84 Prozent glauben an KI-Agenten. 7 Prozent sind bereit.

Harvard Business Review hat über 600 Führungskräfte weltweit befragt. Die Frage: Wie bereit sind Unternehmen für die nächste Stufe der KI – sogenannte «agentische KI», also autonome Systeme, die nicht nur antworten, sondern eigenständig planen, entscheiden und handeln?

Die Antworten zeichnen ein Bild, das jeden betrifft, der KI in seinem Unternehmen einsetzt. Oder vorhat, es zu tun.

Die Kluft

84 Prozent der befragten Führungskräfte glauben, dass agentische KI ihr Geschäft transformieren wird. 91 Prozent sehen es als entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit. Die Begeisterung ist real.

Aber: Nur 7 Prozent der Unternehmen sagen, ihre Daten seien vollständig bereit für KI. Nur 15 Prozent halten ihre Datengrundlage für ausreichend, um autonome KI-Systeme einzusetzen. Und nur 38 Prozent der Führungskräfte fühlen sich insgesamt gut vorbereitet.

Das ist keine kleine Lücke. Das ist ein Abgrund.

Was «agentische KI» eigentlich bedeutet

Generative KI – ChatGPT, Claude, Gemini – beantwortet Fragen und generiert Inhalte. Sie reagiert auf einen Prompt und liefert ein Ergebnis. Ein sehr guter Assistent, aber eben ein Assistent.

Agentische KI geht einen Schritt weiter. Sie führt mehrstufige Aufgaben eigenständig aus. Sie plant, entscheidet, greift auf verschiedene Systeme zu, korrigiert sich selbst und liefert ein Endergebnis – nicht eine Antwort, sondern eine erledigte Aufgabe.

Der Unterschied: Sie fragen nicht mehr «Schreib mir eine E-Mail an den Kunden», sondern «Bearbeite alle offenen Kundenanfragen, priorisiere nach Dringlichkeit und eskaliere, was nötig ist.» Die KI handelt. Nicht Sie.

Zwei Drittel der Befragten erwarten, dass viele ihrer Geschäftsprozesse in den nächsten zwei Jahren durch agentische KI ergänzt oder ersetzt werden. Das ist kein Fünf-Jahres-Plan. Das ist morgen.

Warum fast niemand bereit ist

Die Studie ist schonungslos klar: Das grösste Hindernis ist nicht die Technologie. Es sind die Daten.

73 Prozent der Unternehmen sagen, dass die Aufbereitung ihrer Daten für KI eine Herausforderung ist. 56 Prozent kämpfen mit fragmentierten, isolierten Datenquellen, die nicht miteinander sprechen. Und ein Drittel beschreibt das eigene Datenmanagement als «sehr ad hoc und fragmentiert».

Agentische KI braucht etwas, das die meisten Unternehmen nicht haben: einheitliche, qualitativ hochwertige Daten in Echtzeit, die über alle Systeme hinweg zugänglich sind. Wenn die KI eigenständig handeln soll, muss sie auf verlässliche Informationen zugreifen können. Wenn Ihre Kundendaten in drei verschiedenen Systemen liegen, die sich widersprechen, wird auch der beste KI-Agent Unsinn produzieren.

Was das für KMU bedeutet

Jetzt denken Sie vielleicht: Das betrifft Konzerne mit tausenden Mitarbeitenden. Nicht mein 20-Personen-Unternehmen.

Doch. Und zwar aus zwei Gründen.

Erstens: KMU haben oft ein grösseres Datenchaos als Konzerne – nur fällt es weniger auf, weil die Prozesse informeller laufen. Kundendaten in Outlook, Projekte in Excel, Wissen in den Köpfen der Mitarbeitenden. Das funktioniert, solange Menschen die Lücken füllen. Eine KI kann das nicht.

Zweitens: Die Unternehmen, die ihre Daten jetzt in Ordnung bringen, werden in zwei Jahren einen massiven Vorsprung haben. Nicht weil sie die bessere KI haben – die ist für alle gleich zugänglich – sondern weil ihre Daten bereit sind, wenn die Agenten kommen.

Die vier Baustellen

Aus der Studie und den begleitenden Untersuchungen lassen sich vier Bereiche ableiten, die jetzt Aufmerksamkeit brauchen:

Datenqualität und -integration. Ihre Daten müssen sauber, aktuell und miteinander verbunden sein. Das ist unglamouröse Arbeit. Aber ohne sie ist jede KI-Initiative ein Luftschloss.

Governance und Kontrolle. Wenn KI eigenständig handelt, brauchen Sie klare Regeln: Was darf sie entscheiden? Wo muss ein Mensch eingreifen? Wer ist verantwortlich, wenn etwas schiefgeht? Die meisten Unternehmen haben darauf noch keine Antwort.

Talent und Fähigkeiten. Der Report zeigt: Vielen Organisationen fehlen die Leute, die mit agentischer KI arbeiten können. Das ist dieselbe KI-Fluency, über die ich in früheren Posts geschrieben habe – nur jetzt eine Stufe komplexer.

Unternehmenskultur. Agentische KI verändert, wie Arbeit organisiert ist. Aufgaben, die bisher Menschen gemacht haben, werden an «digitale Kollegen» delegiert. Das erfordert Vertrauen, Offenheit und die Bereitschaft, Prozesse grundlegend zu überdenken.

Die Chance für Schnelle

Es gibt auch eine gute Nachricht: Wer in den letzten zwei Jahren bereits in Datenqualität und generative KI investiert hat, ist jetzt besser positioniert als alle anderen. Die Infrastruktur, die Sie für ChatGPT oder Claude aufgebaut haben – saubere Daten, klare Workflows, geschulte Mitarbeitende – ist genau die Grundlage, die agentische KI braucht.

Frühzeitige Anwender definieren gerade die Workflows, die in zwei Jahren Branchenstandard sein werden. Das ist kein Hype. Das ist ein Fenster, das sich öffnet – und irgendwann schliesst.

Die grösste Barriere für agentische KI ist nicht die Fähigkeit der Technologie. Es ist die Bereitschaft der Organisation. Und diese Bereitschaft beginnt nicht mit einem Tool. Sie beginnt mit einer Entscheidung.

Quellen: Harvard Business Review Analytic Services – «Agentic AI: Expectations, Readiness, Results» (Januar 2026). HBR-AS/Reltio – «Unlocking the Data Advantage in the Age of Intelligence» (Februar 2026). HBR-AS/Cloudera – «Taming the Complexity of AI Data Readiness» (März 2026).