40 % der Agentic-AI-Projekte werden bis 2027 scheitern. So gehören Sie zu den 60 %.

Gartner hat gerade eine ernüchternde Prognose veröffentlicht: Über 40 % der agentischen KI-Projekte werden bis Ende 2027 abgebrochen. Die Gründe? Steigende Kosten, unklarer Geschäftswert und unzureichende Risikokontrollen.

Wenn Sie ein Unternehmensleiter sind, der KI-Agenten evaluiert, ist das kein Grund, langsamer zu werden. Es ist ein Grund, klüger zu werden, wie Sie sie einsetzen.

Die Unternehmen, die es in die erfolgreichen 60 % schaffen, sind nicht die, die am schnellsten vorangeschritten sind. Es sind die, die diszipliniert vorgegangen sind – die richtigen Anwendungsfälle ausgewählt, die richtige Infrastruktur aufgebaut und die richtigen Ergebnisse gemessen haben.

So werden Sie zu einem von ihnen.

Warum 40 % scheitern werden

Die Prognose von Gartner ist kein Pessimismus – es ist Mustererkennung. Nach der Befragung von über 3.400 Unternehmensleitern traten drei Ausfallmodi auf:

1. Steigende Kosten, die niemand eingeplant hat

Die meisten Organisationen unterschätzen, was es braucht, um KI-Agenten von der Pilotphase in die Produktion zu bringen. Die Integration in Altsysteme schafft Kompatibilitätsprobleme und Datensilos. Prozessneugestaltung bläht Zeitpläne auf. Was als schneller Erfolg begann, wird zu einem mehrjährigen Transformationsprojekt.

Das Ergebnis: Projekte kommen ins Stocken, bevor sie die Produktion erreichen, und verbrennen Budgets, ohne Wert zu liefern.

2. Unklarer Geschäftswert

Hier ist eine unbequeme Wahrheit: Die meisten agentischen KI-Projekte weisen keinen signifikanten ROI auf. Aktuelle Modelle sind nicht ausgereift genug, um komplexe Geschäftsziele autonom zu erreichen oder über längere Zeiträume nuancierte Anweisungen zu befolgen.

Wenn die Führung fragt, was der Ertrag ist, und die Antwort vage ist, werden Projekte eingestellt.

3. Unzureichende Risikokontrollen

Unzureichend gesicherte KI-Agenten können auf sensible Kundendaten zugreifen, Entscheidungen im Namen von Mitarbeitern treffen und Maßnahmen über den gesamten Technologie-Stack ohne große Aufsicht durchführen. Ohne starke Identitäts- und Zugriffskontrollen sind Sie nur eine falsch konfigurierte Berechtigung von einer Datenpanne oder Regulierungsfehler entfernt.

Laut der AI-Agenten-Umfrage von PwC variiert das Vertrauen stark je nach Anwendungsfall. Nur 20 % der Führungskräfte vertrauen KI-Agenten bei Finanztransaktionen, und nur 22 % bei autonomen Mitarbeiterinteraktionen. Die Messlatte für geschäftskritische Prozesse ist hoch.

Das Problem des Agenten-Washings

Bevor Sie die Technologie beschuldigen, bedenken Sie, wer sie Ihnen verkauft.

Gartner schätzt, dass nur etwa 130 von Tausenden von Anbietern, die agentische KI-Fähigkeiten behaupten, tatsächlich echte agentische Lösungen liefern. Der Rest betreibt Agenten-Washing, indem bestehende Chatbots, RPA-Tools und KI-Assistenten ohne wesentliche neue Fähigkeiten umbenannt werden.

Das Erkennungsmerkmal? Wenn Ihr Agent nur auf Anfragen reagieren kann, aber nicht in der Lage ist, autonom zu planen, auszuführen und sich über mehrere Schritte hinweg anzupassen, ist es kein Agent. Es ist ein Chatbot mit besserem Marketing.

Das ist wichtig, weil agenten-gewäschte Lösungen den Anschein von Innovation schaffen, während sie Ergebnisse auf Chatbot-Niveau liefern. Wenn diese Ergebnisse enttäuschen, geben Führungskräfte nicht der agentischen KI, sondern dem Anbieter die Schuld, der sie überverkauft hat.

Was die 60 % anders machen werden

Die Unternehmen, die mit agentischer KI erfolgreich sind, teilen fünf Eigenschaften. Keine davon besteht darin, das größte Budget oder das fortschrittlichste Modell zu haben.

