KI-Agenten skalieren: Warum 60% der Projekte im Pilot-Stadium verhungern

KI-Agenten versprechen volle Automatisierung, doch die Skalierung scheitert oft an Daten und Führung. So bringen Sie Ihre Agenten-Workflows in die Praxis.

Einleitung

KI-Agenten sind keine einfachen Chatbots mehr – sie planen und erledigen mehrstufige Aufgaben eigenständig. Doch der Sprung vom „netten Experiment“ zum echten Business-Hebel ist hart. Laut aktuellen Daten (McKinsey/FAZ) nutzen zwar 88% der Unternehmen KI, aber nur 23% haben KI-Agenten wirklich skaliert. In der KI-Community sehen wir oft: Die Technik fasziniert, aber die Integration in den Arbeitsalltag bremst. Wer jetzt die Hürden bei Daten und Prozessen räumt, sichert sich den entscheidenden Vorsprung bei der Produktivität.

Die 3 grössten Bremsen bei der Skalierung

1. Die „Pilotfalle“ & System-Chaos: Ein Agent, der nur im Browser chattet, bringt keinen ROI. Echte Skalierung braucht Zugriff auf Ihr CRM, CMS oder ERP. Laut FAZ fliessen oft noch 60% der IT-Budgets in alte Kernsysteme – das macht Schnittstellen (APIs) zum Nadelöhr.

2. Datenqualität ist kein „Nice-to-have“: Agenten brauchen Kontext. Wenn Ihre Kundendaten oder Kampagnen-Strukturen unsauber sind, halluziniert der Agent oder liefert unbrauchbare Ergebnisse. 42% der Unternehmen nennen den Datenzugang als Tophindernis.

3. Fehlende Strategie & Governance: KI-Agenten sind keine „Plug-and-Play“-Wunder. Ohne klare Verantwortlichkeiten (Wer kontrolliert den Output?) und Executive Sponsorship versanden Projekte in den Fachabteilungen.

4. Use Case: Marketing-Operations & Wissensmanagement
Besonders im Marketing und Backoffice liegt das grösste Potenzial für schnelle Erfolge. Statt nur Texte zu generieren, übernehmen skalierte Agenten heute:

• Automatisierung interner Prozesse: Recherche, Aufbereitung von Briefings und Daten-Reporting (60% Impact-Potenzial laut Anthropic)
• Wissens-Datenbanken: Agenten, die interne Dokumente (PDFs, Guidelines, Case Studies) blitzschnell durchsuchen und für Kampagnen nutzbar machen
• Messbarkeit: Der Fokus verschiebt sich von „Zeit gespart“ hin zu harten KPIs wie Durchlaufzeiten und Fehlerquoten in der Content-Produktion.
  
  

  Fazit & Handlungsempfehlung (TL;DR)

  
  1. Integration vor Spielerei: Planen Sie Agenten als Teil Ihrer Software-Landschaft, nicht als isoliertes Tool.
  
  2. Daten-Hausaufgaben machen: Saubere Datenquellen sind das Fundament für verlässliche Agenten-Workflows.
  
  3. Governance etablieren: Definieren Sie klare Rollen für die Qualitätskontrolle (Human-in-the-Loop).
  
  4. Klein starten, gross denken: Skalieren Sie dort, wo die Messbarkeit hoch ist (z. B. Marketing Ops oder Support).
  
  
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  Last updated: Januar 2026
  
  
  

Quellen:

Woran die Skalierung der KI-Agenten bisher scheitert – Johannes Winkelhage – FAZ – Januar 2026 – FAZ (Paywall; Analyse der Hürden bei der Implementierung von KI-Agenten basierend auf McKinsey- und Anthropic-Studien.)