Agent, Automatisierung oder fester Ablauf: Wer legt den nächsten Schritt fest?

Der verbreitete Irrtum lautet: Ein KI-Agent ist die nächste Ausbaustufe, ein fester Ablauf die Übergangslösung von gestern. Wer so rechnet, kauft Selbstständigkeit ein, die sein Prozess womöglich nie braucht, und bezahlt sie danach im Betrieb. Ob etwas technisch geht, ist die eine Frage. Ob es sich wirtschaftlich lohnt, die andere. Dieser Beitrag klärt, was die Ansätze unterscheidet, warum „Agent“ so oft auf Angeboten steht und wie Sie vor einer Investition entscheiden.

Wer legt den nächsten Schritt fest: der Code oder das Modell?

Anthropic beschreibt im Leitfaden „Building effective agents“ (19.12.2024) zwei Bauarten. Bei „workflows“ steuern vorab festgelegte Code-Pfade, wie Sprachmodell und Werkzeuge zusammenwirken. Bei „agents“ bestimmt das Modell seinen Ablauf und seinen Werkzeugeinsatz dynamisch selbst. Bitkom zieht die Linie zum Chatbot: Ein Chatbot antwortet auf Fragen, ein Agent handelt selbstständig und holt zum Beispiel Angebote ein (Bitkom, Presseinformation vom 14.09.2026).

Daraus leite ich als eigene Einordnung vier Möglichkeiten ab. Nichts ändern. Normale Software, die Regeln im Code abarbeitet, ohne KI. Ein fester Ablauf mit KI-Schritten, bei dem die Reihenfolge im Code bleibt und die KI einzelne Aufgaben erledigt, etwa ein Dokument lesen oder eine Anfrage einsortieren. Und der Agent, der die Schritte selbst wählt. „Automatisierung“ ist dabei keine eigene Stufe, sondern das Ziel, das jede der drei technischen Bauarten erreichen kann. Das NIST beschreibt im AI Risk Management Framework (Appendix C, 2023), dass Konfigurationen von Mensch und KI von vollständig autonom bis vollständig manuell reichen. Selbstständigkeit lässt sich also stufenweise einstellen.

Warum wird gerade so vieles als KI-Agent verkauft?

Die Nachfrage ist da. In der Bitkom-Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten setzt erst eine Minderheit Agenten tatsächlich ein, viele weitere planen den Einsatz oder diskutieren ihn. Die Aussagen beziehen sich auf Unternehmen, die KI nutzen oder deren Einsatz planen beziehungsweise diskutieren, nicht auf alle. Für die Mehrheit dieser Gruppe ist das Thema damit derzeit kein Randthema.

Dazu berichtet silicon.de über eine Gartner-Prognose (25.06.2025): Gartner schätze, dass von den Tausenden Anbietern lediglich rund 130 tatsächlich authentische agentenbasierte KI-Technologien anbieten. Der Artikel führt das unter der Zwischenüberschrift „Agent Washing“. Die Gartner-Analystin Anushree Verma wird dort sinngemäß so wiedergegeben, dass viele heute als agentenbasiert positionierte Anwendungsfälle gar keine agentenbasierte Umsetzung erfordern.

Warum Anbieter ihre Produkte so benennen, ist damit nicht belegt. Ich vermute, dass sich ein Begriff mit hoher Aufmerksamkeit leichter verkauft als „Ablauf mit einem KI-Schritt“. Als Käufer brauchen Sie die Vermutung nicht, Ihnen genügt eine Prüffrage: Wer legt im angebotenen System die Reihenfolge der Schritte fest?

Was kostet die Selbstständigkeit im Betrieb?

Laut Anthropic tauschen agentische Systeme oft Latenz und Kosten gegen bessere Aufgabenleistung. Die Autonomie bedeute höhere Kosten und das Risiko sich aufschaukelnder Fehler („compounding errors“). Microsoft rät in der Architekturdokumentation zu KI-Agent-Entwurfsmustern (Microsoft Learn, 12.02.2026), die niedrigste Komplexitätsstufe zu wählen, die die Anforderungen zuverlässig erfüllt. Jede Agent-Stufe bringe Koordinationsaufwand, Latenz und Kosten mit, und wer ein Problem per Prompt löst, braucht keinen Agenten. Anthropic empfiehlt dasselbe in anderen Worten: die einfachste mögliche Lösung, mehr Komplexität nur bei Bedarf, und das kann heißen, gar kein agentisches System zu bauen.

