Wie Unternehmen jetzt die Weichen für die Zukunft stellen müssen

Gesprächspartnerin: Prof. Dr. Claudia Bünte

Prof. Dr. Bünte, viele arbeiten heute schon täglich mit KI-Tools wie ChatGPT. Trotzdem sagen Sie: Die nächste S-Kurve hat längst gezündet und wird nicht beachtet – KI-Agenten. Was übersehen Unternehmen gerade?

Viele hängen noch auf der ersten Stufe fest, der generativen KI wie ChatGPT oder Copilot, Perplexity: besser prompten, schneller Texte schreiben, ein bisschen effizienter werden. Das ist nett – aber das ist nicht die nächste Welle.

Die nächste KI-Revolution ist, dass KI nicht mehr nur zuarbeitet, sondern selbstständig arbeitet und sogar selbstständig entscheidet. Systeme, die vorbereiten, planen und Dinge eigenständig anstoßen.

Und genau das wird unterschätzt. Unsere Studie unter Marketingmanager:innen zeigt: Rund die Hälfte kennt KI-Agenten gar nicht. Das ist verrückt, wenn man bedenkt, dass genau hier gerade der nächste Wettbewerbsvorteil entsteht. Denn die Unternehmen, die mit KI-Agenten arbeiten, schätzen sich als erfolgreicher ein als ihre Wettbewerber.

Wenn Sie es einer Geschäftsführerin, einem CEO oder CMO in 30 Sekunden erklären müssten: Was ist denn konkret neu an KI-Agenten im Vergleich zu dem, was viele heute nutzen?

Ganz einfach erklärt:

Abbildung 1 Unterschied Generative KI und KI-Agenten

„Normale“ KI wie ChatGPT ist reaktiv. Ich gebe einen Prompt ein – „Schreib mir einen Text“ – und bekomme eine Antwort. Dann ist Schluss.

KI-Agenten können mehr. Die bereiten Dinge vor, führen Schritte aus und können Aufgaben auch wiederkehrend erledigen.

Ein ganz einfaches Beispiel: Ein Agent prüft einmal pro Woche automatisch, ob es neue Ausschreibungen gibt, die zu meinem Unternehmen passen – und schickt mir die Ergebnisse. Ich muss nichts mehr anstoßen.

Und dann gibt es noch eine Stufe darüber, oft „Agentic AI“ genannt. Das sind nicht einzelne Agenten, sondern ganze Systeme, die mehrere Aufgaben koordinieren, sich anpassen und komplexere Ziele verfolgen. Quasi ein Team von KI-Agenten.

Der Sprung ist also: von „ich frage“ zu „es passiert“.

In Ihrer Praxisstudie zeigt sich also ein Widerspruch: geringe Bekanntheit von KI-Agenten – und gleichzeitig sinkendes Vertrauen bei denen, die sie kennen, ABER mehr Erfolg. Wie passt das zusammen?

Das passt sehr gut zusammen – und ist eigentlich logisch.

Die, die KI-Agenten kennen, sehen das Potenzial. Viele sagen: Das ist die nächste große Ausbaustufe, und beginnen auch, damit zu arbeiten.

Aber gleichzeitig sinkt das Vertrauen. Die Bereitschaft, Verantwortung an KI zu übergeben, ist im Vergleich zur Befragung sechs Monate früher deutlich zurückgegangen. 

Abbildung 2 Wichtigkeit und Barrieren für den Einsatz von KI-Agenten 2026

Warum? Weil KI-Agenten eben nicht mehr nur antworten, sondern handeln. Und sobald Systeme anfangen, Dinge selbst zu tun, stellt man sich automatisch Fragen wie: Habe ich noch die Kontrolle? Was passiert, wenn etwas schiefgeht? Werde ich selbst irrelevant?

Das heißt: Mitarbeitende spüren, dass hier etwas Großes passiert – fühlen sich aber noch nicht sicher genug, es wirklich zu nutzen.

