Agentic AI in der Industrie

Viele Unternehmen testen Agentic AI in ersten Projekten. Wer jetzt nicht strategisch plant, bleibt in der Testphase stecken. Ohne strategische Vorbereitung geraten viele Projekte ins Stocken, bevor sie überhaupt ihr volles Potenzial entfalten können.

Die Pilotphase reicht nicht aus

Industrieunternehmen stehen bei Agentic AI (agentische KI) noch am Anfang. Erste Pilotprojekte laufen, doch für den erfolgreichen breiten Einsatz braucht es mehr als einzelne Tests. Ein Blick auf aktuelle Erfahrungen zeigt, woran die Skalierung von Agentic AI häufig scheitert – und welche Schritte notwendig sind, um sie erfolgreich umzusetzen.

Große Chancen, aber viele Unsicherheiten

Agentic AI steht für KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben erledigen und dabei Entscheidungen treffen. Sie kommen unter anderem in der Qualitätskontrolle, bei der vorausschauenden Wartung oder zur Steuerung des Materialflusses zum Einsatz. Einige Unternehmen haben solche Systeme bereits eingeführt – doch der Schritt zur flächendeckenden Nutzung ist anspruchsvoll.

Veränderung trifft auf Zurückhaltung

In der Industrie ist die Einführung neuer Technologien oft mit Zurückhaltung verbunden. Viele Unternehmen zögern, wenn sie die Kontrolle über zentrale Prozesse scheinbar aus der Hand geben sollen. Bei einer Technologie wie Agentic AI, die auf Autonomie ausgelegt ist, sind diese Bedenken besonders stark ausgeprägt.

Erfolgsmessung bleibt schwierig

Agentic AI arbeitet oft in komplexen Umgebungen mit vielen Variablen. Deshalb fällt es schwer, ihre Auswirkungen auf Produktivität, Kosten oder Effizienz genau zu messen. Ohne eindeutige Kennzahlen wird es aber schwer, Entscheider von einer breiteren Einführung zu überzeugen.

Potenziale bleiben ungenutzt

In vielen Fällen ist nicht klar, welche konkreten Prozesse sich für Agentic AI eignen. Ohne fundiertes Prozessverständnis besteht die Gefahr, die Technologie nur für einfache Aufgaben zu nutzen. Das volle Potenzial bleibt so ungenutzt, und die Projekte liefern nur begrenzte Ergebnisse.

Daten als Schlüssel zum Erfolg

Damit Agentic AI zuverlässig arbeiten kann, braucht sie aktuelle, hochwertige und gut zugängliche Daten. In der Industrie verhindert oft eine fragmentierte IT-Landschaft den nötigen Datenfluss. Ohne eine konsistente Datenbasis lassen sich keine skalierbaren Lösungen entwickeln.

Menschen mitnehmen, nicht übergehen

Wenn KI-Systeme Entscheidungen treffen und Aufgaben übernehmen, verändert sich auch die Rolle der Mitarbeitenden. Manche reagieren mit Skepsis oder Ablehnung. Unternehmen müssen daher frühzeitig kommunizieren, Mitarbeitende einbinden und aufzeigen, wie Mensch und KI sinnvoll zusammenarbeiten können.

Jetzt strategisch handeln

Agentic AI kann ein echter Wettbewerbsvorteil sein – wenn Unternehmen die richtigen Voraussetzungen schaffen. Dazu gehören nicht nur Pilotprojekte, sondern auch eine klare Datenstrategie, interne Akzeptanz und ein Plan für die Skalierung. Wer das frühzeitig angeht, hat die besten Chancen, langfristig von der Technologie zu profitieren.

„Für einen erfolgreichen organisationsweiten Roll-out von agentischer KI müssen Industrieunternehmen strategische Investitionen tätigen und methodisch vorgehen“, erklärt Stefan Issing, Presales Director DACH bei IFS. „Sie sollten klare Rollen und Geschäftsergebnisse für die Agenten definieren und ihre Daten und ihre Infrastruktur bereit machen. Um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten, ist es außerdem wichtig, in Onboarding-Initiativen für die Mitarbeiter zu investieren und frühzeitig funktionsübergreifende Teams zu bilden.“

(vp/IFS)