Für die Systemlandschaft zählt vor allem, was der Agent anfassen darf. OWASP führt „Excessive Agency“ (LLM06:2025) auf zu viele Funktionen, zu weitreichende Rechte oder zu viel Autonomie zurück. Die Berechtigung solle in den angeschlossenen Systemen geprüft werden, statt das Modell entscheiden zu lassen, was erlaubt ist. Das BSI hält auf einer Verbraucherseite fest: „Je selbstständiger ein Agent agiert, desto schwerer ist es nachzuvollziehen, was er genau tut.“ Die Seite richtet sich nicht an Unternehmen, ich halte den Gedanken aber für übertragbar. Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst sagt in der Presseinformation vom 14.09.2026: „Ein Agent, der eigenständig handelt, braucht verlässliche Daten, verbundene Systeme und Regeln, was er darf und was er zu lassen hat.“

Meine Bewertung daraus: Jede Anbindung bedeutet ein zusätzliches Recht und eine Abhängigkeit, aus der man später wieder herauskommen muss. Deshalb zählen Vollkosten statt Preisschild: Integration, Schulung, Betrieb, Abhängigkeiten, Erweiterbarkeit. Bitkom nennt bei KI-Anwendern allgemein, nicht bei Agenten, als große Kostenpunkte die Infrastruktur, die Aufbereitung von Daten und die Integration in bestehende Systeme. Aus unserer Sicht lässt sich deshalb nur am einzelnen Prozess beurteilen, ob sich ein Agent rechnet, und nicht pauschal für eine Branche oder Unternehmensgröße.

Welche der vier Optionen passt zu Ihrem Prozess?

Vor jeder Lösungsdiskussion lohnen fünf Fragen: Existiert das Problem überhaupt? Wie groß ist es wirklich? Was ist die eigentliche Ursache? Muss es überhaupt gelöst werden? Ist KI dafür überhaupt die richtige Antwort? „Nichts verändern“ ist ein Ergebnis, und eine Empfehlung kann ausdrücklich lauten, nicht zu investieren.

• Nichts ändern: Kein Betriebsaufwand, keine neue Abhängigkeit. Nachteil: Der Engpass bleibt und kostet weiter Arbeitszeit. Das passt, wenn die zweite Frage ein kleines Problem ergibt.
• Normale Software: Laut Anthropic bieten feste Abläufe Vorhersagbarkeit und Konsistenz bei klar umrissenen Aufgaben. Nachteil: Freitext und ungeordnete Eingaben verarbeitet sie nicht, und jede neue Regel ist Entwicklungsaufwand.
• Fester Ablauf mit KI-Schritten: Anthropic hält ihn für ideal, wenn sich die Aufgabe sauber in feste Teilaufgaben zerlegen lässt. Nachteil: Der KI-Schritt kann irren, Sie brauchen eine definierte Prüfstelle, und Fälle außerhalb des Pfades fallen durch.
• Agent: Laut Anthropic geeignet für offene Probleme, bei denen sich die Zahl der Schritte kaum vorhersagen lässt und kein fester Pfad festgelegt werden kann. Nachteile: höhere Kosten, schwerere Nachvollziehbarkeit, mehr Rechte, die Sie begrenzen müssen. Anthropic nennt dafür unter anderem Abbruchbedingungen („stopping conditions“) wie eine maximale Zahl von Durchläufen.

Empfehlung: Vor einem KI-Agenten prüfen Sie, ob ein fester Ablauf reicht. Können Sie die Schritte vorab aufschreiben, nehmen Sie den festen Ablauf und setzen KI nur dort ein, wo die Eingaben ungeordnet sind. Sind unerwartete Zustände der Normalfall und würde ein Ablauf an Sonderfällen unsicherer, prüfen Sie einen Agenten, mit minimalen Rechten, menschlicher Freigabe für folgenschwere Aktionen (OWASP empfiehlt dafür „human-in-the-loop“) und einem Erfolgskriterium, das vor dem Start feststeht. Gartner empfiehlt laut silicon.de, agentische KI nur dort einzusetzen, wo sie einen klaren Mehrwert oder einen belegbaren ROI liefert. Lässt sich der Erfolg vorab nicht messen, lautet meine Antwort: noch nicht investieren.