1. Sie wählen die richtigen Anwendungsfälle aus

Nicht jeder Prozess benötigt einen Agenten. Die besten Kandidaten weisen bestimmte Merkmale auf:

Komplexe, dynamische Umgebungen: Optimierung der Lieferkette, Reaktion auf Cybersicherheitsbedrohungen, dynamische Kreditgenehmigungen

Mehrstufige, mehragentige Zusammenarbeit: End-to-End-Beschaffungsorchestrierung, abteilungsübergreifende Vorfallreaktion

Hochwertige, seltene Entscheidungen: Bearbeitung von Garantieansprüchen, Koordination der Krankenhausentlassung

Generische Agenten scheitern in hochpräzisen Bereichen wie Buchhaltung und Finanzen, wo nuanciertes Fachwissen erforderlich ist. Die Gewinner wählen Anwendungsfälle aus, in denen die einzigartigen Fähigkeiten der agentischen KI messbaren Geschäftswert schaffen.

2. Sie konzentrieren sich auf die Unternehmensproduktivität, nicht auf individuelle Aufgaben

Hier machen die meisten Organisationen einen Fehler: Sie setzen Agenten ein, um einzelne Mitarbeiter zu unterstützen, anstatt Maßnahmen über Geschäftseinheiten hinweg zu orchestrieren.

Ein Kundenservice-Agent, der Fragen schneller beantwortet, ist schön. Ein System, das autonom zwischen Support, Abrechnung und Erfüllung koordiniert, um Probleme von Anfang bis Ende zu lösen, ist transformativ.

Gartner-Ratschlag: Verwenden Sie KI-Agenten, wenn Entscheidungen erforderlich sind, Automatisierung für Routineabläufe und Assistenten für einfache Abrufe. Die Unterscheidung ist wichtig.

3. Sie bauen Leitplanken, bevor sie skalieren

Die Vertrauenslücke ist real. Laut Workato HBR-Forschung planen 86 % der Organisationen, die Investitionen in agentische KI zu erhöhen, aber nur 6 % vertrauen KI-Agenten, um autonome Kernprozesse von Anfang bis Ende zu handhaben.

Der Unterschied zwischen einem Chatbot-Fehler und einem Agentenfehler? Chatbot-Fehler sind sofort sichtbar. Agentenfehler können durch Geschäftsprozesse kaskadieren, bevor jemand sie bemerkt.

Erfolgreiche Implementierungen umfassen:

• Human-in-the-loop-Kontrollpunkte für Entscheidungen mit hoher Bedeutung

• Umfassende Prüfpfade für jede Agentenaktion

• Klare Eskalationspfade, wenn Agenten auf Grenzfälle stoßen

• Rollenbasierte Zugriffskontrollen, die die Berechtigungen von Agenten einschränken

4. Sie umarmen Composite AI

Reine agentische KI ist nicht immer die Antwort. Die erfolgreichsten Implementierungen kombinieren mehrere Ansätze:

• Maschinelles Lernen für Mustererkennung

• Symbolisches Schließen für erklärbare Entscheidungen

• Traditionelle Automatisierung für Routineabläufe

• Agenten für komplexe, mehrstufige Orchestrierung

Dieser Composite-AI-Ansatz stimmt die richtige Technik auf jeden Teil des Problems ab, anstatt alles durch ein agentisches Paradigma zu erzwingen.

5. Sie messen, was zählt

Viele gescheiterte Projekte werden anhand enger Kostensenkungsmetriken beurteilt, anstatt das zu messen, was Agenten tatsächlich liefern: Langfristige Produktivität, Genauigkeitsverbesserungen und Compliance-Vorteile.

Eine europäische Logistikplattform reduzierte die Antwortzeit des Kundensupports mit agentischer KI von 2 Stunden auf unter 90 Sekunden. Das ist nicht nur eine Kostensenkungsmetrik. Es ist ein Wettbewerbsvorteil.

Erfolgreiche Organisationen verfolgen:

• Zeit bis zur Lösung (nicht nur Kosten pro Ticket)

• Entscheidungsgenauigkeit über die Zeit

• Abschlussraten von Prozessen

• Effizienz der Ausnahmebehandlung

Die Quintessenz

Die Risikokapitalinvestitionen in agentische KI stiegen von Q4 2024 bis Q1 2025 um 265 %. Bis 2028 erwartet Gartner, dass mindestens 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentische KI getroffen werden, im Vergleich zu praktisch keiner im Jahr 2024.

Die Chance ist real. Ebenso das Risiko, zu den 40 % zu gehören, die es nicht schaffen werden.

Der Weg zu den erfolgreichen 60 % besteht nicht darin, schneller zu werden. Es geht darum, klüger vorzugehen: die richtigen Anwendungsfälle auszuwählen, Leitplanken zu bauen, bevor Sie skalieren, und Ergebnisse zu messen, die zählen.

Agentische KI ist keine Technologie, die Sie installieren. Es ist eine Fähigkeit, die Sie aufbauen. Die Unternehmen, die diesen Unterschied verstehen, werden diejenigen sein, die 2028 noch ihre Agenten betreiben.