Künstliche Intelligenz

KI-Agenten gelten derzeit als Antwort auf nahezu jede betriebliche Herausforderung. Viele sehen die Systeme als Nachfolger bestehender Automatisierungstechnologien. Das suggeriert einen Wettbewerb, der in Wirklichkeit gar nicht existiert.

Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) ist längst im Unternehmensalltag angekommen. Ob Chatbots, digitale Assistenten oder autonome Agenten: Die Erwartungen an intelligente Systeme wachsen rasant. Dabei richtet sich der Blick häufig auf die Anwendungen im Frontend. Doch was entscheidet eigentlich darüber, ob diese Anwendungen verlässliche und relevante Ergebnisse liefern?

Künstliche Intelligenz entwickelt sich vom Werkzeug zum Strukturprinzip der Unternehmensarchitektur. AI Restacking verknüpft Geschäftsprozesse, Daten, Anwendungen und Technologien neu und verändert damit Planung, Betrieb und Wertschöpfung.

Ein KI-System ist für Unternehmen erst dann wirklich wertvoll, wenn es hervorragend auf interne Vorgehensweisen angepasst und mit realen Geschäftsdaten arbeitet. Das bieten allgemeine KI-Modelle von der Stange nicht und müssen daher mit entsprechendem Kontext versorgt werden. Ob dafür Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder KI-Finetuning allerdings die bessere Variante ist, kommt auf den Kontext an.

Der rasante Aufstieg der agentenbasierten Künstlichen Intelligenz (KI) im Finanzdienstleistungssektor ist ein Weckruf für jedes Unternehmen, die damit verbundenen beispiellosen Chancen zu nutzen. Dazu gehören die Analyse von Live-Daten im Submillisekundenbereich, die Abwicklung von Transaktionen in Milliardenhöhe, der Schutz von Kunden vor Betrug, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die individuelle Anpassung der Beratung für Millionen von Kunden und die Verkürzung der Kreditbearbeitung von Wochen auf Stunden.

Mit einem neuen MCP-Konnektor will Perk die Lücke zwischen Reise-, Ausgaben-, Rechnungs- und Eventdaten schließen. Entsprechende Buchungsdaten lassen sich damit direkt über kompatible KI-Assistenten abfragen.

Analysten prognostizieren für das Jahr 2026 ein kritisches Paradoxon: Während die Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) und Data-Driven Marketing Rekordhöhen erreichen, scheitern bis zu 85 Prozent der Projekte vor oder kurz nach der Implementierung. In der DACH-Region führt dies zu geschätzten „Sunk Costs“ von rund 21 Milliarden Euro. Der aktuelle Marketing Tech Monitor 2026 seziert die Ursachen zwischen technischer Komplexität und handwerklichen Fehlern.

Die manuelle Erfassung und Weiterleitung von Dokumenten bindet Ressourcen und ist fehleranfällig. Intelligente Systeme automatisieren diesen Prozess nahezu vollständig – von der Eingangsrechnung bis zum technischen Datenblatt.

Jamf erweitert „Jamf for Mac“ um eine Funktion, die KI-Werkzeuge auf verwalteten Macs sichtbar macht, Richtlinien direkt auf dem Endgerät durchsetzt und auditfähige Reports erzeugt. Zum Start unterstützt die Lösung Claude Code, Claude Desktop und OpenAI Codex. Für bestehende Kunden fallen keine Zusatzkosten an.

Sicherheitsteams haben jahrelang kontrolliert, welche Daten ein Unternehmen in Richtung KI verlassen. Nach dem neuen Netskope AI Report 2026 reicht das nicht mehr: Verstöße, bei denen ein KI-System sensible Daten zurückliefert, auf die der Anfragende keinen Zugriff haben dürfte, haben sich binnen eines Jahres mehr als verdoppelt. Treiber ist die rasante Verbreitung des Model Context Protocol.

Der SASE-Anbieter Versa hat eine Zero-Trust-Architektur für das Model Context Protocol (MCP) zum Patent angemeldet. Sie soll von KI-Agenten generierte Aktionen vor deren Ausführung prüfen, gegen Richtlinien abgleichen und bei Bedarf eine menschliche Freigabe einfordern.

KI-Agenten greifen immer tiefer in geschäftskritische Prozesse ein und erhalten dabei Zugriff auf sensible Unternehmensdaten. Bisher verfügt nur ein Drittel der deutschen Unternehmen über ausgereifte Governance-Strukturen für ihre digitalen Assistenten. Dabei brauchen diese dieselben Berechtigungs- und Identitätskonzepte wie menschliche Mitarbeitende. Die IT-Anbieter erweitern ihre Lösungen entsprechend.

KI-Agenten gelten derzeit als Antwort auf nahezu jede betriebliche Herausforderung. Viele sehen die Systeme als Nachfolger bestehender Automatisierungstechnologien. Das suggeriert einen Wettbewerb, der in Wirklichkeit gar nicht existiert.

Ein KI-System ist für Unternehmen erst dann wirklich wertvoll, wenn es hervorragend auf interne Vorgehensweisen angepasst und mit realen Geschäftsdaten arbeitet. Das bieten allgemeine KI-Modelle von der Stange nicht und müssen daher mit entsprechendem Kontext versorgt werden. Ob dafür Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder KI-Finetuning allerdings die bessere Variante ist, kommt auf den Kontext an.

Mit dem Einzug agentischer Künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmen prüfen immer mehr Organisationen, wie Teams aus KI-Agenten komplexe Workflows unterstützen, Entscheidungen automatisieren und manuelle Prozesse reduzieren können. Das Potenzial ist groß – gleichzeitig besteht jedoch die Gefahr, Multi-Agenten-Architekturen als Standardlösung zu betrachten.

IT-Budgets steigen seit Jahren, doch die operative Produktivität tritt in vielen Unternehmen auf der Stelle. Dieses Phänomen hat einen ökonomischen Namen: das Solow-Paradoxon. Der Nobelpreisträger Robert Solow stellte bereits 1987 fest, dass sich Computerinvestitionen überall zeigen – nur nicht in den Produktivitätsstatistiken. Knapp vier Jahrzehnte später wiederholt sich der Effekt unter neuen Vorzeichen, denn die Komplexität moderner IT-Landschaften neutralisiert die Effizienzgewinne, die einzelne Tools versprechen.