24.09.2025
4 Min. Lesezeit
Sie benötigen keine weiteren Daten. Sie brauchen Agenten, die wissen, wie man damit umgeht.
In den letzten zehn Jahren wurden Unternehmen dazu gebracht, zu glauben, dass mehr Daten gleichbedeutend mit mehr Wert sind. Datenlager sind aufgebläht. Jeder Workflow, jedes System und jede Kundeninteraktion begann, Protokolle, Exporte und Berichte zu generieren. Aber irgendwo auf dem Weg übertraf das Volumen den Wert.
Die meisten Teams benötigen nicht mehr Daten. Sie brauchen eine Möglichkeit, etwas mit den Daten zu tun, die sie bereits haben.
Die Zahlen erzählen die Geschichte: Bis 2025 wird erwartet, dass die globale Datenerstellung über 180 Zettabytes pro Jahr erreichen wird. Aber IDC berichtet, dass mehr als 75 % der Unternehmensdaten ungenutzt bleiben, gespeichert, isoliert oder vergessen in Dashboards, die niemand öffnet. Das ist kein Transparenzproblem. Es ist ein Ausführungsproblem.
Die meisten Unternehmen haben bereits in die Sammlung und Bereinigung von Daten investiert. Aber selbst mit den richtigen Dashboards und KPIs endet man oft mit einer einzigen Frage: Und jetzt?
Daten werden zu einem Sackgasse, wenn es keinen Mechanismus gibt, um darauf zu reagieren.
Dashboards könnten zeigen, dass die Vertriebspipeline einer Region hinterherhinkt oder dass die Kundenabwanderung zunimmt. Aber sie geben selten eine Antwort darauf, was als Nächstes zu tun ist, wer handeln sollte oder wie es zu beheben ist. Diese letzte Meile, der Weg von Erkenntnis zu Aktion, wird immer noch manuell von Managern, Analysten oder Operationsteams gehandhabt, die bereits stark ausgelastet sind.
Dies ist der stille Engpass in der Unternehmensautomatisierung heute.
Teams sind datenreich und ergebnisarm. Und je mehr Datenvolumen wächst, desto größer wird die Kluft. Organisationen brauchen keine weiteren Dashboards oder Berichte. Sie brauchen eine neue Ausführungsebene, die weiß, wie man Signale liest und in Echtzeit darauf reagiert.
Hier kommen Agenten ins Spiel.
Warum Dashboards es nicht schaffen, Maßnahmen anzutreiben
Dashboards sollten das Datenproblem lösen. Sie versprachen Echtzeit-Transparenz, schnellere Entscheidungsfindung und bessere Abstimmung zwischen Teams. Und eine Zeit lang funktionierten sie.
Aber als das Datenvolumen explodierte, wurden Dashboards nur eine weitere Schicht, die selten die Verbindung zwischen Erkenntnis und Handlung herstellt.
Das durchschnittliche Unternehmen unterhält Dutzende von Dashboards über verschiedene Funktionen hinweg. Vertriebsteams überwachen Pipeline-Stufen. Support-Teams überwachen Ticket-SLAs. Finanzteams überprüfen Erfolgsberichte. Aber trotz all dieser Ansichten stocken die Ergebnisse immer noch. Warum? Weil Dashboards nicht entscheiden. Sie zeigen an.
Selbst wenn die Daten genau sind und die Visualisierungen klar, ist der nächste Schritt immer manuell. Ein Manager sieht einen Rückgang der Konversionen, liest die Zahlen, ruft ein Team zu einem Gespräch zusammen und entscheidet, was zu tun ist. Dieser Prozess kann Tage dauern — oder gar nicht stattfinden.
Hier brechen die meisten Business-Intelligence-Bemühungen zusammen. Dashboards bieten Informationen, keine Ergebnisse. Die Zeit zwischen der Erkennung eines Problems und dessen Lösung ist mit menschlicher Reibung gefüllt: die Ursache interpretieren, sie an das richtige Team weiterleiten, Zustimmung einholen und schließlich die Lösung ausführen.
Und je mehr Dashboards es gibt, desto größer wird die Entscheidungserschöpfung.
Anstatt Abläufe zu straffen, zerstreuen Dashboards oft den Fokus. Die Erkenntnis ist da — begraben unter fünf Tabs und zwölf Filtern.
Führungskräfte haben es bemerkt. Mehr Daten bedeuten keine besseren Entscheidungen. Und mehr Dashboards bedeuten keine bessere Leistung.
Die Zukunft gehört nicht den Teams mit den meisten Dashboards. Sie gehört denen, die auf Signale reagieren können, ohne sie den ganzen Tag anstarren zu müssen.
Deshalb dreht sich der nächste Wechsel in der Unternehmensintelligenz nicht um Visualisierung. Es geht um Ausführung — und Agenten schließen diese Lücke bereits.
Warum mehr Daten nicht die Antwort sind
Wenn die Unternehmensleistung stockt, ist oft der Instinkt, mehr Daten zu sammeln. Neue Felder im CRM hinzufügen. Ein weiteres Dashboard erstellen. Ein weiteres Analysetool abonniert.
