Warum eure KI-Agenten in der IT sterben

Am Anfang von Leaders of AI dachten wir wie in jedem klassischen Digitalisierungsprojekt. Die Idee kommt aus dem Fachbereich, die Umsetzung passiert in der IT. So haben wir es gelernt. So hat jedes größere IT-Projekt der letzten zwanzig Jahre funktioniert. Komplexität brauchte Entwickler, oft externe Dienstleister, ein Ticket-System und Geduld.

Also haben wir genau dieses Modell übernommen.

Das Formular, das den Backlog gesprengt hat

Wir haben ein Einreichungsformular gebaut. Marketing, Sales, Produktentwicklung, Operations, Buchhaltung: jeder Bereich konnte Ideen für Agenten einreichen, unabhängig von der Komplexitätsstufe. Ein System hat die Ideen bewertet und priorisiert. Ein Case zur automatisierten Rechnungsprüfung stand neben einem Case für Kampagnenreports. Beide gleich behandelt, beide im selben Backlog. Der Backlog wuchs.

Die IT kam nicht hinterher. Was wir umsetzten, gaben wir an den jeweiligen Fachbereich zurück. Und in den meisten Fällen erfüllte der Agent die Erwartungen nicht.

Der alte Weg: Idee → IT → Frust

Die Technologie hatte damit nichts zu tun. Die Fachabteilung hatte sich im Vorfeld zu wenig Gedanken gemacht. Wie soll der Prozess im Detail ablaufen? Welche Qualitätsstandards gelten? Was erwarten wir überhaupt vom Ergebnis? Diese Fragen waren offen, wenn der Case bei uns landete.

In den Case-Reviews saß der Fachbereich dann vor einem technisch sauber gebauten Agenten und sagte im Kern immer dasselbe: gut gemacht, aber am eigentlichen Problem vorbei.

Die Folge: Frust auf beiden Seiten. Die Fachabteilungen ließen die Themen liegen, die Cases starben in der Schublade. Die IT ersoff im Backlog. Am Ende hatten wir weder mehr noch bessere Use Cases. Nur mehr Frust auf beiden Seiten des Tickets.

Der neue Weg: Worse is better

Wir haben das System radikal vereinfacht. Nach einem Prinzip aus der Softwareentwicklung: worse is better. Statt komplexer Individuallösungen haben wir einfache Werkzeuge eingeführt, in denen jeder einen Agenten bauen kann. Egal wie viel IT-Wissen jemand mitbringt. Im Wesentlichen: Langdock und Copilot Agent Builder.

Und wir haben KI-Agenten an die Seite gestellt, die in genau diesen einfachen Systemen wieder andere KI-Agenten bauen.

Wir nennen das intern unser Igel-Prinzip: der richtige Outcome schlägt die schnellere Umsetzung des falschen Prozesses. Ein einfaches Werkzeug, das jeder bedienen kann, bringt uns weiter als ein elegantes Werkzeug, das nur die IT nutzt.

Erst Fachlichkeit, dann der Rest

Der Fokus lag jetzt komplett auf Fachlichkeit. Jeder Case bekam eine Probezeit. In dieser Zeit musste der Agent eine einzige Hürde nehmen: 80 Prozent fachliche Qualität. Nicht Integration. Nicht Autonomie. Nicht Skalierung. Nur die Frage: Löst der Agent das fachliche Problem gut genug?

Wenn ja, konnte der Fachbereich ein Ticket in der IT eröffnen. Erst dann kam die Technologie ins Spiel. Der Agent wurde autonom gestellt, in bestehende Systeme integriert, in Slack verfügbar gemacht.

Wir haben den Prozess bewusst aus der Fachlichkeit heraus gedacht und nicht aus der Technologie. Das war ein riesiger Innovationsschub für uns. Die IT ist heute deutlich weniger ausgelastet als vorher. Die Fachabteilungen sind selbst investiert. Sie wissen genau, wie sie einen Case iterieren müssen, bis er trägt.

Der Denkfehler, den wir auch bei unseren Kunden sehen

Was wir im Kleinen bei uns beobachtet haben, sehen wir im Großen bei unseren Kunden. Der häufigste Fehler ist der Glaube, eine KI-Taskforce oder die IT-Abteilung sollten diese Themen umsetzen. Beide sitzen weit weg vom operativen Tagesgeschäft. Genau das Gegenteil funktioniert.

KI demokratisiert technologische Komplexität. Zum ersten Mal kann jemand aus der Buchhaltung oder dem Marketing selbst einen Prototypen bauen, ohne eine Zeile Code zu schreiben. Wer diesen Vorteil trotzdem zentral von oben steuert, verschenkt genau das, was KI gerade möglich macht. Natürlich immer innerhalb vorgesehener Strukturen und einer klaren Governance.

Aber die Distanz zum Problem ist der eigentliche Feind guter Agenten. Nicht der Mangel an Technologie.

Die Unternehmen, die heute mit KI wirklich vorankommen, sind nicht die mit der größten IT-Abteilung. Es sind die, die ihren Fachbereichen zutrauen, selbst zu innovieren.

Dominic von Proeck ist Gründer von Leaders of AI, einer Akademie für KI-Transformation, in der ein kleines Team von weniger als zehn Menschen mit über fünfzig KI-Assistenten experimentiert, wie die Organisation von morgen funktioniert. Als Mitglied im KI-Expertenrat von Microsoft beschäftigt er sich täglich mit den strategischen Fragen der digitalen Zukunft in Europa. Er ist Autor mehrerer Bücher, darunter „KI mit Köpfchen – Wie man mit ChatGPT & Co die Organisation der Zukunft baut“ (Springer Gabler).