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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RNAnalytics, tecnet
© equity - (v.l.) Christian Laurer, Adriana González Palomo, Viktoria Enkmann, Hannes Burgstaller und Natalija Rajicic.

Mit einem SAFE (Simple Agreement for Future Equity) beteiligt sich tecnet equity am niederösterreichischen TechBio-Startup RNAnalytics. Das von Viktoria Enkmann und Hannes-Oliver Burgstaller gegründete Unternehmen ist im accent Makerspace in Tulln angesiedelt und entwickelt dort Lösungen für die Analyse von Lipid-Nanopartikeln – winzigen Transporthüllen, die Wirkstoffe wie RNA sicher in menschliche Zellen bringen sollen. Mit dem Investment möchte RNAnalytics die Weiterentwicklung seiner modularen Analyse-Toolkits sowie den Ausbau seiner integrierten Softwareplattform vorantreiben. Über die Höhe der Beteiligung wurde Stillschweigen vereinbart. Doch wie brutkasten erfahren hat, handelt es sich inklusive Förderungen um eine Summe im „höheren sechsstelligen Bereich“.

RNAnalytics: Analysen sehr aufwendig

RNA-basierte Medikamente haben durch neue Impfstoffe und Therapieansätze stark an Bedeutung gewonnen. Damit RNA im Körper überhaupt dort ankommt, wo sie wirken soll, braucht sie eine schützende Transporthülle. Dafür werden häufig sogenannte Lipid-Nanopartikel, kurz LNPs, eingesetzt.

Ob diese winzigen Partikel richtig funktionieren, muss während der Entwicklung eines Medikaments immer wieder überprüft werden. Entscheidend sei dabei, die Eigenschaften der Partikel genau zu verstehen, von ihrer Größe und Stabilität über die tatsächlich eingeschlossene RNA-Menge bis hin zu ihrem Verhalten in unterschiedlichen Zellen.

Diese Analysen seien heute oft aufwendig, erfordern teilweise teure Spezialgeräte und würden mangels einheitlicher Methoden nur eingeschränkt vergleichbare Ergebnisse liefern. „Das kostet Zeit und erschwert insbesondere kleineren BioTech-Unternehmen und Forschungslabors den Zugang zu einer Technologie, die für die Entwicklung neuer RNA-Therapien immer wichtiger wird“, liest man in der Aussendung.

Modulare Toolkits

RNAnalytics hat es sich daher zum Ziel gesetzt, diese Analysen einfacher und standardisierter zu machen. Dafür entwickelt das Unternehmen modulare Toolkits, die auf bereits vorhandener Laborausstattung eingesetzt werden können. Sie kombinieren validierte Messmethoden, Reagenzien und Referenzmaterialien und wollen Laboren damit einen „klar definierten Ablauf für die Untersuchung von Lipid-Nanopartikeln“ ermöglichen.

„Die SAFE-Finanzierung gibt uns in dieser frühen Phase die Möglichkeit, unsere Toolkits konsequent weiterzuentwickeln und parallel den Ausbau unserer Softwareplattform voranzutreiben. Mit tecnet equity haben wir dabei einen Partner an unserer Seite, der die Herausforderungen technologieintensiver Gründungen versteht“, sagt Enkmann, CEO von RNAnalytics.

RNAnalytics: Plattform in Entwicklung

Der Ansatz des Tullner Startups geht jedoch über einzelne Labortests hinaus, wie man mitteilt: Parallel zu den Toolkits entwickelt das Unternehmen eine Softwareplattform, in der die bei den Analysen entstehenden Daten zusammengeführt und automatisch ausgewertet werden können.

So entstehe ein umfassendes Bild der relevanten Qualitätsmerkmale eines RNA-Therapeutikums. Statt Messergebnisse aus unterschiedlichen Geräten und Tests einzeln auszuwerten, könnten Labore ihre Daten zentral verarbeiten, verschiedene Qualitätsparameter miteinander vergleichen und standardisierte Berichte erstellen. Die Kombination aus physischen Toolkits und Software soll damit einen bislang stark fragmentierten Analyseprozess in einen durchgängigen Workflow überführen.

„RNAnalytics setzt an einem sehr konkreten Problem in einem technologisch anspruchsvollen und stark wachsenden Bereich der Biotechnologie an. Besonders überzeugt uns der Ansatz, komplexe Laboranalytik durch standardisierte Toolkits zugänglicher zu machen und diese gleichzeitig in einer skalierbaren Softwareplattform zusammenzuführen“, erklärt Christian Laurer, Senior Investment Manager bei tecnet equity. „Die beiden Gründer:innen verbinden fundiertes wissenschaftliches Know-how mit einem klaren Verständnis für die Herausforderungen in der LNP-Analytik und einer überzeugenden Produktvision. Diese Kombination war für uns eine wesentliche Grundlage für das Investment in dieser frühen Phase.“

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