Wie verändern KI-Agenten und hybride Intelligenz die Wertschöpfung von Unternehmen?

Künstliche Intelligenz entwickelt sich vom hilfreichen Werkzeug zum aktiven Bestandteil betrieblicher Abläufe. KI-Agenten können Aufgaben zunehmend selbstständig bearbeiten. Das wirft für Unternehmen eine grössere Frage auf: Soll KI lediglich bestehende Prozesse verbessern oder Anlass sein, Wertschöpfung ganz neu zu denken?

Vom KI-Assistenten zum KI-Agenten

Künstliche Intelligenz kann längst mehr als Fragen beantworten, Texte verfassen oder Bilder erzeugen. Mit sogenannten KI-Agenten entstehen Systeme, die vorgegebene Ziele verfolgen, Arbeitsschritte planen und digitale Werkzeuge nutzen, um Aufgaben innerhalb definierter Grenzen eigenständig auszuführen (OECD, 2026). Während ein KI-Assistent meist auf eine konkrete Eingabe reagiert, können KI-Agenten mehrere Tätigkeiten zu einem Arbeitsablauf verbinden.

Ein Beispiel aus dem Kundendienst verdeutlicht dies: Ein Chatbot beantwortet Fragen zu Lieferterminen. Ein KI-Agent kann zusätzlich den Bestellstatus im ERP-System prüfen, Verzögerungen erkennen, Alternativen ermitteln und eine passende Kundeninformation vorbereiten. Mit entsprechenden Berechtigungen könnte er sogar eine Umbuchung veranlassen. Aus punktueller Unterstützung wird damit zunehmend die selbständige Bearbeitung ganzer Prozesse.

Neue Möglichkeiten entlang der Wertschöpfung

KI-Agenten lassen sich entlang der gesamten Wertschöpfung einsetzen: von der Marktbeobachtung und Produktentwicklung über Beschaffung und Produktion bis zu Vertrieb und Service. Ein produzierendes KMU könnte beispielsweise Kundenanfragen automatisch mit technischen Spezifikationen, Materialverfügbarkeit und Preisen abgleichen und daraus Offertentwürfe erstellen. Mitarbeitende prüfen Sonderfälle, klären anspruchsvolle Kundenwünsche und geben Angebote frei.

Das Potenzial liegt nicht allein in schnelleren Abläufen und niedrigeren Kosten. Kürzere Reaktionszeiten, stärker individualisierte Leistungen und neue datenbasierte Services können zusätzlichen Kundennutzen schaffen. Zugleich verändern sich Schnittstellen zwischen Abteilungen: Was früher über mehrere Stationen lief, kann künftig in einem vernetzten, KI-gestützten Prozess zusammenkommen. Allerdings entsteht wirtschaftlicher Nutzen nicht automatisch durch die Einführung neuer Werkzeuge. Entscheidend ist, wie gut sie in die tatsächliche Arbeit eingebunden werden.

AI-first: Wertschöpfung von Grund auf neu denken

Damit kommt ein weitergehender Ansatz ins Spiel, welcher an der grundlegenden Funktionsweise von Organisationen ansetzt: AI-first. Unternehmen, die KI lediglich zur Beschleunigung bestehender Abläufe einsetzen, optimieren vor allem das Vorhandene. AI-first-Unternehmen stellen dagegen eine grundsätzlichere Frage: Wie würden wir unsere Leistungen, Prozesse und Organisation gestalten, wenn leistungsfähige KI von Anfang an mitgedacht würde? KI wird so zu einem Gestaltungsprinzip für die Wertschöpfung und nicht nur zu einem zusätzlichen Werkzeug (World Economic Forum, 2026). Unternehmen werden grundlegend neu gedacht, das ist keine schnelle oder einfache Aufgabe.

