Thought Leadership
Die Nutzung von KI-Agenten in Unternehmen nimmt rasant zu. Laut dem Databricks-Bericht „State of AI Agents“ setzen mittlerweile 78 Prozent der Firmen auf zwei oder mehr LLM-Modellfamilien, um unterschiedliche Aufgaben passgenau zu lösen.
Im Zentrum der aktuellen Entwicklung steht der Übergang von einfachen Chatbots hin zu komplexen Multi-Agent-Systemen, die eigenständig ganze Arbeitsabläufe koordinieren und ausführen.
Von Chatbots zu Multi-Agent-Systemen
Während KI-Chatbots weiterhin weit verbreitet sind, fokussieren sich Innovatoren zunehmend auf Systeme, die auf Domänenintelligenz basieren und Aufgaben autonom erledigen können. In nur vier Monaten stieg die Nutzung von Multi-Agent-Systemen um 327 Prozent. Diese Systeme kombinieren mehrere spezialisierte Agenten, die zusammenarbeiten, um unterschiedliche Geschäftsprozesse abzuwickeln – von der Informationsbeschaffung bis zur Routineautomatisierung.
Automatisierung von Routineaufgaben
Die meisten KI-Anwendungsfälle konzentrieren sich auf die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben. Rund 40 Prozent betreffen die Verbesserung der Kundenerfahrung, während 31 Prozent der Aufgaben in der Informationsgewinnung liegen. Damit reagieren Unternehmen auf die Notwendigkeit, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten effizient zu nutzen. Parallel wächst der Bedarf an geeigneten Datenbanken: Telemetriedaten zeigen, dass KI-Agenten mittlerweile 80 Prozent der Datenbanken erstellen und 97 Prozent der Entwicklungs- und Testumgebungen betreuen.
Die Einführung von KI-Agenten in den operativen Betrieb erfordert solide Governance und Bewertungssysteme. Unternehmen, die diese einsetzen, bringen nachweislich deutlich mehr KI-Projekte in Produktion – teilweise bis zu zwölfmal so viele. Dies unterstreicht, dass Governance nicht als Nebensache, sondern als integraler Bestandteil der KI-Strategie gesehen werden muss.
Neue Datenbankarchitekturen unterstützen Agenten
Die wachsende Rolle von KI-Agenten führt zu neuen Anforderungen an Datenplattformen. Technologien wie Databricks Lakebase trennen Rechenleistung und Speicher, ermöglichen unabhängige Skalierung und vereinfachen operative Daten-Workflows. ETL-Pipelines werden entlastet, Teams können schneller arbeiten, und Anwendungen lassen sich intelligenter auf einer einheitlichen Plattform bereitstellen.
Für Unternehmen ist entscheidend, die eingesetzten KI-Agenten gezielt in bestehende Arbeitsabläufe zu integrieren, anstatt sich allein auf eingebettete Funktionen zu verlassen. Offene, interoperable Plattformen ermöglichen die Anpassung von KI an eigene Daten und Prozesse und schaffen langfristige Wettbewerbsvorteile – insbesondere in regulierten und risikobewussten Märkten.
Ausblick: KI-Agenten als Motor der Transformation
Die Unternehmen, die Modellflexibilität, Multi-Agent-Systeme und Governance effektiv kombinieren, setzen den Standard für den Einsatz von KI in der Produktion. Sie können umfangreiche Routineaufgaben automatisieren, hochwertige Ergebnisse liefern und ihre digitale Transformation beschleunigen. KI-Agenten werden so nicht nur Werkzeug, sondern zentraler Bestandteil der operativen Infrastruktur.
