Agentic AI entwickelt sich deutlich schneller als frühere Technologiewellen wie Cloud oder Low Code. Während Unternehmen damals oft Jahre benötigten, um neue Lösungen aufzubauen, entstehen heute innerhalb kurzer Zeit dutzende oder sogar hunderte AI-Agenten. Mit den ersten erfolgreichen Projekten wächst deshalb schnell die Nachfrage nach weiteren AI-Lösungen. Fachbereiche identifizieren zusätzliche Use Cases, bestehende Prozesse sollen stärker automatisiert und weitere AI-Agenten entwickelt werden.
Damit verändert sich auch die eigentliche Aufgabenstellung. Ging es anfangs vor allem darum, einzelne AI-Agenten erfolgreich umzusetzen, rückt nun die Frage in den Mittelpunkt, wie Unternehmen eine wachsende Zahl an AI-Initiativen effizient koordinieren und nachhaltig skalieren können.
Warum Skalierung zur eigentlichen Herausforderung wird
Mit der steigenden Zahl an AI-Initiativen verändern sich auch die Anforderungen an die IT. Neben der Entwicklung neuer AI-Agenten müssen auch Architektur, Integration, Sicherheit und Betrieb berücksichtigt werden. Gleichzeitig wächst die Nachfrage aus den Fachbereichen häufig schneller, als die IT neue Anforderungen strukturiert bewerten und umsetzen kann.
Fehlen gemeinsame Standards und eine klare Priorisierung, entsteht schnell ein Rückstau. Anforderungen konkurrieren um knappe IT-Kapazitäten, ähnliche Lösungen werden mehrfach entwickelt und vorhandene Komponenten nicht systematisch weitergenutzt. Die Folge sind steigende Entwicklungs- und Betriebsaufwände sowie eine wachsende Komplexität, die den eigentlichen Nutzen von Agentic AI ausbremst. Die eigentliche Herausforderung beginnt deshalb nicht beim ersten AI-Agenten, sondern bei den hundert oder tausend Agenten, die danach folgen.
Wenn Anforderungen nicht schnell genug umgesetzt werden können, suchen Fachbereiche zunehmend nach eigenen Lösungen. Da AI-Agenten heute mit vergleichsweise geringem technischem Aufwand entwickelt werden können, entstehen erste Anwendungen häufig außerhalb etablierter Prozesse. Was zunächst nach Innovationskraft aussieht, entwickelt sich schnell zu einer neuen Form der Schatten-IT: Schatten-KI. Agenten entstehen ohne gemeinsame Standards, Verantwortlichkeiten bleiben unklar und Risiken werden oft erst sichtbar, wenn sie bereits produktiv eingesetzt werden.
Mehr Entwicklerteams schaffen nicht automatisch mehr Wirkung
Naheliegend ist es, auf den steigenden AI-Demand zunächst mit zusätzlichen Entwicklerteams zu reagieren. Doch dieses Vorgehen ist häufig ein Trugschluss: Mehr Entwicklungskapazität erhöht zwar die Zahl der umsetzbaren AI-Agenten, löst jedoch nur einen Teil der Herausforderung. Entwickeln zehn Teams unabhängig voneinander AI-Agenten, entstehen zehn verschiedene Standards und Betriebsmodelle. Ähnliche Anforderungen werden mehrfach umgesetzt, Wissen verbleibt in einzelnen Teams und erfolgreiche Lösungen lassen sich kaum auf andere Bereiche übertragen. Die Folge ist keine bessere Skalierung, sondern zusätzliche Komplexität.
Der Schritt von der Entwicklung einzelner AI-Agenten zu ihrem systematischen Betrieb ist deshalb keine technologische, sondern vor allem eine organisatorische Aufgabe. Erfolgreiche Skalierung hängt weniger von der Zahl der Entwicklerteams ab als von der Fähigkeit, AI-Lösungen nach gemeinsamen Prinzipien zu entwickeln, zu betreiben und kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Warum Agentic AI ein Betriebsmodell braucht
Viele Unternehmen reagieren an diesem Punkt zunächst mit zusätzlichen Governance-Regeln. Transparenz über AI-Agenten, Verantwortlichkeiten und Freigaben sind wichtige Voraussetzungen. Governance allein beantwortet jedoch noch nicht die Frage, wie neue Anforderungen bewertet, priorisiert, entwickelt und dauerhaft betrieben werden. Um den steigenden AI-Demand langfristig beherrschbar zu machen, benötigen Unternehmen gemeinsame Standards für Priorisierung, Entwicklung und Betrieb. Anforderungen müssen bewertet, priorisiert und von Anfang an so geplant werden, dass bestehende Lösungen auch für neue Anwendungsfälle genutzt werden können, statt sie als isolierte Einzelprojekte umzusetzen.
Ein möglicher Ansatz ist eine Agent Factory. Sie ist keine Entwicklungsfabrik für möglichst viele AI-Agenten, sondern ein Betriebsmodell für Agentic AI. Als organisatorischer Rahmen unterstützt sie Unternehmen dabei, den gesamten Lebenszyklus ihrer AI-Lösungen zu steuern: Neue Anforderungen werden zentral aufgenommen, bewertet und priorisiert. Anschließend wird geprüft, ob sich bestehende Komponenten oder bereits entwickelte AI-Agenten wiederverwenden lassen oder ob eine Neuentwicklung erforderlich ist. Erst danach beginnt die Umsetzung nach gemeinsamen Standards für Architektur, Sicherheit und Betrieb. So entstehen AI-Lösungen nicht als voneinander unabhängige Einzelprojekte, sondern als Teil einer skalierbaren Gesamtarchitektur.
Dafür ist nicht zwangsläufig eine neue Organisationseinheit erforderlich. Entscheidend ist vielmehr, bestehende Verantwortlichkeiten klar zu definieren, gemeinsame Standards zu etablieren und die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und IT dauerhaft zu organisieren. So lässt sich sicherstellen, dass neue AI-Lösungen effizient entwickelt, sicher betrieben und kontinuierlich weiterentwickelt werden können.
Frühzeitig die richtigen Voraussetzungen schaffen
Viele Unternehmen beginnen erst dann, organisatorische Strukturen aufzubauen, wenn bereits zahlreiche AI-Initiativen parallel laufen und erste Herausforderungen im Betrieb sichtbar werden. Zu diesem Zeitpunkt lassen sich Standards und Verantwortlichkeiten häufig nur mit erheblichem Aufwand nachträglich etablieren.
Deshalb lohnt es sich, frühzeitig Transparenz über bestehende AI-Initiativen zu schaffen, Verantwortlichkeiten festzulegen und gemeinsame Standards für Priorisierung, Entwicklung und Betrieb zu definieren. Ein deutliches Warnsignal ist, wenn die Zahl der Anforderungen aus den Fachbereichen schneller wächst als die Fähigkeit der Organisation, sie strukturiert zu bewerten, zu priorisieren und umzusetzen.
Fazit
Die Entwicklung einzelner AI-Agenten wird für viele Unternehmen zunehmend zur Routine. Der entscheidende Erfolgsfaktor liegt künftig jedoch nicht darin, möglichst schnell neue AI-Agenten bereitzustellen. Entscheidend ist, den steigenden AI-Demand so zu steuern, dass neue Anforderungen effizient umgesetzt, bestehende Lösungen wiederverwendet und AI-Anwendungen dauerhaft betrieben werden können.
Unternehmen, die dafür frühzeitig gemeinsame Standards, klare Verantwortlichkeiten und geeignete Steuerungsprozesse etablieren, schaffen die Grundlage dafür, Agentic AI nachhaltig zu skalieren.
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