KI hat die Art, wie Arbeit organisiert und ausgeführt wird, bereits grundlegend verändert. Doch Chatbots, Copiloten und klassische Workflow-Automatisierung sind erst der Anfang.
Mit Agentic AI beginnt die nächste Entwicklungsstufe unternehmerischer Intelligenz. Diese Systeme warten nicht auf Eingaben. Sie definieren Ziele, zerlegen Aufgaben in Schritte, koordinieren sich mit anderen Systemen, treffen Entscheidungen und setzen sie eigenständig um. Gleichzeitig lernen sie aus Ergebnissen und verbessern sich kontinuierlich.
Für CTOs und CIOs bietet sich damit eine seltene Chance, das eigene Unternehmen im Kern neu zu denken. Plattformen wie Google Cloud schaffen dafür die technologische Grundlage.
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Warum Geschäftsprozesse von Grund auf neu gestaltet werden müssen
Die meisten Unternehmensprozesse sind historisch gewachsen, konzipiert für die Probleme im menschlichen Arbeitsalltag. Volle Posteingänge, umständliche Freigabeschleifen, Batchverarbeitung und funktionale Silos – da sind Verzögerungen und Übergaben unvermeidlich, vor allem wenn Daten verteilt in unterschiedlichen Systemen liegen.
Über diese Prozesse wurde nach und nach Software gelegt – und nun kommt KI hinzu. Doch wer KI auf einen ineffizienten Prozess anwendet, löst das Problem nicht, sondern verstärkt lediglich die Ineffizienz.
Agentic AI bricht diese Struktur auf, denn sie automatisiert Abläufe nicht nur, sondern gestaltet sie grundlegend neu. Führende Unternehmen sehen deshalb eine hohe Anzahl unermüdlicher „digitaler Mitarbeitender“ nicht als einen weiteren Automatisierungsschritt, sondern als die Grundlage für völlig neue Arbeitsmodelle.
Laut Gartner® werden bis 2028 mindestens 15 Prozent aller täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch Agentic AI getroffen – gegenüber null Prozent im Jahr 2024. Zudem werden 33 Prozent aller Unternehmensanwendungen Agentic AI enthalten, verglichen mit weniger als einem Prozent im Jahr 2024.*
Das ist struktureller Wandel, der CTOs und CIOs zwingt, Prozesse nach dem Prinzip „Intelligence-first“ konsequent neu auszurichten:
- Übergaben zwischen Teams und Systemen konsequent reduzieren
- Sequenzielle Abläufe parallelisieren
- Reaktive Steuerung durch kontinuierliche Optimierung ersetzen
- Mitarbeitende gezielt unterstützen, um schneller fundierte Entscheidungen zu treffen.
Agentic AI branchenübergreifend im Einsatz
Die folgenden Szenarien zeigen, wie sich Geschwindigkeit, Effizienz und Customer Experience verbessern, wenn bislang menschlich geprägte Prozesse von KI-Agenten übernommen werden.
Voraussetzung dafür ist eine Cloud-Plattform, die Orchestrierung, Skalierung und Governance konsequent unterstützt.
Lieferketten, die sich selbst neu ausrichten
Eine Lieferung nach Südostasien ist unterwegs, als ein plötzlicher Sturm zu massiven Staus im Hafen führt. In klassischen Abläufen würde ein Alert eingehen, gefolgt von E-Mails, Abstimmungen und Meetings über Stunden oder sogar Tage.
In einem agentischen Modell analysieren Supply-Chain-Agenten kontinuierlich Wetterdaten, Transporttelemetrie, Hafenkapazitäten und vertragliche Rahmenbedingungen. Auf Basis simulierter Szenarien sowie Kosten- und Serviceauswirkungen identifizieren sie alternative Routen und setzen diese mit minimalen Störungen um.
Solche Multiagenten-Systeme arbeiten funktions- und organisationsübergreifend zusammen, lösen komplexe Probleme und erhöhen die Resilienz der gesamten Lieferkette.
