Vollautomatisierte KI-Agenten und was davon im Betrieb übrig bleibt
Videos zeigen Unternehmer, die Umsatz und Marketing komplett an Agenten abgegeben haben. Ich habe so eine Kette selbst gebaut und protokolliert, was dabei schiefging.
Was in den Videos zu sehen ist und was nicht
Ein Bildschirm voller verbundener Kästchen, daneben eine Umsatzkurve. Der Sprecher erklärt, dass sein Marketing, seine Akquise und seine Rechnungsstellung seit Monaten ohne ihn laufen. Solche Videos bekomme ich regelmäßig geschickt, meistens mit der Frage, ob wir das auch können.
Können wir zum Teil. Ich habe diese Woche genau so eine Kette gebaut, für uns selbst: acht Agenten, die täglich Rankings messen, den Wettbewerb beobachten, Beiträge entwerfen und den eigenen Technikstand prüfen. Sie laufen, sie liefern, und ich würde sie nicht wieder abschalten wollen.
Trotzdem ist die ehrliche Antwort auf die Videos: Alles bis zum fertigen Entwurf ist echt automatisierbar. Alles ab „und dann kommt Umsatz rein” ist Verkauf. Die Trennlinie verläuft nicht zwischen guten und schlechten Werkzeugen, sondern zwischen Arbeit, die in einem Vorschlag endet, und Arbeit, die in einer Verpflichtung endet.
Die Rechenaufgabe, die jede lange Kette kippt
Der Grund ist keine Meinung, sondern Multiplikation. Nehmen wir an, ein Agent erledigt jeden einzelnen Schritt mit 95 Prozent Zuverlässigkeit. Das ist ein guter Wert, den viele Ketten nicht erreichen. Über zehn Schritte bleiben davon 0,95 hoch 10, also knapp 60 Prozent. Über zwanzig Schritte sind es noch 36 Prozent.
Ein Prozess wie „Anfrage lesen, Kunden zuordnen, Angebot kalkulieren, Mail schreiben, versenden, nachfassen” hat leicht zwanzig Schritte. Das Ergebnis ist nicht, dass zwei von drei Angeboten fehlerhaft sind. Das Ergebnis ist, dass irgendwo eine falsche Zahl steht und niemand weiß, wo. Deshalb sind kurze Ketten mit einem Menschen am Ausgang nicht die zaghafte Variante, sondern die einzige, die im Betrieb überlebt.
Was unsere eigenen Agenten in einer Woche angerichtet haben
Ich schreibe das ungern öffentlich hin, aber es ist der einzige Teil dieses Textes, den kein Video zeigt.
Unser Redakteur-Agent hat einen fachlich brauchbaren Artikel über KI-Audits geschrieben und dabei eine Studie des Bitkom zitiert, samt Link. Der Link führte ins Leere, die Seite existiert nicht. Im Protokoll des Laufs steht, dass der Agent keine einzige Webseite geöffnet hatte. Er hat die Quelle aus dem Gedächtnis erfunden, weil sie plausibel klang. Peinlicher noch: meine eigene Qualitätsbewertung hatte dem Artikel eine gute Note gegeben, weil sie Links im Text gezählt hat. Eine Kennzahl, die Textmerkmale zählt, belohnt genau das Erfinden, das sie verhindern soll.
Der zweite Fall war stiller. Unsere Governance-Komponente prüft jede Agenten-Aktion, bevor sie ausgeführt wird. Nach einem Server-Neustart hatte sich eine interne Adresse verschoben, und die Meldungen liefen drei Tage lang ins Nichts. Die Agenten meldeten weiter Vollzug. Niemand hat es bemerkt, weil ein Fehler an dieser Stelle so eingestellt war, dass die Kette trotzdem weiterläuft. Genau diese Einstellung ist im Normalfall richtig und macht den Ausfall unsichtbar.
Der dritte Fall war der harmloseste und der lehrreichste. Ein Agent sollte recherchieren und dann schreiben. Er recherchierte zwölfmal, verbrauchte damit sein Schrittbudget und lieferte am Ende gar nichts. Das kam nicht als Fehler zurück, sondern als erfolgreich beendeter Lauf mit leerem Ergebnis.
Kein einziger dieser drei Fehler wäre in einer Demo aufgefallen. Alle drei wären in einem Kundenprozess teuer geworden.
Was die Zahlen aus der Praxis sagen
Mein Eindruck deckt sich mit dem, was Marktforschung und Wissenschaft berichten.
