Digitalisierung
Januar 20, 2026
Drei von vier Unternehmen sehen eine Kluft zwischen ihren KI-Agenten-Visionen und der harten Wirklichkeit. Nur jeder zehnte Use Case erreicht überhaupt die Produktionsreife. Camundas neue Studie zeigt: Die Automatisierungs-Revolution frisst gerade ihre eigenen Kinder. Insbesondere die Herausforderungen rund um Agentic AI werfen Fragen auf.
Mal ehrlich: Wer hätte gedacht, dass ausgerechnet die erfolgreichsten Automatisierungsprojekte zum Stolperstein für KI-Agenten werden? Camundas „2026 State of Agentic Orchestration and Automation Report“ legt den Finger in eine Wunde, über die in Vorstandsetagen ungern gesprochen wird. 1.150 IT-Entscheider aus Deutschland, USA, UK und Frankreich haben Klartext geredet. Das Ergebnis? Ernüchternd.
Die Diskussion um Agentic AI ist nicht nur akademisch, sondern hat auch praktische Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung in Unternehmen.
Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache. 71 Prozent der befragten Unternehmen setzen KI-Agenten ein – klingt erst mal beeindruckend. Doch dann kommt der Hammer: Gerade mal 11 Prozent dieser Use Cases haben im vergangenen Jahr die Produktionsreife erreicht. Elf Prozent! Das ist in etwa so, als würde man zehn Projekte starten und neun davon versanden im Piloten-Sumpf.
Was hält Firmen zurück? Die Antwort liegt nicht in der Technologie. Die funktioniert. Sondern im Vertrauen – oder besser gesagt: im Mangel daran.
84 Prozent der Befragten fürchten geschäftliche Risiken, wenn der IT die Kontrollmechanismen fehlen. Stellen Sie sich das vor: Vier von fünf Entscheidern trauen ihren eigenen KI-Systemen nicht über den Weg. Kein Wunder, dass 80 Prozent besorgt sind über mangelnde Transparenz bei der KI-Nutzung. Und 66 Prozent? Die liegen nachts wach wegen Compliance-Bedenken.
Kurt Petersen, Senior Vice President Customer Success bei Camunda, bringt es auf den Punkt: „Das Nutzenversprechen von KI-Agenten ist unbestritten, aber für die Akzeptanz bleibt Vertrauen die größte Hürde.“ Stimmt. Aber da steckt noch mehr dahinter.
Hier wird’s spannend. 80 Prozent der eingesetzten KI-Agenten sind derzeit – festhalten – Chatbots oder Assistenten. Die erstellen Zusammenfassungen. Beantworten Fragen. Aber geschäftskritische Fälle bearbeiten? Fehlanzeige.
Kennen Sie das? Unternehmen investieren Millionen in KI-Infrastruktur, trainieren Modelle, schulen Teams – und am Ende sitzt der hochgezüchtete Agent am Empfang und beantwortet FAQs. Das ist, als würde man einen Formel-1-Wagen kaufen, um damit zum Bäcker zu fahren.
Noch schlimmer: 48 Prozent der Agenten operieren in Silos. Sie sind nicht in End-to-End-Prozesse eingebunden. Isolierte Insellösungen statt orchestrierter Workflows. Das Team von digital-magazin.de hat in den letzten Monaten dutzende Unternehmen begleitet – dieses Muster zieht sich durch alle Branchen.
Paradox ist das richtige Wort. Denn eigentlich läuft die Prozessautomatisierung besser denn je. 95 Prozent der Unternehmen verzeichneten im vergangenen Jahr stärkeres Geschäftswachstum durch Automatisierung – ein Jahr zuvor waren es nur 87 Prozent. Die Budgets explodieren: Durchschnittlich 20 Prozent mehr in den nächsten zwei Jahren. 79 Prozent planen höhere Ausgaben.
Aktuell sind 48 Prozent der Geschäftsprozesse automatisiert. Die Zielmarke? 64 Prozent. Das klingt ambitioniert. Ist es auch. Aber gleichzeitig wächst die Komplexität schneller als die Fähigkeit, damit umzugehen.
