KI-Agenten: Mitarbeiter mit besonderen Ansprüchen

Auf dem Papier sind KI-Agenten die idealen Mitarbeiter: Sie sind intelligent, strebsam, schnell und immer motiviert und arbeitsbereit. Damit sie diese Stärken ausspielen können, benötigen sie aber auch abseits der Technik den richtigen Rahmen. Obgleich Agenten in manchen Bereichen durchaus ähnliche Führung und Strukturen brauchen wie ihre menschlichen Kollegen, gibt es doch auch gravierende Unterschiede, die zu übersehen teuer und gefährlich werden kann, führt Oliver Köth von NTT Data aus.

Ein neuer Mitarbeitender fängt im Unternehmen an. Er beherrscht jede Programmiersprache, analysiert juristische Texte, entwickelt umfangreiche Marketingkampagnen und fasst Geschäftsberichte zusammen – und das alles innerhalb weniger Sekunden. Gleichzeitig weiß er nichts über die Kunden, Prozesse oder Besonderheiten des Unternehmens. Noch problematischer ist, dass er seine Fehlentscheidungen mit derselben Überzeugung präsentiert wie seine richtigen Ergebnisse.

Kein vernünftiger Manager würde einen solchen Mitarbeitenden unbeaufsichtigt arbeiten lassen. Genau das passiert jedoch derzeit in vielen Unternehmen mit KI-Agenten. Die Diskussion über Agentic AI wird häufig als Technologiethema geführt. Es geht um Modelle, Plattformen, Daten oder Governance. Dabei wird übersehen, dass Unternehmen gerade ein völlig neues Managementproblem bekommen. Zum ersten Mal in der Wirtschaftsgeschichte entsteht eine Belegschaft, die nicht motiviert werden muss, keine Karriereziele verfolgt und niemals kündigt – die aber trotzdem Führung benötigt. Vielleicht sogar mehr als die menschlichen Mitarbeitenden.

Viel Intelligenz, aber null Kompetenz

Der Grund dafür liegt in einem fundamentalen Missverständnis. Viele setzen Intelligenz mit Kompetenz gleich. Bei KI-Agenten ist dies jedoch ein gefährlicher Trugschluss. Ein Agent kann hochintelligent erscheinen und dennoch schlechte Entscheidungen treffen. Nicht weil er unfähig wäre, sondern weil ihm der Kontext fehlt. Er kennt die Realität des Unternehmens nicht, versteht keine unausgesprochenen Regeln und weiß nicht, warum bestimmte Prozesse entstanden sind oder welche regulatorischen oder wirtschaftlichen Zwänge hinter Entscheidungen stehen. Zudem behandeln viele Unternehmen KI-Agenten wie jede andere Software. Man installiert sie, verbindet sie mit einigen Datenquellen und erwartet anschließend produktive Ergebnisse. Das erinnert an die Vorstellung, man könne einen neuen Mitarbeitenden einstellen, einen Laptop geben und dann davon ausgehen, dass ab dem ersten Tag alles verstanden und eigenständig gehandelt wird. Genau das funktioniert nicht.

Was wir aktuell erleben, erinnert deshalb weniger an klassische Automatisierung als vielmehr an die Einstellung hochqualifizierter Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger. Die Agenten verfügen über enormes theoretisches Wissen, aber praktisch keine Erfahrung. Und genau hier beginnt die eigentliche Führungsaufgabe. Nicht jeder Agent eignet sich für jede Aufgabe. Ein Agent, der hervorragende Marketingtexte erstellt, wird kaum eine komplexe regulatorische Prüfung im Finanzwesen übernehmen können. Umgekehrt wäre ein spezialisierter Compliance-Agent vermutlich eine denkbar schlechte Wahl für die kreative Produktentwicklung. Unternehmen müssen daher lernen, Fähigkeiten, Kosten, Risiken und Einarbeitungsaufwand gegeneinander abzuwägen – ganz ähnlich wie bei der Besetzung einer offenen Stelle.

Alte Zielkonflikte in neuer Geschwindigkeit

Ein KI-Agent kann technisch einwandfrei funktionieren und dennoch geschäftlich falsche Entscheidungen treffen, weil die Ziele falsch definiert wurden, wichtige Rahmenbedingungen fehlen oder lokale Optimierungen wichtiger erscheinen als das Gesamtinteresse des Unternehmens. Jede Führungskraft kennt dieses Problem bereits. Vertriebsabteilungen maximieren den Umsatz, Einkaufsabteilungen minimieren die Kosten und Produktionsabteilungen erhöhen die Auslastung. Jeder hat seine Kennzahlen im Blick und trotzdem leidet manchmal das Gesamtergebnis. Genau dieselbe Dynamik entsteht nun bei KI-Agenten, nur wesentlich schneller.

Die eigentliche Ironie dabei ist: Je leistungsfähiger KI-Agenten werden, desto wichtiger werden Managementprinzipien, die wir seit Jahrzehnten kennen – klare Verantwortlichkeiten, messbare Ziele, Kontrollmechanismen, Feedbackschleifen und kontinuierliche Weiterentwicklung. Nicht, weil Agenten Menschen wären, sondern weil jede Form von Mitarbeit, die eigenständig Entscheidungen trifft, geführt werden muss. Die Aspekte Recruiting, Onboarding und Weiterbildung sind genauso wichtig wie bislang. Gleichzeitig ist das C-Level so stark in Personalfragen eingebunden wie nie zuvor. Der klassische CIO war jahrzehntelang für Systeme zuständig. Der moderne CIO oder CAIO wird dagegen zunehmend für die digitalen Arbeitskräfte verantwortlich sein. Er muss entscheiden, welche Aufgaben von Menschen und welche von Agenten übernommen werden, und wie beide Gruppen effektiv zusammenarbeiten. Dies hat weniger mit IT-Steuerung als vielmehr Organisationsentwicklung zu tun. Und genau hier liegt eine oft unterschätzte Herausforderung.

Zum Autor:
Oliver Köth ist Managing Director Technology & Innovation DACH beim IT-Dienstleister und Beratungskonzern NTT Data.

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