Der Aufstieg des Agentic Enterprise: Die Rolle der KI bei der Unternehmenstransformation

Obwohl sich KI schnell weiterentwickelt hat, sind viele Organisationen nicht im gleichen Tempo nachgezogen. Den meisten Führungskräften, mit denen wir sprechen, mangelt es nicht an Ideen, Proof-of-Concepts oder Anbieter-Demos. Die Herausforderung besteht darin, KI in etwas Reproduzierbares zu überführen: in eine Fähigkeit, der man vertrauen kann, die sich skalieren und steuern lässt – ohne neue Risiken oder Engpässe zu schaffen.

Diese Lücke bildet den Ausgangspunkt für dieses Gespräch zwischen Romano Roth, Prof. Dr. Oliver Gassmann und der Moderatorin Prof. Dr. Naomi Haefner. Sie beleuchten, was agentische KI für Unternehmen tatsächlich bedeutet, wo sie heute bereits funktioniert und was Organisationen verändern müssen, bevor sie sie skalieren können.

Die Diskussion macht eine produktive Spannung sichtbar: Oliver, der sich auf seinen Forschungsartikel The Non-Human Enterprise stützt, treibt die Idee vollständig autonomer, agentengetriebener Organisationen als radikales Gedankenexperiment voran. Romano hingegen argumentiert, dass reale Unternehmen sozio-technische Systeme sind, die menschliche Steuerung, Feedback-Schleifen und kontinuierliche Anpassung benötigen. Wo sie übereinstimmen, ist ebenso aufschlussreich wie die Punkte, in denen sie unterschiedlicher Meinung sind.

Romano Roth ist Global Chief of Cybernetic Transformation und Partner bei Zühlke. Er gestaltet die globale Strategie von Zühlke für cybernetische Transformation, Platform Engineering und KI-Integration.

Prof. Dr. Oliver Gassmann ist Professor für Technologiemanagement an der Universität St. Gallen sowie Vice Chairman und Partner bei Zühlke. Er bringt umfassende Expertise im Innovationsmanagement und in der Führung mit, die erforderlich ist, um Transformation nachhaltig zu verankern.

Prof. Dr. Naomi Haefner ist Assistenzprofessorin für Technologiemanagement an der Universität St. Gallen. Naomi erforscht, wie aufkommende Technologien Organisationen, Entscheidungsprozesse und Managementpraktiken verändern.

Oliver definiert das agentische Unternehmen als die ultimative Vision einer vollständig automatisierten Organisation: KI-Agenten mit klar beschriebenen Zielen und Werkzeugen, die planen, ausführen und zusammenarbeiten – ähnlich wie die „Dark Factories“, die wir bereits in der Fertigung sehen. Er treibt diese Idee bewusst auf die Spitze: „Wenn wir eine globale Versicherungsgesellschaft auf der grünen Wiese mit nur fünf Menschen entwerfen würden – wie würde sie aussehen?“

Romano setzt den Gegenpunkt. Während man ein agentisches Unternehmen vielleicht für einen Online-Shop aufbauen könnte, der schwarze Socken verkauft, ist ein globaler Versicherungsanbieter eine ganz andere Größenordnung. Reale Unternehmen sind komplexe sozio-technische Systeme mit Feedback-Schleifen, regulatorischen Vorgaben und menschlichem Urteilsvermögen im Kern. Die heutigen KI-Agenten bewältigen zuverlässig fünf bis sieben Schritte autonom – danach muss ein Mensch eingreifen.

Diese Spannung zwischen radikaler Automatisierung als Gedankenexperiment und einer pragmatischen, menschlich geführten Transformation zieht sich durch die gesamte Diskussion – und macht ihren besonderen Wert aus.

Oliver teilt ein überzeugendes Beispiel aus der Telekommunikationsbranche. Autonome Netzwerkagenten überwachen Funkzugangsnetze und reagieren in Echtzeit auf ungeplante Ereignisse – ein Festival, einen Stau, eine Demonstration:

• Ein Event-Agent durchsucht alle 15 Minuten Social-Media-Daten, um Menschenansammlungen zu erkennen.
• Ein Remediation-Agent segmentiert das Netzwerk automatisch neu.
• Ein Guardian-Agent überwacht Performance-KPIs und setzt Änderungen zurück, wenn sie die Situation nicht verbessern.

Dieser innovative Ansatz führt dazu, dass das, wofür zuvor ein Team von Ingenieuren eine Stunde benötigte, nun autonom in acht Minuten und mit besserer Performance geschieht.

Beide Sprecher bezeichnen solche Anwendungsfälle als „agentische Inseln“: klar abgegrenzte, gut verstandene Domänen, in denen Automatisierung eindeutige und messbare Vorteile liefert. Die Herausforderung besteht darin, diese Inseln zu durchgängigen End-to-End-Wertströmen zu verbinden.

Beide Sprecher sind sehr direkt, warum so viele Organisationen scheitern: Sie setzen KI einfach auf bestehende Prozesse drauf und erwarten dann magische Ergebnisse.

Romanos Diagnose ist treffend: Der aktuelle Fokus auf generative KI-Tools (welcher Anbieter, welches LLM) lenkt von der eigentlichen Arbeit ab. „Geht weg vom Tool selbst. Denkt daran, Prozesse und Engpässe zu identifizieren.“
Seine empfohlene Methode ist Value Stream Mapping, eine Technik aus dem Toyota Production System. Das bedeutet, jeden einzelnen Schritt abzubilden und Prozesszeit, Durchlaufzeit, Fertigstellungsgrad sowie Korrekturschleifen zu analysieren – und erst danach den zukünftigen Soll-Zustand zu entwerfen. Manchmal beinhaltet diese Zukunft nicht einmal KI.

Oliver ergänzt eine strukturelle Beobachtung: Die meisten europäischen Unternehmen denken noch immer in Strategiezyklen aus der Hardware-Ära. In der Automobilindustrie plant man rund um „SOP minus drei“ – also drei Jahre vor Produktionsstart. Doch KI-Frameworks verändern sich alle drei bis vier Monate, und die Inferenzkosten sinken pro Jahr um das 900-Fache. Strategie als starrer Plan muss durch den Aufbau strategischer Flexibilität ersetzt werden.