Kommentar von Philipp Adamidis, QuantPi KI-Agenten: Warum systematische Tests jetzt entscheidend sind

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2026 wird das Jahr, in dem KI nicht mehr „als strategische Initiative“ betrieben wird, sondern nachweisbar wirtschaftlichen Nutzen liefern muss. Bislang bestand jedoch ein grundlegendes Problem: Solange KI und Menschen denselben Prozess gemeinsam ausführen, lässt sich der spezifische Beitrag der KI zur Wertschöpfung kaum isolieren.

Erst agentische Systeme, die Prozesse Ende-zu-Ende eigenständig durchlaufen, machen diesen Effekt sichtbar. Sie setzen nicht mehr auf einzelne Modelle für definierte Teilschritte, sondern bestehen aus mehreren spezialisierten Agenten, die Informationen austauschen, Entscheidungen treffen und eigenständig entlang ganzer Abläufe handeln. Damit entstehen Effizienzgewinne genau dort, wo Prozesse bislang über viele Rollen, Anwendungen und Schnittstellen verteilt waren – in kürzeren Durchlaufzeiten, stabileren Kostenstrukturen, verbesserten Margen und einer Skalierbarkeit, die nicht mehr von personellen Ressourcen begrenzt ist.

Der Return on Investment solcher Systeme kann erheblich sein: Agenten arbeiten rund um die Uhr, mit hoher Frequenz und ohne Leistungsabfall. Genau darin liegt der wirtschaftliche Hebel. Entsprechend verlagert sich der Fokus vieler Unternehmen jetzt von punktuellen Teilautomatisierungen hin zur Automatisierung ganzer Wertschöpfungsketten – dorthin, wo tatsächlich Wert entsteht.

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Doch je näher die Automatisierung an den Kern des Geschäfts rückt, desto geringer wird die Fehlertoleranz. Wo signifikante finanzielle Werte bewegt werden, kann schon ein einziger, unbemerkter Fehler ganze Prozessketten destabilisieren. Mit direkten Auswirkungen auf die wirtschaftliche Stabilität eines Unternehmens.

Wenn hohe Einzelgenauigkeit im Verbund ins Wanken gerät

Agentische Systeme interagieren fortlaufend und in hoher Frequenz. Schon geringe Unschärfen in einem Teilschritt können sich dabei über die Übergaben zwischen den Agenten verstärken – ein Effekt, der als Error Propagation bekannt ist. So kann ein Ensemble, in dem alle Agenten für sich genommen eine Genauigkeit von 90 bis 95 Prozent erreichen, im Verbund rasch an Leistungsfähigkeit verlieren. Nach wenigen Interaktionen trifft das Gesamtsystem mitunter Entscheidungen, die kaum verlässlicher sind als ein Münzwurf – trotz präziser Einzelleistung der beteiligten Agenten.

Genau hier liegt die zentrale Herausforderung agentischer Systeme: Ihre Stärke beruht auf Zusammenarbeit und genau darin liegt auch ihre größte Schwäche. Damit agentische Systeme im Verbund stabil und nachvollziehbar funktionieren, muss ihre Qualität durch Tests abgesichert werden. Maßgeblich sind dabei drei Prinzipien: Agnostizität, Standardisierung und Verlässlichkeit.

1. Agnostizität: Testbarkeit unabhängig vom Modelltyp

Unternehmen verfügen heute über KI-Portfolios, die unterschiedlichste Modellklassen und Modalitäten umfassen – von Sprachmodellen über Bild- und Audiosysteme bis hin zu komplexen Entscheidungslogiken. Wer agentische Systeme zuverlässig evaluieren möchte, muss all diese Varianten in einem einheitlichen Rahmen prüfen können.

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Agnostizität bedeutet, dass Testverfahren unabhängig von der Modellarchitektur funktionieren müssen. Sie dürfen keine Einblicke in interne Parameter, Gewichte oder Trainingsdetails voraussetzen. Stattdessen muss die Bewertung auf dem basieren, was ein Agent tatsächlich tut: auf dem Input, den er erhält, und dem Output, den er erzeugt. Nur wenn alle Agenten unter den gleichen Bewertungsbedingungen beobachtbar sind, lässt sich nachvollziehen, wie sie im Verbund wirken. Ohne agnostische Testverfahren lässt sich das Verhalten agentischer Systeme nicht zuverlässig erfassen – und damit weder ihr wirtschaftlicher Nutzen noch ihre regelkonforme Einsatzfähigkeit belastbar nachweisen.

