Agentische KI: Gartner sieht Scheitern als Weckruf für Entscheider

Agentische KI boomt – doch laut Gartner droht über 40% bis 2027 das Aus. Erfahren Sie, was Entscheider jetzt wissen und tun müssen! Lesen Sie mehr.

Inhaltsübersicht

Einleitung
Agentische KI am Scheideweg: Status und Ursachen der Krise
Technik hinter agentischer KI: Chancen und Grenzen im Detail
Das Scheitern der KI-Projekte: Auswirkungen auf Wirtschaft und IT
Blick nach vorn: Erfolgsfaktoren für die Zukunft agentischer KI
Fazit

Einleitung

Agentische KI-Lösungen gelten als Hoffnungsträger der Digitalisierung. Doch eine aktuelle Gartner-Prognose sorgt für Ernüchterung: Mehr als 40 Prozent dieser Projekte werden bis Ende 2027 eingestellt. Hauptursachen sind explodierende Kosten und fehlender Geschäftsnutzen. Für Technologieführer und Architekten wird diese Entwicklung zum Prüfstein: Wie gelingt nachhaltige Wertschöpfung in dynamischen KI-Projekten? In diesem Beitrag beleuchten wir zunächst den Status Quo und die Hintergründe aktueller Fehlschläge. Es folgt ein technischer Deep Dive in Architektur und Fallstricke agentisch arbeitender KI. Im dritten Kapitel analysieren wir die konkreten Auswirkungen für Wirtschaft, IT und Arbeitsmärkte. Abschließend bieten wir einen Ausblick auf tragfähige Erfolgsstrategien sowie die Schlüsselfrage: Was bedeuten Scheitern und Wandel für das KI-Ökosystem von morgen?

Agentische KI am Scheideweg: Status und Ursachen der Krise

Agentische KI galt als Hoffnungsträger, doch nach dem Hype folgt Ernüchterung: Laut Gartner und Reuters werden bis 2027 über 40 Prozent der KI-Projekte mit agentischen Elementen eingestellt. Diese Prognose basiert auf Marktanalysen, die steigende Kosten, fehlenden geschäftlichen Mehrwert und technische Unreife als Hauptursachen benennen. Unternehmen erkennen zunehmend, dass viele Pilotprojekte den Praxistest nicht bestehen – eine Entwicklung, die Entscheider zum Handeln zwingt.

Projektabbrüche und Kostenexplosionen

Statistiken aus 2024/25 zeigen: Während 19 Prozent der Unternehmen substanzielle Mittel in KI-Implementierung stecken, agieren 42 Prozent vorsichtig. Die Betriebskosten agentischer KI – von Infrastruktur bis Lizenzgebühren – steigen rapide. Gleichzeitig bleibt der Return-on-Investment (ROI) oft aus: Viele Lösungen erzielen keinen klar messbaren Mehrwert, insbesondere wenn sie nicht in bestehende Systeme integriert werden können. Dieses Muster erinnert an frühere KI-Hypes, denen nach anfänglicher Euphorie eine Phase kritischer Neubewertung folgte.

Strukturelle Herausforderungen und Governance-Defizite

Neben gescheiterten Pilotprojekten rücken strukturelle Hürden in den Fokus. Analysten betonen Defizite im Datenmanagement, Datenschutz und der KI Governance. “Agent Washing” – das Labeln konventioneller Automatisierung als agentische KI – führt zu überzogenen Erwartungen und Frustration. Der Fachkräftemangel und unzureichende Schulungen verschärfen die Lage, ebenso wie regulatorische Unsicherheit und die Notwendigkeit transparenter, ethischer Rahmenwerke. OECD und BCG mahnen zur Entwicklung robuster Investitionsentscheidungen und klar definierter Governance-Modelle.

Die aktuelle Krise ist ein Weckruf: Unternehmen müssen agentische KI gezielter, mit klarem Nutzenversprechen und starker Governance einsetzen. Im nächsten Kapitel beleuchten wir die technischen Chancen und Grenzen agentischer KI im Detail – und wie nachhaltige Innovation gelingen kann.

Technik hinter agentischer KI: Chancen und Grenzen im Detail

Agentische KI steht für eine neue Klasse autonomer Systeme, die selbstständig Entscheidungen treffen und sich flexibel an wechselnde Umgebungen anpassen – weit mehr als klassische Machine-Learning-Modelle oder traditionelle Automatisierungslösungen. Während klassische KI-Projekte meist auf vordefinierten Trainingsdaten basieren und starr auf spezifische Aufgaben reagieren, agieren agentische KI-Systeme wie digitale Mitarbeitende: Sie beobachten, planen, handeln aktiv und lernen aus Feedback.

