Silicon Valley sagt 2025 ist das Jahr der KI erwachsen wird und einen Job bekommt. Technologieführer sehen Armeen von KI-Agenten — autonome digitale Arbeiter, die tatsächlich Dinge erledigen können, und nicht nur chatten. Aber nach Jahren kühner KI-Versprechen und gemischter Ergebnisse stellen Wall Street-Analysten die Frage ob diese Billionen-Dollar-Wette endlich auf zahlen wird.
Auf der einen Seite stehen Technologieführer wie Marc Benioff, Salesforces (CRM) CEO und einer der leidenschaftlichsten KI-Optimisten in der Technologiebranche, der es auf das Cover des Time Magazine schaffte (das ihm gehört) zu sagen, dass wir in eine „Agenten-Ära“ eintreten – eine Ära, in der autonome KI-Arbeiter „gewaltige Kapazitäten“ freisetzen und die Arbeit, wie wir sie kennen, grundsätzlich neu definieren werden.
Auf der anderen Goldman Sachs warnt dass die rund eine Billion US-Dollar, die in die KI-Infrastruktur gepumpt werden, überraschend bescheiden könnten, wobei Skeptiker argumentieren, dass die Technologie noch nicht in der Lage sei, die komplexen Probleme zu lösen und damit solche massiven Investitionen rechtfertigen könnten.
Die Kluft zwischen diesen Perspektiven könnte nicht größer sein. Benioff stellt sich KI-Agenten vor, die unabhängig neben Menschen arbeiten und ohne menschliches Eingreifen alles vom Kundenservice bis zur Bestandsverwaltung erledigen. Seiner Ansicht nach werden diese digitalen Arbeiter für beispiellose Produktivitätssteigerungen und BIP-Wachstum sorgen und weit mehr Arbeitsplätze schaffen, als sie verdrängen. Er verweist auf frühe Erfolgsgeschichten wie College Possible, eine gemeinnützige Organisation, die innerhalb von nur einer Woche einen KI-College-Berater einsetzte, um Tausende von Studenten zu unterstützen, die zuvor nur eingeschränkten Zugang zu Beratung hatten.
Doch die Analysten von Goldman zeichnen ein ernüchternderes Bild. Jim Covello, Leiter der globalen Aktienforschung des Unternehmens, argumentiert, dass künstliche Intelligenz im Gegensatz zu den transformativen Technologien der Vergangenheit – wie etwa dem E-Commerce, der sofort günstigere Lösungen für bestehende Probleme bot – nach wie vor unerschwinglich teuer sei und kaum in der Lage sei, selbst grundlegende Aufgaben effektiv zu bewältigen. Das Unternehmen schätzt, dass künstliche Intelligenz im nächsten Jahrzehnt die US-Produktivität lediglich um 0,5 Prozent und das BIP um weniger als 1 Prozent steigern könnte. Das ist weit entfernt von den revolutionären Auswirkungen, die ihre Befürworter versprechen.
Laut Branchenanalysten, die die Entwicklung der künstlichen Intelligenz untersuchen, liegt die Realität wahrscheinlich irgendwo zwischen diesen Extremen. Tom Coshow, leitender Direktor und Analyst bei Gartner (ES), sieht das Jahr 2025 als entscheidendes und auch herausforderndes Jahr für KI-Agenten an. Der Vorstoß in den Bereich für Agenten, sagt er sagte , stammt aus einer wachsenden Frustration über die bisher begrenzte Wirkung der generativen KI.
„Ein Teil der Attraktivität von KI-Agenten besteht darin, dass die Menschen nach einer Produktivitätssteigerung suchen, die sie mit generativer KI nicht wirklich erreichen konnten“, sagte Coshow.
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Im Gegensatz zu Chatbots oder KI-Assistenten, die lediglich auf Anfragen antworten, versprechen Agenten, Aufgaben aktiv zu erledigen und Entscheidungen zu treffen. Diese Besonderheit hat die Aufmerksamkeit von Branchen erregt, die zuvor wenig Interesse an KI zeigten.