Ein Faktor wird massiv unterschätzt: die wachsende Zahl der Prozessendpunkte. 76 Prozent der Organisationen melden, dass Volumen und Vielfalt der Endpunkte exponentiell zunehmen. Im Durchschnitt managen Unternehmen bereits 50 Endpunkte in ihren Geschäftsprozessen – Tendenz steigend, plus 14 Prozent jährlich.
Was sind Endpunkte? Menschen (Schadensachbearbeiter, Kreditsachbearbeiter), Systeme (CRM, ERP, LLMs), Geräte (Roboter, IoT-Sensoren). Je mehr davon, desto komplexer die Orchestrierung. Und desto schwieriger, KI-Agenten sinnvoll zu integrieren.
85 Prozent sagen klipp und klar: Wir brauchen bessere Tools, um die Überschneidungen unserer Prozesse zu verwalten. Das ist die Crux. Die Infrastruktur für klassische Automatisierung steht. Aber für agentenbasierte Orchestrierung? Fehlt sie.
Agentenbasierte Orchestrierung – klingt sperrig, ist aber der Gamechanger. Das Konzept verbindet deterministische und dynamische Orchestrierung. Deterministische Prozessmodelle definieren klare Leitplanken: Wo dürfen Agenten handeln? Welche Entscheidungen brauchen menschliche Genehmigung? Was passiert bei niedrigen Zuverlässigkeitsbewertungen?
88 Prozent der Befragten sind überzeugt: KI muss über Geschäftsprozesse hinweg orchestriert werden, um maximalen Nutzen zu ziehen. 90 Prozent meinen, KI müsse wie jeder andere Endpunkt innerhalb automatisierter Prozesse orchestriert werden, um Compliance zu gewährleisten.
Aber – und hier kommt der Haken – 85 Prozent haben noch nicht den nötigen Reifegrad ihrer Prozesse erreicht, um Agentic Orchestration zu implementieren. Das ist die eigentliche Herausforderung. Nicht die Technologie. Sondern die organisatorische Reife.
Hand aufs Herz: Diese Befürchtung ist nicht aus der Luft gegriffen. Die Hälfte der Entscheider fürchtet, dass unkontrollierte KI-Agenten Probleme bei schlecht implementierten Prozessen noch verschärfen. Und wissen Sie was? Sie haben recht.
Ein schlecht orchestrierter Agent in einem fehlerhaften Prozess ist wie ein Turbolader an einem kaputten Motor. Er macht alles nur schneller kaputt. Deshalb die Vorsicht. Deshalb die langsame Skalierung. Deshalb die Beschränkung auf risikoarme Aufgaben.
Die Lösung? Petersen formuliert es so: „Deterministische Orchestrierung hat schon immer klare Leitplanken etabliert. Dynamische Orchestrierung ermöglicht logisches Denken in End-to-End-Prozessen über KI-Agenten, Menschen und Systeme hinweg. Werden beide kombiniert, können Unternehmen eine Basis schaffen, mit der sie KI-Agenten vertrauen.“
Genug analysiert. Was können Unternehmen tun?
Erstens: Prozessreife vor Agentenreihe. Bevor Sie den zehnten Agenten deployen, bringen Sie erst mal Ihre Prozesse in Ordnung. Process Mining hilft, Automatisierungspotenziale zu identifizieren und Verschwendung zu vermeiden. Camundas Report zeigt: Ohne ausgereifte Prozesse bleibt Agentic Orchestration ein frommer Wunsch.
Zweitens: Governance einbauen, nicht aufsetzen. 72 Prozent setzen auf vertrauenswürdige Technologieanbieter. 60 Prozent beschränken Agentenzugriff auf sensible Daten ohne menschliche Aufsicht. Das ist der richtige Ansatz. Governance muss von Anfang an Teil der Architektur sein.
Drittens: Aus Silos ausbrechen. Ihre Agenten müssen End-to-End denken lernen. 48 Prozent operieren derzeit isoliert – das ist verschenktes Potenzial. McKinseys State of AI Report bestätigt: Die größten Gewinne entstehen durch abteilungsübergreifende Orchestrierung.
Viertens: Transparenz schaffen. 80 Prozent sorgen sich um mangelnde Transparenz bei der KI-Nutzung. Audit Trails für jeden Agentenschritt. Nachvollziehbare Entscheidungswege. Klare Verantwortlichkeiten. Das schafft Vertrauen – intern wie extern.