Aufbau und Architektur: Single- und Multi-Agent-Systeme

Ein agentisches KI-System besteht aus mehreren Kernkomponenten: Wahrnehmung (Sensorik, Datenerfassung), Entscheidungsfindung (regelbasiert oder lernend), und Aktorik (Ausführung). Single-Agenten lösen fokussierte Aufgaben mit geringem Koordinationsbedarf – etwa ein autonomer Chatbot im Kundenservice. Multi-Agenten-Systeme hingegen arbeiten als kooperatives Team: Sie teilen Aufgaben, kommunizieren und lösen gemeinsam komplexe Probleme, zum Beispiel in der Logistik, im Finanzwesen oder in der Cybersicherheit. Die Herausforderung wächst mit der Anzahl der Agenten, da Koordination, Kommunikation und Fehlertoleranz steigen müssen.

Anwendungsfelder, Integrationshürden und Limitationen

Agentische KI findet Anwendung in Kundenservice, Supply-Chain-Management, Gesundheitswesen und IoT – überall dort, wo Aufgaben dynamisch und adaptiv gelöst werden müssen. Doch Skalierung und Schnittstellenintegration bleiben herausfordernd: Systeme müssen sicher in bestehende IT-Landschaften eingebettet werden und Compliance-/Governance-Anforderungen erfüllen. Neben dem Fachkräftemangel bremsen insbesondere Halluzinationen (falsche oder erfundene KI-Antworten), hoher Wartungsaufwand und beträchtlicher Energiebedarf den breiten Einsatz. Studien prognostizieren, dass bis 2026 über 80 Prozent der Unternehmen agentische KI zumindest pilotieren, doch nur robuste Governance und gezielte Investitionsentscheidungen sichern nachhaltigen Erfolg.

Im nächsten Kapitel analysieren wir, wie das Scheitern vieler KI-Projekte Wirtschaft und IT transformiert und welche Lehren Entscheider daraus ziehen sollten.

Das Scheitern der KI-Projekte: Auswirkungen auf Wirtschaft und IT

Das Scheitern vieler agentischer KI-Projekte prägt den Wirtschaftsstandort 2024/25: Laut Gartner und Roland Berger werden bis Ende 2027 über 40 Prozent aller KI-Projekte mit agentischen Komponenten eingestellt. Die Folge sind erhebliche Verwerfungen bei Investitionsentscheidungen, in der IT-Landschaft und auf dem Arbeitsmarkt. Während Unternehmen ihre Budgets zurückfahren, müssen Dienstleister und Partner mit sinkenden Aufträgen rechnen. Fachkräfte erleben Unsicherheiten hinsichtlich Zukunft und benötigter Kompetenzen.

Rückzug bei Investitionen und Transformation der IT-Landschaft

Roland Berger berichtet, dass trotz einer Verfünffachung der KI-Investitionen nur 27 Prozent der Unternehmen agentische KI-Lösungen vollständig in ihre Prozesse integrieren. Gründe für das Scheitern liegen in explodierenden Betriebskosten, mangelhafter Datenqualität und fehlender KI-Governance. Unternehmen unterschätzen häufig die Komplexität der technischen Integration. Kosten für Fehlinvestitionen und notwendige Systemanpassungen summieren sich, während IT-Abteilungen gezwungen sind, Architektur und Security-Richtlinien neu zu definieren.

Arbeitsmarkt, Governance und positive Ausnahmen

Der Mangel an qualifizierten Fachkräften verschärft die Lage. Gleichzeitig droht ein Kompetenzvakuum, da viele Projekte abgebrochen werden, bevor Know-how nachhaltig aufgebaut werden kann. Unsicherheiten betreffen nicht nur Inhouse-Teams, sondern auch externe IT-Dienstleister. Unternehmen mit klaren KI-Governance-Modellen, gezielter Ausbildung und methodisch begleiteten Pilotprojekten (z.B. in Medien oder Finanzen) erzielen jedoch messbaren Mehrwert. Best-Practice-Beispiele zeigen: Produktivitätsgewinne bis zu 74 Prozent in der Softwareentwicklung sind realistisch, wenn Strategie und Umsetzung stimmen.

Im nächsten Kapitel analysieren wir, wie Unternehmen aus den Fehlern der Vergangenheit lernen und welche Erfolgsfaktoren für nachhaltige KI-Implementierung entscheidend sind.

Blick nach vorn: Erfolgsfaktoren für die Zukunft agentischer KI

Trotz einer hohen Misserfolgsquote bleibt agentische KI laut Gartner einer der wichtigsten Digitalisierungstreiber bis 2028. Prognosen sehen bis dahin 15 Prozent aller Geschäftsentscheidungen als autonom durch KI-Agenten getroffen und ein Drittel aller Unternehmenssoftware mit agentischen Modulen ausgestattet. Entscheider stehen daher vor der Herausforderung, aus dem aktuellen Tal der Enttäuschung strategische Chancen zu entwickeln.