„Wenn Sie im Supply-Chain-Management tätig sind, wird Ihre Konkurrenz einen KI-Agenten haben, der das Supply-Chain-Management verändert“, sagte Coshow. „Das ist anders als vor sechs Jahren – wenn ich im Lagermanagement gewesen wäre und jemand mit einer besseren Methode zum Erstellen eines Chatbots herausgekommen wäre, hätte ich mich darum nicht gekümmert.“
Der Studie von Gartner zufolge wird bis 2028 etwa ein Drittel der Unternehmenssoftwareanwendungen eine Form von agentenbasierter KI enthalten; heute sind es weniger als 1 %. Das Unternehmen prognostiziert zudem, dass bis 2028 mindestens 15 % der alltäglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentenbasierte KI getroffen werden; heute ist dies praktisch null.
Doch bis zu einer breiten Veröffentlichung sind noch erhebliche Herausforderungen zu bewältigen. Bei frühen Bereitstellungen wird der Schwerpunkt wahrscheinlich auf engen, klar definierten Aufgaben liegen, etwa auf der Softwareentwicklung, der Automatisierung des Kundendienstes und der Optimierung der Lieferkette. Und selbst in diesen kontrollierten Umgebungen bleibt es eine erhebliche Hürde, die Agenten zuverlässig zum Laufen zu bringen.
Unternehmen stellen fest, dass sie mehrere Sicherheitsebenen benötigen, darunter „Wächteragenten“, die die Aktivitäten anderer KI-Agenten auf Fehler oder nicht autorisierte Aktionen überwachen. Wenn Organisationen Tausende von Agenten einsetzen, wird die Komplexität der Verwaltung ihrer Sicherheit und der Überwachung ihrer Aktivitäten zu einer großen Herausforderung und könnte n, dass allein zur Überwachung völlig neue Plattformen erforderlich sind.
Diese Herausforderungen werden durch die grundlegenden Einschränkungen der KI-Technologie selbst noch verschärft. Die gleichen Probleme, die große Sprachmodelle plagen, wie Halluzinationen und inkonsistente Ausgaben, werden noch problematischer, wenn KI-Systeme die Möglichkeit erhalten, selbstständig Aktionen auszuführen.
„Es ist nicht einfach, KI-Agenten zum Laufen zu bringen, wenn sie ein großes Sprachmodell verwenden, um einen Aktionsplan zu erstellen“, sagte Coshow. „Wir alle wissen, dass große Sprachmodelle schwierig sein können, und das gilt auch für KI-Agenten.“
Der Weg, der vor uns liegt, könnte länger und differenzierter sein, als die extremen Prognosen vermuten lassen, so Sampsa Samila, akademischer Leiter der Initiative „AI and the Future of Management“ der IESE Business School in Barcelona, die seit 2019 Führungskräfte in der Implementierung von KI schult.
„Ich persönlich denke, dass dies ein Wandel ist, es wird unsere Arbeitsweise verändern“, sagte Samila. „Aber wie schnell wird das passieren? Wahrscheinlich in der Größenordnung von 10 Jahren, nicht in der Größenordnung von einem Jahr.“
Samila verwies auf historische Beispiele wie die Elektrifizierung von Fabriken, bei der es 30 Jahre dauerte, bis die Fertigung vollständig umgestaltet war. Er räumte zwar die rekordverdächtige Akzeptanzrate von ChatGPT ein, merkte jedoch an, dass zwei Jahre nach der Einführung grundlegende Änderungen in unserer Arbeitsweise noch immer in Grenzen sind. „Es hat meine Produktivität gesteigert, aber ich mache immer noch dieselben Dinge“, sagte Samila. „Ich mache sie nur schneller. Ich mache mehr davon, aber es hat nicht wesentlich verändert, was ich tue.“
Dieser langsamere Zeitplan könne sich bei KI-Agenten wiederholen, meinte er. Während Unternehmen sich beeilen, autonome KI-Assistenten als den nächsten Durchbruch anzupreisen, bleibt Samila bei einer sofortigen Transformation vorsichtig. Das wahrscheinlichere Szenario für 2025 könnten schrittweise Verbesserungen der Produktivität und Effizienz sein, statt einer umfassenden Neuerfindung der Arbeitsprozesse. „Jedes Mal, wenn wir diese KI-Agenten sehen, erscheinen sie uns wie ein großer, fantastischer Sprung“, sagte er. „Aber kurzfristig ist die Veränderung nie so drastisch.“
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