2. Standardisierung: Eine gemeinsame Bewertungslogik

Ebenso entscheidend ist ein konsistenter Bewertungsrahmen. Wenn jedes Modell nach eigenen Logiken beurteilt wird, entstehen unverbundene Insellandschaften. In einem agentischen System jedoch muss vergleichbar sein, was Genauigkeit, Fehlertypen, Robustheit oder Verzerrungen bedeuten. Standardisierung schafft ein gemeinsames Vokabular – und erst dieses Vokabular ermöglicht es, systemisches Verhalten zu verstehen, Abhängigkeiten zu erkennen und Fehlerursachen zu lokalisieren.

Standardisierung ist dabei keine organisatorische Formalität, sondern eine Voraussetzung für Steuerbarkeit. Nur wenn alle Agenten entlang derselben Kriterien bewertet werden, lässt sich ihre Leistung zueinander in Beziehung setzen – und damit erkennen, wo ein Fehler entsteht, wie er sich ausbreitet und an welcher Stelle eingegriffen werden muss.

3. Verlässlichkeit: Wie belastbar sind Testergebnisse wirklich?

Testergebnisse haben nur dann einen Wert, wenn klar ist, wie zuverlässig sie sind – und wie sie für Entscheidungen genutzt werden können. Eine niedrige oder hohe Genauigkeit allein sagt wenig darüber aus, ob tatsächlich ein Problem im System vorliegt oder ob das Ergebnis lediglich auf einer zu kleinen oder unsauberen Datenbasis beruht.

Gerade in wahrnehmungsintensiven Anwendungen, etwa bei der Personenerkennung in automatisierten Fahrsystemen, zeigt sich das deutlich. Ein Modell kann unter idealen Bedingungen sehr zuverlässig arbeiten, während seine Leistung in veränderten Kontexten wie schwacher Beleuchtung, untypischen Körperhaltungen oder ungewöhnlicher Kleidung merklich abnimmt. Ob das eine reale Schwäche ist oder lediglich auf einer zu geringen oder verzerrten Testgrundlage beruht, lässt sich nur beurteilen, wenn zusätzlich die Verlässlichkeit der Messung bekannt ist.

Deshalb müssen Testergebnisse stets mit Konfidenzangaben versehen werden. Sie zeigen, in welchem Bereich sich die tatsächliche Leistungsfähigkeit eines Systems mit hoher Wahrscheinlichkeit bewegt – und ob ein beobachteter Effekt robust ist oder lediglich zufälliges Rauschen. Erst dann werden Testergebnisse entscheidungsfähig: Unternehmen können fundiert beurteilen, ob ein Modell nachtrainiert, freigegeben oder unverändert weiterverwendet werden sollte – oder ob das vermeintliche Problem tatsächlich im Test selbst liegt. Verlässlichkeit geht über Genauigkeit hinaus. Sie entscheidet darüber, ob sich Testergebnisse sicher in fundierte Entscheidungen übersetzen lassen.

Fazit

Agentische Systeme eröffnen die Möglichkeit, Prozesse Ende-zu-Ende automatisiert abzubilden und damit die Produktivitäts- und Effizienzpotenziale von KI erstmals vollständig auszuschöpfen. Doch verlässliches Testen wird zugleich zur Grundvoraussetzung ihres produktiven Einsatzes – und entscheidet unmittelbar über ihren wirtschaftlichen Erfolg.

Dafür braucht es Tests, die unabhängig von Modellarchitekturen funktionieren, Ergebnisse nach konsistenten Maßstäben bewerten und verlässliche Aussagen über die Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems ermöglichen. Wer diese Grundlage legt, kann agentische Systeme sicher und skalierbar einsetzen – und zwar genau dort, wo sie ihren größten wirtschaftlichen Effekt entfalten. Wer indes darauf verzichtet, riskiert die Stabilität seiner zentralen Geschäftsprozesse – und damit nichts weniger als die Zukunftsfähigkeit des Unternehmens.

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