Agentenbasierte KI: Der nächste große Schritt – Agentic AI: The Next Big Thing

Eine neue internationale Umfrage von PagerDuty zeigt, dass Unternehmen zunehmend auf agentenbasierte KI setzen, um die Automatisierung und betriebliche Effizienz zu steigern. Die neuesten Daten zeigen, dass 94% der Unternehmen eine schnellere Einführung von Agentic-AI im Vergleich zu GenAI erwarten, wobei 55% eine deutliche Beschleunigung in ihrem Unternehmen erwarten. Da Unternehmen versuchen, komplexe Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern, etabliert sich Agentic-AI als nächste Stufe der KI-Transformation und verspricht eine schnellere Implementierung und größere betriebliche Vorteile.

Wichtigste Ergebnisse

Vertrauen in Agentic AI: Die Mehrheit der Befragten (63%) hat Agentic AI vollständig in ihr Unternehmen integriert.

KI-Reife und -Akzeptanz: Unternehmen, die GenAI vollständig implementiert haben, nutzen mit einer deutlich höheren Wahrscheinlichkeit bereits agentenbasierte KI (71 %), verglichen mit nur 19 % der Unternehmen, die GenAI noch nicht vollständig implementiert haben.

Hohe ROI-Erwartungen: 62 % der Unternehmen erwarten einen ROI von mehr als 100 %, wobei der durchschnittliche ROI bei 171 % liegt. GenAI hat mit einem durchschnittlichen ROI von 152 % bereits starke finanzielle Ergebnisse geliefert.

Skalierbare Automatisierung von Arbeitsabläufen: Mehr als die Hälfte der Unternehmen (52 %) erwarten, dass Agentic-AI zwischen 26 % und 50 % ihrer Arbeitsabläufe automatisieren oder beschleunigen wird, was erhebliche betriebliche Effizienzsteigerungen ermöglicht.

Zukünftige Auswirkungen von KI: 44 % der Führungskräfte erwarten, dass Agentic-AI insgesamt einen größeren Einfluss haben wird als GenAI, während 40 % glauben, dass GenAI einen größeren Einfluss haben wird. Dies zeigt, dass die Unternehmen geteilter Meinung darüber sind, ob Agentic-AI einen ähnlichen branchenweiten Wandel auslösen wird wie GenAI.

Lehren aus der Einführung von GenAI: 44 % der Führungskräfte nennen die überstürzte Einführung von KI ohne angemessene Planung als größte Herausforderung – ein Fehler, den sie bei der Einführung von Agentic-AI vermeiden wollen. Kostenkontrolle (40 %), verbesserte Mitarbeiterschulung (37 %) und eine stärkere Dateninfrastruktur (37 %) gehören ebenfalls zu den wichtigsten Prioritäten bei der Weiterentwicklung der KI-Strategie.

Steigende Investitionen in KI: 75 % der Unternehmen investieren 1 Mio. USD oder mehr in KI-Initiativen. Dies unterstreicht das Engagement für eine langfristige, KI-gestützte Transformation und zeigt ein anhaltendes Interesse an der KI-Implementierung, was sich in steigenden Budgetzuweisungen niederschlägt.

Von GenAI zu Agentic AI

Unternehmen, die GenAI frühzeitig eingesetzt haben, wenden sich nun der agentenbasierten KI zu. Bei Unternehmen, die GenAI vollständig implementiert haben, ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie agentenbasierte KI einsetzen, deutlich höher (71 %) als bei Unternehmen, die GenAI nicht vollständig implementiert haben (19 %).

Erwartete Renditen

Die Unternehmen sind sehr optimistisch, was ihre Investitionen in die agentenbasierte KI betrifft. Mehr als drei Fünftel (62 %) erwarten einen ROI von über 100 % für die Technologie, wobei die durchschnittliche Renditeerwartung bei erstaunlichen 171 % für ihre Investition liegt. US-Unternehmen erwarten im Durchschnitt eine fast doppelt so hohe Rendite (192 %). Warum diese hohen Erwartungen? GenAI hat sich für diese Unternehmen mit einer durchschnittlichen Kapitalrendite von 152 % als profitabel erwiesen, wobei 62 % der Unternehmen eine Kapitalrendite von mehr als 100 % aus generativer KI erzielen.

Schnelle Akzeptanz

Die Lernkurve von GenAI hat den Weg für eine reibungslosere Einführung geebnet, denn fast alle (94 %) glauben, dass sie agentenbasierte KI schneller einführen werden als GenAI. Insgesamt gehen 55 % davon aus, dass der Übergang schneller vonstattengehen wird, wobei australische Unternehmen (61 %) noch optimistischer sind.

Auswirkungen

Wird Agentenbasierte KI die gleichen Auswirkungen haben wie GenAI? Die Unternehmen sind geteilter Meinung darüber, ob ihrer Meinung nach ein ähnlich großer Wandel bevorsteht. 44 % erwarten, dass die agentenbasierte KI größere Auswirkungen haben wird, während 40 % glauben, dass die GenAI letztlich größere Auswirkungen haben wird. IT-Führungskräfte sind eher (51 %) als Unternehmensleiter (37 %) der Ansicht, dass die agentenbasierte KI letztlich den größeren Einfluss haben wird. Etwa 16 % gaben keine Präferenz an, da sie glauben, dass beide in etwa den gleichen Einfluss haben werden.