Aber das Problem sind nicht die Daten. Es ist, was als Nächstes passiert oder nicht passiert.
Die meisten Daten bleiben ungenutzt
Unternehmen verfügen bereits über große Mengen an operativen, kundenbezogenen und finanziellen Daten. Doch bis zu 80 % der Unternehmensdaten werden nie analysiert oder verwendet [Quelle].
Dies sind dunkle Daten. Es kostet Geld, sie zu speichern, schafft Risiken bei der Verwaltung und bietet keinen echten Mehrwert, da niemand die Zeit hat, sie zu nutzen.
Mehr Daten = Mehr Komplexität
Je mehr Daten Teams generieren, desto schwieriger ist es, sie zu interpretieren. Jeder neue Datenstrom erfordert Integration, Struktur und menschlichen Aufwand, um Sinn daraus zu ziehen. Das führt oft zu:
Übermäßig langen Berichtszyklen
Längeren Reaktionszeiten
Verpassten Chancen, die unter "Rauschen" begraben sind
Anstatt Klarheit zu schaffen, entstehen mehr Fragen. Und die Entscheidungen müssen immer noch von Menschen getroffen werden.
Agenten ändern den Ausgangspunkt
Agentische Automatisierung ändert den Standard vom Motto "erst alles sammeln" zu "auf das reagieren, was jetzt wichtig ist".
Ein selbstlernender Agent benötigt keine perfekten Daten oder zehn Dashboards. Er braucht nur genug Kontext, um:
Das Ziel zu verstehen
Zu erkennen, wenn etwas nicht stimmt
Die richtige Reaktion auszulösen
Aus dem Ergebnis zu lernen und sich anzupassen
Dieser Ansatz verwandelt veraltete Daten in Echtzeitentscheidungen, ohne dass ein Analystenteam sie verfolgen muss.
Wechsel von Sammlung zu Umwandlung
Das eigentliche Ziel ist es nicht, mehr Daten zu erfassen. Es ist, das, was Sie bereits haben, in Ergebnisse umzuwandeln.
Das machen agentische Systeme am besten. Sie warten nicht auf perfekte Eingaben. Sie starten dort, wo Sie sind, und schließen den Kreis zwischen Einsicht und Handlung.
Was Agentische Automatisierung Ändert
Agentische Automatisierung beschleunigt nicht nur bestehende Abläufe. Sie verändert die grundlegenden Mechaniken, wie Entscheidungen getroffen werden, wer sie trifft und wie schnell sie in Aktionen umgesetzt werden.
Das ändert sich, wenn Sie von statischer Automatisierung zu Agenten übergehen, die Schlussfolgerungen ziehen, sich anpassen und handeln.
1. Von Berichterstattung zur Lösung
Traditionelle Tools zeigen Ihnen, was passiert. Agentische Systeme lösen es.
Alte Methode: Verkaufspipeline schwächt sich ab → Manager liest Dashboard → Team hält Synchronisation → Aufgaben werden zugewiesen
Neue Methode: Agent erkennt festgefahrene Deals → analysiert Muster → priorisiert Nachverfolgungen neu oder löst interne Weiterleitung aus — alles automatisch
Die Erkenntnis wird nicht nur offengelegt. Es wird darauf gehandelt.
2. Von Scripting zu Schlussfolgerung
Statische Automatisierung führt ein Skript aus. Wenn sich die Bedingungen ändern, bricht es.
Agenten arbeiten anders. Sie:
Interpretieren Kontext
Entscheiden basierend auf Ergebnissen
Erholen sich von Fehlern oder Unklarheiten ohne menschliche Rettung
Dies macht sie widerstandsfähig gegen die Komplexität, die die meisten heutigen Arbeitsabläufe stört.
3. Von Trigger-basiert zu Ziel-basiert
Die meisten Automatisierungswerkzeuge agieren wie digitale Dominosteine. Eine Aktion löst die nächste aus, unabhängig vom größeren Bild.
Agentische Automatisierung ist zielorientiert. Der Agent versteht, was das Endziel ist, einen Kunden einzubinden, ein Angebot zu erstellen, ein Supportproblem zu lösen, und findet den besten Weg, um dorthin zu gelangen.
Wenn ein Schritt fehlschlägt oder sich Bedingungen ändern, passt er sich an. Er benötigt kein neues Drehbuch.
4. Von Analytik zu Ausführung
Dashboards erfordern Interpretation. Berichte erfordern Überprüfungen. Selbst prädiktive Modelle erfordern, dass jemand auf sie reagiert.
Agentische Systeme tun etwas mit dem Signal:
Follow-ups generieren
Probleme eskalieren
Interne Arbeitsabläufe auslösen
Systeme über CRM, ERP oder Support-Tools hinweg aktualisieren
5. Von fragilen Arbeitsabläufen zu selbstheilenden Schleifen
Die meisten Automatisierungen sind zerbrechlich. Ein upstream-Änderung kann die downstream-Logik brechen.
Agenten nutzen strukturierte Speicher und Feedback-Schleifen. Sie können:
Von dem lernen, was funktioniert hat oder fehlgeschlagen ist
Ihr Verhalten im Laufe der Zeit anpassen
Ihre Schritte für höhere Genauigkeit bei jedem Lauf optimieren
Anstatt ständige Wartung zu erfordern, verbessern sie sich durch Nutzung.
