Wie KI Agenten Ihr Unternehmen übernehmen

Ich bin seit über einem Monat hier in San Francisco – mitten im Epizentrum der KI-Revolution. Ich habe den Eindruck, mich in einer riesigen Bubble zu befinden: Jeder arbeitet am nächsten großen Ding. Hier wird nach dem 996-Prinzip gearbeitet – von 9 Uhr morgens bis 21 Uhr abends, sechs Tage die Woche. Gleichzeitig ist unfassbar viel Geld im Umlauf. KI wird mit Investitionskapital aufgepumpt, niemand will das Raketen­schiff verpassen. Das Ergebnisis eine unglaubliche Energiedichte, eine extrem hohe Anzahl an super smarten Leute, die alle das nächste große Ding bauen wollen. Was das sein kann, wie es unsere Gesellschaft und unsere Unternehmen verändert, vor allem auf was Führungskräfte nun aufpassen müssen, darumg geht es in diesem Beitrag.

Downtown SF, Ocotber 2025

agentic organisation - wenn ki agenten ihr unternehmen verändern

In den letzten Tagen war ich bei zahlreiche Panels mit Vertretern von Cisco, Adobe, Oracle, LinkedIn, dem MIT und führenden Venture-Capital-Fonds wie Zetta Venture Partners und Menlo Ventures verfolgt.
Alles drehte sich um die goldenen Ära von AI Agenten, dem Aufstieg von Multi-Agentic Systems oder context Engineering.

Im Zentrum steht dabei eine völlig neue Architektur, wie Organisationen der Zukunft aussehen: Agentic AI – Systeme aus spezialisierten KI-Agenten, die in Echtzeit intelligent und effizient zusammenarbeiten, damit Tätigkeiten wie Einkauf, Buchhaltung oder was auch immer übernehmen. Diese Architektur verändert Organisationen von Grund auf: ein lernendes System aus Menschen, Maschinen und Modellen. Damit man hier den Überblick bewahrt habe ich eine kleine Übersicht der möglichen Anwendungen dieser Agenten angeführt:

• Record Agents: diese sammeln Daten aus Maschinen und Sensoren.

• Policy Agents prüfen Regeln, Budgets und Compliance, damit gesetzliche Rahmenbedinungen eingehalten werden

• Action Agents steuern Prozesse und Workflows.

• Audit Agents dokumentieren alles – für Transparenz und Vertrauen.

From Apps to Agents – Embodied Intelligence

San Francisco vibriert. Während draußen die Sonne in den Dunst über dem Bay gleitet, sprechen drinnen Gründer von AGI, E2B und Composio über nichts weniger als die nächste Evolutionsstufe des Computers. Nicht mehr tippen, klicken, programmieren – sondern delegieren.

Wir bewegen uns hinein in eine Welt, in der Agenten für uns handeln: kleine, lernende Intelligenzen, die Aufgaben übernehmen, Systeme verbinden und Entscheidungen treffen. Die klassischen Apps verschwinden, ersetzt durch eine Schicht “embodied intelligence”, die überall läuft – auf Geräten, in Clouds, in Organisationen. Dabei habe ich folgende spanende Unternehmen kennengelernt :

• AGI arbeitet an Trainingspipelines, um Agenten beizubringen, wann sie gebraucht werden und wie sie zuverlässig handeln.

• E2B experimentiert mit sicheren Sandboxes, in denen Agenten Code ausführen oder Workflows testen können.

• Composio entwickelt die Klebstoffschicht zwischen all diesen Systemen – eine Plattform, die APIs, Daten und Tools miteinander sprechen lässt.

  Was sich früher wie eine technische Spielerei anfühlte, wird jetzt zu einem neuen Betriebssystem für Arbeit:

  • Agenten, die im Hintergrund laufen, selbstständig kombinieren, was wir brauchen, und die Lücke schließen zwischen Mensch, Maschine und Handlung.

“The future won’t run on apps. It will run on agents”

The Next Revolution: Model Context Protocol

Wer im Valley über die Zukunft von KI spricht, kommt an drei Buchstaben nicht mehr vorbei: MCP – Model Context Protocol. Viele nennen es die größte Revolution seit ChatGPT. Die meisten verstehen es noch nicht, einige haben es nicht integriert – aber alle spüren, dass hier der nächste Sprung passiert.

