In Zeiten von generativer und agentenbasierter KI stehen Unternehmen an einem Wendepunkt: Die Frage ist nicht mehr, ob künstliche Intelligenz Prozesse unterstützt, sondern wie sie zunehmend autonom Entscheidungen trifft – mit weitreichenden Folgen für Geschäftsmodelle, Governance und Verantwortlichkeiten.
Vom Tool zur Entscheidungsinstanz – was Agentic AI bedeutet
Der aktuelle McKinsey-Artikel „When can AI make good decisions?“ (2025) zeichnet ein Bild von sogenannten Agentic AIs – intelligenten, lernfähigen Softwareagenten, die nicht nur Aufgaben automatisieren, sondern komplexe Entscheidungen eigenständig treffen.
Diese Systeme „denken“ über Zeiträume hinweg, lernen aus Outcomes, interagieren mit anderen Agenten und übernehmen Rollen, die bislang menschlichen Mitarbeitenden vorbehalten waren – vom Kreditentscheid über Compliance-Reporting bis zur Workload-Steuerung im Kundenservice.
Was das konkret bedeutet? Entscheidungen werden schneller, präziser – und oft kostengünstiger. Aber: Das erfordert ein vollkommen neues Modell im Umgang mit diesen digitalen Akteuren.
Der digitale Kollege: Warum KI wie ein Mitarbeiter geführt werden muss
McKinsey schlägt einen bemerkenswerten Perspektivwechsel vor: Unternehmen sollten KI-Agenten wie Corporate Citizens behandeln – mit klar definierten Rollen, Zielen, Kostenstrukturen, Leistungskennzahlen und Governance-Standards.
Das bedeutet:
- Jeder KI-Agent bekommt eine „Jobbeschreibung“ und eine messbare Zielsetzung
- Ihre Leistung wird wie bei menschlichen Mitarbeitern bewertet
- Es gibt Verantwortlichkeiten, Eskalationslogiken und ethische Leitlinien
- Die „Kosten“ eines Agenten umfassen Infrastruktur, Wartung, Retraining und Compliance
- Und: Gute Agenten sollten flexibel eingesetzt werden können – funktionsübergreifend
Diese Sichtweise ist nicht nur interessant – sie ist auch überfällig. Wer KI isoliert als „Tool“ behandelt, unterschätzt ihren Impact auf Entscheidungsprozesse und Organisationsstrukturen.
Richtig entscheiden – nicht alles automatisieren
Ein zentraler Aspekt des Artikels: Unternehmen sollten nicht einfach fragen „Was kann automatisiert werden?“, sondern „Welche Entscheidungen sollten automatisiert werden?“ – abhängig von Komplexität, Risiko und Kontext.
Hier entstehen neue Rollen:
- Custodians, die Datenqualität und Modellleistung sichern
- Judgment Holder, die Grauzonen entscheiden
- Auditoren, die bei Ausnahmen eingreifen
In einer „Smart Ops“-Struktur arbeiten Mensch und KI nicht gegeneinander, sondern koordiniert – mit klaren Regeln, geteiltem Wissen und Echtzeit-Feedback.
Fazit: KI braucht Führung – und klare Kriterien für Verantwortung
Die neue Generation von KI ist kein zusätzliches Tool im Maschinenraum, sondern wird Teil des Managements. Wer dies erkennt, kann die Potenziale von Agentic AI nutzen – und Risiken aktiv steuern.
McKinsey bringt es auf den Punkt: „AI agents don’t just do work; they become part of the way work gets done.“
Für Unternehmen bedeutet das:
- Organisation neu denken
- Entscheidungen redesignen
- Zusammenspiel von Mensch & Maschine gestalten
Hinweis zur Quelle
Dieser Beitrag basiert auf dem McKinsey-Artikel „When can AI make good decisions? The rise of AI corporate citizens“ (Juni 2025), verfasst von Federico Berruti, Lari Hämäläinen, Oana Cheta, Venky Anant und Damian Lewandowski. Das Original ist abrufbar unter:
https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/how-coos-maximize-operational-impact-from-gen-ai-and-agentic-ai
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