Kurz gesagt: Agentische Automatisierung ist nicht nur effizienter, sie ist intelligenter. Sie ermöglicht es Unternehmen, von der Verwaltung von Prozessen zur Zuweisung von Ergebnissen überzugehen. Und sie gibt Teams Zeit zurück, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.
Wie Das in der Wirklichen Welt Erscheint
Agentische Automatisierung ist nicht theoretisch. Sie gestaltet bereits um, wie Arbeit in Verkauf, Betrieb und Kundenservice erledigt wird, nicht durch Dashboards, sondern durch Handlungen.
Unten sind realweltliche Muster, die zeigen, was passiert, wenn Unternehmen aufhören zusätzliche Daten zu sammeln und anfangen Agenten zu nutzen, die wissen, was damit zu tun ist.
Verkauf: Von Lückenprognose zu Pipeline-Interventionen
Die meisten Verkaufsleiter überprüfen Prognosen wöchentlich. Wenn eine Region hinterherhinkt, untersuchen sie, richten Ressourcen neu aus und hoffen auf eine Kurskorrektur.
Mit agentischer Automatisierung:
Ein Verkaufsagent überwacht die Pipeline-Aktivität in Echtzeit
Er erkennt schleppende Konversionen in einem bestimmten Gebiet
Er priorisiert Nachverfolgungen neu, benachrichtigt Manager oder leitet hochintensive Leads an leistungsstärkste Vertreter weiter
Er lernt, welche Interventionen die Abschlussraten im Laufe der Zeit verbessern
Ergebnis: Anstatt Pipeline-Probleme im Nachhinein zu erkennen, verhindern Agenten, dass sie sich summieren.
Betrieb: Von verzögerter Sichtbarkeit zu dynamischer Anpassung
In der Logistik tauchen Daten oft zu spät auf, nachdem Sendungen verspätet sind oder Bestände knapp sind.
Mit Agenten:
Lieferketten-Agenten verfolgen Bestellungen, Sendungen und externe Risiken (wie Wetterstörungen)
Wenn eine Anomalie erkannt wird, initiiert der Agent automatisch Umleitungen oder benachrichtigt die Beschaffung
Er passt Prognosen und Lagerbestände an, um Engpässe oder Verzögerungen zu vermeiden
Ergebnis: Weniger Feuerübungen, geschmeidigere Erfüllung und proaktive Abläufe ohne menschliche Hektik.
Kundendienst: Von Abwanderungsvorhersagen zu Maßnahmen zur Kundenbindung
Kundenteams bemerken oft Abwanderung, nachdem sie passiert ist, geringe Teilnahme, negatives Feedback und keine Zeit zum Eingreifen.
Mit agentischen Arbeitsabläufen:
Ein Support-Agent erkennt Abwanderungssignale: hohes Ticketvolumen, sinkende Produktnutzung oder Beschwerden über Rechnungen
Er öffnet eine Prioritätsflagge, sendet einen personalisierten Check-In und löst CS-Outreach aus
Er eskaliert hochrisikobehaftete Konten, bevor Erneuerungszeiten eintreten
Ergebnis: Maßnahmen zur Kundenbindung erfolgen automatisch, bevor Umsatz verloren geht.
Was Verkaufs-, Betriebs- und Strategieteams gewinnen, wenn der Kreis geschlossen wird
Agentische Automatisierung ist nicht nur ein technisches Upgrade. Es ist ein Wandel, wie Kernteams im gesamten Unternehmen operieren. Durch das Schließen der Lücke zwischen Signal und Ausführung erschließen Agenten messbare Vorteile in Bereichen wie Umsatz, Effizienz und Entscheidungsqualität, von denen jedes Team profitieren kann.
Fazit: Der Wandel von Dashboards zu Entscheidungen
Seit Jahren investieren Unternehmen Ressourcen in den Aufbau von Datenpipelines, Dashboards und Berichten. Das Ziel war klar: datengetrieben sein.
Aber irgendwo auf dem Weg begann die Datenmenge, die Entscheidungsfindung zu überwältigen.
Heute brauchen Unternehmen nicht mehr Berichte. Sie brauchen keine weiteren Werkzeuge, die ihnen zeigen, was kaputt ist. Sie brauchen Systeme, die Probleme erkennen, den Kontext verstehen und konsequent und intelligent handeln können. Das ermöglicht die agentische Automatisierung. Nicht bessere Diagramme, sondern bessere Ergebnisse. Nicht mehr Metriken, sondern mehr Bewegung.
Indem sie vom Sammeln zur Umwandlung, von Dashboards zur Ausführung wechseln, gewinnen Unternehmen das, was sie immer von ihren Daten wollten: Klarheit, Schnelligkeit und Ergebnisse.
Der eigentliche Vorteil besteht nicht darin, mehr Daten zu haben. Es geht darum, zu wissen, was man mit den vorhandenen Daten tun soll, und die Systeme in Stellung zu haben, um es umsetzen zu können.
