WKO Zukunftsreise London: Was Unternehmen über Agentic AI jetzt verstehen müssen

Agentic AI zählt aktuell zu den spannendsten Entwicklungen im AI-Umfeld. Genau deshalb waren wir Teil der WKO Zukunftsreise nach London. Im Fokus standen aktuelle Trends, konkrete Anwendungsfelder und die Frage, wie KI produktiv in Unternehmen eingesetzt wird. Ziel der Reise war es, nicht nur über neue Modelle und Tools zu sprechen, sondern zu verstehen, wie AI bereits heute in reale Prozesse, Datenflüsse und Systeme integriert wird.

Gemeinsam mit einer Delegation der Wirtschaftskammer Österreich und Vertreter:innen von Unternehmen wie AVL, TTTech, Gebrüder Weiss, PwC oder ICMPD wurde dabei schnell deutlich: Die entscheidende Frage ist nicht mehr nur, welches Modell verwendet wird, sondern ob AI so in Prozesse eingebettet wird, dass daraus reale Ergebnisse entstehen.

Eine Beobachtung zog sich durch viele Gespräche, Sessions und Unternehmensbesuche: Der Fokus verschiebt sich.

Models → Agents → Outcomes

Modelle bleiben die Grundlage. Tools werden zugänglicher und in vielen Bereichen auch austauschbarer. Entscheidend werden die Ergebnisse. Dafür ist Agentic AI spannend: nicht bei der einzelnen Funktion, sondern bei der Fähigkeit, entlang eines Ziels mehrere Schritte zu koordinieren und in operative Abläufe eingebunden zu werden.

Für Unternehmen verändert sich damit auch der Bewertungsmaßstab. Die Frage ist nicht mehr nur, ob ein Modell gute Antworten liefert. Die wichtigere Frage lautet, ob ein KI-System bestehende Prozesse sinnvoll unterstützen, Entscheidungen vorbereiten oder operative Schritte verlässlich ausführen kann.

Systeme statt Tools

Ein besonders klares Muster aus London war: Der eigentliche Wert entsteht nicht durch das einzelne Tool, sondern durch das System dahinter.

Ein funktionierender Agent besteht nicht nur aus einem Modell. Er braucht mehrere Komponenten, klar definierte Rollen, orchestrierte Abläufe und vor allem eine tiefe Integration in die bestehende IT- und Prozesslandschaft. Genau deshalb reicht es nicht, neue AI-Tools zu testen oder einzelne Funktionen zu pilotieren. Produktiver Nutzen entsteht erst dort, wo Systeme zusammenspielen.

Damit verschiebt sich auch der Aufwand in Projekten. Die Herausforderung liegt nicht darin, ein Modell auszuwählen oder einen Prompt zu formulieren. Der größere Hebel liegt darin,

• Prozesse sauber zu verstehen
• Daten nutzbar zu machen
• Schnittstellen aufzubauen
• Systeme miteinander zu verbinden

Der größte Teil der Arbeit passiert also außerhalb des Modells.

Warum Standardlösungen an Grenzen stoßen

Standardlösungen können ein sinnvoller Einstieg sein. Sie helfen dabei, einfache Aufgaben abzubilden, erste Automatisierungen umzusetzen und Potenziale sichtbar zu machen.

Ihre Grenzen zeigen sich jedoch schnell dort, wo mehrere Systeme involviert sind, Entscheidungen vom Kontext abhängen oder Prozesse nicht standardisiert ablaufen. Je näher ein Unternehmen an reale Wertschöpfung und operative Relevanz kommt, desto weniger tragen generische Ansätze allein.

Standardlösungen können also ein Startpunkt sein, aber selten die Zielarchitektur. Und genau dort beginnt der eigentliche Wert von Agentic AI: bei der Fähigkeit, komplexe, unternehmensspezifische Abläufe wirksam zu unterstützen.

Warum relevante Use Cases fast nie generisch sind

Ein weiterer wiederkehrender Eindruck war, dass die wertvollsten Use Cases fast nie generisch sind. Auf einer abstrakten Ebene mögen Themen wie Customer Service, Sales, IT Support oder Dokumentenbearbeitung ähnlich wirken. In der Praxis unterscheiden sie sich jedoch stark.