Mit Ihrer langjährigen Erfahrung in der Unternehmenspraxis und als Trainerin für KI-Tools: Wo schaffen KI-Agenten heute schon echten Business-Impact – mit messbaren Ergebnissen – und wo werden sie aktuell überschätzt?

Der Nutzen ist überall dort da, wo Arbeit wiederholbar ist.

Recherche, Content, Kampagnen, Lead-Management, Angebote – alles, was strukturiert abläuft, lässt sich heute schon deutlich beschleunigen.

Übertrieben wird es da, wo man glaubt, man könne Verantwortung komplett abgeben. Strategie, Marke, Entscheidungen – das muss weiter beim Menschen bleiben.

Der größte Fehler aktuell: Entweder Unternehmen nutzen KI nur als Spielzeug – oder sie erwarten Wunder. Beides wird dem Potenzial und dem Risiko selbstlaufender KI-Systeme nicht gerecht.

Wenn ein Unternehmen jetzt starten will: Was sind drei einfache Pilotprojekte mit KI-Agenten?

Drei Dinge, die fast jedes Unternehmen sofort umsetzen kann:

Erstens: ein Research-Agent. Etwa ein Ausschreibungs-Agent, der einmal pro Woche automatisch passende Ausschreibungen findet und für mich so vorbereitet, dass ich dazu passend ein Angebot senden könnte. Zugeschnitten auf genau meine Branche und mein Unternehmen. Ideal für alle, die neue Aufträge über Ausschreibungen erhalten. Macht es die gesamte Arbeit: Hoffentlich nein. Nimmt es mir 80 % der Arbeit ab: ja, kann es.

Zweitens: ein Content-Agent. Zweimal die Woche z. B. einen LinkedIn-Post zu entwickeln, damit mein Unternehmen, mein Start-up oder einfach nur ich als kompetent in einem bestimmten Thema wahrgenommen werde – inklusive Themenfindung, Recherche zu Details, dem Text und Bildmaterial für den Post.

Drittens: ein Angebots-Agent. Z. B. mit einem sogenannten CustomGPT, der im Tone of Voice MEINER Firma und in meinem Corporate Design Angebote oder E-Mails vorbereitet. Wichtig: raussenden sollte ich das Angebot selbst. Zur Sicherheit. Denn es kommt ja in meinem Namen beim Kunden an.

Das sind keine großen Transformationsprojekte. Das sind konkrete Agenten, die sofort Zeit sparen.

Ihre Studie zeigt aber auch: Viele kommen bei KI insgesamt gar nicht richtig voran. Woran liegt das?

Am Wissen.

Rund 82 Prozent der Marketingmanager:innen z. B. arbeiten mit ChatGPT. Danach kommt lange nichts. Copilot, Gemini und Perplexity folgen erst mit hohem Abstand und landen bei rund 20 % Nutzung. Das heißt: Viele nutzen genau ein Tool – und glauben, sie könnten KI. Dabei haben wir z. B. im Marketing über 600 Tools und die Manger:innen sagen von sich selbst, im Schnitt sollten sie 3,6 Tools beherrschen. Bei den Teams sieht es nicht viel besser aus. Hier sind nur rund 18 % ausreichend zu KI geschult. Das Ergebnis: Im Schnitt lassen die Firmen 24 % der möglichen Effektivität und Effizienz ihrer KI-Tools liegen. Und da sind KI-Agenten noch nicht enthalten.

Für die nächste Stufe reicht das nicht.

Abbildung 3 Auszug aus 600 KI-Tools in Marketing und Vertrieb

Abbildung 4 Nutzung von KI-Tools im Marketing 2026

KI-Agenten brauchen ein anderes Verständnis: Wie orchestriere ich Prozesse? Wo lasse ich KI laufen, wo nicht? Wie kontrolliere ich Ergebnisse? Und wie stelle ich sicher, dass ein selbständig laufendes System keine Fehler macht?

Und genau das fehlt in vielen Teams. Aber das ist gefährlich. Denn KI kann diskriminieren, und je selbständiger ein System läuft, umso mehr kann das passieren. Das genau will das neue KI-Gesetz der EU verhindern. Und hier kommt dann gleich die nächste Herausforderung.

