Enterprise Agentic AI Adoption: Databricks Report

Jenseits des Chatbots: Der strategische Wandel zu Agentic-AI-Systemen

Die erste Welle der generativen KI war von isolierten Experimenten geprägt – primär Chatbots und einfache Retrieval-Systeme, die oft den Sprung in den Produktivbetrieb verfehlten. Neue Telemetriedaten von Databricks, die über 20.000 Organisationen und 60 % der Fortune 500 umfassen, zeigen jedoch einen fundamentalen Wendepunkt: Die Enterprise Agentic AI Adoption wandelt sich rasant hin zu agentischen Systemen (Agentic AI). Dies sind keine passiven Antwort-Engines mehr, sondern intelligente Workflows, die zur eigenständigen Planung und Ausführung fähig sind.

Zwischen Juni und Oktober 2025 stieg die Nutzung von Multi-Agent-Workflows auf der Databricks-Plattform um 327 %. Dieses explosive Wachstum signalisiert, dass KI nicht länger ein peripheres Experiment ist, sondern eine Kernkomponente der Unternehmensarchitektur wird. Für Organisationen, die Wert auf Datensouveränität legen, erfordert dieser Wandel eine Abkehr von geschlossenen, modellspezifischen Silos hin zu offenen, interoperablen Architekturen.

Der 'Supervisor Agent' als Orchestrator der Zukunft

Ein zentraler Treiber dieser Entwicklung ist der 'Supervisor Agent'. Diese Architektur spiegelt menschliche Organisationsstrukturen wider: Anstatt ein einzelnes Modell mit jeder Komplexität zu beauftragen, agiert ein Supervisor als Manager. Er zerlegt Anfragen, erkennt Absichten, führt Compliance-Prüfungen durch und delegiert Teilaufgaben an spezialisierte Tools oder domänenspezifische Sub-Agenten.

Funktionale Spezialisierung und delegierte Autorität

Seit seiner Einführung im Juli 2025 hat sich der Supervisor Agent zum dominierenden Anwendungsfall entwickelt und macht per Oktober 37 % der Nutzung aus. Dieses Modell adressiert ein kritisches Unternehmensbedürfnis: Zuverlässigkeit. Durch die Isolierung von Aufgaben können Unternehmen unterschiedliche Modelle – oder sogar deterministischen Code – für verschiedene Teile eines Problems einsetzen. Dies stellt sicher, dass das Endergebnis verifiziert und compliant ist, bevor es den Endnutzer erreicht.

Im Finanzsektor ermöglicht dies beispielsweise die gleichzeitige Bearbeitung von Dokumentenabrufen und regulatorischer Compliance. Ein Supervisor Agent kann verifizieren, dass ein abgerufenes Dokument den aktuellen gesetzlichen Standards entspricht, bevor die Antwort finalisiert wird – was menschliche Eingriffe minimiert und gleichzeitig einen lückenlosen Audit-Trail gewährleistet.

Infrastruktur unter Druck: Die Automatisierung der Datenarchitektur

Agentische Workflows stellen beispiellose Anforderungen an die zugrunde liegende Dateninfrastruktur. Traditionelle OLTP-Datenbanken (Online Transaction Processing), die für menschliche Interaktionsgeschwindigkeiten und seltene Änderungen konzipiert wurden, stoßen bei den hochfrequenten Lese- und Schreibmustern von KI-Agenten an ihre Grenzen.

Das Ausmaß dieser Automatisierung ist bemerkenswert. Telemetriedaten zeigen, dass KI-Agenten vor zwei Jahren nur 0,1 % der Datenbanken erstellten; heute sind sie für 80 % der Datenbankerstellungen verantwortlich. Zudem werden 97 % der Datenbank-Test- und Entwicklungsumgebungen derzeit von Agenten aufgebaut. Dieser Trend hin zu einer ephemeren, programmatisch gesteuerten Infrastruktur ermöglicht schnelles Experimentieren, birgt aber auch das Risiko eines Infrastruktur-Lock-ins.

