11.04.2025
ACCENTURE TECHVISION 2025

KI-Agenten: „Die technische Reife ist da“

Alle reden über KI-Agenten – doch kaum jemand setzt sie ein. Das zeigt der TechVision-Bericht von Accenture. Kann ihr Potenzial schon heute genutzt werden?
/artikel/ki-agenten-die-technische-reife-ist-da
Christian Winkelhofer, Managing Director für neue Technologien bei Accenture Österreich
Christian Winkelhofer, Managing Director für neue Technologien bei Accenture Österreich | Foto: Georg Krewenka

Mit Manus AI ist kürzlich ein Tool online gegangen, das sich als erster General AI Agent der Welt präsentiert. Der Hype ist groß – auch in Österreich, doch heimische Expert:innen bleiben vorsichtig. Ob Manus AI wirklich liefert, was es verspricht, muss sich erst zeigen.

Konkreter sieht es bei spezialisierten Anwendungen aus: Wiener Startups wie Fonio.ai und Cambioo entwickeln KI-Agenten für den Alltag. Fonio.ai ermöglicht kleinen Unternehmen, eigene Telefonagenten zu erstellen, Cambioo setzt auf KI-Unterstützung für Hausverwaltungen. Was heute im Kleinen funktioniert, könnte bald zum Standard in der digitalen Wirtschaft werden.

Ersetzen KI-Agenten bald Apps?

Laut dem aktuellen TechVision-Bericht von Accenture glauben viele Führungskräfte, dass KI-Agenten die Entwicklung digitaler Systeme künftig prägen werden. In der Studie mit über 4.000 Führungskräften aus 28 Ländern zeigte sich: Mehr als ein Drittel rechnet damit, dass KI-Agenten für alltägliche Tätigkeiten schon ab 2031 häufiger genutzt werden als klassische Apps oder Websites.

Doch um das Potenzial einer Technologie zu erkennen, genügt es nicht, darüber zu sprechen. Man muss sie auch einsetzen. Nur: Wie einsatzbereit sind KI-Agenten heute wirklich?

Verständnis für Tools notwendig

Christian Winkelhofer, Managing Director für neue Technologien bei Accenture Österreich, ist sich sicher: „Die technische Reife ist da. Ich muss nur das Verständnis dafür mitbringen.“ Was das konkret bedeutet? KI scheitert selten an der Rechenleistung, aber oft am Menschen dahinter.

Grundlegend sind KI-Agenten autonome Software-Systeme, die auf Künstlicher Intelligenz basieren. Sie können komplexe Aufgaben eigenständig oder im Zusammenspiel mit anderen Agenten ausführen – und dabei in natürlicher Sprache kommunizieren. Ein Orchestrator-Agent übernimmt dabei die Rolle des Projektmanagers.

Ein Beispiel: das Bewerbungsmanagement. Wenn eine KI Bewerber:innen bewertet, übernimmt sie oft die Verzerrungen früherer Entscheidungen – etwa Vorurteile gegenüber Geschlecht oder Herkunft. Genau hier setzen Agentensysteme an. Der erste Agent liest Lebensläufe, streicht Alter, Geschlecht und Herkunft. Der zweite prüft, ob die Fähigkeiten zur Stelle passen. Der dritte schlägt Kandidat:innen vor. So krempeln KI-Agenten Arbeitsprozesse um – aber nur, wenn man ihnen die richtigen Aufgaben gibt.

KI-Agenten in allen Bereichen anwendbar

Trotzdem: Nur 15 Prozent der befragten Führungskräfte trauen KI-Agenten eine Zukunft in der Personalabteilung zu. Die meisten sehen sie in der IT. Dazwischen: eine große Lücke – und brachliegendes Potenzial. Denn im deutschsprachigen Raum schöpfen wir kaum aus, was möglich wäre.

Anwendungsmöglichkeiten gäbe es viele. Winkelhofer etwa spricht von der Risikoanalyse in kritischen Infrastrukturen. Dort kann ein Orchestrator-Agent unzählige Datenquellen analysieren und Risikoberichte erstellen.

In der Softwareentwicklung wiederum könnten die Agenten ganze Arbeitsschritte übernehmen – von der Analyse über den Code bis hin zu Tests und Feedback. „Mein Tipp ist, KI dort einzusetzen, wo ich im Unternehmen auch die größte Wertschöpfung habe und nicht mit einem Randthema zu starten“, sagt Winkelhofer.

KI soll persönlicher werden

Aber die Akzeptanz für KI soll nicht nur von innen steigen, sondern auch von außen. Ein zentrales Thema der TechVision 2025: Künstliche Intelligenz muss persönlicher werden – besonders im Umgang mit Kundinnen und Kunden. Stimme, Tonfall, Sprache – all das entscheidet, wie KI wahrgenommen wird. Wer automatisiert, muss trotzdem Nähe schaffen. Der Wille zur Veränderung ist da: 77 Prozent der Befragten sehen in hochgradig personalisierten KI-Erlebnissen einen vielversprechenden Lösungsansatz für die Zukunft.

Deine ungelesenen Artikel:
20.10.2026

Wiener Startup Prewave startet KI-Agenten für die finanzielle Bewertung von Lieferkettenrisiken

Das Wiener Startup Prewave will Unternehmen mit KI-Agenten helfen, Risiken nicht nur früher zu erkennen, sondern auch ihre finanziellen Folgen einzuschätzen und gezielter über Gegenmaßnahmen zu entscheiden.
/artikel/wiener-startup-prewave-startet-ki-agenten-fuer-die-finanzielle-bewertung-von-lieferkettenrisiken
20.10.2026

Wiener Startup Prewave startet KI-Agenten für die finanzielle Bewertung von Lieferkettenrisiken

Das Wiener Startup Prewave will Unternehmen mit KI-Agenten helfen, Risiken nicht nur früher zu erkennen, sondern auch ihre finanziellen Folgen einzuschätzen und gezielter über Gegenmaßnahmen zu entscheiden.
/artikel/wiener-startup-prewave-startet-ki-agenten-fuer-die-finanzielle-bewertung-von-lieferkettenrisiken
Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

KI-Agenten: „Die technische Reife ist da“

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI-Agenten: „Die technische Reife ist da“

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI-Agenten: „Die technische Reife ist da“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI-Agenten: „Die technische Reife ist da“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI-Agenten: „Die technische Reife ist da“

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI-Agenten: „Die technische Reife ist da“

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI-Agenten: „Die technische Reife ist da“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI-Agenten: „Die technische Reife ist da“

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

KI-Agenten: „Die technische Reife ist da“