5 Gründe, warum KI-Agenten (noch) nicht erfolgreich sind
Der 2025 AI Benchmark Report von Lucidworks enthüllt 5 harte Wahrheiten über KI-Agenten und zeigt, was Unternehmen anders machen müssen, um einen echten Nutzen zu erzielen.
Der Hype um KI ist nicht neu. Wir haben schon ERP-, CRM- und Cloud-Booms erlebt. Aber generative KI war anders, oder? Sie ist schneller explodiert, als die meisten Unternehmen sie verarbeiten können. Und während auffällige Demos und milliardenschwere Bewertungen für Schlagzeilen sorgen, besteht die eigentliche Herausforderung für Unternehmensleiter darin, herauszufinden, was man heute mit KI tatsächlich tun kann.
Wie der CEO von Lucidworks, Mike Sinoway, es ausdrückte:
„Die vor sechs Monaten gestartete Initiative ist nicht mehr zeitgemäß. Orchestrierung ist nicht mehr relevant. Jetzt geht es um KI-Agenten. Und die KI-Agenten, mit denen sie begonnen haben, sind nicht mehr relevant, weil sich die Sicherheitsanforderungen so schnell ändern.“
Wie sollten Unternehmen also den Lärm durchdringen? Hier sind 5 Lehren aus dem Lucidworks AI Benchmark Report 2025 und aus Mikes Perspektive, wie man Unternehmen durch Hype-Zyklen führt.
1. KI-Agenten sind da – aber sie sind meist einfach
Alle reden über KI-Agenten, aber die meisten befinden sich noch auf der Einstiegsebene.
Der Benchmark-Bericht von Lucidworks zeigt:
- Die meisten Agenten, die eingesetzt werden, sind analytisch (sie ziehen Daten) oder logisch (sie geben Daten zurück in die Systeme).
- Nur etwa 6% der Unternehmen setzen Agenten mit echten Transaktions- oder physischen Fähigkeiten ein.
Übersetzt heißt das: Trotz der Schlagzeilen befinden wir uns noch im Anfangsstadium. Es gibt noch viel Spielraum für Unternehmen, um zu experimentieren und zu skalieren, aber die Erwartungen müssen der Realität entsprechen.
2. Lassen Sie die Grundlagen nicht aus
Eines der deutlichsten Themen aus dem AI Benchmark Report: Unternehmen stürzen sich auf die Einführung von KI und ignorieren dabei die Grundlagen.
erklärt Sinoway:
„Wir haben Unternehmen gefunden, die sich mit der Einführung der natürlichen Sprachverarbeitung beeilen, aber noch nicht einmal die spanische Sprachverarbeitung auf ihren Websites eingeführt haben. Oder sie investieren in fortschrittliche KI für die Lieferkettenplanung, zeigen aber nicht einmal die Verfügbarkeit ihrer Bestände online an.“
Das Fazit? KI ist keine Abkürzung, die an der grundlegenden Kundenerfahrung vorbeiführt. Manchmal besteht die klügste KI-Strategie darin, zuerst die Grundlagen zu verbessern.
3. Kleine Siege schlagen große Inszenierungen
Viele Unternehmen begannen ihre KI-Reise mit dem Aufbau riesiger Multi-Modell-Systeme. Aber der Markt hat sich verändert. Die Kunden wollen keine riesige Plattform, die alles löst. Sie wollen spezifische Lösungen, die etwas lösen.
„Anstatt ein KI-Tool zu verkaufen, das Ihre gesamte Markteinführungsplanung übernimmt“, merkt Sinoway an, „mussten Sie einen Agenten haben, der interaktive Fragen und Antworten an Online-Käufer stellt, oder einen Agenten, der technische Spezifikationen abfragt.“
Kleinere, zielgerichtete KI-Tools lassen sich oft schneller einführen, der ROI lässt sich leichter nachweisen und es ist wahrscheinlicher, dass sie von Vorständen und Führungsteams akzeptiert werden.
4. Die Sicherheit bewegt sich schneller als Sie selbst
Eines der Experimente des Benchmark-Reports bestand darin, einen KI-Agenten auf 1.100 E-Commerce-Websites loszulassen. Was dabei herauskam, war augenöffnend:
- Es hat den CAPTCHA-Test bestanden.
- Es gaukelte den menschlichen Agenten vor, sie würden mit einer Person sprechen.
- Er beantragte sogar Kreditkarten und versuchte, sich als Unternehmen zu registrieren, um B2B-Transaktionen durchzuführen.
Ohne strenge Leitplanken und Governance riskieren Unternehmen, „kleine Monster“ in der Produktion einzusetzen. Sicherheit kann nicht ein nachträglicher Gedanke sein. Die Sicherheit muss mit der gleichen Geschwindigkeit wie die Innovation voranschreiten.
5. Die ROI-Frage kommt
Im Moment werden viele KI-Projekte noch über einen Hype finanziert. Aber das wird nicht so bleiben.
„Ich habe den ERP-Hype, den Internet-Hype, den CRM-Hype gesehen… und sie alle durchlaufen den gleichen Zyklus. Irgendwann fragt man sich, wie sich dieses Zeug auszahlt.“
Dieser Wandel vollzieht sich bereits bei der Modellauswahl. Die Verantwortlichen beginnen sich zu fragen: Ist ein Open-Source-Modell gut genug? Brauchen wir ein teures kommerzielles LLM? Wie groß ist der ROI-Unterschied zwischen einem Chatbot, der Fragen zur Zahnbürste beantwortet, und einem, der Fragen zum Kühlschrank beantwortet?
Wenn Ihre KI-Roadmap noch keine Business-Case-Disziplin enthält, wird sie das bald tun.
Schlusswort: Halten Sie den Hype im Zaum
Generative KI und KI-Agenten verändern die Art und Weise, wie Unternehmen über Informationszugang, Kundenerfahrung und betriebliche Effizienz denken. Aber das Tempo des Hypes entspricht nicht dem Tempo der Realität.
Mike hat es am besten auf den Punkt gebracht:
„Es wird nie langweilig, wenn es um KI und ihre Entwicklung geht und darum, wie schnell sie sich verändert. Der Trick besteht darin, immer weiter voranzukommen – auch wenn es sich anfühlt, als würden Sie wie eine Ente unter Wasser paddeln.“
Für Unternehmensleiter ist das Ergebnis klar:
- Beginnen Sie mit den Grundlagen.
- Konzentrieren Sie sich auf kleine, wertvolle Erfolge.
- Sorgen Sie von Anfang an für ROI und Sicherheit.
- Der Hype um KI mag Schlagzeilen machen, aber die Umsetzung gewinnt die Märkte.
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