Erfolgreiche Agentic AI Strategie 2026: Souveränität durch Governance

Einleitung: Der Übergang in das agentische Zeitalter

Im Jahr 2026 hat sich die KI-Landschaft grundlegend gewandelt. Wir haben die Ära der einfachen „generativen KI-Assistenten“, die lediglich Dokumente zusammenfassen, hinter uns gelassen. Heute steht Ihre Agentic AI Strategie im Zentrum des agentischen Unternehmens (Agentic Enterprise) – ein Modell, in dem KI-Agenten als autonome Akteure agieren, komplexe Workflows durchdenken und Aufgaben ohne ständiges menschliches Eingreifen ausführen. Wie Branchenführer auf der AI Expo 2026 betonten, ist dieser Schritt von der passiven Automatisierung hin zu autonomen Systemen kein bloßes Software-Update. Er erfordert ein radikales Umdenken in den Bereichen Data Governance, Infrastruktur-Resilienz und strategische Autonomie. Ohne vertrauenswürdige Daten und ein souveränes Fundament bleiben selbst die hochentwickeltsten Agenten ein operationelles Risiko. Um im Wettbewerb zu bestehen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Datenarchitektur für die Anforderungen der Echtzeit-Entscheidungsfindung bereit ist.

1. Von RPA zu autonomen Agenten: Die Automatisierungslücke schließen

Jahrelang war Robotic Process Automation (RPA) der Standard für Effizienz. Doch RPA ist starr; sie folgt Skripten. Sobald sich eine Variable ändert, bricht der Prozess ab. Agentic AI hingegen fungiert als „digitaler Kollege“ und schließt die Lücke zwischen Absicht und Ausführung durch eigenständiges Planen. Im Gegensatz zu früher sind diese Systeme nicht-deterministisch. Sie können mit Unklarheiten umgehen. Wenn ein Supply-Chain-Agent eine Lieferverzögerung erkennt, meldet er nicht nur einen Fehler, sondern analysiert Alternativen, prüft Vertragsbedingungen und schlägt eine Umleitungsstrategie auf Basis von Echtzeitdaten vor. Es ist jedoch entscheidend, dass Sie die klassische Automatisierung beherrschen, bevor Sie den Sprung zu Agentic AI wagen. Der Weg zur Autonomie ist mit den Lehren gepflastert, die aus traditioneller RPA und intelligenter Automatisierung gezogen wurden.

2. Datenbereitschaft: Das Fundament für den KI-Erfolg

Das wichtigste Thema im Jahr 2026 lautet: KI scheitert ohne vertrauenswürdige, vernetzte Unternehmensdaten. Andreas Krause von SAP betonte, dass KI im geschäftlichen Kontext Daten benötigt, die nicht nur präzise, sondern auch kontextuell relevant sind. Unternehmen setzen nun verstärkt auf folgende Konzepte:

• Datenprodukte statt Data Lakes: Sie sollten auf domänenspezifische Datenprodukte setzen, die gezielt KI-Agenten speisen, anstatt ungefilterte Daten in zentralen Speichern zu sammeln.
• Semantic Layers: Um Halluzinationen zu vermeiden, implementieren Unternehmen semantische Schichten, die eine gemeinsame Sprache für die Geschäftslogik der KI bereitstellen.
• eRAG (Retrieval-Augmented Generation): Durch die Kombination von eRAG mit Unternehmensdaten können Agenten faktenbasierte Informationen in Echtzeit abrufen.
• Logisches Datenmanagement: Alberto Pan von Denodo unterstreicht, dass dies den Echtzeitzugriff in verteilten Umgebungen ermöglicht, was für die Geschwindigkeit agentischer Systeme unerlässlich ist.

3. Governance und Compliance: Management nicht-deterministischer Ergebnisse

Im agentischen Unternehmen ist Governance keine reine Formsache mehr – sie ist das Betriebssystem. Da Agenten Entscheidungen treffen können, muss die Governance-Ebene festlegen, wie diese Agenten auf Daten zugreifen. Dies ist besonders im Hinblick auf den EU AI Act von zentraler Bedeutung. Ein robustes Framework muss „Guardrails“ (Leitplanken) enthalten, die verhindern, dass Agenten unautorisierte Daten nutzen. Die Architektur dieser Systeme erfordert eine strikte Aufsicht. Dies beinhaltet nicht nur technische Kontrollen, sondern auch eine ausgeprägte KI-Literacy innerhalb der Führungsebene. Transparenz ist kein Hindernis mehr, sondern ein Katalysator für die Adoption. Unternehmen, die robuste Sicherheitsframeworks und klare Audit-Trails für agentische Entscheidungen implementieren, erzielen 2026 die schnellsten Fortschritte. Sie müssen sicherstellen, dass jede autonome Entscheidung nachvollziehbar bleibt, um regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden.

