Agentic AI for Startups

Auch europaweit floriert die Startup-Szene. Laut dem State of European Tech 2025-Report, erstellt im Auftrag von Atomico, flossen im vergangenen Jahr Investitionen von rund 44 Milliarden US-Dollar in den Sektor. Davon entfielen 36 Prozent auf KI und Deep Tech – Felder, die Investoren inzwischen als Mindestanforderung für ihre Portfoliounternehmen betrachten.

Doch Rekordzahlen und Kapitalzufluss allein garantieren kein nachhaltiges Wachstum. Viele Startups scheitern nicht in der Gründungsphase, sondern beim Skalieren ihrer Geschäftsmodelle. Bürokratie, unklare Datenhoheit, grenzüberschreitender Betrieb und Compliance-Anforderungen bremsen Unternehmen aus, die anfangs vielversprechend starteten. Hier setzt ein Ansatz an, der in der Branche zunehmend als strategischer Kern diskutiert wird: Agentic AI.

Solide Datenbasis als Voraussetzung

Agentic AI bezeichnet den Einsatz autonomer KI-Agenten, die eigenständig Aufgaben übernehmen, Entscheidungen treffen und mit anderen Systemen interagieren. Damit diese Agenten zuverlässige Ergebnisse liefern, brauchen sie jedoch eine entscheidende Grundlage: eine einheitliche, strukturierte Datenarchitektur. Startups haben gegenüber etablierten Unternehmen dabei einen strukturellen Vorteil – sie müssen keine gewachsene Legacy-IT überwinden und können von Beginn an auf eine saubere Datenstrategie setzen.

Gründerinnen und Gründer, die frühzeitig Datensilos abbauen und KI-Agenten in ihre Kernprozesse integrieren, schaffen damit die Voraussetzungen für schnelles, skalierbares Wachstum. Gut trainierte Agenten – gefüttert mit unternehmenseigenen Daten – können auch fachspezifische, komplexe Aufgaben lösen. Werden mehrere Agenten miteinander verknüpft, lassen sich sogar übergreifende Herausforderungen automatisiert bewältigen.

Ein konkretes Beispiel: Ein Kundensupport-Agent und ein Prognose-Agent können zusammenarbeiten, sodass beim Eingang eines Support-Falls automatisch Kostenschätzungen erstellt werden. Das beschleunigt Reaktionszeiten und steigert die Kundenzufriedenheit – kritische Faktoren für wachsende Unternehmen mit begrenzten personellen Ressourcen.

Interne Prozesse und Echtzeit-Entscheidungen

Der Einsatz von KI-Agenten beschränkt sich nicht auf den Kundenkontakt. Auch in der internen Verwaltung lassen sich Routinevorgänge automatisieren. Management und Investoren erhalten so in Echtzeit Überblicke über Liquidität, Umsatz und Gewinn. Diese Datentransparenz ermöglicht fundierte Entscheidungen in kurzer Zeit – ein entscheidender Faktor für Unternehmen, die flexibel auf Marktveränderungen reagieren müssen.

Governance als Wettbewerbsvorteil

Mit dem Einsatz autonomer Systeme steigen auch die Anforderungen an Kontrolle und Regulierungskonformität. Besonders in Europa spielen Vorgaben wie die DSGVO und der EU AI Act eine zentrale Rolle. Dieser Compliance-Druck sollte jedoch nicht als Hindernis, sondern als Chance betrachtet werden. Startups, die Governance von Anfang an in ihre KI-Strategie integrieren, bauen das Vertrauen von Kunden, Mitarbeitenden und Aufsichtsbehörden auf.

Transparenz über Datenherkunft, Versionierung und Auswertungsergebnisse ist dabei essenziell. Sie gibt Teams die Kontrolle darüber, auf welcher Datenbasis Agenten operieren, wie sie sich verhalten und wie sich ihre Outputs im Zeitverlauf verändern.

Ein Beispiel aus der Praxis liefert Parloa, ein deutsches Startup mit einer Bewertung von drei Milliarden US-Dollar. Das Unternehmen hat KI-Agenten zum Kern seines Kundenservice gemacht und gleichzeitig eine DSGVO- und EU-AI-Act-konforme Datenarchitektur aufgebaut. Das Prinzip „Privacy by Design“ ermöglicht es, sensible Kundendaten zu nutzen, ohne die Kontrolle zu verlieren. Die vollständige Verwaltung des Agenten-Lebenszyklus macht Governance für Teams greifbar und skalierbar.

