Unternehmen testen autonome Systeme auf breiter Front KI-Agenten im Aufwind – doch die Integration hakt

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Laut einer Cloudera-Studie wollen 93 Prozent der Unternehmen in Deutschland den Einsatz von KI-Agenten ausweiten. Gleichzeitig melden viele IT-Verantwortliche Probleme bei Datenschutz, Integration und Datenqualität. Das Interesse an autonomen Systemen wächst – aber nicht ohne Reibungsverluste.

Autonome KI-Systeme könnten 2025 in vielen Unternehmen fester Bestandteil des Alltags werden. Das zeigt eine Umfrage des Plattformanbieters Cloudera (Registrierung erforderlich) unter knapp 1.500 IT-Führungskräften in 14 Ländern.

In Deutschland planen laut Studie 93 Prozent der befragten Entscheider, KI-Agenten in den nächsten zwölf Monaten stärker zu nutzen – 40 Prozent davon sogar im gesamten Unternehmen. Global liegt der Anteil mit 96 Prozent ähnlich hoch.

KI-Agenten gelten als Weiterentwicklung klassischer Chatbots. Anders als diese sollen sie nicht bloß vordefinierten Regeln folgen, sondern eigenständig Informationen bewerten, Aufgaben priorisieren und Entscheidungen treffen können.

Viele Unternehmen setzen laut Cloudera auf Szenarien mit klar messbarem Nutzen: Etwa Performance-Bots zur Infrastruktursteuerung, Agenten zur Sicherheitsüberwachung oder Entwicklungsassistenten.

„KI-Agenten sind über das Experimentieren hinausgewachsen – sie liefern jetzt echte Automatisierung, Effizienz und Geschäftsergebnisse. Wir beobachten, dass Unternehmen Hunderte von Modellen in der Produktion einsetzen, die zuverlässige und gut verwaltete Daten benötigen, um bessere Ergebnisse zu erzielen“, sagt Benjamin Bohne, Group Vice President Sales CEMEA, bei Cloudera.

Der Einsatz beginnt bei IT, Kundenservice und Marketing

Laut Studie kommen KI-Agenten besonders häufig in IT-Abteilungen zum Einsatz (61 Prozent), gefolgt vom Kundensupport (18 Prozent) und Marketing (6 Prozent). Die Hauptanwendungen sind Kundenservice (78 Prozent), Prozessautomatisierung (71 Prozent) und vorausschauende Analysen (57 Prozent).

Cloudera sieht hierin eine direkte Fortsetzung früherer Investitionen in Generative KI, auf die viele Unternehmen nun aufbauen.

Etwa zwei Drittel der Befragten entwickeln KI-Agenten mit Hilfe eigener Plattformen oder integrieren Funktionen in bestehende Kernsysteme. Der hybride Ansatz scheint dabei bevorzugt – wohl auch aus Gründen der Datennähe und Sicherheit.

Mehr KI, mehr Probleme

Trotz der positiven Dynamik sehen Unternehmen auch erhebliche Hürden. 53 Prozent der Befragten weltweit äußerten Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit. Auch die Integration mit bestehenden Systemen (40 Prozent) und hohe Implementierungskosten (39 Prozent) gelten als Stolpersteine. Fast jeder dritte Teilnehmer verwies zudem auf fehlendes Fachwissen im Umgang mit den neuen Technologien.

Besonders komplex sei die Integration in bestehende IT-Landschaften. 37 Prozent der Unternehmen stuften diesen Aspekt als „sehr“ oder „extrem“ herausfordernd ein. Der Wunsch nach klaren Standards für Datenmanagement, Sicherheit und Compliance ist entsprechend hoch.

Vertrauen braucht Kontrolle

Laut Studie haben viele Entscheider auch ethische Bedenken. Über die Hälfte äußert Sorgen wegen möglicher Verzerrungen in den Ergebnissen der KI-Agenten. Rund 38 Prozent geben an, mehrere Maßnahmen zur Fairnessprüfung zu nutzen, darunter menschliche Kontrollinstanzen, Audits und divers zusammengesetzte Trainingsdaten. Weitere 36 Prozent setzen auf punktuelle Überprüfungen. 14 Prozent haben bislang nur begrenzt oder gar keine Schritte unternommen.

Cloudera empfiehlt Unternehmen, mit klar abgegrenzten Pilotprojekten zu starten. Anwendungsfälle mit internem Fokus und geringer Komplexität – wie etwa ein IT-Support-Agent – könnten laut Studie helfen, Vertrauen aufzubauen und Erfahrungen zu sammeln.

Open Source und Datenqualität gewinnen an Bedeutung

Neben funktionalen Aspekten beleuchtet die Studie auch technologische Trends. Demnach greifen viele Unternehmen verstärkt zu Open-Source-Modellen, etwa aus dem Umfeld von Llama, DeepSeek oder Mistral. Diese Systeme könnten laut Cloudera in bestimmten Bereichen proprietäre Lösungen übertreffen – bei zugleich niedrigerem Kostenaufwand und höherer Flexibilität.

Ein zentrales Problem bleibt jedoch bestehen: Viele Unternehmen kämpfen laut Cloudera weniger mit algorithmischer Qualität als mit schlechter Datenbasis. Schwachstellen entstehen nicht nur in der Modellierung, sondern oft schon bei der Datenpflege und -integration. Die Formel „Garbage in, garbage out“ bleibt aktuell – auch im Zeitalter agentenbasierter Systeme.

Bias als systemisches Risiko

Auch ethische Fragen rücken stärker in den Fokus. Mehr als die Hälfte der Befragten äußerte Bedenken hinsichtlich potenzieller Verzerrungen in KI-Agenten. Der Umgang mit sogenannten Biases sei nicht nur eine Frage der Datensätze, sondern betreffe die gesamte Pipeline – von der Konzeption über das Training bis zur späteren Nutzung.

38 Prozent der Unternehmen hätten deshalb bereits mehrstufige Prüfprozesse eingeführt, darunter menschliche Kontrollinstanzen, Auditverfahren und gezielte Diversität im Trainingsmaterial.

Große Pläne, viele Baustellen

Die Ergebnisse der Cloudera-Studie zeigen ein klares Bild: Die Industrie bereitet sich auf den breiten Einsatz von KI-Agenten vor. Doch der Weg dahin ist steinig. Zwischen Innovationsdrang und operativer Realität klafft eine Lücke – geprägt von Legacy-Systemen, Sicherheitsbedenken und Ressourcenengpässen. Ob KI-Agenten zum Standard werden, hängt weniger von Technologie als von Struktur und Vertrauen ab.

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