Dell-Manager: Agent! Agent! Agent!

KI-Systeme werden als Nachfolger bestehender Automatisierungstechnologien progagiert. Diese Sicht suggeriert einen Wettbewerb, der in Wirklichkeit gar nicht existiert, sagt Christian Scharrer von Dell Technologies. Er plädiert dafür, die wirtschaftliche Seite stärker zu betrachten und klassische Automatisierung nicht abzuschreiben.

Christian Scharrer kennt beide Welten der IT: Jene, in der von KI und Agents noch keine Rede war. Und die Welt heute, in der fast nur noch über agentische KI geredet, geschrieben und fleißig projektiert wird. Um bessere, schnellere, effizientere Geschäftsprozesse ging es schon immer und geht es erst recht heute. Auch diese Frage bleibt unverändert relevant: Ob sich Investitionen in innovative Technologie rechnen.

Warum agentische KI nicht ausschließlich ein Technologie-, sondern ein Organisationsthema ist, legt Scharrer in einem schönen Bild dar: Ein KI-Agent trifft eine Entscheidung, ein zweiter korrigiert sie, ein dritter widerspricht. Alle drei laufen produktiv, aber niemand im Unternehmen kann verlässlich erklären, warum. Wie das? In seinem Beitag auf Linkedin erklärt er diese Problematik.

In seinem Gastbeitrag für CRN erläuert Christian Scharrer, was sich viele IT-Dienstleister wohl auch fragen: Sind KI-Agents wirklich die unviverselle Lösung für alle nur schlecht als recht laufenden Prozesse, bald auch für defekte Kaffeemaschinen? Sein Sachverstand ist geschätzt, sein Humor übrigens auch!

In der IT gibt es seit Jahren ein wiederkehrendes Muster. Sobald eine neue Technologie auftaucht, entsteht die Versuchung, bestehende Probleme ausschließlich durch die Brille dieser Innovation zu betrachten. Oder besser gesagt: Sie wird zur Antwort auf Fragen, die ihr so nie gestellt wurden. Früher war es die Blockchain, dann kamen Low-Code-Plattformen und heute ist es eben Agentic AI.

Ein Prozess dauert zu lange? Agent. Zu viele Tickets im Service Desk? Agent. Die Kaffeemaschine meldet einen Defekt? Vermutlich soll auch da ein Agent helfen. In der Realität suchen Unternehmen häufig nach Anwendungsfällen für die Technologie, anstatt zunächst das eigentliche Problem zu analysieren.

Für jedes Problem einen KI-Agenten?

Die Begeisterung für KI-Agenten ist natürlich nachvollziehbar. Schließlich verspricht Agentic AI etwas, das klassische Automatisierung nicht leisten kann. Die Systeme verstehen Zusammenhänge, treffen Entscheidungen und reagieren flexibel auf neue Situationen. Das klingt nach einem Quantensprung gegenüber starren Workflows und regelbasierten Prozessen. Doch genau hier lohnt sich ein neuer und vielleicht unbequemer Blickwinkel: Brauchen wir wirklich für jedes Problem einen KI-Agenten? Die Antwort lautet erstaunlich oft "Nein".

Die bessere Wahl

Denn die beste Automatisierung ist nicht die intelligenteste, sondern die wirtschaftlich sinnvollste. Wenn ein Prozess klar definiert, stabil und vorhersehbar ist, steht schon heute ein breites Arsenal an Lösungen zur Verfügung, die oft die bessere Wahl sind. Workflow-Engines, Business-Process-Management-Plattformen, API-Integrationen, Event-Processing-Systeme oder Robotic Process Automation automatisieren seit Jahren zuverlässig Millionen von Geschäftsprozessen – von der regelbasierten Rechnungsprüfung über die Weiterleitung von Tickets an die richtige Fachabteilung bis hin zum Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen. Die herkömmlichen Lösungen treffen zwar keine autonomen Entscheidungen. Dafür tun sie aber exakt das, was von ihnen erwartet wird – denn niemand braucht eine Rechnungsprüfung, die plötzlich "kreativ" wird.

KI-Kosten? ROI? Kombination beider Welten!

Hinzu kommt, dass KI-Agenten nicht nur neue Fähigkeiten, sondern auch nicht zu unterschätzende Kosten mit sich bringen. Modelle müssen betrieben, Datenquellen integriert, Entscheidungen überwacht und Governance-Strukturen aufgebaut werden. Auch Themen wie Halluzinationen, Nachvollziehbarkeit und Sicherheitsanforderungen müssen bedacht werden. All das verursacht einen enormen Aufwand, der in vielen Diskussionen erstaunlich selten thematisiert wird. Gleichzeitig ist der Return on Investment bei KI-Agenten häufig schwieriger zu erreichen als zunächst angenommen. Der Fehler liegt dabei nicht in der Technologie selbst, sondern in ihrer Anwendung. Viele Unternehmen versuchen, Agenten punktuell in bestehende Abläufe zu integrieren und erwarten sofort messbare Effizienzgewinne. Tatsächlich entsteht der größte wirtschaftliche Nutzen jedoch selten in einzelnen Aufgaben, sondern entlang kompletter Prozessketten.

Die Zukunft gehört daher vermutlich weder der vollständigen "Agentisierung" noch der Rückkehr zu traditionellen Automatisierungskonzepten. Sie gehört vielmehr der intelligenten Kombination beider Welten. Manchmal ist ein KI-Agent genau das, was ein Unternehmen braucht. Manchmal genügt ein Workflow. Und gelegentlich ist die größte Innovation die Erkenntnis, dass man ein Problem bereits vor Jahren gelöst hat.

Christian Scharrer ist Lead Architect und CTO Ambassador bei Dell Technologies. ​Er arbeitet seit 10 Jahren für den Technologie-Konzern. Davor war er 15 Jahre bei EMC beschäftigt, zuletzt als System Engineer und Senior Solution Architekt.

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