Ein Beratungsunternehmen etwa kann KI nutzen, um Berichte schneller zu erstellen. Mit einer AI-first-Perspektive könnte es sein Angebot neu ausrichten: KI-Agenten beobachten kontinuierlich Märkte, werten relevante Daten aus und erkennen Handlungsbedarf. Beraterinnen und Berater interpretieren die Ergebnisse, entwickeln gemeinsam mit Kunden Lösungen und begleiten deren Umsetzung. Aus einzelnen Projekten kann ein kontinuierlicher Beratungsservice werden. Der Unterschied ist wesentlich: KI-Agenten verändern, wie Aufgaben erledigt werden. AI-first hinterfragt darüber hinaus, welche Leistungen ein Unternehmen anbietet und womit es künftig erfolgreich ist.

Hybride Intelligenz: Mensch und KI gemeinsam

Je mehr Aufgaben KI übernimmt, desto wichtiger wird die Frage nach der Rolle des Menschen. Oder vielmehr nach der neuen Arbeitsteilung und Zusammenarbeit mit KI und KI-Agenten. Das Konzept der hybriden Intelligenz bezeichnet die gezielte Verbindung menschlicher und künstlicher Fähigkeiten, um gemeinsam bessere Ergebnisse zu erzielen, als es beide allein könnten (Dellermann et al., 2019). KI kann grosse Datenmengen auswerten, Muster erkennen und Varianten entwickeln. Menschen bringen Erfahrungswissen, Kontextverständnis, soziale Fähigkeiten und Verantwortung ein. Es entsteht eine neue Arbeitsteilung und Spezialisierung.

In der Produktentwicklung könnten KI-Agenten beispielsweise Kundenbedürfnisse analysieren und Lösungsvarianten vorschlagen. Mitarbeitende beurteilen deren Machbarkeit, erkennen unausgesprochene Bedürfnisse und treffen die relevanten Entscheidungen. Hybride Intelligenz entsteht dabei nicht von selbst: Aufgaben, Entscheidungsrechte und Kontrollen müssen bewusst verteilt werden. Für Mitarbeitende gewinnen deshalb kritisches Urteilsvermögen, Fachwissen und die Fähigkeit, KI-Systeme anzuleiten und ihre Ergebnisse zu hinterfragen, an Bedeutung. Mitarbeitende und Führungskräfte sollten also ihre Kompetenzen und Tätigkeiten neu ausrichten.

Was sollten KMU jetzt tun?

Gerade KMU können mit KI-Agenten knappe Ressourcen ergänzen und neue Angebote entwickeln. Ein sinnvoller Einstieg beginnt jedoch nicht bei der Technologie, sondern bei einem konkreten Problem: Wo entstehen Engpässe? Was kostet viel Zeit? Wo liesse sich der Kundennutzen deutlich verbessern?

Darauf aufbauend sollten Unternehmen einen überschaubaren Anwendungsfall auswählen, gemeinsam mit Mitarbeitenden erproben und den Nutzen anhand klarer Kriterien überprüfen. Benötigt werden verlässliche Daten, passende Schnittstellen, begrenzte Zugriffsrechte und festgelegte Verantwortlichkeiten. Ebenso wichtig sind Weiterbildung und Raum zum Experimentieren. Erst wenn ein Ansatz funktioniert, sollte er schrittweise ausgeweitet werden.

Es geht letztlich also nicht nur darum zu definieren, wo sich KI einsetzen lässt, sondern wie Menschen und KI künftig gemeinsam Wert schaffen. KI-Agenten eröffnen neue technische Möglichkeiten, AI-first liefert die strategische Perspektive, und hybride Intelligenz zeigt, wie daraus eine tragfähige Zusammenarbeit entstehen kann. Wie schon in der Vergangenheit ist das, was wir unter »Arbeit» verstehen, also einem kontinuierlichen Wandel und einer Entwicklung unterworfen.

Literatur :

Dellermann, D., Ebel, P., Söllner, M., & Leimeister, J. M. (2019). Hybrid intelligence. Business & Information Systems Engineering, 61(5), 637–643. doi.org/10.1007/s12599-019-00595-2

OECD. (2026). The agentic AI landscape and its conceptual foundations (OECD Artificial Intelligence Papers No. 56). OECD Publishing. doi.org/10.1787/396cf758-en

World Economic Forum. (2026). The AI-first operating system: A blueprint for operating and business model innovation (in collaboration with Kearney). https://www.weforum.org/publications/ai-jp-2097