MCP ist ein neues Protokoll, das Large Language Models (LLMs) mit der realen Welt verbindet. Es schafft eine gemeinsame Sprache zwischen KI, Daten und Tools – und legt damit die Grundlage für agentische Systeme, in denen mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, voneinander lernen und sicher agieren können.

• Das ist die nächste Entwicklungsstufe:
  Nicht mehr ein einzelner Bot, der auf Befehle wartet, sondern ein Netz von handelnden Agenten, die verstehen, entscheiden und selbstständig Aufgaben erledigen – in sicheren Sandboxes, über klare Schnittstellen und mit definierten Rechten.

Parallel entsteht eine völlig neue Software-Kategorie: Agentic SaaS. AgenticBisher waren SaaS-Tools Werkzeuge, die wir selbst bedienen mussten – CRM-Systeme, Projektmanagement-Apps, HR-Plattformen usw. Jetzt entstehen Systeme, die selbstständig handeln, also Agenten enthalten, die Aufgaben verstehen, planen und ausführen können.

Ein Beispiel:
Ein klassisches CRM zeigt dir Leads an. Ein Agentic CRM schreibt automatisch personalisierte E-Mails, bewertet die Relevanz von Leads und bucht Termine – ohne, dass du Befehle eingibst. Der Unterschied ist grundlegend:

• Früher: Ich nutze Software.

• Jetzt: Die Software arbeitet für mich.

Damit wird jede Anwendung zu einem halbautonomen System, das Ergebnisse liefert statt nur Funktionen.
Man spricht deshalb auch von „Outcome as a Service“ – weil am Ende zählt, was die Software erreicht, nicht, was sie anbietet. Bis 2028 sollen 38 % aller Anwendungen solche agentischen Komponenten enthalten – heute liegt der Anteil bei etwa 1 %.Das verändert ganze Branchen – von Automotive über Manufacturing bis hin zu Sales und Development.

Dabei unterscheidet man im Prinzip drei Schichten:

• Embedded Agentic SaaS: KI arbeitet tief im System.

• Human-facing Agents: direkte Interaktion mit Menschen.

• Agent-facing Agents: Systeme sprechen mit Systemen.

Die Logik verändert sich grundlegend und radikal: Nicht mehr Software verkaufen, sondern Ergebnisse. Das neue Modell heißt Outcome as a Service – Erfolg wird daran gemessen, was real passiert, nicht was lizenziert wurde.

Warum Vertrauen entscheidend wird

Mit dieser neuen Macht verschiebt sich die Priorität: Sicherheit, Governance und Vertrauen stehen an erster Stelle.
Denn wer Agenten handeln lässt, muss wissen,

• welche Daten sie nutzen,

• wie sie Entscheidungen treffen,

• und wer die Verantwortung trägt.

Amazon, Microsoft & andere bauen deshalb Schutzmechanismen wie Guardrails ein: automatische Filter, sensible Themenbegrenzungen und kontextuelle Überprüfungen. Vertrauen wird zur neuen Währung – ohne Vertrauen keine Adoption.

• Warum 95% aller KI Projekte noch immer scheitern

95 % aller KI-Pilotprojekte scheitern (McKinsey Global Survey 2025) – nicht an der Technologie, sondern an fehlender Führungsreife. Die Gründe dafür sind vielfältig, meistens immer an einer fehlenden Strategie und Unternehmenskultur, vor allem das Verständnis, dass es dabei um ein reingeneering der Organisatione handelt:

• Mangelnde Integration: Projekte bleiben „Prototyp“ und werden nicht in Prozesse eingebettet.

• Datenprobleme: schlechte Qualität, Silos, fehlende Vorverarbeitung – 60–80 % der Ressourcen fließen in Data Prep.

• Überzogene Erwartungen / falscher Fokus: „große Innovation“ statt klarer Prozess-KPIs.

• Kompetenz- & Kulturdefizite: Tools reichen nicht; es braucht Business-Verständnis und Veränderungsbereitschaft.

• Nicht skalierbar: bleibt im Proof-of-Concept hängen, kommt nicht in den produktiven Betrieb.

Was wir davon mitnehmen fürfen

• Klares Problem definieren statt „KI um der KI willen“: z. B. „X Stunden in Prozess Y sparen“.

• Datenstrategie + Integration von Beginn an.

• Realistisches Budget für Daten, Change, Prozessanbindung.

