Warum KI-Agenten sich rechnen – und wie sie unter Kontrolle bleiben

Deutsche Unternehmen setzen große Erwartungen in Agentic AI: 90 % von ihnen bescheinigen KI-Agenten das Potenzial, ihre Organisation grundlegend zu verändern. Das Problem dabei: Lediglich 4 % der Unternehmen fühlen sich vollständig auf den produktiven KI-Einsatz vorbereitet. Diese Zahlen hat die aktuelle SAP-Studie „The Value of AI 2026“ ermittelt. Eine wesentliche Erkenntnis daraus: Die Risiken rund um agentische KI entwickeln sich deutlich schneller als die Governance, die den KI-Einsatz in sichere und geordnete Bahnen lenken soll. Zudem lässt sich der geschäftliche Nutzen von KI-Investitionen in vielen Unternehmen bislang nicht eindeutig messen.

Das Wichtigste in Kürze:

• Die SAP-Studie „The Value of AI 2026“ belegt, dass Unternehmen kräftig in künstliche Intelligenz (KI) investieren.

• Mit ihren Investitionen erzielen die Unternehmen zufriedenstellende Erfolge und Mehrwerte.

• Gleichzeitig fehlt es an Transparenz und Kontrolle hinsichtlich der KI-Agenten, die im Unternehmen genutzt werden.

• Das Enablement der Mitarbeiter ist eine entscheidende Voraussetzung für den KI-Erfolg.

Governance hinkt der KI hinterher

Die vorhandene Governance-Lücke lässt sich mit Zahlen belegen: Nur 11 % der Unternehmen halten ihre Fähigkeit, KI-Agenten wirksam zu steuern, für ausreichend. Mehr als die Hälfte der Befragten (57 %) verfügt über keine Prozesse, um KI-Agenten durch menschliche Kontrolle zu überwachen. Eine transparente Dokumentation über die Berechtigungen von KI-Agenten, mit denen Unternehmen nachvollziehen können, welcher Agent worauf zugreifen darf, ist bisher lediglich in knapp einem Drittel der Unternehmen vorhanden.

Mitarbeiter verwenden längst eigene KI-Agenten, ohne dass die IT-Abteilung davon weiß oder sie kontrollieren kann. Besonders kritisch ist es, wenn Anwender geschäftliche Inhalte in ihre privaten Accounts bei den gängigen KI-Assistenten und Large-Language-Modellen (LLMs) kopieren – vorbei an jeder zentralen Steuerung. In der Konsequenz entstehen unbemerkt Hunderte oder sogar Tausende sogenannter Shadow Agents – KI-Agenten, die ohne zentrale Registrierung, ein wirksames Berechtigungskonzept oder effektive Kontrolle im Unternehmen arbeiten.

Was strukturierte Governance konkret bedeutet

Governance und Transparenz sind keine Compliance-Kür, sondern eine wesentliche Voraussetzung für den wirtschaftlichen Erfolg von KI-Investitionen. Dementsprechend gehört Governance für Unternehmen zu den vier wichtigsten Kriterien, um den Nutzen eines KI-Projekts zu bewerten. Die anderen sind der erwartete Geschäftswert, die technische Machbarkeit und die Verfügbarkeit der benötigten Daten.

Für die Rechtevergabe an KI-Agenten sollten sich Unternehmen am Lebenszyklus menschlicher Identitäten orientieren – inklusive On- und Offboarding. Jeder Agent benötigt einen definierten Registrierungsprozess, klar vergebene Berechtigungen und einen geregelten Zugriff auf Datenquellen. Ebenso müssen Mitarbeiter jederzeit nachvollziehen können, was ein Agent im System tut, und in der Lage sein, seine Ergebnisse zu überprüfen. Eine kontinuierliche Überwachung stellt sicher, dass der Agent dauerhaft innerhalb der vorgegebenen Leitplanken arbeitet und den erwarteten Geschäftswert tatsächlich liefert.