Gartner erwartet, dass mehr als 40 Prozent der agentischen KI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden, und begründet das nicht mit fehlender Technik, sondern mit unklarem Nutzen, unterschätzter Komplexität und fehlender Steuerung. Dieselbe Untersuchung beschreibt ein Phänomen namens „Agent Washing”: Anbieter benennen bestehende Chatbots und Automatisierungswerkzeuge in Agenten um. Von den tausenden Anbietern am Markt hält Gartner rund 130 für tatsächlich agentisch (MarTech über die Gartner-Prognose, Juni 2025).
Der MIT-Bericht „State of AI in Business 2025” kommt zu dem Ergebnis, dass 95 Prozent der untersuchten Pilotprojekte keinen messbaren Ergebniseffekt hatten. Interessanter als die Schlagzeile ist, was die erfolgreichen fünf Prozent anders machen: Sie hängen die KI in einen bestehenden, wertvollen Arbeitsablauf statt nebenher, sie bauen Korrekturschleifen ein, und sie holen sich Partner statt alles selbst zu bauen. Der größte belegbare Ertrag lag nicht im Marketing, sondern im Backoffice, also genau dort, wo am wenigsten Aufmerksamkeit hinfließt (Forbes über den MIT-Bericht).
Übrigens habe ich für diesen Text zwei weitere schöne Zahlen gestrichen, weil ich ihre Herkunft nicht nachvollziehen konnte. Eine davon stand auf einer Seite, die selbst Zuverlässigkeit von Agenten verkauft, ohne Angabe, wer sie erhoben hat. Das ist keine Nebenbemerkung, das ist das Thema.
Wo automatisierte Akquise rechtlich endet
Ein Teil dessen, was in den Videos gezeigt wird, wäre hier schlicht rechtswidrig. § 7 UWG untersagt Werbung „unter Verwendung einer automatischen Anrufmaschine, eines Faxgerätes oder elektronischer Post, ohne dass eine vorherige ausdrückliche Einwilligung des Adressaten vorliegt”. Das gilt auch zwischen Unternehmen. Die einzige Ausnahme setzt vier Bedingungen voraus, die gleichzeitig erfüllt sein müssen: die Adresse stammt aus einem Verkauf, beworben werden ähnliche eigene Leistungen, der Empfänger hat nicht widersprochen, und er wurde bei Erhebung und bei jeder Nutzung auf sein kostenloses Widerspruchsrecht hingewiesen (§ 7 UWG).
Ein Agent, der selbstständig Adressen sammelt und anschreibt, ist damit kein Wachstumshebel, sondern ein Abmahnrisiko. Bei den Plattformen ist die Lage ähnlich: eigene Beiträge automatisiert zu veröffentlichen ist zulässig, automatisiertes Kommentieren, Folgen und Anschreiben verstößt gegen die Nutzungsbedingungen und wird inzwischen härter verfolgt.
Was tatsächlich funktioniert
Nach dieser Woche würde ich es so sortieren. Agenten sind gut darin, Material zu erzeugen und Zustände zu überwachen. Recherche, Auswertung, Textentwürfe, Abgleich von Soll und Ist, Erinnerung an Fristen. Sie sind schlecht darin, verbindliche Handlungen abzuschließen, weil dort jeder Fehler nach außen wirkt und niemand ihn zurückholt.
Der praktische Unterschied liegt an drei Stellen, die in keinem Video vorkommen. Erstens braucht jeder Agent einen gemessenen Zufluss statt seiner Erinnerung. Unser Redakteur wurde erst brauchbar, als er auf gemessene Sichtbarkeitsdaten und ein Verzeichnis der vorhandenen Artikel zugreifen konnte. Zweitens braucht jede Kette einen Wächter, der prüft, ob sie überhaupt noch läuft. Drittens braucht alles, was das Haus verlässt, eine Freigabe durch einen Menschen, der den Text auch wirklich liest.
Das klingt weniger spektakulär als eine Umsatzkurve. Es ist aber der Unterschied zwischen einem System, das Ihnen Arbeit abnimmt, und einem, das Ihnen Arbeit macht, die Sie erst bemerken, wenn ein Kunde sie bemerkt.
Womit Sie anfangen können
Suchen Sie sich einen Vorgang, der sich täglich wiederholt, Sie Zeit kostet und in einem Entwurf endet statt in einer Zusage. Angebotsvorbereitung statt Angebotsversand, Recherche statt Kundenkontakt, Auswertung statt Entscheidung. Automatisieren Sie diesen einen Vorgang und bauen Sie von Anfang an zwei Dinge mit ein: eine Stelle, an der ein Mensch das Ergebnis sieht, und eine Messung, die Ihnen sagt, ob das Ding heute überhaupt gelaufen ist.
Wenn nach vier Wochen jemand im Betrieb sagt, er würde es vermissen, haben Sie den richtigen Vorgang erwischt. Dann können Sie den nächsten dazunehmen.