• Piloten skalierbar designen (nicht als Einmal-Demo).

• Führung einbinden: Technik funktioniert nur mit Bereitschaft zur Veränderung.

Neue Führungsqualitäten im Zeitalter der Agenten

In Gesprächen mit Architekten von Cisco AI Defense und Adobe Sensei GenStudio wurde klar: In Zukunft geht es nicht darum, KI zu nutzen, sondern sie zu führen.

Die drei entscheidenden Kompetenzen:

1. Judgment – das Wesentliche erkennen, statt jedem Trend zu folgen.

2. Decision – in Unsicherheit klar handeln.

3. Trust – Systeme laufen lassen, ohne Kontrolle zu verlieren.

Führung im Zeitalter der Agenten heißt: nicht mehr alles steuern, sondern Rahmen schaffen, in denen Systeme selbstständig handeln. Man führt nicht mehr nur Menschen, sondern lernende Systeme.

Wer seine Datenströme nicht kontrolliert, verliert die Deutungshoheit über die eigene Wertschöpfung. Je autonomer Systeme werden, desto bewusster braucht es menschliche Kontrolle.

Für Führungskräfte bedeutet das:

• Vertrauen wird zur technologischen Ressource.

• Auditierbarkeit ist die neue Währung der Zusammenarbeit.

• Datenhoheit = Entscheidungshoheit.

• Die erste KI-Welle hat Modelle gebaut. Die zweite baut Bewusstsein – in Maschinen, in Daten, in Organisationen.

Diese zweite Welle verlangt:

1. Technologische Demut – akzeptieren, dass man Kontrolle teilt.

2. Menschliche Klarheit – wissen, wofür man Systeme einsetzt.

3. Ethische Souveränität – Verantwortung dort behalten, wo Entscheidungen Konsequenzen haben.

Vor allem aber, dass ich als Führungkraft als Mensch gefragt bin - denn das was ich füher getan habe, das machen nun Maschinen - überprüfen, freigeben, evaluieren - ich muss vor allem die Fähigkeiten wie Kreativität und Empathie üben.

Was Unternehmen jetzt konkret tun können

1. Klein anfangen, tief verstehen.
   Starten Sie mit einem klaren Anwendungsfall – z. B. Predictive Maintenance, Supply-Chain-Forecasting oder Energy Optimization. Trainieren Sie nicht nur Modelle, sondern Menschen, die sie verantworten.

2. AI Supervision etablieren.
   Eine Führungsrolle, die KI-Systeme begleitet, Feedback gibt und Entscheidungen überprüft.

3. In Datenkompetenz investieren – statt Tool-Hopping.
   Die Qualität der Daten bestimmt die Qualität der Entscheidungen.

4. Vertrauen aufbauen.
   Dokumentieren, auditieren, erklären – nicht als Bürokratie, sondern als Basis für Skalierbarkeit.

Der Einstieg in diese neue Welt beginnt rückwärts gedacht: Zuerst definiert man das gewünschte Ergebnis, dann die Datenbasis – trusted, optimized, scalable – und schließlich den Governance-Rahmen.
Erst danach folgt die technische Integration.

Fazit – und Einladung

Ich bleibe noch einige Monate in San Francisco, um diese Entwicklung weiter zu beobachten. Was ich hier sehe, erinnert an die Anfänge des Internetzeitalters – nur schneller, tiefer, folgenreicher.

2026 werden Multi-Agent-Systeme so selbstverständlich sein wie ERP oder CRM – nur lebendiger, lernender, gefährlicher. The Quiet Revolution Inside Your Factory hat längst begonnen. Sie ist nicht laut. Aber sie verändert alles. Aus diesem Grund biete ich im Juni 2026 wieder eine eine exklusive Learning Journey to Silicon Valley für Eigentümer, Geschäftsführer und Innovationsleiter mittelständischer Industrieunternehmen.

Wir lernen nicht nur wie und was die neuen Technologien können, sondern wie sich Organsiationen grundlegend und radikal verändern. Denn das Wichtigste ist, dass wir die Insights dieser KI Bubble hier in San Francisco mit den tatsächlichen use cases verbinden - das müssen wir, wollen wir wettbwerbsfähig bleiben.