Gelernte Lektionen

41 % der Befragten hoffen, dass sie den Fehler, die Einführung zu überstürzen oder nicht ausreichend zu planen, nicht wiederholen werden. Bei der Einführung von KI-Agenten greifen die Unternehmen auf die Erfahrungen zurück, die sie mit GenAI gemacht haben, und hoffen, einige der Fallstricke zu vermeiden, denen sie zuvor begegnet sind.

Geschäftsführer (43 %) gaben häufiger (29 %) als Führungskräfte und Eigentümer (29 %) an, dass mangelnde Schulung ein GenAI-Fehler war. Unklar definierte ROI-Erwartungen sind ein Fehler, den 36% gemacht haben und den sie diesmal zu vermeiden hoffen. 40 % der Führungskräfte befürchten, zu viel auszugeben, während 35 % befürchten, zu wenig auszugeben, was darauf hindeutet, dass trotz der hohen Erwartungen an die Rentabilität von KI-Investitionen weiterhin Unsicherheit über die Höhe der Ausgaben besteht.

Budgets wachsen

Der Bedarf der Unternehmen an KI wächst und die Budgets tragen diesem Wachstum Rechnung. Drei Viertel der befragten Unternehmen (75 %) geben 1 Million Dollar oder mehr für KI aus. Unternehmen mit 10.000 oder mehr Mitarbeitern haben häufiger als kleinere Unternehmen bereits 1 Million Dollar oder mehr für GenAI ausgegeben (82 % gegenüber 71 %) und planen, weitere 1 Million Dollar oder mehr für KI-Agenten auszugeben (72 % gegenüber 60 %).

Status von GenAI

Die Einführung von agentenbasierter KI kommt genau zu dem Zeitpunkt, an dem die Unternehmen sicher sind, wo sie mit GenAI stehen. Die Mehrheit (63 %) hat GenAI vollständig in ihr Unternehmen integriert. Weitere 24 % nutzen GenAI, sehen sie aber noch nicht als vollständig in ihre Prozesse integriert an. Großbritannien und Australien sind bei GenAI führend: 73 % der britischen Unternehmen haben generative KI vollständig integriert, verglichen mit 69 % der australischen, 64 % der US-amerikanischen und 44 % der japanischen Unternehmen.

Agenten der Automatisierung

Von der agentenbasierten KI erhofft man sich nicht nur eine Verbesserung des Kundenservices und der Cybersicherheit, sondern auch eine Rationalisierung alltäglicher Aufgaben und eine Entlastung der Mitarbeiter. Mehr als die Hälfte (52 %) der Unternehmen erwartet, dass agentenbasierte KI 26 % bis 50 % dieser Aufgaben automatisieren oder beschleunigen wird. Weitere 32 % haben bescheidenere Erwartungen von 25 % oder weniger Automatisierung von Arbeitsaufgaben. Der Gesamtdurchschnitt liegt bei 36 % der Arbeitsaufgaben, die durch KI-Agenten automatisiert oder beschleunigt werden sollen.

Ausbildungspfade

Ein Fehler, den einige Unternehmen bedauern, ist, dass sie ihre Mitarbeiter nicht ausreichend für GenAI geschult haben, und sie wollen dasselbe Ergebnis für agentenbasierte KI vermeiden. Alle Unternehmen planen, ihre Mitarbeiter in irgendeiner Form in Bezug auf agentenbasierte KI zu schulen, und 61 % planen unternehmensweite Seminare oder Schulungsinitiativen. 56% der Unternehmen werden ihren Mitarbeitern externe Kurse anbieten. Offiziell organisierte Sprechstunden und formelles internes Mentoring sind ebenfalls geplant (jeweils 52%).

Vorsichtige Einschätzungen

So nützlich die Unternehmen agentenbasierte KI auch finden mögen, sie sehen auch, dass die Technologie einige Gefahren mit sich bringen kann, wie es bei GenAI der Fall war. Die beiden größten Risiken, die Unternehmen bei der Implementierung von agentenbasierter KI erwarten, sind Sicherheitslücken (45 %) und gezielte Cyberangriffe durch KI (43 %). Weitere Risiken sind die Entwicklung von Vorschriften und Datenschutzgesetzen (42 %), fehlerhafte Dateneingaben, die zu einer geringeren Qualität der Ergebnisse führen (40 %), und KI-Halluzinationen (37 %).

A new international survey by PagerDuty shows that companies are increasingly implementing agent-based AI (Agentic-AI) to increase automation and operational efficiency. The latest data shows that 94% of companies expect a faster adoption of Agentic AI compared to GenAI, with 55% expecting a clear acceleration across their organization. As organizations look to automate complex processes and increase efficiency, Agentic-AI is establishing itself as the next stage of AI transformation, promising faster implementation and more substantial operational benefits.

Key findings

Confidence in GenAI: The majority of respondents (63%) have fully integrated GenAI into their organization.