Positive Erfahrungen treiben den KI-Einsatz

47 % der deutschen Unternehmen sind mit dem Return on Investment (ROI) ihrer KI-Investitionen zufrieden. Gleichzeitig geben 77 % an, das Potenzial von KI noch längst nicht auszuschöpfen. An diesen Zahlen zeigt sich eine Lernkurve, die für den derzeitigen Reifegrad von Agentic AI typisch ist: Unternehmen investieren zunächst in einzelne, klar abgegrenzte KI-Anwendungsfälle und sind mit den dort erzielten Mehrwerten zufrieden. Diese positiven Erkenntnisse schärfen den Blick dafür, dass es noch viele weitere Einsatzszenarien für KI im Unternehmen gibt. Je mehr Erfahrung ein Unternehmen mit KI sammelt, desto größer wird das Bewusstsein für das Potenzial, das sich darüber hinaus noch ausschöpfen lässt.

Welche Faktoren das Potenzial von KI einschränken

Damit dieses Potenzial tatsächlich gehoben wird, braucht es zwei Dinge: einen vollständigen Überblick über die im Unternehmen eingesetzten KI-Agenten und Anwendungsfälle sowie das KI-Enablement der Mitarbeiter. Denn die unzureichende Qualifizierung der Beschäftigten zählt neben mangelhafter Datenqualität zu den häufigsten Bremsklötzen für einen erfolgreichen KI-Einsatz.

Findet kein Enablement der Mitarbeiter statt, bleibt die KI-Adoption hinter ihren Möglichkeiten zurück – unabhängig davon, wie leistungsfähig die eingesetzte Technologie ist. Die Anwender müssen verstehen, wie generative KI grundsätzlich funktioniert und wo ihre Grenzen liegen, um die Ergebnisse von KI-Agenten sinnvoll einordnen und bewerten zu können.

Warum Semantik und Geschäftskontext entscheidend sind

Die tiefe Verankerung der KI-Agenten in die eigenen Systeme und das umfassende Prozesswissen sollen SAP in Sachen Unternehmens-KI einen strategischen Vorteil gegenüber anderen Anbietern verschaffen. SAP Joule macht die semantischen Beziehungen zwischen Tabellen, Geschäftsobjekten und Datenfeldern für KI-Anwendungen nutzbar, statt Agenten lediglich auf isolierte Datenpunkte zugreifen zu lassen. Dieser Kontext ist entscheidend für präzise Antworten: KI-Agenten benötigen Zugriff auf konsistente, kontextreiche Unternehmensdaten, um komplexe Optimierungsaufgaben zuverlässig lösen zu können. Genau dort, wo dieser Kontext vorhanden ist, entfalten KI-Agenten den größten Zeit- und Effizienzgewinn.

KI-Mehrwert heute und in Zukunft

Aktuell erzielt KI ihren größten Mehrwert in drei Bereichen: bei der Entscheidungsfindung, bei der Kundeninteraktion und bei der Gewinnung neuer Erkenntnisse. Der Nutzen ergibt sich vor allem dadurch, dass Informationen aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen zusammengeführt und per natürlicher Sprache zugänglich gemacht werden. So erlangen Unternehmen Einblicke, die vorher verborgen blieben.

Die Steigerung der Produktivität spielt als Mehrwert derzeit hingegen noch eine eher untergeordnete Rolle. Perspektivisch wird sie jedoch zur Hauptmotivation für den KI-Einsatz werden, sobald Unternehmen in der Lage sind, die neu gewonnenen Erkenntnisse konsequent in effizientere Geschäftsprozesse zu überführen. Der Wechsel von reiner Erkenntnisgewinnung zu tatsächlicher Prozesseffizienz ist damit die nächste Reifestufe, die Unternehmen mit dem KI-Einsatz erreichen werden.

Fazit: So nutzen Unternehmen die transformative Kraft der KI

Die Studie „The Value of AI 2026“ macht deutlich: KI-Investitionen zahlen sich für Unternehmen bereits heute aus und agentische KI wird als disruptive, transformative Kraft wahrgenommen. Der wirtschaftliche Erfolg steht und fällt mit der Fähigkeit, KI-Agenten zentral zu steuern, statt sie unkontrolliert im Unternehmen wachsen zu lassen. Wer heute in Berechtigungsmanagement, Nachvollziehbarkeit und Mitarbeiter-Enablement investiert, schafft die Grundlage dafür, dass aus einzelnen KI-Erfolgen nachhaltige, unternehmensweite Mehrwerte entstehen.