Wer zu früh startet, riskiert mehr Komplexität als Mehrwert

Trotz aller Chancen warnen Fachleute vor einem voreiligen Einsatz. Startups, die KI-Agenten einführen, ohne zuvor eine einheitliche Datenbasis aufzubauen und Governance-Prozesse zu etablieren, riskieren, Komplexität zu schaffen statt Probleme zu lösen. Die entscheidende Reihenfolge lautet: erst die Datenarchitektur sichern, dann die Agenten integrieren.

Langfristig werden jene Unternehmen erfolgreich skalieren, die KI nicht als Add-on, sondern als strategischen Kern ihres Geschäftsmodells begreifen – und dabei von Beginn an auf Kontrolle, Qualität und Regulierungskonformität setzen. In einem Investitionsumfeld, das zunehmend auf nachweisbare Datenkompetenz und echten Technologiemehrwert setzt, dürfte dieser Ansatz nicht nur zum Erfolgsfaktor, sondern zur Grundvoraussetzung werden.

The startup scene is also thriving across Europe. According to the State of European Tech 2025 report, commissioned by Atomico, around 44 billion US dollars was invested in the sector last year. Of this, 36 per cent went to AI and Deep Tech – fields that investors now consider essential for their portfolio companies.

However, record numbers and capital inflow alone do not guarantee sustainable growth. Many startups do not fail during the initial start-up phase, but rather when scaling up their business models. Bureaucracy, unclear data sovereignty, cross-border operations and compliance requirements can hinder companies that initially showed promise. This is where an approach increasingly being discussed as a strategic core in the industry comes into play: Agentic AI.

A solid data foundation is a prerequisite.

Agentic AI involves using autonomous AI agents that can independently perform tasks, make decisions and interact with other systems. For these agents to deliver reliable results, however, a crucial foundation is needed: a unified, structured data architecture. Start-ups have a structural advantage in this regard, as they do not have to overcome legacy IT systems and can implement a clean data strategy from the outset.

Founders who break down data silos early on and integrate AI agents into their core processes are better placed to achieve rapid, scalable growth. Well-trained agents, fed with company-specific data, can solve specialised, complex tasks. When multiple agents are linked together, they can handle even cross-cutting challenges automatically.

For example: A customer support agent and a forecasting agent can collaborate to automatically generate cost estimates upon receipt of a support case. This accelerates response times and increases customer satisfaction, which are critical factors for growing companies with limited personnel resources.

Internal processes and real-time decisions

The use of AI agents is not limited to customer contact. Routine processes can also be automated within internal administration. Management and investors can therefore access real-time overviews of liquidity, revenue and profit. This data transparency enables informed decisions to be made quickly – a crucial factor for companies that need to respond flexibly to market changes.

Governance as a Competitive Advantage

However, with the deployment of autonomous systems, the demand for control and regulatory compliance is also increasing. In Europe in particular, regulations such as the GDPR and the EU AI Act play a central role. Rather than viewing this compliance pressure as an obstacle, it should be seen as an opportunity. Start-ups that integrate governance into their AI strategy from the outset build trust with customers, employees, and regulatory authorities.

Transparency regarding data provenance, versioning and evaluation results is essential. This gives teams control over the data basis on which agents operate, their behaviour, and how their outputs change over time.

Parloa, a German startup valued at three billion US dollars, is a practical example. The company has built its customer service around AI agents while simultaneously developing a data architecture that complies with the GDPR and the EU AI Act. The „Privacy by Design“ principle allows the use of sensitive customer data without losing control. Completely managing the agent lifecycle makes governance tangible and scalable for teams.

Those who start too early risk creating more complexity than added value.

Despite all the opportunities, experts warn against hasty deployment. Startups that introduce AI agents without first establishing a unified data foundation and governance processes risk creating more problems than they solve. The correct order is to first secure the data architecture and then integrate the agents.

In the long term, the companies that will successfully scale are those that understand AI not as an add-on but as the strategic core of their business model and that focus on control, quality, and regulation from the beginning.