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?
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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.

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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