Autor: Werner Sattlegger, CEO Art of Life

Veranstaltunshinweis: Interesse an der nächsten Reise? Hinweis - Silicon Valley Learning Journey, 08.- 12. Juni, 2026
Schreiben Sie mir direkt unter office@the-art-of-life.at
oder melden Sie sich unter https://www.the-art-of-life.at.

Empfohlene Literatur & Quellen

• McKinsey Global AI Survey (2025): „95 % of AI pilots fail due to organizational immaturity.“

• Stanford HAI Report (2025): „Agentic AI and the Future of Decision Making.“

• Gartner (2025): „AI Supervision as a Core Leadership Discipline by 2027.“

• MIT Technology Review (Sept 2025): „The Second Wave of Intelligent Automation.“

Exkurs und Bonustrack - Wie die Architektur von KI Agenten heute funktioniert

Künstliche Intelligenz funktioniert wie ein Nervensystem aus Datenleitungen. Damit eine KI „denken“ kann, braucht sie:

• Rohdaten (Input)

• Verarbeitung & Strukturierung (Data Pipeline)

• Infrastruktur (Server, Speicher, GPUs)

• Modelle (das „Gehirn“)

• Services & Schnittstellen (damit Menschen und Systeme es nutzen können)

Daten – das ist der Rohstoff

Hier beginnt alles, bei Sensoren, Maschinen, CRM-Systeme, E-Mails, PDFs, Bilder oder Social Data. Das sind Rohdaten – oft chaotisch, unsauber, doppelt oder unvollständig.
➡️ Aber ohne Aufbereitung bringen sie nichts.
Beispiel: Ein Energieversorgungsunternehmen hat 20 Jahre lang Wartungsberichte – das ist Gold, weil darin alle Informationen gesammelt sind, die für die Zukunft wichtig sind. Aber die liegen in PDFs, Mails, SAP-Feldern. Erst wenn sie vereinheitlicht, bereinigt und indexiert sind, kann KI sie verstehen.

Datenpipeline – der „Verdauungsprozess“

Die Data Pipeline ist das System, das Daten

1. sammelt (Ingestion)

2. bereinigt (Cleaning)

3. transformiert (Transformation)

4. speichert (Storage / Data Lake)

Das ist wie eine Fabrikstraße für Informationen. Wenn sie sauber gebaut ist, kann später alles darauf laufen: Dashboards, KI-Modelle, Suchsysteme.
💡 Tool-Beispiele: Apache Kafka, Airflow, Databricks, Snowflake, Elasitc

Infrastruktur – die Energieversorgung

Hier läuft die Rechenpower: Server, Cloud, Netzwerke, GPUs (NVIDIA, AWS, Azure).

• Ohne GPU keine Hochleistung (Training, Embeddings).

• Ohne Speicher (Data Lake, S3, BigQuery) kein Zugriff.

• Ohne Netzwerk keine Integration.

KI-Modelle – das „Gehirn“

Hier passiert das eigentliche „Denken“:

• Modelle verarbeiten indexierte Daten (z. B. GPT, Claude, Llama).

• Sie lernen aus Mustern (Training).

• Sie generieren Antworten oder Vorhersagen (Inference).

Typen:

• LLMs (Text, Sprache, Code)

• Vision Models (Bilderkennung)

• Predictive Models (Wartung, Nachfrage)

• Agenten: kombinieren Modelle mit Tools (z. B. Elastic Agent Builder).

Services & Schnittstellen – das Gesicht nach außen

Damit Menschen und Organisationen profitieren, braucht es:

• APIs → Schnittstellen zwischen Modell und Anwendung

• Apps / Dashboards / Agenten → wo Ergebnisse sichtbar werden

• Governance → wer darf was, wie wird dokumentiert

Zusammenspiel – das ganze System

Datenquelle → Pipeline → Infrastruktur → Modelle → Services → Nutzerfeedback → zurück in die Daten.
Ein Kreislauf: Jede Ebene füttert die nächste. Fehlt eine (z. B. schlechte Pipeline), fällt das System zusammen.

Autor: Werner Sattlegger
Founder & CEO Art of Life

Experte für digitale Entwicklungsprozesse, wo er europäische mittelständische Familien- und Industrie-unternehmen von der Komfort- in die Lernzone bringt. Leidenschaftlich gerne verbindet er Menschen und Unternehmen, liebt die Unsicherheit und das Unbekannte, vor allem bewegt ihn die Lust am Gestalten und an Entwicklung.