AI maturity and adoption: Companies that have fully implemented GenAI are significantly more likely to already be using agentic AI (71%), compared to only 19% of companies that have not yet fully adopted GenAI.

High ROI expectations: 62% of companies expect an ROI of over 100% from Agentic-AI, with an average expected profitability of 171%. GenAI has already delivered strong financial results with an average ROI of 152%.

Scalable workflow automation: More than half of organizations (52%) expect Agentic-AI to automate or accelerate between 26% and 50% of their workloads, enabling significant operational efficiencies.

Future impact of AI: 44% of executives expect Agentic-AI to have a greater overall impact than GenAI, while 40% believe the latter will be more transformative. This shows that companies are split on whether Agentic-AI will trigger a similar industry-wide change as GenAI.

Lessons learned from GenAI implementation: 44% of executives cite rushing AI adoption without proper planning as the biggest challenge – a mistake they want to avoid when adopting Agentic-AI. Cost control (40%), improved employee training (37%) and stronger data infrastructure (37%) are also among the top priorities for advancing AI strategy.

Increasing AI investment: 75% of organizations are investing $1 million or more in AI initiatives. This underlines the commitment to long-term, AI-powered transformation and shows a continued interest in AI implementation, leading to increasing budget allocations.

From GenAI to Agentic AI.

Companies who were early adopters ofGenAI are flocking to agentic AI. Those that have fully implemented GenAI are much more likely (71%) to have deployed agentic AI by now than those that have not completely implemented GenAI (19%).

Expected Returns.

Companies are very bullish on what they think their investments in agentic AI can deliver. More than three-fifths (62%) expect more than 100% ROI on the technology, with the average expected return at an astounding 171% ROI on their investment. U.S. companies expect an average ROI of almost 2x (192%). Why the high expectations? GenAI has proved profitable for these companies with an average return of 152%, with 62% of companies experiencing more than 100% returns from generative AI.

Fast-Track Adoption.

The learning curve on GenAI has paved the way for smoother adoption, as nearly all (94%) believe they will adopt agentic AI more quickly than GenAI. Overall, 55% strongly agree that the transition will be quicker, with Australian companies even more likely (61%) to have strong feelings about it.

Agentic Impact.

Will agentic AI rise to the level of disruption that GenAI did? Companies are split on whether they think we’re in store for as significant a shift, with 44% expecting agentic AI to have a bigger impact while 40% think ultimately GenAI will have a greater effect. IT leaders were more likely (51%) than business leaders (37%) to predict agentic AI will wind up having the bigger impact. About 16% opted out of a preference in their belief that both will have about the same impact.

Lessons Learned.

Rushing in too quickly or lacking planning in their implementation is a mistake 41% hope not to repeat. As they adopt AI agents, companies are drawing from their past experiences with GenAI and hoping to avoid some of the pitfalls they previously encountered.

Directors were more likely (43%) to point to lack of training as a GenAI mistake versus C-suite executives and owners (29%). Not having well-defined ROI expectations is a mistake 36% made that they hope to avoid this time. 40% of leaders are worried about spending too much, while 35% are worried about spending too little, suggesting that despite the high expectations around the return on AI investments, uncertainty about spending levels persists.

Ballooning Budgets.

With the AI needs of companies growing, budgets are accommodating that growth. Three fourths of companies (75%) surveyed are spending $1 million or more on AI. Companies with 10,000 or more employees are more likely than smaller companies to have already spent $1 million or more on GenAI (82% versus 71%) and plan to spend an additional $1 million or more allocation for AI agents (72% versus 60%).

State of GenAI.

The adoption of agentic AI is coming just as companies are feeling confident about where they are with GenAI. The majority (63%) have fully integrated GenAI into their company. Another 24% deployed GenAI, but don’t consider it fully integrated into their operations. The U.K. and Australia lead on GenAI with 73% of U.K. companies fully integrating generative AI compared to 69% of Australian companies, 64% of U.S. companies, and 44% of companies in Japan.

Agents of Automation.

There are high hopes that agentic AI will help companies not only improve customer service and cybersecurity, but help streamline day-to-day tasks and reduce toil  for their teams. More than half (52%) of companies expect agentic AI to automate or expedite 26% to 50% of those workloads. Another 32% have more modest expectations of 25% or less automation of work tasks. The average overall was an expectation of 36% of work tasks automated or expedited with the help of AI agents.

Teaching Tracks.

Not training employees enough on GenAI was a mistake some companies regret, and they’re looking to avoid the same outcome for agentic AI. All companies have plans to implement some form of agentic AI training, and for 61%, that means organization-wide seminars or training initiatives. 56% of organizations will offer an external course to their employees. Officially hosted office hours and formal internal mentorship is planned as well (52%, respectively).

Cautionary Tales.

As useful as companies may find agentic AI, they also see that the technology can bring with it some dangers, as it did with GenAI. The top two risks companies expect from implementing agentic AI are security vulnerabilities (45%) and AI-targeted cyber attacks (43%). Others include evolving regulations and privacy laws (42%), bad data inputs leading to decreased output quality (40%), and AI hallucinations (37%).