Strategische Weichenstellungen: Von Investitionsmodellen bis Governance

Gartner und Brancheninsider empfehlen einen graduellen Ansatz: Unternehmen sollten zunächst gezielt KI-Projekte mit niedrigem Automatisierungsgrad und klarem, messbarem Mehrwert starten. Best Practices zeigen, dass eine Kombination aus menschlicher Aufsicht (“Human-in-the-Loop”), transparenter KI Governance und iterativer Skalierung das Risiko von Fehlinvestitionen minimiert. Moderne Investitionsentscheidungen setzen auf pragmatische, schrittweise Erweiterung – etwa durch den Start mit Informations- oder Analyseagenten, bevor komplexere autonome Lösungen implementiert werden.

Chancen, Risiken und Umsetzungsempfehlungen

Die Chancen liegen in messbaren Effizienzgewinnen, der Automatisierung komplexer Abläufe und neuen Geschäftsmodellen. Allerdings bestehen weiterhin Risiken: Regulatorische Unsicherheiten – etwa durch den EU AI Act – und Fachkräftemangel können Fortschritt ausbremsen. Um nachhaltig zu wachsen, sollten Unternehmen folgende Erfolgsfaktoren priorisieren:

• Klares Use-Case-Design mit definierten KPIs und ROI-Zielen
• Transparente Daten- und Agenten-Governance sowie ethische Leitplanken
• Interdisziplinäre Teams und gezielte Weiterbildungsprogramme
• “Fail-Fast”-Kultur: Scheitern früh akzeptieren, daraus lernen und nachjustieren

Unternehmen, die diese Prinzipien kombinieren, profitieren nicht nur von innovativen KI-Implementierungen, sondern sichern sich Resilienz gegenüber Marktverwerfungen. Im nächsten Kapitel analysieren wir, wie erfolgreiche Organisationen ihre agentischen KI-Projekte skalieren und welche Branchen Vorreiter sind.

Fazit

Die aktuelle Gartner-Prognose markiert für agentische KI-Projekte eine Wegscheide: Scheitern wird zum Regelfall, wenn Kosten und Mehrwert aus dem Gleichgewicht geraten. Für Entscheider und Tech-Verantwortliche heißt das: Weg von blindem Aktionismus, hin zu strategischer Fokussierung, robusten Investitions- und Governance-Modellen und transparenten Erfolgskriterien. Wer das KI-Portfolio jetzt absichert und Fehlschläge als Lernchance begreift, bleibt auch im nächsten Innovationszyklus wettbewerbsfähig.

Quellen

Mehr als 40 Prozent der Agenten-KI-Projekte vor dem Aus bis 2027 – warnt Gartner
Gartner: Über 40 Prozent der Projekte mit agentischer KI werden bis Ende 2027 eingestellt
Die 4 Ebenen der agentenbasierten KI, die jeder Unternehmensleiter im Jahr 2025 verstehen muss – Lucidworks
OECD-Bericht zu Künstlicher Intelligenz in Deutschland | OECD
Zukunftstechnologie KI: 2025 trifft weltweite Dynamik auf deutsche Zurückhaltung
Herausforderungen der künstlichen Intelligenz – KMU.admin.ch
AI Index Report 2025: Fortschritte und Herausforderungen in der Künstlichen Intelligenz – JIPS
KI-Modell vs. KI-Agent verstehen: Der praktische Leitfaden | SmartDev
Multi Agent vs Single Agent AI: A Detailed Guide | Lyzr
Was ist ein Multiagentensystem? | IBM
AI Agent Architecture: Single vs Multi-Agent Systems | Galileo AI
Top 10 AI Agent Trends and Predictions for 2025 | Analytics Vidhya
KI Agenten vs. KI Automation | KI Trainingszentrum
Services und Beratung für künstliche Intelligenz (KI) | IBM
Mehr als 40 Prozent der Agenten-KI-Projekte vor dem Aus bis 2027 – warnt Gartner
Roland Berger-Studie: Trotz massiver Investitionen scheitern viele Unternehmen an der Umstellung ihrer Prozesse auf KI
KI-Agenten im Jahr 2025: Erwartungen vs. Realität – IBM
Technologie-Trends 2025: KI-Pilotprojekte und ihre Auswirkungen auf Unternehmen
Mehr als 80 % der KI-Projekte scheitern, so eine Studie
Gartner Identifies the Top 10 Strategic Technology Trends for 2025
How Intelligent Agents in AI Can Work Alone | Gartner
Gartner: Über 40 Prozent der Projekte mit agentischer KI werden bis Ende 2027 eingestellt
Die 4 Ebenen der agentenbasierten KI, die jeder Unternehmensleiter im Jahr 2025 verstehen muss – Lucidworks
Agentic AI Governance – wer überwacht die Wächter?

Hinweis: Für diesen Beitrag wurden KI-gestützte Recherche- und Editortools sowie aktuelle Webquellen genutzt. Alle Angaben nach bestem Wissen, Stand: 6/25/2025