53 KI-Agenten? Warum die Zahl nichts über eure KI-Reife sagt

Ihr habt vielleicht nicht zu wenige Agenten. Vielleicht habt ihr zu wenig Klarheit.

Die Zahl, die niemandem weiterhilft

In Gesprächen mit Geschäftsleitungen fällt derzeit oft eine Zahl. Wie viele Agenten laufen bei euch? Zwölf. Dreissig. Dreiundfünfzig. Die Zahl wird genannt wie früher die Anzahl Server, mit einer Mischung aus Stolz und leiser Unsicherheit, ob das nun viel ist oder wenig.

Die Frage ist verständlich. Sie ist nur nicht die Frage, die euch weiterbringt.

Denn die Zahl beantwortet nicht, was ihr eigentlich wissen wollt: Ist unser Umgang mit KI verantwortbar? Wissen wir, was da läuft? Und merken wir es, wenn etwas schiefgeht?

Ein Name ist keine Analyseeinheit

Der häufigste Denkfehler liegt im Zuschnitt. Gezählt werden Systeme, Produktnamen oder Personas. Was tatsächlich geschieht, sind einzelne Arbeitsabläufe.

Ein Beispiel. „Emma“ ist bei euch die KI im Verkauf. Emma ist ein Name. Dahinter stehen vielleicht drei verschiedene Abläufe:

• Sie formuliert aus Stichworten einen Angebotstext. Das Ergebnis bleibt intern und wird vor dem Versand geprüft.
• Sie greift auf die Kundenhistorie zu und schlägt Preisstufen vor. Damit beeinflusst sie eine Entscheidung mit finanziellen Folgen.
• Sie beantwortet Anfragen ausserhalb der Bürozeiten selbstständig. Das Ergebnis wirkt ohne vorherige Prüfung nach aussen.

Das sind drei unterschiedliche Sachverhalte, mit unterschiedlichem Risiko, unterschiedlichem Datenzugriff und unterschiedlichem Verantwortungsbedarf. In eurer Zählung ist es ein Agent.

Wer den Namen als Einheit nimmt, bekommt entweder ein zu beruhigendes oder ein zu alarmierendes Bild. Beides führt in die Irre. Die Einheit, über die ihr reden müsst, ist der einzelne Arbeitsablauf.

Nicht der Agent ist die relevante Einheit, sondern das, was er in einem konkreten Prozess tut.

Der blinde Fleck, den wir schon kennen

Dieses Muster ist nicht neu. Wir kennen es aus agilen Transformationen.

Organisationen führen Scrum, Kanban oder SAFe ein. Die Prozesse verändern sich sichtbar. Teams iterieren, halten Retrospektiven ab, liefern schneller. Und trotzdem bleibt eine Frage oft unbeantwortet: Wer trifft welche Entscheidung, und auf welcher Grundlage? Agile Methoden verbessern Prozesse. Sie verändern nicht automatisch das Führungsverständnis.

Bei KI geschieht etwas Ähnliches, nur schneller. Werkzeuge verändern Arbeitsabläufe. Sie klären nicht, wer entscheiden darf, wer prüft und wer eingreifen muss. Wer die Werkzeuge zählt und daraus auf Reife schliesst, misst Aktivität und übersieht die Führungsfrage.

Warum veränderte Prozesse allein noch keine geklärte Entscheidungsordnung schaffen, haben wir im Fachbeitrag „Kollegiale Führung, ein dezentrales System für komplexe Zeiten“ in Wirtschaftsinformatik & Management ausführlicher beschrieben: doi.org/10.1365/s35764-026-00592-7

Fünf Fragen pro Arbeitsablauf

Statt Agenten zu zählen, geht ihr eure Arbeitsabläufe durch. Für jeden einzelnen, nicht für den Produktnamen:

1. Auftrag. Welche Aufgabe erledigt dieser Ablauf, in welchem Prozess?
2. Datenzugriff. Auf welche Daten greift er zu, und wer hat diesen Zugriff freigegeben?
3. Entscheidungseinwirkung. Beeinflusst sein Ergebnis eine Entscheidung mit Folgen für Kundinnen, Mitarbeitende oder Finanzen?
4. Prüfung. Welche Person prüft oder gibt frei, bevor das Ergebnis wirksam wird?
5. Eingriff. Wer darf den Ablauf ändern, begrenzen, pausieren oder abschalten, und weiss diese Person, dass sie es darf?

Die fünfte Frage ist erfahrungsgemäss die, bei der es still wird.

Wenn ihr diese fünf Fragen für jeden Ablauf beantworten könnt, ist es zweitrangig, ob es fünf sind oder dreiundfünfzig. Wenn ihr sie für einen einzigen nicht beantworten könnt, ist genau dieser Ablauf euer nächstes Thema.

Klarheit statt Reifegrad

Wir sprechen bewusst nicht von einem Reifegrad. Eine Skala legt nahe, dass mehr besser ist und dass es einen allgemeinen Zielzustand gibt. Beides führt in die Irre. Ein Unternehmen, das drei Arbeitsabläufe sauber geregelt hat, ist nicht rückständiger als eines mit dreissig ungeregelten.

Klarheit lässt sich auf drei Ebenen prüfen:

• Fachlich. Kann eine Person beurteilen, ob das Ergebnis brauchbar ist? Wer eine KI-Auswertung fachlich nicht einschätzen kann, kann sie auch nicht wirksam freigeben.
• Organisational. Ist geregelt, wer entscheidet, wer eskaliert und welches Verfahren gilt? Und ist das so dokumentiert, dass eine neue Person es nachvollziehen kann?
• Persönlich. Traut sich jemand, ein plausibel klingendes Ergebnis anzuzweifeln? Ohne diese Bereitschaft bleiben Rollen und Freigaben leere Hüllen.

Fehlt eine dieser Ebenen, hilft die nächste Automatisierung nicht weiter.

Warum das keine Bürokratie ist

Der häufigste Einwand lautet: Wir sind ein KMU, wir haben keine Kapazität für Governance-Übungen.

Der Einwand ist nachvollziehbar, trifft aber nicht den Kern. Es geht nicht um ein Regelwerk, sondern um eine gemeinsame Liste. Wer die fünf Fragen für zehn Arbeitsabläufe durchgeht, kommt in einer konzentrierten Sitzung weit. Was danach entsteht, ist kein Dokument für die Ablage, sondern eine gemeinsame Sicht darauf, was geklärt ist und was nicht.

Dabei wird häufig noch etwas anderes sichtbar. Manche dieser Fragen waren schon vor der KI unbeantwortet. Wer im Verkauf welchen Rabatt geben darf, war vielleicht bereits unklar. KI hat die Lücke nicht geschaffen. Sie macht sie nur schwerer zu übersehen.

Das ist keine schlechte Nachricht. Es ist die brauchbarste Erkenntnis, die ihr aus einer solchen Runde mitnehmen könnt.

Für eure nächste Führungsrunde

Nehmt einen einzigen KI-Arbeitsablauf, der bei euch produktiv läuft. Nicht den harmlosesten und nicht den grössten. Geht die fünf Fragen durch.

Wenn ihr bei allen fünf zu einer gemeinsamen, konkreten Antwort kommt, habt ihr Klarheit gewonnen. Wenn nicht, habt ihr euer nächstes Thema gefunden, und zwar ein bearbeitbares.

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Grundlagen zum Weiterlesen: Wie verändern sich Unternehmen im Zeitalter von KI?

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