile
Viele Unternehmen befinden sich noch in einer frühen Phase der Umsetzung. Gleichzeitig zeichnen sich bereits erste Vorreiter ab, die gezielt Kompetenzen, Governance-Strukturen und organisatorische Voraussetzungen aufbauen. Sie schaffen damit die Grundlage, Agentic AI künftig unternehmensweit zu skalieren und nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Für Führungskräfte bedeutet das: Die entscheidende Frage lautet nicht mehr, ob Agentic AI eingeführt wird, sondern wie schnell die Organisation die notwendigen Voraussetzungen dafür schafft. Wer frühzeitig in Operating Model, Governance und neue Fähigkeiten investiert, kann erhebliche Produktivitäts- und Innovationsvorteile realisieren. Wer zu lange wartet, riskiert dagegen, den Anschluss an die nächste Entwicklungsstufe der künstlichen Intelligenz zu verlieren.
Die Ergebnisse im Detail
Welche Anwendungsfälle verfolgen Unternehmen bereits heute? Welche organisatorischen Hürden bremsen die Einführung von Agentic AI? Und welche Operating Models schaffen die Grundlage für eine erfolgreiche Skalierung?
Mehr erfahren Sie unter: https://www.wavestone.com/en/insight/agentic-ai-in-financial-services-2