70 % des Erfolgs von KI-Agenten ist organisatorisch, nicht technisch. Hier sind die häufigsten Fehler, die Unternehmen machen.

Unternehmen gaben 2,52 Billionen Dollar für KI im Jahr 2026 aus. Ein Anstieg von 44 % gegenüber dem Vorjahr. Die Modelle sind besser als je zuvor. Die Werkzeuge sind zugänglicher. Die Infrastruktur ist ausgereift.

Und dennoch prognostiziert Forrester, dass Unternehmen 25 % der geplanten KI-Ausgaben auf 2027 verschieben werden, weil sie keinen ROI demonstrieren können. Nur 1 von 10 KI-Agenten-Pilotprojekten gelangt in die Produktion. 73 % der CIOs bereuen eine wichtige KI-Lieferantenentscheidung, die in den letzten 18 Monaten getroffen wurde.

Die Technologie ist nicht das Problem. Die jüngste Forschung von BCG bringt es auf den Punkt: 10 % des KI-Erfolgs stammen von Modellen, 20 % von Daten und technischer Infrastruktur und 70 % von Organisationsdesign, Arbeitsabläufen und kultureller Akzeptanz.

Siebzig Prozent. Das bedeutet, dass die Mehrheit jedes gescheiterten KI-Projekts nichts mit der KI selbst zu tun hatte. Es ging um die Organisation, die versuchte, sie zu integrieren.

Das 10/20/70-Framework: Wo KI tatsächlich erfolgreich ist und scheitert

Der Bericht „Reinvention of the CHRO“ von BCG, veröffentlicht im Februar 2026, stellte ein Framework vor, das jeder Unternehmensleiter verinnerlichen muss.

10 % sind das Modell. Welches große Sprachmodell Sie verwenden, wie es feinabgestimmt wird, welche Fähigkeiten es hat. Hier liegt der größte Teil der Aufmerksamkeit der Unternehmen. Es ist der am wenigsten einflussreiche Faktor.

20 % sind die Daten und die technische Infrastruktur. Datenqualität, Systemintegration, API-Architektur, Rechenressourcen. Wichtig, aber lösbar mit der richtigen Ingenieursinvestition.

70 % sind organisatorisch. Neugestaltung der Rollen. Umstrukturierung der Arbeitsabläufe. Veränderungsmanagement. Kulturelle Akzeptanz. Schulung und Weiterbildung. Leistungskennzahlen. Karrieremöglichkeiten. Hier leben oder sterben KI-Projekte und hier investieren die meisten Unternehmen am wenigsten.

Die Implikation ist unangenehm, aber klar: Wenn Ihre KI-Strategie hauptsächlich eine Technologie-Beschaffungsübung ist, optimieren Sie die 10 %, während Sie die 70 % ignorieren. Und die Daten zeigen, was als nächstes passiert: gestoppte Pilotprojekte, enttäuschender ROI und schließlich Budgetkürzungen.

Wie die 70 % tatsächlich aussehen

Organisatorische Bereitschaft für KI-Agenten ist nicht abstrakt. Es handelt sich um eine Reihe konkreter Entscheidungen darüber, wie Arbeit strukturiert wird, wie sich Rollen entwickeln und wie Erfolg gemessen wird.

Rollen ändern sich von Ausführung zu Anleitung

Wenn KI-Agenten die Ausführung übernehmen, verschieben sich menschliche Rollen von der Ausführung zur Anleitung und Überprüfung. Ein Personalvermittler hört auf, Lebensläufe zu prüfen, und beginnt, von Agenten erstellte Shortlists zu bewerten. Ein Finanzanalyst hört auf, Tabellenkalkulationen zu erstellen, und beginnt, von Agenten generierte Analysen zu interpretieren. Ein Kundenservicemitarbeiter beantwortet keine Routinefragen mehr, sondern löst komplexe Eskalationen.

Dies ist keine geringfügige Anpassung. Es erfordert das Umschreiben von Stellenbeschreibungen, das Neubauen von Schulungsprogrammen und die Neudefinition dessen, was "gute Leistung" in jeder betroffenen Rolle bedeutet. Unternehmen, die dies als Change-Management-Projekt behandeln, haben Erfolg. Unternehmen, die KI-Agenten in bestehende Rollstruktur en einführen, ohne die Erwartungen anzupassen, schaffen Verwirrung, Widerstand und Abwanderung.

Arbeitsabläufe müssen neu gestaltet, nicht automatisiert werden

Der häufigste Fehler ist, KI-Agenten zu verwenden, um bestehende Arbeitsabläufe zu automatisieren, ohne sie neu zu gestalten. Die Automatisierung eines schlechten Prozesses führt nur zu schnelleren schlechten Ergebnissen.

Die Unternehmen, die echte Ergebnisse sehen, gestalten ihre Arbeitsabläufe neu um das, was Agenten tun können. Anstatt "Agent erledigt Schritt 3 des bestehenden 10-Schritte-Prozesses", lautet es "Agent erledigt die Schritte 1-7 autonom, Mensch erledigt die Schritte 8-10". Das ist ein grundlegend anderer Arbeitsablauf, und es erfordert das völlige Umdenken von Übergabepunkten, Qualitätskontrollen und Eskalationskriterien.

