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 eingestellt. Die Gründe? Steigende Kosten, unklare geschäftliche Relevanz 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, werden nicht die sein, die am schnellsten gehandelt haben. Es werden diejenigen sein, die mit Disziplin gehandelt haben — indem sie die richtigen Anwendungsfälle auswählen, die richtige Infrastruktur aufbauen und die richtigen Ergebnisse messen.

So können Sie dazugehören.

Warum 40 % scheitern werden

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

1. Steigende Kosten, die niemand einkalkulierte

Die meisten Organisationen unterschätzen, was es erfordert, KI-Agenten von Pilotprojekten in die Produktion zu überführen. Die Integration mit Altsystemen schafft Kompatibilitätsprobleme und Datensilos. Prozessneugestaltung verlängert Zeitrahmen. Was als schnelle Lösung begann, wird zu einem mehrjährigen Transformationsprojekt.

Das Ergebnis: Projekte kommen nicht in die Produktion und verbrennen Budgets, ohne Wert zu liefern.

2. Unklare geschäftliche Relevanz

Hier ist eine unbequeme Wahrheit: Die meisten agentischen KI-Angebote bieten keine signifikante Kapitalrendite. Aktuelle Modelle haben nicht die Reife, um autonom komplexe Geschäftsziele zu erreichen oder über Zeit hinweg nuancierte Anweisungen zu befolgen.

Wenn Führungskräfte fragen, was die Rendite ist, und die Antwort schwammig ist, werden Projekte gestrichen.

3. Unzureichende Risikokontrollen

Ungesicherte KI-Agenten können auf sensible Kundendaten zugreifen, Entscheidungen im Namen von Mitarbeitern treffen und Aktionen im gesamten Technologiestapel mit wenig Aufsicht durchführen. Ohne starke Identitäts- und Zugangskontrollen sind Sie nur eine falsch konfigurierte Berechtigung von einem Datenleck oder einem Compliance-Fehler entfernt.

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

Das Agent-Washing-Problem

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

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

Der Hinweis? Wenn Ihr Agent nur auf Anfragen antworten kann, aber nicht in der Lage ist, selbständig zu planen, auszuführen und sich über mehrere Schritte hinweg anzupassen, ist er kein Agent. Es ist ein Chatbot mit besserem Marketing.

Dies ist wichtig, weil agentisch gewaschene Lösungen den Anschein von Innovation erwecken und gleichzeitig Chatbot-Ergebnisse liefern. Wenn diese Ergebnisse enttäuschen, geben Führungskräfte der agentischen KI die Schuld, anstatt dem Anbieter, der sie überverkauft hat.

Was die 60 % anders machen werden

Die Unternehmen, die mit agentischer KI erfolgreich sind, weisen fünf Merkmale auf. Keines von ihnen hängt davon ab, das größte Budget oder das fortschrittlichste Modell zu haben.

1. Sie wählen die richtigen Anwendungsfälle

Nicht jeder Prozess benötigt einen Agenten. Die besten Kandidaten teilen spezifische Merkmale:

Komplexe, dynamische Umgebungen: Lieferkettenoptimierung, Bedrohungsabwehr im Bereich Cybersicherheit, dynamische Kreditbewilligungen

Mehrstufige, agentenübergreifende Zusammenarbeit: End-to-End-Beschaffungskoordination, abteilungsübergreifende Vorfallbewältigung

Wertvolle, seltene Entscheidungen: Bearbeitung von Garantieansprüchen, Koordination bei der Entlassung aus dem Krankenhaus

Generische Agenten versagen in hochpräzisen Bereichen wie Buchhaltung und Finanzen, wo nuanciertes Fachwissen erforderlich ist. Die Gewinner wählen Anwendungsfälle, bei denen die einzigartigen Fähigkeiten von agentischer KI messbaren Geschäftswert schaffen.

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

Hier liegt der Fehler der meisten Organisationen: Sie setzen Agenten ein, um einzelne Mitarbeiter zu unterstützen, anstatt Aktionen über Geschäftsbereiche hinweg zu orchestrieren.

Ein Kundendienstagent, der Fragen schneller beantwortet, ist nett. Ein System, das autonom zwischen Support, Abrechnung und Erfüllung koordiniert, um Probleme Ende-zu-Ende zu lösen, ist transformativ.

Gartners Rat: Verwenden Sie KI-Agenten, wenn Entscheidungen erforderlich sind, Automatisierung für Routineabläufe und Assistenten für einfache Abfragen. Der Unterschied ist wichtig.

3. Sie schaffen 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 darauf, dass KI-Agenten autonom zentrale Geschäftsprozesse Ende-zu-Ende abwickeln.

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

Erfolgreiche Einsätze setzen um:

• Menschliche Checkpoints für Entscheidungen mit hohen Einsätzen

• Umfassende Prüfpfade für jede Aktion eines Agenten

• Eindeutige Eskalationspfade, wenn Agenten auf Grenzfälle stoßen

• Rollenspezifische Zugriffssteuerungen, die die Berechtigungen von Agenten einschränken

4. Sie nutzen zusammengesetzte KI

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

• Maschinelles Lernen zur Mustererkennung

• Symbolisches Schließen für nachvollziehbare Entscheidungen

• Traditionelle Automatisierung für Routineabläufe

• Agenten für komplexe, mehrschrittige Orchestrierung

Dieser zusammengesetzte KI-Ansatz passt die richtige Technik an jeden Teil des Problems an, anstatt alles durch ein agentisches Paradigma zu zwingen.

5. Sie messen, was zählt

Viele fehlgeschlagene Projekte werden auf der Grundlage enger Kosteneinsparungsmetriken bewertet, anstatt zu messen, was Agenten tatsächlich liefern: langfristige Produktivitäts-, Genauigkeits- und Compliance-Vorteile.

Eine europäische Logistikplattform reduzierte die Antwortzeit des Kundensupports von 2 Stunden auf unter 90 Sekunden mithilfe von agentischer KI. Das ist keine Kostensparmetrik. Es ist ein Wettbewerbsvorteil.

Erfolgreiche Organisationen verfolgen:

• Antwortzeiten (nicht nur Kosten pro Ticket)

• Entscheidungsgenauigkeit im Laufe der Zeit

• Abschlussraten von Prozessen

• Effizienz der Ausnahmebehandlung

Fazit

Die Wagniskapitalinvestitionen in agentische KI sind zwischen Q4 2024 und Q1 2025 um 265 % gestiegen. 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 Gelegenheit 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 handeln. Es geht darum, klüger zu handeln: die richtigen Anwendungsfälle auszuwählen, Leitplanken zu schaffen, bevor Sie skalieren, und Ergebnisse zu messen, die wichtig sind.

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 ihre Agenten auch 2028 noch einsetzen.