KI-Agenten im Unternehmen: 55 Prozent Vorarbeit, kaum eigene Entscheidungen
Ein Forschungsteam hat 769 Entwicklungsaufgaben ausgewertet. Ein Drittel der Projekte wäre ohne maschinelle Hilfe gar nicht erst gestartet worden.
Lukas Görög1 Min. Lesezeit
Menschen delegieren die Recherche, fällen jedoch die finalen Entscheidungen. Bei der Arbeit mit KI-Agenten im Unternehmen liefern Algorithmen bis zu 55 Prozent der Methodenvorschläge. Über 85 Prozent der Endentscheidungen treffen hingegen die menschlichen Fachkräfte (Quelle: The Decoder). Ein Forschungsteam hat 769 Aufgabenprotokolle aus der Softwareentwicklung ausgewertet. Die Autoren untersuchten, wer in welchen Projektphasen agiert. Die Studie grenzt dabei autonome Handlungsmacht von reiner Aktivität ab.
Wie KI-Agenten im Unternehmen die Arbeit verändern
Die Systeme leisten vor allem Vorarbeit. Sie durchsuchen Dokumentationen, skizzieren Lösungswege oder schreiben erste Codezeilen. Ähnlich wie bei Meta Muse übernehmen die Programme isolierte Teilaufgaben, mit denen Vorgesetzte sie beauftragen. Auch Branchenlösungen wie Claude für Finanzberater setzen auf dieses Prinzip: Die Software bereitet Daten auf, aber die formelle Haftung trägt das Fachpersonal. Die Auswertung zeigt, dass Teams durch diese Vorarbeit mehr Projekte angehen. Ein Drittel der untersuchten Aufgaben wäre ohne die maschinelle Unterstützung gar nicht erst begonnen worden.
Die Studienautoren warnen jedoch davor, die hohe Aktivität der Software mit echter Autonomie gleichzusetzen. Gehe es darum, den endgültigen Weg festzulegen, entscheide der Mensch.
Diese Arbeitsteilung festigt die aktuelle Rolle der Software als fortgeschrittenes Werkzeug. Wer die Vorarbeit beschleunigt, erhöht den Durchsatz, verschiebt den Engpass aber lediglich zur menschlichen Freigabe. Die Verantwortung für das Ergebnis skaliert nicht mit. Solange Fachkräfte jeden Vorschlag prüfen und absegnen müssen, bleibt die echte Autonomie der Systeme Theorie.
Häufige Fragen
Was bedeutet „Autonomie“ bei einem KI-Agenten in dieser Studie?
Die Studie unterscheidet zwischen Aktivität und Entscheidungsmacht. Ein KI-Agent kann viele Dokumente durchsuchen, Code schreiben oder Lösungswege vorschlagen, ohne den endgültigen Weg festzulegen. Als autonom gilt eine Handlung erst dann, wenn das System selbstständig über das weitere Vorgehen entscheidet. Diese Schwelle überschreiten die untersuchten Systeme nur selten.
Warum treffen Menschen trotz der hohen Aktivität der KI die meisten Entscheidungen?
KI-Agenten liefern vor allem Vorarbeit. Sie können Informationen schneller sammeln und mehrere Methoden vorschlagen, kennen aber nicht immer die fachlichen Folgen einer Entscheidung. Deshalb prüfen menschliche Fachkräfte die Ergebnisse und übernehmen die Freigabe. Bei Softwareprojekten bleiben Wissen über Ziele, Risiken und Verantwortung meist beim Team.
Lohnt sich der Einsatz von KI-Agenten, wenn Menschen weiterhin alles prüfen müssen?
Der Nutzen liegt vor allem in der Vorbereitung. Ein Agent übernimmt Recherche, Dokumentation und erste Codeentwürfe. Dadurch können Teams mehr Aufgaben beginnen. Die Auswertung zeigt, dass ein Drittel der untersuchten Aufgaben ohne maschinelle Unterstützung nicht gestartet worden wäre. Die Prüfung bleibt ein Aufwand, kann aber schneller erfolgen.
Wer haftet, wenn ein KI-Agent einen falschen Vorschlag liefert?
Die Verantwortung bleibt bei der zuständigen Fachkraft oder dem Unternehmen. Ein KI-Agent trägt keine rechtliche Haftung, selbst wenn er einen großen Teil der Vorarbeit erledigt. Deshalb müssen Teams Vorschläge prüfen, bevor sie in produktive Systeme gelangen. Bei Claude für Finanzberater verfolgt Anthropic denselben Ansatz: Die Software bereitet Informationen auf, die formelle Verantwortung bleibt beim Menschen.
Wie sollten Unternehmen den Einsatz von KI-Agenten zunächst organisieren?
Ein sinnvoller Einstieg sind klar abgegrenzte Aufgaben mit geringem Risiko, etwa Recherchen, Dokumentation oder erste Entwürfe. Zuständigkeiten und Freigaben müssen vorab feststehen. Jede Ausgabe braucht eine fachliche Prüfung. So lässt sich erkennen, ob der Agent tatsächlich Zeit spart oder lediglich mehr Vorschläge erzeugt, die das Team anschließend kontrollieren muss.
Was müsste sich ändern, damit KI-Agenten tatsächlich selbstständig entscheiden?
Dafür müssten Systeme nicht nur Vorschläge liefern, sondern Ziele verstehen, Folgen abschätzen und verbindliche Entscheidungen treffen. Unternehmen müssten zugleich klare Grenzen, Kontrollmechanismen und Haftungsregeln festlegen. Die Studie zeigt, dass der Engpass derzeit bei der menschlichen Freigabe liegt. Mehr maschinelle Aktivität allein schafft daher noch keine echte Autonomie.
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