Metriken müssen sich weiterentwickeln

Wenn Sie ein KI-gestütztes Team mit Pre-KI-Metriken messen, erhalten Sie irreführende Ergebnisse. Ein Support-Team, das 50 % weniger Tickets bearbeitet, ist nicht unterdurchschnittlich, wenn der Agent die anderen 50 % autonom löst und die verbleibenden Tickets dreimal komplexer sind.

Die Unternehmen, die mit KI-Agenten erfolgreich sind, schaffen neue Metriken: Agent-Auflösungsrate, Häufigkeit menschlicher Eingriffe, Zeit bis zur Eskalation, Agentengenauigkeit nach Aufgabentyp. Diese Metriken widerspiegeln die Realität der menschlichen-KI-Zusammenarbeit, anstatt so zu tun, als ob das alte Betriebsmodell noch gilt.

Diese Woche: Der Wandel des Betriebsmodells findet statt

Der theoretische Rahmen von BCG wird durch echte organisatorische Veränderungen, die derzeit stattfinden, validiert.

Accenture: Beförderungen erfordern jetzt KI-Nutzung

Accenture gab diese Woche bekannt, dass Beförderungen in Führungspositionen die "regelmäßige Nutzung" von KI-Tools erfordern. Wöchentliche Anmeldungen bei zwei eigenen KI-Plattformen, einschließlich AI Refinery (entwickelt mit Nvidia) und SynOps, werden verfolgt. Das Unternehmen hat bereits 550.000 Mitarbeiter in generativer KI umgeschult.

Dies ist eine Veränderung des Betriebsmodells, keine Technologieeinführung. Accenture stellt nicht nur KI-Tools zur Verfügung. Sie strukturieren Anreize um, sodass der berufliche Aufstieg von der Integration von KI abhängt. Das ist die 70 % in Aktion: Verändern, wie Menschen sich verhalten, wie sie bewertet werden und welche Fähigkeiten für den Aufstieg wichtig sind.

OpenAIs Frontier Alliance: Die Lücke in der Bereitstellung explizit gemacht

Als OpenAI am 23. Februar mit McKinsey, BCG, Accenture und Capgemini zusammenarbeitete, um seine Frontier-Agentenplattform in Unternehmen einzuführen, war die Struktur des Deals aufschlussreich.

McKinsey und BCG übernehmen Strategie, Betriebsmodellgestaltung und Change-Management. Accenture und Capgemini kümmern sich um technische Implementierung und lebenslangen Support. Die Tatsache, dass das weltweit führende KI-Labor die Hälfte des Bündnisses organisatorischen Veränderungen und nicht der Technologie widmete, ist eine direkte Anerkennung dafür, dass das Problem mit den 70 % real ist.

OpenAI hätte bessere Bereitstellungstools entwickeln können. Stattdessen haben sie die weltweit größten Change-Management-Unternehmen engagiert. Das zeigt, wo das eigentliche Nadelöhr sitzt.

Deloittes „Great Rebuild“: Der strukturelle Wandel

Deloittes Tech Trends 2026-Bericht beschreibt, was sie als „The Great Rebuild“ bezeichnen, wo KI-technologische Organisationen umstrukturiert werden, um schlanker, schneller und mit KI in jeder Schicht durchzogen zu sein. Die Technologieabteilung entwickelt sich von der Dienstleistungserbringung zur strategischen Führung. Modulbasierte, API-first, Self-Service-Plattformen ersetzen monolithische Systeme.

Ihre Schlussfolgerung: "Jede untersuchte Organisation entdeckt dieselbe Wahrheit. Was sie hierhergebracht hat, bringt sie nicht dorthin."

Das sind die 70 % in einem einzigen Satz. Die Organisationsstrukturen, Prozesse und Betriebsmodelle, die das heutige Unternehmen aufgebaut haben, sind nicht die, die das KI-gestützte Unternehmen betreiben werden. Sie neu aufzubauen ist die Hauptaufgabe.

Wo CIOs den Druck spüren

Die organisatorische Herausforderung erzeugt messbaren Druck auf die Unternehmensführung.

Eine Dataiku/Harris Poll-Umfrage unter 600 CIOs, die im Februar veröffentlicht wurde, ergab, dass 85 % sagen, dass ihre Vergütung jetzt direkt an messbare KI-Ergebnisse gebunden ist. Wenn persönliche Anreize mit der KI-Umsetzung übereinstimmen, wird das Problem der organisatorischen Bereitschaft persönlich.

Die gleiche Umfrage ergab, dass 73 % eine große Entscheidung für einen KI-Anbieter oder eine Plattform, die in den letzten 18 Monaten getroffen wurde, bereuen. Der Grund für das Bedauern liegt nicht in der gewählten Technologie. Es liegt daran, dass der organisatorische Aufwand, der erforderlich ist, um diese Technologie produktiv zu machen, unterschätzt wurde.

