Was ist der Unterschied zwischen einem Workflow und einem KI-Agenten?

Laut Anthropics Leitfaden „Building Effective Agents“ (Dezember 2024) sind Workflows Systeme, in denen Sprachmodelle und Werkzeuge entlang vordefinierter Pfade orchestriert werden – der Lösungsweg steht vorab fest. Agenten steuern ihren Prozess und ihre Werkzeugnutzung selbst, der Lösungsweg entsteht zur Laufzeit. Faustregel: Wenn Sie den Lösungsweg heute auf einem Whiteboard aufzeichnen können, bauen Sie einen Workflow – er ist billiger, testbarer und revisionssicherer. Einen echten Agenten brauchen Sie erst dort, wo der Weg von Fall zu Fall variiert.

Wie viele Agentic-AI-Projekte werden voraussichtlich scheitern?

Gartner erwartet laut Pressemitteilung vom Juni 2025, dass über 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 abgebrochen werden – wegen eskalierender Kosten, unklaren Geschäftswerts oder unzureichender Risikokontrollen. Zugleich sollen bis 2028 33 Prozent der Unternehmenssoftware agentische KI enthalten (2024: unter 1 Prozent).

Bedeutet die 95-Prozent-Schlagzeile, dass fast alle KI-Projekte scheitern?

Nein. Der tatsächliche Befund der vorläufigen MIT-NANDA-Studie lautet: Trotz geschätzter 30 bis 40 Milliarden US-Dollar an GenAI-Investitionen erzielten 95 Prozent der untersuchten Organisationen keinen messbaren Gewinn-und-Verlust-Effekt aus ihren Piloten. Dieselbe Studie zeigt, dass über 80 Prozent der Organisationen Werkzeuge wie ChatGPT oder Copilot erprobt haben. Der Kern: Zwischen Ausprobieren und messbarem Geschäftsergebnis klafft eine große Lücke.

Steigert KI immer die Produktivität?

Nein. Kontrollierte Studien reichen von plus 55,8 Prozent bis zu 19 Prozent Verlangsamung. Bei einer klar umrissenen Aufgabe waren Entwickler mit GitHub Copilot 55,8 Prozent schneller (Peng et al. 2023), im Kundensupport stiegen gelöste Anliegen um 15 Prozent. Dagegen brauchten sehr erfahrene Entwickler in der METR-Studie 2025 mit KI 19 Prozent länger, glaubten aber, schneller gewesen zu sein. Große Gewinne entstehen bei klar beschreibbaren Aufgaben mit prüfbarem Ergebnis; der Aufgabentyp entscheidet über den Nutzen.

KI-Agenten

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