Der Multi-Modell-Standard: Schutz vor Vendor-Lock-in

Souveränitätsbewusste Unternehmen meiden zunehmend die Bindung an eine einzelne Large-Language-Model-Familie (LLM). Der Databricks-Bericht unterstreicht einen klaren Trend zu Multi-Modell-Strategien. Per Oktober 2025 nutzten 78 % der Unternehmen zwei oder mehr LLM-Familien (wie ChatGPT, Claude, Llama und Gemini). Der Anteil der Unternehmen, die drei oder mehr Modellfamilien einsetzen, stieg in nur zwei Monaten von 36 % auf 59 %.

Die Ökonomie der Modellvielfalt

Diese Diversität dient nicht nur der Redundanz, sondern der ökonomischen und funktionalen Optimierung. Engineering-Teams leiten einfache Routineaufgaben an kleinere, kosteneffiziente Modelle weiter, während sie die massiven Reasoning-Fähigkeiten von 'Frontier'-Modellen für komplexe, risikoreiche Aufgaben reservieren. Einzelhändler sind hier Vorreiter: 83 % setzen mehrere Modellfamilien ein, um Leistung und Betriebskosten auszubalancieren.

Governance als Beschleuniger der Deployment-Geschwindigkeit

Entgegen der Wahrnehmung, dass Governance ein Flaschenhals sei, zeigen die Daten, dass sie der primäre Treiber für die Produktionsgeschwindigkeit ist. Organisationen, die KI-Governance-Tools einsetzen, bringen 12-mal mehr KI-Projekte in die Produktion als solche, die dies nicht tun. Systematische Evaluations-Tools führen zu einer fast sechsfach höheren Deployment-Rate.

Governance liefert die notwendigen Leitplanken – Definition von Datennutzungsrechten, Rate-Limits und Sicherheitsparameter –, die Stakeholdern das Vertrauen geben, über den Proof-of-Concept (PoC) hinauszugehen. Ohne diese Rahmenwerke bleiben Projekte oft im 'Pilot-Fegefeuer' stecken. Im DACH-Markt, wo Datenschutz oberste Priorität hat, ist Governance das Fundament für einen erfolgreichen Rollout.

Echtzeit-Inferenz: Das Ende der Batch-Verarbeitung

Die Ära von Big Data war durch Batch-Verarbeitung geprägt, doch Agentic AI operiert im 'Jetzt'. Aktuell werden 96 % aller Inferenz-Anfragen in Echtzeit verarbeitet. Dies ist besonders in der Gesundheitsbranche und den Life Sciences kritisch, wo Echtzeit-Patientenmonitoring oder klinische Entscheidungsunterstützung eine hochverfügbare Infrastruktur erfordert. Der Technologiesektor verarbeitet bereits 32 Echtzeit-Anfragen auf jede einzelne Batch-Anfrage.

Industrieanalyse: Die Treiber der Agentic-Dynamik

Die rasante Dynamik hinter der Enterprise Agentic AI Adoption ist fundamental mit der Notwendigkeit erhöhter Automatisierung verbunden, die gleichzeitig die Datengrenzen der Organisation respektiert. Agentische Systeme umfassen intelligente Workflows und bewegen sich über einfache Anfrage-Antwort-Zyklen hinaus. Dieser Architekturwandel ermöglicht es Unternehmen, komplexe, mehrstufige Argumentationen bereitzustellen, die zuvor erhebliche menschliche Aufsicht erforderten. Der entscheidende Unterschied liegt in der Fähigkeit des Systems, im Zusammenspiel mit externen Werkzeugen zu planen und auszuführen. Eine wichtige Erkenntnis, die diesen Aufschwung untermauert, ist die aggressive Automatisierung der Infrastruktur selbst: Agenten sind heute für die Generierung von 80 % der neuen Datenbanken und 97 % aller Test- und Entwicklungsumgebungen verantwortlich. Dies deutet darauf hin, dass KI integraler Bestandteil von DevOps-Workflows wird und programmgesteuert bei Bedarf temporäre Ressourcen erstellt.