4. Die neue Rolle des KI-Managers: Personalmanagement für Agenten

Wie Jennifer Belissent von Snowflake erläutert, besteht die nächste kritische Kompetenz darin, zu lernen, wie man KI-Agenten als Teil der Belegschaft führt. Wir erleben den Aufstieg des „KI-Managers“ – eine Rolle, die sich der Performance, Ethik und Koordination digitaler Agenten widmet. Hierbei geht es nicht nur um technische Wartung, sondern um die Integration in die Arbeitswelt. Vertrauen ist die Währung des agentischen Zeitalters. Wenn Ihre Mitarbeiter ihren digitalen Kollegen nicht vertrauen, wird die Technologie keinen Return on Investment erzielen. Sie müssen ein Umfeld schaffen, in dem KI als Erweiterung menschlicher Talente gesehen wird. Dies erfordert eine klare Kommunikation über die Rollen der Agenten und die menschliche Aufsicht, die sie steuert. Führungskräfte müssen zudem lernen, Agenten-Feedback in herkömmliche Performance-Reviews zu integrieren, um eine hybride Belegschaft effizient zu skalieren.

5. Infrastruktur-Resilienz und Datenhoheit

Um echte Automatisierungs-Unabhängigkeit zu erreichen, muss Ihre zugrunde liegende Infrastruktur sicher und souverän sein. Dies bedeutet eine Abkehr von der totalen Abhängigkeit von Black-Box-Modellen dritter Anbieter hin zu einer Infrastruktur, die sicherstellt, dass die Daten unter Ihrer Kontrolle bleiben. Julian Skeels von Expereo merkt an, dass Netzwerke spezifisch für KI-Workloads konzipiert sein müssen. Dies umfasst die Schaffung souveräner „Network Fabrics“, die hohe Durchsatzraten bei geringer Latenz bewältigen. Zudem betont Rory Blundell von Gravitee, dass die Skalierung von Agenten eine fortschrittliche API-Orchestrierung erfordert. Sicherheitsframeworks auf API-Ebene fungieren als Gatekeeper und stellen sicher, dass Interaktionen zwischen verschiedenen Plattformen sicher und konform mit Ihren internen Governance-Standards bleiben. Ohne eine solche skalierbare API-Strategie riskieren Unternehmen Engpässe, die die autonome Reaktionsfähigkeit ihrer Agenten massiv einschränken.

6. Herausforderungen der technischen Integration

Die Integration agentischer Systeme in bestehende Legacy-Umgebungen stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Es reicht nicht aus, neue KI-Modelle aufzusetzen; die gesamte Daten-Pipeline muss modernisiert werden. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen IT-Abteilungen und den Fachbereichen. Strategische Souveränität bedeutet in diesem Kontext auch, die Abhängigkeit von einzelnen Cloud-Providern zu minimieren (Multi-Cloud-Strategie). Sie sollten darauf achten, dass Ihre Agenten portabel bleiben und nicht in proprietären Ökosystemen gefangen sind. Ein modularer Aufbau Ihrer KI-Architektur ermöglicht es Ihnen, einzelne Komponenten auszutauschen, wenn bessere oder kosteneffizientere Modelle auf den Markt kommen. So sichern Sie langfristig Ihre technologische Flexibilität und Wettbewerbsfähigkeit.

7. Die Checkliste für die Geschäftsführung: ROI und Skalierung

Die Geschäftsführung verlangt heute messbare Ergebnisse. Um dies zu erreichen, sollten Sie sich auf einen praktischen Bereitschaftsplan konzentrieren:

• Operative Bereitschaft: Kann Ihre aktuelle Datenarchitektur Echtzeit-Abfragen und autonomes Denken unterstützen?
• Finanzielle Disziplin: Überwachung der Rechenkosten im Vergleich zu Effizienzgewinnen, um „Shadow AI“-Kosten zu vermeiden.
• Strategische Ausrichtung: Sicherstellen, dass agentische Workflows an Kernziele des Unternehmens gebunden sind und nicht nur periphere Aufgaben betreffen.
• Skalierbarkeit: Prüfen Sie, ob Ihre API-Infrastruktur steigende Abfragevolumina ohne Performance-Verluste bewältigen kann.

Fazit: Der Weg zur strategischen Souveränität

Die Lehren der AI Expo 2026 sind eindeutig: Das agentische Unternehmen ist die Zukunft, doch es basiert auf klassischen Werten – Datenqualität, Governance und Infrastruktur. Durch den Fokus auf Datenhoheit und logisches Datenmanagement sichern Sie sich Ihre Unabhängigkeit im KI-Zeitalter. Strategische Souveränität ist im Jahr 2026 jenen vorbehalten, die KI als fundamentale Geschäftsfähigkeit begreifen, die auf Vertrauen basiert und durch hochgradig bereite Daten gespeist wird. Es ist an der Zeit, dass Sie Ihre Organisation nicht nur als Anwender, sondern als Gestalter dieser neuen autonomen Ära positionieren.