Agentic AI im Unternehmen: Warum eine neue Software-Architektur entsteht

Künstliche Intelligenz hat in vielen Unternehmen bereits den Schritt von Experimenten zu produktiven Anwendungen gemacht. Doch mit der wachsenden Nutzung verändert sich auch die Rolle von Software. Statt einzelner Tools entstehen zunehmend Systeme, die Aufgaben eigenständig planen und ausführen. Diese Entwicklung wird häufig als Agentic AI beschrieben.

AI ist in Unternehmen angekommen

Viele Organisationen haben AI bereits in operative Prozesse integriert. Der Einsatz reicht von Analysewerkzeugen über Automatisierung bis hin zu Assistenzsystemen. Der NVIDIA State of AI Report, basierend auf mehr als 3.200 Unternehmensbefragungen, zeigt, wie weit diese Entwicklung bereits fortgeschritten ist.

Einige zentrale Ergebnisse*:

• 76 % der großen Unternehmen nutzen AI aktiv
• 22 % evaluieren den Einsatz
• nur 2 % nutzen noch keine AI

Auch wirtschaftliche Effekte werden sichtbar. Laut dem Bericht geben 88 % der Unternehmen an, dass AI in Teilen ihres Geschäfts zu Umsatzsteigerungen geführt hat. Diese Zahlen zeigen vor allem eines: AI wird zunehmend Teil der Unternehmensinfrastruktur.

Von AI‑Tools zu AI‑Systemen

Viele Organisationen starten ihre AI‑Initiativen mit einzelnen Anwendungen. Häufig sind das:

• Chatbots
• Copilot‑Assistenten
• Automatisierung einzelner Prozesse

Solche Anwendungen liefern schnell sichtbare Ergebnisse. Gleichzeitig bleiben sie oft isolierte Lösungen. Mit zunehmender Nutzung entsteht jedoch ein anderes Problem. Unternehmen müssen mehrere Modelle, Datenquellen und Workflows koordinieren. Damit verschiebt sich der Fokus von einzelnen Tools hin zu AI‑Systemen, die in bestehende Prozesse integriert sind. Hier beginnt der Übergang zu Agentic AI.

Was Agentic AI bedeutet

Der Begriff beschreibt Systeme, die nicht nur Antworten generieren, sondern mehrstufige Aufgaben selbstständig ausführen können.

Ein AI‑Agent kann beispielsweise**:

• Informationen recherchieren
• Arbeitsschritte planen
• verschiedene Anwendungen ansteuern
• Ergebnisse zusammenführen

Dabei entstehen zunehmend Softwarelösungen, die aus mehreren spezialisierten Agenten bestehen. Analysen von Kearney beschreiben diese Entwicklung als neue Softwarearchitektur rund um agentische Systeme.

Der entstehende Enterprise‑AI‑Stack

Mit Agentic AI entsteht eine neue technische Struktur. Statt einzelner Anwendungen arbeiten mehrere Ebenen zusammen.

Eine vereinfachte Architektur sieht typischerweise so aus:

Ebene	Funktion
Business Applications	Fachanwendungen und Unternehmensprozesse
AI Agents	autonome Agenten für Aufgaben und Analysen
Orchestration Layer	Koordination mehrerer Agenten
Governance & Security	Kontrolle, Richtlinien und Compliance
Data Platform	Datenplattform und Modelle

Diese Struktur zeigt, dass AI zunehmend wie eine Plattform betrieben wird. Die Herausforderung liegt weniger in einzelnen Modellen, sondern in der Integration und Steuerung des gesamten Systems.

Warum Governance entscheidend wird

Je stärker Unternehmen AI in operative Prozesse integrieren, desto wichtiger werden Kontrollmechanismen. Agentische Systeme können Entscheidungen vorbereiten oder automatisiert ausführen. Dadurch entstehen neue Anforderungen an Steuerung und Transparenz.

Typische Fragen sind:

• Wer überwacht AI‑Entscheidungen?
• Wie werden Modelle kontrolliert?
• Wie entstehen nachvollziehbare Audit‑Trails?

Diese Themen werden häufig unter dem Begriff AI Governance zusammengefasst. Auch große Technologieanbieter integrieren zunehmend Governance‑Funktionen in ihre Plattformen. Beispielsweise erweitert Microsoft seine Copilot‑Plattform um Funktionen zur Verwaltung von AI‑Agenten innerhalb von Unternehmensumgebungen.

Typische Herausforderungen bei Enterprise AI

Viele Organisationen unterschätzen die strukturellen Anforderungen hinter AI‑Systemen.

In der Praxis zeigen sich häufig mehrere Hürden:

• unzureichende Datenqualität
• fehlende Architektur für AI‑Workflows
• unklare Governance‑Strukturen
• isolierte AI‑Experimente ohne Integration

Gerade in größeren Organisationen entsteht dadurch ein fragmentiertes System aus Tools und Pilotprojekten. Der Übergang zu einer integrierten AI‑Architektur erfordert daher mehr als neue Modelle. Entscheidend sind Datenstrukturen, Plattformarchitektur und klare Verantwortlichkeiten.

Fazit

AI entwickelt sich in vielen Unternehmen von einzelnen Anwendungen zu integrierten Systemen. Mit Agentic AI entsteht eine neue Generation von Software, in der autonome Agenten Aufgaben planen und ausführen können. Der eigentliche Wettbewerbsvorteil entsteht dabei nicht durch einzelne AI‑Tools. Entscheidend ist, wie gut Unternehmen eine stabile Architektur für Daten, Modelle und Governance aufbauen. Organisationen, die diese Struktur früh entwickeln, schaffen die Grundlage für skalierbare Enterprise‑AI‑Systeme.

*Quelle: NVIDIA State of AI Report

**Quelle: Kearney The Age of Agents