Darüber hinaus adressiert die Betonung der Interoperabilität direkt die Bedenken hinsichtlich der Datensouveränität. Durch den Einsatz von Multi-Modell-Strategien dezentralisieren Unternehmen ihre Abhängigkeit von proprietären Modellen einzelner Anbieter bewusst. Diese Diversität ist pragmatisch und erlaubt es Teams, für spezifische Unterschritte das kosteneffizienteste und leistungsstärkste Modell auszuwählen. Die Integration robuster Governance-Tools wirkt dabei als Beschleuniger, nicht als Hindernis. Daten belegen, dass starke Governance-Frameworks das Vertrauen der Compliance-Teams in die Überführung von Projekten von der Pilotphase in den vollen Produktionsbetrieb stärken und zu zwölfmal mehr Deployments führen als unkontrollierte Pipelines.

Diese betriebliche Reife, gekennzeichnet durch Echtzeit-Inferenz (96 % der aktuellen Anfragen), bestätigt, dass KI in geschäftskritische Bereiche vordringt, in denen Latenz nicht toleriert werden kann. Für das Unternehmen bedeutet die Adaption dieser Architektur heute weniger kurzfristige Produktivitätssteigerungen, sondern vielmehr die Erzielung nachhaltiger Wettbewerbsdifferenzierung, die auf dem kontrollierten Zugriff auf proprietäre Daten basiert.

Fazit: Langfristige Differenzierung durch Souveränität

Der Fokus hat sich von KI-Experimenten hin zur operativen Realität verschoben. Wettbewerbsvorteile entstehen nicht mehr durch den bloßen 'Einkauf' von KI-Features in Drittsoftware. Sie liegen im Aufbau offener, interoperabler Plattformen, die es Unternehmen ermöglichen, KI auf ihre eigenen proprietären Daten anzuwenden. Wie Dael Williamson, EMEA CTO bei Databricks, betont, ermöglicht dieser Ansatz eine langfristige Differenzierung. Für das Unternehmen ist das Ziel klar: Agentische Systeme nutzen, um Routineaufgaben zu automatisieren, während die absolute Kontrolle über die Daten und die steuernden Modelle gewahrt bleibt.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was unterscheidet ein 'agentisches' KI-System von Standard-KI?

Während Standard-KI primär auf Informationsabruf fokussiert ist, planen und führen agentische Systeme mehrstufige Workflows eigenständig aus und interagieren autonom mit anderen Tools und Datenbanken.

Warum ist die Architektur des 'Supervisor Agent' so effektiv?

Er fungiert als Orchestrator, der komplexe Anfragen delegiert. Dies verbessert die Zuverlässigkeit und Compliance, da Aufgaben an spezialisierte, kontrollierbare Sub-Agenten verteilt werden.

Wie schützt eine Multi-Modell-Strategie vor Vendor-Lock-in?

Durch die Nutzung verschiedener LLM-Familien vermeiden Unternehmen die Abhängigkeit von der API oder Preisgestaltung eines einzelnen Anbieters und können flexibel auf Open-Source-Alternativen ausweichen.

Bremst strikte KI-Governance die Innovation?

Nein. Daten belegen, dass Unternehmen mit strenger Governance 12-mal mehr Projekte produktiv setzen, da klare Sicherheitsleitplanken die notwendige Freigabebasis schaffen.

Wie verändern KI-Agenten das Datenbankmanagement?

KI-Agenten erstellen mittlerweile 80 % der Datenbanken und 97 % der Entwicklungsumgebungen. Dies verschiebt den Fokus auf ephemere Infrastrukturen, die programmatisch on-demand erzeugt werden.