Mit Gartner prognostiziert, dass bis 2028 Ein durchschnittliches globales Fortune-500-Unternehmen setzt über 150,000 Agenten ein. Es ist offensichtlich, dass Agenten zu einem entscheidenden Produktivitätsmotor geworden sind. Ihre zunehmende Verbreitung in Unternehmen führt zu veränderten Bewertungskriterien für ihre Effektivität. Der Wert von KI bemisst sich weniger an der Produktivität der Agenten, sondern vielmehr daran, wie stark sie das Unternehmen transformieren können.

Wie sollte der Wert von KI gemessen werden?

Der Wert von KI wird im Allgemeinen anhand der Produktivität gemessen. McKinsey-Umfrage 2026 Eine Umfrage unter 1,719 Führungskräften ergab, dass 80 % angaben, KI habe ihre Produktivität verbessert. Produktivität ist jedoch nicht das ganze Bild.

„Manche Maschinenbauingenieure in der Produktionshalle verbringen mehr Zeit mit Tabellenkalkulationen als mit der Diagnose von Anlagen“, sagt Harry Murphy, Vizepräsident für Presales im Bereich Anwendungen, Daten und KI (Amerika). Siemens„Man möchte, dass die Mitarbeiter, die diese Prozesse steuern, tatsächlich ihre eigentliche Arbeit erledigen.“ Anders ausgedrückt: Automatisieren Sie die Tabellenkalkulation, und der Ingenieur gewinnt Stunden zurück.

Die Beschleunigung eines einzelnen Schrittes bedeutet jedoch nicht, dass sich der gesamte Prozess ändert. Genau hier setzt der transformative Wert an.

Ein CIO kann berichten, dass alles reibungslos läuft, und trotzdem keine Antwort haben, wenn der CEO fragt, was sich geändert hat. Und der CEO fragt. Gartner-Umfrage 2026 Eine Umfrage unter 469 CEOs und leitenden Angestellten ergab, dass 80 % erwarten, dass KI einen hohen oder mittleren Grad an Veränderung ihrer operativen Fähigkeiten erzwingen wird.

Derzeit ist die Resonanz auf CEOs düster: Nur 6 % der Führungskräfte in der McKinsey-Umfrage können einen signifikanten Einfluss von Agenten auf den Gewinn nachweisen.

Wie lässt sich mit KI-Agenten ein echter Mehrwert schaffen?

Die Schaffung eines transformativen Mehrwerts mit Agenten ist keine Frage der Quantität, sondern eine Frage der Qualität der Agenten. Herstellung von Agenten höherer Qualität Alles beginnt mit dem Fundament. Murphy wohnt in einem Haus aus dem Jahr 1844 mit einem Feldsteinfundament – ​​jener Art von Haus, bei der sich verschiebende Steine ​​Risse im Putz verursachen. „Es wäre sehr befriedigend gewesen, diese Risse einfach zu verputzen“, sagt er. „Aber das Hauptproblem bleibt das Fundament.“

In Organisationen manifestieren sich diese „Risse“ in den Geschäftsprozessen auf unterschiedliche Weise:

• Übergaben, die niemand nachverfolgen kann
• Legacy-Systeme, die sich nicht ohne Weiteres integrieren lassen
• Manuelle Workarounds, die fehlerhafte Arbeitsabläufe verbergen

Für Murphy sind Agenten, die in Silos entwickelt wurden oder lediglich einen bestehenden Prozessschritt automatisieren sollen, nur ein Flickwerk, mit dem Organisationen das scheinbare Problem beheben. Doch die eigentliche Ursache muss angegangen werden.

Eine solide Grundlage für Agenten erfordert zwei Dinge: kontextbezogene Daten, die die Geschäftsrealität präzise widerspiegeln, und eine Orchestrierungsschicht, die die Interaktion zwischen Menschen und Agenten ermöglicht. Nur wenn Agenten in dieser Realität verankert sind, können sie über oberflächliche Produktivität hinausgehen und operative Veränderungen orchestrieren.

