Unternehmen investieren aktuell viel Zeit und Geld in Agentic AI. Neue Agenten sollen Anfragen beantworten, Entscheidungen vorbereiten, Dokumente prüfen oder mehrere Prozessschritte übernehmen. Die Diskussion dreht sich meist um Modelle, Plattformen und Anwendungsfälle.
Dabei liegt das eigentliche Problem oft an einer ganz anderen Stelle.
Viele Unternehmen wissen erstaunlich wenig darüber, wie ihre Prozesse tatsächlich ablaufen.
Auf PowerPoint-Folien sehen Prozesse häufig klar strukturiert aus. In der Praxis existieren jedoch Sonderfälle, manuelle Korrekturen, Excel-Dateien, E-Mail-Schleifen und gewachsene Workarounds, die sich über Jahre etabliert haben. Niemand hat sie geplant. Trotzdem sind sie Teil des Prozesses geworden.
Und genau dort beginnt das Risiko.
KI beschleunigt auch schlechte Abläufe
Ein weit verbreiteter Irrtum lautet: Wenn wir den Prozess automatisieren, lösen wir seine Probleme.
Das Gegenteil passiert häufig.
Angenommen, ein Freigabeprozess benötigt fünf Tage. Der Grund dafür könnte eine schlechte Abstimmung zwischen verschiedenen Abteilungen sein, fehlende Informationen oder unklare Verantwortlichkeiten bzw. Vertretungsregeln. Wird dieser Prozess nun automatisiert, verschwinden diese Probleme nicht. Sie laufen im besten Fall lediglich schneller durch das System.
Wer Ineffizienz automatisiert, erhält automatisierte Ineffizienz.
Die Technologie funktioniert dann möglicherweise hervorragend. Der Geschäftsnutzen bleibt trotzdem aus.
Die unbequeme Frage vor jedem AI-Projekt
Bevor über Agenten oder Automatisierungsplattformen diskutiert wird, sollte eine Organisation eine deutlich einfachere Frage beantworten können:
Wie funktioniert der Prozess heute wirklich?
Nicht in der Dokumentation oder im Zielbild.
Sondern in der Realität:
Wer trifft Entscheidungen?
Welche Daten werden verwendet?
Wo entstehen Wartezeiten?
Welche Ausnahmefälle treten regelmäßig auf?
Wer diese Fragen nicht beantworten kann, sollte noch keine Automatisierung starten.
Prozesse verstehen statt vermuten
Viele Unternehmen verlassen sich auf Workshops und Annahmen. Das führt schnell zu Diskussionen darüber, wie ein Prozess eigentlich funktionieren sollte.
Interessanter ist jedoch die Frage, wie er tatsächlich funktioniert.
Deshalb gewinnt Operative Transformation an Bedeutung. Ziel ist nicht die Erstellung weiterer Dokumentationen. Ziel ist Transparenz. Unternehmen müssen erkennen, wie Arbeit durch die Organisation fließt, wo Reibungsverluste entstehen und welche Entscheidungen den größten Einfluss auf Kosten, Qualität oder Bearbeitungszeiten haben.
Das muss keine langwierige manuelle Detailaufnahme sein, es gibt heute geeignete Tools, die Process Mining / Discovery automatisiert unterstützen und tiefe Einblicke in die gelebte Prozessrealität gewähren.
Erst wenn dieses Bild vorhanden ist, lassen sich sinnvolle Automatisierungsentscheidungen treffen.
Agentic AI braucht Kontext
Ein KI-Agent arbeitet nicht in einem Vakuum.
Damit ein Agent Aufgaben zuverlässig ausführen kann, benötigt er Unternehmenswissen, Geschäftsregeln und Prozesskontext. Fehlt dieser Kontext, entstehen Fehler. Entscheidungen werden inkonsistent, und Mitarbeiter müssen ständig eingreifen.
Deshalb hängen erfolgreiche Agentic-AI-Initiativen oft weniger von der Qualität des Modells ab als von der Qualität der zugrunde liegenden Prozesse.
Saubere Prozessdokumentation, klare Verantwortlichkeiten und definierte Datenquellen sind keine Nebensache. Sie bilden die Arbeitsgrundlage für jeden Agenten.
Klein anfangen, schnell lernen
Viele Unternehmen möchten direkt ganze Wertschöpfungsketten automatisieren. Das klingt ambitioniert, erzeugt aber häufig hohe Komplexität bei gleichzeitig begrenzter Erfahrung.
Der bessere Weg ist meist deutlich unspektakulärer.
Ein Prozess.
Ein klar abgegrenzter Anwendungsfall.
Ein messbares Ergebnis.
Dadurch lassen sich Erfahrungen sammeln, Risiken begrenzen und reale Erkenntnisse gewinnen. Anschließend kann die Automatisierung Schritt für Schritt ausgeweitet werden.
Technologie ist selten das Nadelöhr
Die meisten Unternehmen verfügen heute über ausreichend leistungsfähige Technologien. Daran scheitern Projekte selten.
Der Engpass liegt häufig im Prozessverständnis.
Wer Prozesse versteht, kann sie verbessern.
Wer sie verbessert, kann sie automatisieren.
Und wer sie anschließend mit KI-Agenten ergänzt, erzielt deutlich bessere Ergebnisse als Unternehmen, die direkt mit der Technologie beginnen.
Agentic AI wird zweifellos ein fester Bestandteil moderner Unternehmensprozesse werden. Die Frage ist nicht, ob Unternehmen Agenten einsetzen. Die Frage ist, ob die zugrunde liegenden Prozesse bereit dafür sind.
Denn schlechte Prozesse verschwinden nicht durch Automatisierung.
Sie werden lediglich schneller.