Und 71 % glauben, dass ihr KI-Budget gekürzt oder eingefroren wird, wenn die ROI-Ziele bis Mitte 2026 nicht erreicht werden. Das schafft einen plötzlich ablaufenden Zeitrahmen: Entweder die organisatorische Bereitschaft und Produktionsergebnisse innerhalb von Monaten demonstrieren oder die Finanzierung für die Fortsetzung verlieren.

Fünf Maßnahmen, um die 70 % anzugehen

Die Unternehmen, die diese Herausforderung erfolgreich meistern, teilen ein Muster. Sie investieren so gezielt in organisatorische Veränderungen wie in Technologie.

1. Ernennen Sie einen Verantwortlichen für das KI-Betriebsmodell

Jemand in der Organisation muss den Wandel des Betriebsmodells übernehmen, nicht die Technologiewahl. Das ist nicht die Aufgabe des CTO (sie besitzen die 20 %). Es ist eine funktionsübergreifende Rolle, die zwischen HR, Betrieb und Technologie koordiniert, um neu zu gestalten, wie Arbeit erledigt wird.

BCGs Forschung definiert den CHRO als den aufkommenden Besitzer dieser Agenda und beschreibt sie als „Architekten einer hybriden Belegschaft“, die Menschen mit KI-Agenten integrieren. Ob es der CHRO oder ein anderer Führungskraft ist, die Rolle benötigt eine explizite Autorität über Workflow-Neugestaltung, Rollenevolution und Akzeptanzmetriken.

2. Rollen neu gestalten, bevor Agenten eingesetzt werden

Nicht KI-Agenten einsetzen und dann herausfinden, wie sich Rollen ändern. Definieren Sie das Zielbetriebsmodell zuerst. Was macht der Mensch? Was macht der Agent? Wo sind die Übergabepunkte? Welche neuen Fähigkeiten benötigt der Mensch? Beantworten Sie diese Fragen, bevor der Agent live geht.

3. Neue Leistungskennzahlen schaffen

Erstellen Sie Kennzahlen, die das KI-gestützte Betriebsmodell widerspiegeln. Agenten-Auflösungsrate. Häufigkeit menschlicher Eingriffe. Eskalationsqualität. Zeit bis zur Produktion neuer Agentenfunktionen. Diese Kennzahlen geben der Führung Sichtbarkeit darüber, ob die organisatorische Veränderung funktioniert, nicht nur ob die Technologie läuft.

4. In Upskilling investieren, nicht nur in Reskilling

Es gibt einen Unterschied zwischen dem Erlernen eines neuen Tools (Reskilling) und dem Erlernen, auf eine grundlegend andere Weise zu arbeiten (Upskilling). Der Einsatz von KI-Agenten erfordert Upskilling: Menschen lehren, Agenten zu steuern, Agentenausgaben zu bewerten, Agentenarbeitsabläufe zu gestalten und Urteilsentscheidungen zu treffen, die Agenten nicht treffen können.

Accentures 550.000-Personen-Reskilling-Programm ist ein Anfang. Aber das Verfolgen von wöchentlichen Anmeldungen ist eine Reskilling-Metrik. Die Upskilling-Metrik ist, ob diese Personen AI-Agenten-Workflows eigenständig entwickeln, lenken und verbessern können.

5. Plattformen wählen, die organisatorische Reibungen reduzieren

Die Technologie, die Sie wählen, bestimmt, wie viel organisatorische Veränderung erforderlich ist. Eine Plattform, die eine umfangreiche kundenspezifische Entwicklung erfordert, erfordert mehr organisationale Investitionen als eine, die vorgefertigte Agentenfunktionen mit unternehmensweiter Governance bietet.

Die Unternehmen, die am schnellsten in die Produktion einsteigen, sind diejenigen, die Plattformen gewählt haben, die die technische Belastung minimieren (die 20 %), sodass sie Ressourcen auf die organisatorische Transformation (die 70 %) konzentrieren können.

Die eigentliche KI-Strategie ist eine Betriebsmodellstrategie

Die Unternehmen, die die nächste Ära der KI-Einführung definieren werden, sind nicht diejenigen mit den fortschrittlichsten Modellen oder den größten KI-Budgets. Es sind diejenigen, die ihre Organisationsweise neu gestalten.

Das 10/20/70 Framework macht die Priorität klar. Verbringen Sie 10 % Ihrer strategischen Aufmerksamkeit mit der Modellauswahl. Verbringen Sie 20 % mit Daten und Infrastruktur. Verbringen Sie 70 % mit Organisationsdesign: neue Rollen, neue Arbeitsabläufe, neue Messgrößen, neue Anreize, neue Karrierewege.

Jeder Unternehmensleiter, der fragt "Welche KI sollen wir kaufen?", stellt die falsche Frage. Die Frage lautet: "Wie muss sich unsere Organisation ändern, um jede KI produktiv zu machen?"

Die Technologie ist bereit. Die Organisationen sind es meist nicht. Diese Lücke zu schließen, ist die entscheidende Herausforderung von 2026, und die Unternehmen, die sie zuerst schließen, werden zusammengesetzte Vorteile haben, die nur schwer einzuholen sind.