Das liegt an:

• spezifischen Prozessen
• vorhandenen Daten
• internen Regeln und Logiken
• gewachsenen Systemlandschaften

Gerade weil Agentic AI entlang konkreter Ziele arbeitet, wird dieser Unterschied sofort relevant. Die wirklich wertvollen Anwendungsfälle sind deshalb fast immer individuell.

In UK wird produktiv gedacht

Besonders auffällig war in London, mit welcher Konsequenz AI in Richtung produktiver Anwendung gedacht wird. AI wird dort nicht nur diskutiert, sondern mit hoher Geschwindigkeit umgesetzt. AI-first Startups entstehen schnell, neue Geschäftsmodelle kommen in kurzer Zeit in den Markt und bestehende Branchen werden aktiv angegriffen.

KI wird gezielt eingesetzt, um:

• Prozesse neu zu denken
• Märkte zu verändern
• Wettbewerbsvorteile aufzubauen

Genau das macht die aktuelle Entwicklung so relevant. Wer Agentic AI nur als neues Tool betrachtet, unterschätzt ihre strategische Wirkung.

Governance ist Teil der Lösung

Im Vergleich dazu entsteht im deutschsprachigen Raum oft eine andere Dynamik. Regulierung wird schnell als Argument für Zurückhaltung verwendet. Vor Ort wurde jedoch deutlich: Auch in regulierten Umfeldern wird umgesetzt.

Governance ist dabei nicht der Blocker, sondern Teil der Lösung.

Die eigentliche Frage lautet weniger: Dürfen wir das? Sondern: Wie setzen wir es sinnvoll um?

Diese Perspektive ist wichtig. Nicht die bloße Nutzung von KI wird zum Wettbewerbsfaktor, sondern die Fähigkeit, sie kontrolliert, sinnvoll und mit ausreichender Geschwindigkeit in reale Unternehmensprozesse zu integrieren.

Was Unternehmen jetzt tun sollten

Der sinnvollste Einstieg in Agentic AI beginnt nicht mit dem Tool, sondern mit dem Prozess. Besonders relevant sind dabei Abläufe, in denen heute Reibungsverluste entstehen, zum Beispiel:

• wiederkehrende Prozesse mit klaren Mustern
• Medienbrüche zwischen Anwendungen
• manuelle Koordination zwischen Teams oder Systemen
• Entscheidungen, die auf Daten aus mehreren Quellen beruhen

In genau solchen Umgebungen entfalten agentische Workflows ihren praktischen Nutzen, weil sie nicht nur Informationen bereitstellen, sondern operative Schritte entlang eines klaren Ziels strukturieren können.

Ein sinnvoller Einstieg in Agentic AI folgt dabei meist dieser Reihenfolge:

1. Prozesse mit Reibungsverlusten identifizieren
2. Prüfen, wo Daten aus mehreren Quellen, manuelle Übergaben oder wiederkehrende Entscheidungen eine Rolle spielen
3. Relevante Daten, Systeme, Regeln und Freigaben analysieren
4. Bewerten, wo Integration den größten operativen Mehrwert schafft
5. Erst dann über Agentenarchitektur, Plattform und Modell entscheiden

Diese Reihenfolge ist strategisch wichtig: Wer mit dem Prozess startet, baut belastbare Anwendungsfälle. Wer mit dem Tool startet, produziert oft nur bessere Demos.

Agentic AI ist kein Produkt, sondern ein integriertes System

Die vielleicht wichtigste Erkenntnis aus London lautet: Der eigentliche Wert von Agentic AI entsteht nicht durch die AI allein, sondern durch ihre Einbettung in reale Prozesse, Daten und Systeme.

Die spannendste Entwicklung ist dabei nicht nur, dass Systeme Inhalte erzeugen können, sondern dass sie zunehmend verstehen, Entscheidungen vorbereiten und entlang von Prozessen handeln. Genau deshalb reicht es nicht, Agentic AI als neues Produkt oder Tool zu betrachten. Sie funktioniert nur dort nachhaltig, wo Integration, Governance und Prozessverständnis zusammenspielen.

Und vielleicht noch wichtiger: Die größte Gefahr für Unternehmen liegt aktuell nicht darin, etwas falsch zu machen, sondern darin, zu lange zu warten.