Fünftens: Klein starten, groß denken. Die KPMG AI Pulse Survey zeigt: 59 Prozent erwarten ROI innerhalb von 12 Monaten. Realistisch. Aber nur, wenn Sie mit überschaubaren, messbaren Use Cases beginnen und dann systematisch skalieren.
Spannend wird die Budgetfrage. Die Hyperscaler investieren 2026 geschätzt 527 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur. Im Enterprise-Bereich planen Führungskräfte durchschnittlich 124 Millionen Dollar für KI-Deployments ein – selbst bei einer Rezession würden 67 Prozent das Budget halten.
Aber: Forrester prognostiziert, dass Unternehmen 25 Prozent der geplanten AI-Ausgaben ins Jahr 2027 verschieben werden. Warum? Weil die Wertrealisierung ausbleibt. Nur 15 Prozent der AI-Entscheider berichten von einem EBITDA-Lift in den letzten zwölf Monaten. Das ist ernüchternd.
Die Botschaft: Nicht mehr Budget, sondern bessere Orchestrierung bringt den Durchbruch. G2s Enterprise AI Agents Report dokumentiert: 57 Prozent der Unternehmen haben bereits Agenten in Produktion – aber die meisten kratzen gerade mal an der Oberfläche dessen, was möglich wäre.
Die Camunda-Studie zeichnet ein realistisches Bild. Keine Schwarzmalerei. Aber auch keine rosarote Brille. Agentic AI hat enormes Potenzial – das bestreitet niemand. Die Frage ist nicht ob, sondern wie Unternehmen den Sprung von Pilotprojekten zur Produktionsreife schaffen.
Die größte Erkenntnis? Einzelne Agenten sind nicht der Schlüssel. Orchestrierung ist es. Wer KI-Agenten als isolierte Tools behandelt, verschenkt 90 Prozent des Werts. Wer sie als integrierte Endpunkte in durchgängigen Geschäftsprozessen orchestriert, erschließt ein Vielfaches an Produktivität.
81 Prozent halten ein vollständig autonomes Unternehmen ohne agentenbasierte Orchestrierung für unerreichbar. Sie haben recht. Aber der Weg dorthin führt nicht über mehr Agenten. Sondern über bessere Prozesse, klarere Governance und mutigere Orchestrierung.
Vielleicht ist das die unbequeme Wahrheit, die wir akzeptieren müssen: Die KI-Revolution wird nicht von den Agenten getrieben. Sondern von den Unternehmen, die verstehen, wie man sie orchestriert.
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig Ziele interpretieren, Entscheidungen treffen, über Schritte reflektieren und mit Menschen, Systemen sowie Geräten interagieren. Im Gegensatz zu passiven KI-Tools handeln Agenten proaktiv und passen ihr Verhalten dynamisch an Kontexte an.
Die Haupthindernisse sind mangelndes Vertrauen (84 Prozent fürchten geschäftliche Risiken), fehlende Transparenz (80 Prozent), Compliance-Bedenken (66 Prozent) und vor allem: unausgereifte Prozesse. 85 Prozent der Unternehmen haben schlicht noch nicht den nötigen Reifegrad erreicht.
Agentic Orchestration kombiniert deterministische Prozessmodelle (klare Regeln, Leitplanken, Audit Trails) mit dynamischer KI-Logik (Reasoning, Echtzeit-Anpassung). Agenten werden nicht isoliert eingesetzt, sondern als orchestrierte Endpunkte in End-to-End-Prozessen integriert.
Absolut – wenn die Voraussetzungen stimmen. 95 Prozent der Unternehmen mit Prozessautomatisierung verzeichnen Geschäftswachstum. Der Fehler liegt nicht in der Technologie, sondern in der Implementierung. Wer systematisch vorgeht – Prozessreife aufbauen, Governance integrieren, orchestriert skalieren – kann schnell ROI realisieren.
G2 berichtet, dass über 25 Prozent der Unternehmen innerhalb von drei Monaten messbaren Impact sehen. Der Median liegt bei sechs Monaten – deutlich schneller als bei früheren Enterprise-Software-Wellen. Voraussetzung: fokussierte Use Cases mit klarem Business Value.
