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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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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