Wie KI-Agenten den Datenfundus von Unternehmen erschließen 

Während die Arbeitswelt noch mit der Integration von einfachen KI-Chatbots beschäftigt ist, steht mit KI-Agenten bereits die nächste Welle der KI-Revolution an.

Im Gegensatz zu einfachen Chatbots, die nur vordefinierte Anfragen beantworten, können KI-Agenten komplexere Aufgaben selbstständig bewältigen: Sie planen, lernen, entscheiden und reagieren auf ihre Umgebung.

Davon können Unternehmen auch im Datenmanagement profitieren: KI-Agenten können bislang ungenutzte, aber wertvolle Datenbestände erschließen und gleichzeitig die Risiken einer datenreichen, KI-getriebenen Welt – wie Compliance und Datenschutz – aktiv managen.

Was die klassische Backoffice-Welt verändert

Diese Transformation erfasst traditionelle Backoffice-Funktionen in Finanzen, IT, HR, Recht und Aktenmanagement genauso wie staatliche und kommunale Behörden sowie Branchen wie Banking, Finanzdienstleistungen, Versicherungen und Healthcare. Sie verändert nicht nur, wie Arbeit erledigt wird und wer sie erledigt, sondern auch, wie sie gesteuert wird.

Ein besonders großes Problem sind sogenannte „Dark Data” – Datenmengen, die sich über Jahre in veralteten Systemen und isolierten Informationsströmen angesammelt haben. Vieles davon ist redundant und birgt Compliance-Risiken. Diese Bestände enthalten jedoch auch verwertbare Erkenntnisse. Das hält Mitarbeitende auf. Sie verbringen mehr Zeit mit manueller Dokumentensuche und dem Abgleich von Systemen, als dass sie tatsächliche Entscheidungen treffen könnten.

Wenn KI-Agenten an klare Richtlinien und Aufsichtsmechanismen gebunden sind, können sie diese chronische Kostenfalle effektiv angehen und Risiken deutlich reduzieren. Damit sind wir am Kern der gegenwärtigen Produktivitätsdebatte: Sollte KI ergänzen oder ersetzen? Die Antwort ist eindeutig: beides. Menschen bleiben für Ausnahmefälle und zur Verantwortung unverzichtbar – sie bewerten Agentenempfehlungen bei komplexen oder riskanten Szenarien und lassen Agenten eigenständig bei repetitiven, risikoarmen und umfassenden Aufgaben arbeiten. Mitarbeitende können dann gezielt für höherwertige Aufgaben eingeplant werden, während Agenten Intake, Klassifizierung, Triage und Recherche mit konstanter Qualität und Geschwindigkeit übernehmen.

Datenqualität entscheidet über Erfolg

KI-Agenten sind keine „einfachen Chatbot-Systeme”. Ihre Stärke liegt darin, dass sie handeln können und im Verbund mehrerer Agenten, können sie auch komplexeste Aufgaben bewältigen. Allerdings brauchen Agenten hochwertige, gut verwaltete Daten mit dem richtigen Kontext sowie angemessene Werkzeuge und Schutzvorrichtungen. Ohne diese Grundlagen werden selbst intelligente Agenten gehemmt – wie ein Mensch ohne erforderliche Informationen. Die Folge wären Kostenüberschreitungen, kritische Fehlentscheidungen und undurchschaubare Prozesse, die Vertrauen zerstören.

Der Erfolg hängt also davon ab, KI in transparenten, policy-bewussten Datenökosystemen zu verankern – wo jede Aktion nachverfolgbar, prüfbar und an robuste Governance gebunden ist. Iron Mountain weiß aus eigener Erfahrung, wie wichtig das ist. Beispielsweise die Lösung, die Iron Mountain InSight® DXP-Plattform, nutzt KI, autonome Agenten und die Konnektivität mit Unternehmenssystemen. Sie kann Daten vereinheitlichen und digitale sowie physische Informationen so steuern, dass KI-Agenten konsistent und regelkonform über verschiedene Repositories, Formate und Jurisdiktionen hinweg arbeiten. Das bedeutet schnellere Prozesszyklen ohne Kompromisse bei der Nachvollziehbarkeit. Dabei bewältigen die KI-Agenten Routineaufgaben zuverlässig und mit minimaler menschlicher Aufsicht. 

Hype in handfeste Ergebnisse umwandeln

Um das Potenzial von KI-Agenten voll auszuschöpfen, braucht es einen realistischen Fahrplan – mit klarem Fokus auf Bereiche mit den höchsten Reibungsverlusten und messbaren Erfolgen.

Die wichtigsten Handlungsfelder sind:

• Zentrale Geschäftsprozesse automatisieren: Dazu gehören Rechnungswesen, Schadensbearbeitung, Kreditvergabe, Risikoprüfung und Know-Your-Customer (KYC); ebenso Aktenklassifizierung, eDiscovery und Aufbewahrungsmanagement.
• Daten KI-ready machen: Klassifizierung im großen Stil; Abbau redundanter, veralteter und trivialer (ROT) Inhalte; Deduplizierung von Unterlagen für bessere Relevanz.
• Zugriffsrechte vereinheitlichen: Plattformübergreifende Konnektivität schaffen; einheitliche Ansicht auf alle Inhalte und Unterlagen (physisch und digital) für KI-gestützte Suche und Recherche.
• Governance von Anfang an verankern: „Human-in-the-Loop”-Prinzipien, Datenherkunft, Audit-Logs und Kostenkontrolle fest einbauen.
• Die richtigen KPIs messen: Durchlaufzeiten, Fehlerquoten, Risikoreduktion, Compliance-Ergebnisse und Gesamtkostenquote.

Menschen und Agenten arbeiten zusammen

Verantwortungsvolle KI-Nutzung hält Menschen unverrückbar in der Führungsrolle: Sie definieren Entscheidungsbefugnisse, Eskalationspfade und sorgen für Aufsicht. Transparente Prozesse sind dabei nicht verhandelbar. Jede Entscheidung eines Agenten muss nachverfolgbar sein und im Zweifel verteidigt werden können. 

Mit fortschreitender Automatisierung verschieben sich die Prioritäten der menschlichen Mitarbeitenden: weg von der Aufgabenausführung, hin zu Orchestrierung, Stewardship und Ausnahmebehandlung. Diese neuen Rollen erfordern stärkeres kritisches Denken und tiefere Governance-Kompetenz. Kontinuierliche Umschulung treibt diese Entwicklung voran: Sie transformiert Mitarbeitende von Aufgabenausführenden zu strategischen Partnern und digitalen Dirigenten.

Drei Schritte zum Durchbruch

Führungskräfte und ihre Teams sollten zunächst alle verfügbaren Informationsbestände – digital und physisch – systematisch erfassen und bewerten, um Risiken und Chancen zu erkennen.

Im nächsten Schritt folgt die Bereinigung: überflüssige Daten abbauen, Zugriff auf kritische Unterlagen und Inhalte vereinheitlichen – für mehr Klarheit und Kontrolle. Hier sind erfahrene Partner im Informationsmanagement ein wichtiger Treiber der Transformation für Unternehmen.

Mit gefestigten Grundlagen können Pilotprojekte für agentengesteuerte Workflows dann schrittweise in der Organisation ausgerollt werden – mit klaren KPIs, um die Strategie in messbare Erfolge zu übersetzen.

KI-Agenten werden Silos aufbrechen, Prozesse straffen und verborgene Potenziale heben. Wer sie verantwortungsvoll einführt und nutzt, wird künftig einen Wettbewerbsvorteil haben.