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München (ots) - Künstliche Intelligenz ist in der deutschen Wirtschaft
angekommen. Jetzt entscheidet sich, ob aus Pilotprojekten produktive Anwendungen
werden.
Der Einsatz von KI nimmt rasant zu. Nach einer repräsentativen Bitkom-Erhebung
vom März 2026 nutzen 41 Prozent der Unternehmen ab 20 Beschäftigten KI. Ein Jahr
zuvor waren es 17 Prozent. Weitere 48 Prozent planen den Einsatz oder
diskutieren darüber. Mehr als die Hälfte der KI-Nutzer berichtet bereits von
einem messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg.
Doch der Sprung vom Versuch in den laufenden Betrieb ist anspruchsvoll.
Anwendungen müssen sich in vorhandene IT-Landschaften einfügen und
regulatorische Vorgaben erfüllen. Hinzu kommt stets die Frage, wie Unternehmen
sensible Daten schützen und Spielraum für neue Anwendungen schaffen. Bei
autonomen KI-Agenten wird das deutlich: Je eigenständiger Systeme Aufgaben
übernehmen, desto wichtiger werden nachvollziehbare Entscheidungen, geregelte
Zugriffsrechte und menschliche Kontrolle.
Wie sich agentenbasierte KI unter diesen Bedingungen skalieren lässt, erläutert
Thomas Götz, Head of Technology & Innovation bei Atos Deutschland, Österreich &
Zentraleuropa. Atos ist ein internationaler Technologieanbieter für digitale
Transformation mit Schwerpunkten unter anderem auf Cloud, Cybersicherheit sowie
Daten und KI.
Warum scheitert die KI-Skalierung in Unternehmen so oft?
Es scheitert meistens an der Operationalisierung. Schön, wenn ein Pilot gut mit
kleinem Team und wenigen Datenquellen im "Labor-Modus" funktioniert. Im
produktiven Betrieb kommen Altsysteme, Governance und Compliance hinzu. Zudem
erfordert Skalierung auch Standardisierung und Prozesseinbettung. Das gelingt
nur, wenn alle Anforderungen schon am Anfang mitgedacht werden. Das ist leider
oft nicht der Fall.
Was machen die Atos Sovereign Agentic Studios anders als klassische KI-Projekte?
Wir bieten eine produktionsreife Plattform für Konzeption, Aufbau, Betrieb und
Governance agentenbasierter Systeme. Ausgangspunkt ist keine Technologie,
sondern ein priorisierter Geschäftsprozess mit messbaren Ergebnissen.
Anschließend entwickeln wir die gesamte Leistungskette: Datenaggregation,
agentische Funktionalität, Prozessorchestrierung mit Governance sowie die
souveräne Infrastruktur für Daten und KI. Erst wenn Nutzen, Sicherheit und
Betriebsfähigkeit nachgewiesen sind, erfolgt eine weitere Skalierung in die
Produktion.
Verändert "Services as Software" die Unternehmensorganisation durch autonome
KI-Agenten?
Wir verfallen hier nicht dem Hype. Agentische KI übernimmt als unterstützendes
System klar definierte Aufgaben und Workflow-Abschnitte dort, wo
Geschwindigkeit, Qualität und Skalierbarkeit tatsächlich durch KI gesteigert
werden können und wo probabilistisches Verhalten des Systems sinnvoll ist.
Menschen wechseln von der operativen Ausführung zur Konzeption, Orchestrierung
und verantwortlichen Steuerung agentenbasierter Systeme. Welches Level von
Autonomie sinnvoll ist, bestimmen Risiko, Regulatorik und geschäftlicher Nutzen.
Nicht alles, was möglich ist, ist auch sinnvoll.
Wo liegen die Grenzen von Autonomie und Kosten bei Agentic AI?
Autonomie braucht klare Leitplanken: Agentische KI arbeitet nicht
deterministisch und kann durchaus Überraschungen erzeugen. Jeder Agent erhält
eine definierte Identität, einen begrenzten Auftrag und von einem Menschen
festgelegte Berechtigungen. Kritische Entscheidungen der Agenten laufen über
Human-in-the-Loop-Freigaben. Alles wird auditierbar protokolliert; Rechte werden
dynamisch vergeben oder zurückgezogen, Aktionen können unterbunden werden. Wir
überwachen kontinuierlich Verhalten, Qualität, Kosten und Ergebnisse.
Wie passt digitale Souveränität zu Offenheit und Innovation?
IT-Souveränität bedeutet, kritische Abhängigkeiten bewusst zu managen.
Unternehmen müssen entscheiden können, wo und wie ihre Daten, Modelle und
Workloads betrieben werden, wer Zugriff erhält und welche kritischen
Abhängigkeiten sie eingehen. Die Stärkung dieser Fähigkeit treibt die Schaffung
neuer Optionen und eigener Innovationen voran, anstatt Innovation nur
einzukaufen. Offene Standards und Open Source, interoperable Architekturen,
Datenportabilität sowie ein passendes Spektrum effizient orchestrierter Clouds
in einem Hybrid-Modell unterstützen dabei die Flexibilität und strategische
Manövrierbarkeit.
Hier zum Agentic AI Whitepaper. (https://atos.net/de/lp/agentic-ai-auf-enterpris
e-niveau-sicher-kontrolliert-und-souveraen)
https://atos.net/de/industrien
https://atos.net/de/lp/cloud-platform
Pressekontakt:
N: Lisa Ludewig
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