Kundenservice mit schneller, präziser Lösung
Kontaktiert ein Kunde, zum Beispiel aufgrund eines Rechnungsproblems, den Kundenservice, wird in klassischen Supportprozessen ein Ticket kategorisiert, weitergeleitet und bei Bedarf eskaliert.
Ein agentenbasiertes System geht deutlich weiter: Es analysiert die Transaktionshistorie, gleicht sie mit Richtlinienänderungen ab, bewertet Risikosignale und aktualisiert Kundendaten automatisch. Gleichzeitig kann es in Echtzeit mit Fraud-Detection- und CRM-Systemen interagieren.
Das Ergebnis: Anliegen werden direkt gelöst, statt in Warteschlangen geparkt zu werden.
NTT DATA konnte beobachten, dass sich durch den Einsatz solcher Service-Agenten das Ticketvolumen in einigen IT-Unternehmen um 60 bis 70 Prozent reduzieren lässt.
Finanzprozesse mit kontinuierlichem Risikomanagement
Im Finanzsektor prüfen KI-Agenten Transaktionen bereits heute gegen Millionen historischer Datensätze und erkennen Anomalien in Zeit- und Standortmustern, bevor sie Aktivitäten unmittelbar freigeben oder blockieren. Einige Institute konnten so betrügerische Transaktionen halbieren.
Im nächsten Schritt könnte dieses Prinzip auf Kreditrisiken, Liquidität und regulatorisches Reporting ausgeweitet werden – also überall dort, wo Risiken nicht punktuell, sondern kontinuierlich gesteuert werden müssen.
IT, die sich selbst überwacht und optimiert
Ähnlich wie in der Fertigung, wo Agenten Sensordaten auswerten, um drohende Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartungen anzustoßen, analysieren IT-Agenten Logdaten, Performance-Metriken und Konfigurationsabweichungen. Sie identifizieren Ursachen, führen automatisiert Gegenmaßnahmen aus und dokumentieren Änderungen.
IT-Teams verschieben damit ihren Fokus: weg vom reaktiven Incident Handling, hin zur Steuerung und kontinuierlichen Verbesserung von Richtlinien.
Warum Google Cloud Agentic AI überhaupt möglich macht
Um auf diesem Niveau zu arbeiten, brauchen KI-Agenten mehr als leistungsfähige Modelle. Entscheidend ist eine leistungsfähige Plattform. Damit wird Google Cloud zum Enabler.
- Systemübergreifende Orchestrierung von Agenten: Agentic AI lebt von Vernetzung. KI-Agenten müssen auf Daten zugreifen, APIs nutzen, Systeme aktualisieren und mit anderen Agenten zusammenarbeiten.
Das Google-Ökosystem bietet dafür umfassende Integrationsmöglichkeiten und eine breite Auswahl an Konnektoren, die den Aufbau und die Skalierung von Low-Code-Agenten über Software-as-a-Service-Plattformen hinweg vereinfachen.
Technologien wie das Agent2Agent Protocol von Google sowie die Agent-Factory-Frameworks von NTT DATA, die skalierbare Rechenleistung, geregelte Datenpipelines und standardisierte Bereitstellungsprozesse kombinieren, erweitern diese Möglichkeiten zusätzlich und schaffen die Grundlage für eine strukturierte Kommunikation und Orchestrierung von Multiagenten-Systemen.
- Echtzeitentscheidungen auf einer einheitlichen Datenbasis: Fragmentierte Datenlandschaften bremsen die Leistungsfähigkeit von Agenten aus. Voraussetzung für skalierbare KI ist eine konsolidierte Datenbasis kombiniert mit leistungsfähiger Infrastruktur.
Hier setzt das Konzept der „AI Factory“ an: Unternehmensdaten werden systematisch aufbereitet und in großem Maßstab verwertbare Erkenntnisse überführt.