Produktivität vs. Transformation: Warum ein Chatbot nicht ausreichte

Produktivitäts-ROI bedeutet, Aufgaben schneller zu erledigen; transformativer Wert entsteht durch die Beseitigung der zugrunde liegenden ineffizienten Prozesse. Nehmen wir einen globalen Mikroskophersteller: Wenn ein Laborgerät im Feld ausfällt, ist die Lösung für den Ersatz in vier Systemen integriert:

1. CRM-Datensätze
2. Produktkataloge
3. Servicehandbücher
4. Materialdaten

Die Außendiensttechniker wechselten zwischen allen vier Standorten hin und her, um das Ticket zu lösen.

Die naheliegende Lösung war ein RAG-Chatbot (Retrieval Augmented Generation), der in den Servicehandbüchern nach Antworten suchte. Er arbeitete schnell, doch die Servicetechniker erhielten weiterhin unvollständige Antworten, wenn sie fragten, welche Teile zu welchen Mikroskopen passten. Die Techniker verloren das Vertrauen in die Ergebnisse des Chatbots. Der Optikhersteller kaschierte das Problem im Grunde.

„Wenn Sie nach einem Produkt suchen, mit dem Sie diese betriebliche Veränderung umsetzen können, dann sind Sie meiner Meinung nach auf dem Holzweg“, sagt Murphy.

Das Unternehmen baute das Fundament stattdessen mit einem Wissensgraph — erstellt mit Graph Studio — das alle vier Quellen umfasste, mit einer gemeinsamen Ontologie die kodierte Beziehungen enthielten, die beim Abruf übersehen worden waren.

Graph Studio bietet die solide Grundlage für den Kontext. Doch eine Grundlage allein hilft dem Entwickler im Außendienst nicht weiter. „Ich kann nicht in einer Grundlage leben“, wie Murphy es ausdrückt. Deshalb entwickelte das Unternehmen eine App für sie, die auf Graph Studio basiert. Mendix, eine agentenbasierte Entwicklungsplattform.

Mendix setzt diesen Kontext in konkrete Maßnahmen um. Unternehmen nutzen es, um Arbeitsabläufe durchgängig zu koordinieren – nicht nur Workflows innerhalb einer einzelnen Anwendung, sondern auch Agenten und Systeme im gesamten Unternehmensnetzwerk. Orchestrierung, Integration, Governance Die agentenbasierte Entwicklung findet in einer einzigen integrierten Entwicklungsumgebung statt.

Gemeinsam, als Teil von Siemens' Intelligence Center X, ein agentenbasiertes Unternehmenssystem, Graph Studio und Mendix die Lücke zwischen Wissen und Umsetzung schließen.

Das Ergebnis: Der Hersteller erhielt nicht nur eine etwas schnellere Möglichkeit, Servicehandbücher aufzurufen (Produktivitäts-ROI). Er veränderte die Arbeitsweise seiner Außendiensttechniker grundlegend, indem er seine Datenbasis vereinheitlichte und über eine App orchestrierte (transformativer Wert).

Der transformative Wert von KI entsteht durch ein solides Fundament.

Wenn Ihre Agenten in isolierten Automatisierungssystemen arbeiten – egal ob es 5, 15 oder 150,000 sind – werden die Produktivitätssteigerungen wahrscheinlich wieder verschwinden. Wie Murphy über fehlerhafte Fundamente sagt: „Der Agent, den Sie in diesem Quartal entwickeln, kann im nächsten schon veraltet sein.“ Die Wände werden immer weiter reißen, egal wie viel Putz Sie darauf verteilen.

Echter Transformationswert entsteht nicht durch mehr Agenten, sondern durch saubere, kontextbezogene Daten als Grundlage für das Geschäft und eine Orchestrierungsebene, die diese Daten steuert. So verwandeln Sie KI von kurzfristigen Produktivitätsverbesserungen in die betriebsverändernde Lösung, die Ihr CEO erwartet.

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