Was meinen Sie genau mit "neues KI-Gesetz der EU"?

Die EU hat eine KI-Verordnung. Dieser "EU AI Act" sagt ganz klar: Wer beruflich mit KI arbeitet, muss ausreichend geschult sein. Diese Pflicht gilt schon seit 2025.

Unsere Studie zeigt aber: Über 40 Prozent der Befragten kennen das Gesetz gar nicht. Obwohl es sie betrifft. Und der Rest ist oft unsicher. Welche Schulung, wie sind die Risiken der KI, wie kann ich sie verhindern, was sind meine Pflichten aus dem KI-Gesetz. Betrifft mich das überhaupt? Gerade gestern sagte mir eine Unternehmerin: "Ich bin ja Gründerin und mein Team ist ganz klein. Wir nutzen nur ChatGPT. Dann betrifft mich das Gesetz nicht". Und das stimmt eben nicht. Der EU-AI-Act gilt für jeden, der beruflich mit KI arbeitet. Egal wie groß das Unternehmen ist und welches KI-Tool es benutzt. Und das dürfte inzwischen sehr viele Ihre Leser:innen betreffen.

Abbildung 5 Bekanntheit des KI-Gesetzes bei Befragten, die mit KI arbeiten

Was passiert, wenn Unternehmen diese Anforderungen ignorieren – also Schulungspflicht und Transparenzregeln aus dem EU AI Act?

Dann haben sie ein echtes Problem – und zwar schneller, als viele denken.

Die Strafen sind massiv: bis zu 35 Millionen Euro oder 7 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes – je nachdem, was höher ist.

Und es wird sehr praktisch: Ab 2.8.2026 müssen zum Beispiel KI-generierte Bilder, die Deepfakes sind, in der Werbung als "mit KI generiert" gekennzeichnet werden. Auch das ist für viele neu. Aber es betrifft sehr praktisch jeden Social Post, jede Anzeige, jedes Asset des Unternehmens. Man sollte sich hier also auskennen, wann man die eigene Werbung wie kennzeichnen muss.

Was sollten Unternehmen jetzt konkret tun – in den nächsten sechs Monaten?

Drei Dinge.

Erstens: Alle, die mit KI arbeiten, einmal sauber zu den EU-Pflichten schulen. Kurse dafür gibt es bereits, mein eigenes KI-Institut bietet sie auch an. Mit Teilnahmezertifikat, damit Unternehmen auf Nachfrage zeigen können, dass sie ihrer Schulungspflicht nachgekommen sind. Die Trainings sind praxisorientiert, dauern rund 60 Minuten und kommt mit minimalen juristischen Fachworten aus.

Zweitens: Zwei oder drei Pilotprojekte mit KI-Agenten starten – am besten im Marketing oder in wissensbasierten Bereichen. Denn hier wird laut einer McKinsey-Studie schon am häufigsten KI eingesetzt.

Drittens: Dranbleiben. KI entwickelt sich extrem schnell – und KI-Agenten sind sicher nicht die letzte Stufe. Also auch dafür sorgen, dass die eigenen Mitarbeiter:innen ihre KI-Skills immer wieder auf den Stand bringen, also auch wieder: Trainings.

Aber es lohnt sich: Wer dranbleibt, baut Vorsprung auf. Wer wartet, verliert ihn schleichend.

Allgemeiner Kurzlebenslauf zu Prof. Dr. Claudia Bünte

Prof. Dr. Claudia Bünte war in den vergangenen 25 Jahren in leitenden Positionen bei Unternehmen wie Volkswagen, The Coca-Cola Company und McKinsey tätig. Sie hat einen Dr. phil. in Markenstrategie, lehrt Digital Marketing an internationalen Hochschulen und forscht zu künstlicher Intelligenz in der Wirtschaft. Sie ist Autorin diverser Praxisbücher rund um KI in Europa und China. Sie leitet drei Firmen, u.a. das Trainingsinstitut KIRevolution.com für Marketingmanager:innen.