Auf Google Cloud geschieht das über eine integrierte KI-Plattform, die BigQuery, Vertex AI (inklusive Agent Builder und Reasoning Engine), Gemini sowie durchgängige Datenpipelines kombiniert. So entsteht eine sichere Basis, auf der KI-Agenten innerhalb von Unternehmens- und Cloud-Umgebungen und im Einklang der Governance-Standards arbeiten können.
- Kontinuierliches Lernen und gezielte Optimierung: Im Unterschied zu klassischer Software entwickeln sich KI-Agenten kontinuierlich weiter. Dafür braucht es Transparenz, Kontrolle und ein aktives Lifecycle-Management.
Google Cloud stellt dafür integrierte Funktionen bereit: Observability, Modellüberwachung, Versionskontrolle und Richtlinienmanagement. Unternehmen können so das Verhalten von Agenten nachvollziehen, ihre Performance anhand klar definierter KPIs bewerten und Modelle kontrolliert weiterentwickeln.
Gleichzeitig wird verhindert, dass sich unkontrollierte „Schattenagenten“ außerhalb etablierter Governance-Strukturen entwickeln.
- Skalierbare, sichere Infrastruktur: Agentic AI produktiv einzusetzen, erfordert leistungsfähige Infrastruktur und konsequente Sicherheitsmechanismen.
Google Cloud stellt dafür spezialisierte KI-Infrastruktur bereit – darunter Tensor Processing Units (TPUs) für Training und Inferenz großer Modelle sowie Google Distributed Cloud für den Einsatz in hybriden und Edge-Umgebungen. Ergänzt wird das durch eine durchgängige Sicherheitsarchitektur, die eine Skalierung von Agentic AI ermöglicht und gleichzeitig Compliance- und Governance-Anforderungen erfüllt.
Laut dem 2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders von NTT DATA setzen Unternehmen mit hoher KI-Reife deutlich häufiger auf skalierbare, sichere Plattformen wie Google Cloud, um Engpässe zu vermeiden und KI kontrolliert zu skalieren.
Ein intelligentes Unternehmen
Jeder CIO und CTO sollte sich heute eine zentrale Frage stellen: „Wie würde ich meine Organisation gestalten, wenn als Kernkomponente Agentic AI auf Basis von Google Cloud von Anfang an ein integraler Bestandteil wäre?”
Wahrscheinlich würden Sie Übergaben zwischen Teams und Systemen – also das Weiterreichen einzelner Arbeitsschritte – konsequent eliminieren, Daten durchgängig integrieren und Governance von Beginn an in die Architektur einbetten. Prozesse würden sich an Ergebnissen, nicht an einzelnen Aufgaben ausrichten. Und genau das ist heute möglich. Die technologische Grundlage ist vorhanden und sie bietet die Chance, diesen Schritt jetzt zu gehen, bevor der Wettbewerb aufholt.
Die Partnerschaft von NTT DATA und Google Cloud unterstützt Sie dabei, Ihre Geschäftsprozesse neu zu gestalten und autonome, zielorientierte KI-Agenten strukturiert einzuführen.
Google Cloud stellt die skalierbare Infrastruktur, integrierte Datenbasis, leistungsfähige Modelle, Orchestrierungsmechanismen und Governance-Funktionen bereit, die erforderlich sind, um Agentic AI kontrolliert und verantwortungsvoll im großen Maßstab einzusetzen.
Gleichzeitig entwickelt NTT DATA maßgeschneiderte intelligente Agenten für spezifische Branchenherausforderungen und unterstützt mit der „Agentic AI Factory for Hyperscaler Technologies“ dabei, KI strukturiert zu skalieren – auf Basis belastbarer Daten, klarer Governance und der KI-Technologien von Google Cloud.
Lassen Sie uns gemeinsam mit Ihnen die KI-Zukunft Ihres Unternehmens gestalten.
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*Gartner. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2027 mehr als 40 Prozent der Agentic-AI-Projekte eingestellt werden. (25. Juni 2025) GARTNER is a registered trademark and service mark of Gartner, Inc. and/or its affiliates in the U.S. and internationally and is used herein with permission. All rights reserved.