Nachdem wir im letzten Artikel 2024 einen Blick in den Rückspiegel geworfen haben um zu sehen, wie unsere Prognosen Anfang 2024 aufgegangen sind, ist es nicht mehr als konsequent nun, zum Jahresstart, nach vorne zu schauen.
Was sind die großen Themen im AI-Jahr 2025?
Unsere Reise in die nähere Zukunft müssen wir in diesem Jahr in mehreren Teilen bewältigen – denn es wird eine Menge passieren.
Bevor wir damit beginnen, müssen wir DAS Thema des Jahres 2025 aber zuerst einmal einordnen, um zu verstehen, auf welcher Basis unsere Prognosen in den kommenden Ausgaben basieren: AI Agents.
Was sind AI-Agents?
Warum ist das Thema AI-Agents so gehypt?
Was bedeutet das für unseren Arbeitsalltag und die Zukunft unserer Unternehmen?
Große Fragen – klar.
Aber wir werden uns das gemeinsam Schritt für Schritt erschließen.
Los geht’s! 🚀
2025 wird das Jahr der AI-Agents
Das ist für dich als AI-Fan sicher keine überraschende Aussage. Aber was bedeutet das für Unternehmen und deren Mitarbeiter wirklich?
Bevor wir mit unseren Prognosen für 2025 starten, sollten wir das Thema AI Agents einordnen und uns damit beschäftigen, warum dieses Thema aktuell omnipräsent ist.
Vornweg: Der Hype ist berechtigt.
Warum?
Konnten wir seit dem Start der AI-Revolution 2023 unsere Effizienz und Arbeitsqualität mit AI-Tools wie ChatGPT und Co. um 15-40% steigern, wenn wir die Tools smart eingesetzt haben, kommt mit den AI-Agents nun eine Zeit, in der wir nicht nur Unterstützung durch künstliche Intelligenz bei unserer Arbeit erfahren, sondern bestimmte Tasks oder ganze Jobbilder autonom oder teilautonom von Agent-Systemen übernommen werden.
Ist der Effekt von AI-Agent-Systemen wirklich so relevant?
Ja – und hier ist warum.
Ich habe in 2023 und 2024 einige AI-Workshops für Unternehmen durchgeführt. Das Niveau der Mitarbeiter in Bezug auf den produktiven Einsatz von AI ist im Durchschnitt immer noch sehr gering. Man muss schon wissen, wie man Prompts schreibt und wie man die diversen AI-Tools richtig bedient, um echte Effekte in der Unternehmenspraxis zu erreichen. Man muss als Mitarbeiter oder Unternehmer neben einer soliden Basisschulung vor allem eine Sache beherzigen: Anwenden und Lernen.
Konnten in der Vergangenheit nur die wirklich profitieren, die sich intensiv mit AI auseinander gesetzt haben, ermöglichen AI-Agent-Systeme im Jahresverlauf, dass alle Mitarbeiter von AI profitieren können.
Auch wenn man nach einem guten AI-Workshop das Rüstzeug dafür bekommen hat, mit AI-Tools wie ChatGPT zu arbeiten – gut wird man nur, wenn man die Technologie auch regelmäßig in seine Arbeit einbindet und besser darin wird, die massiven Vorteile, die AI uns zweifelsohne ermöglicht auch praxisrelevant zu erschließen.
Und hier ist das Problem: Nur wenige Prozent der Unternehmen bzw. deren Mitarbeiter sind auf einem Niveau, das relevante Effizienzsteigerungen ermöglicht.
Das ist nicht schlimm – es ist völlig normal, dass Technologien Zeit brauchen, bis sie sich flächendeckend durchsetzen. AI-Agents beschleunigen diesen Prozess jedoch enorm. Und jetzt heißt es für viele Unternehmen: Fahrt aufnehmen in Sachen AI.
Agent-Systeme, die für bestimmte Arbeitsbereiche oder Jobbilder eingesetzt werden ermöglichen es jedem Anwender mit minimalem Schulungsaufwand und unabhängig von den bereits aufgebauten individuellen AI-Skills einen enormen Produktivitäts-Boost zu erreichen.
Gut eingerichtete AI-Agent-Systeme arbeiten mehrere Tasks eingenständig (autonome Agent-Systeme) oder mit Supervision von menschlichen Mitarbeitern (human in the Loop) teilautonom ab.
Konnten in der Vergangenheit vielleicht 2-4% der Workforce AI so einsetzen, dass es zu relevanten Produktivitätssteigerungen gekommen ist, steht über AI-Agents-Systeme diese Effizient allen Mitarbeitern eines Unternehmens zur Verfügung.
Genau dieser Umstand wird in den nächsten Jahren zu heftigen Umbrüchen in der Weltwirtschaft führen – daran gibt es für mich keinerlei Zweifel.
Was ist ein Agent-System konkret und was ist der Unterschied zu AI-Automations?
AI-Automationen sind keine neue Erfindung – viele von uns nutzen Automatisierungstools schon, um Workflows zu beschleunigen. Aber AI-Agents sind der nächste Evolutionsschritt.
Während klassische Automatisierungen feste Abläufe nach einem klaren Schema ausführen, sind Agent-Systeme flexibel, adaptiv und in der Lage, auf neue Situationen zu reagieren.
Sie arbeiten wie kleine digitale Mitarbeiter, die nicht nur eine einzige Aufgabe erledigen, sondern Aufgabenbereiche erfassen, analysieren und eigenständig Lösungen entwickeln. Vor allem die Entwicklungen im Bereich “Reasoning” mit LLM-Modellen wie z.B. ChatGPT o1 versetzen Agent-Systeme in die Lage komplexere Prozesse flexibel zu strukturieren.
Das Entscheidende: AI-Agents benötigen nicht für jede Eventualität einen vordefinierten Ablauf. Sie können agieren – ein riesiger Unterschied zur herkömmlichen (AI-)Automatisierung.
Multi-Agent-Systeme – warum der Ansatz erfolgversprechend ist
Ein Agent ist gut – mehrere Agents, die perfekt zusammenarbeiten, sind unschlagbar.
Multi-Agent-Systeme verteilen komplexe Aufgaben auf spezialisierte Agents, die bestimmte Teilbereiche übernehmen. Ein zentraler „Koordinator-Agent“ sorgt dafür, dass alles zusammenläuft.
Das ist wie ein Projektteam, in dem jeder eine klare Rolle hat. Dieser Ansatz wird sich wahrscheinlich durchsetzen, weil er flexibler ist und sich leicht an verschiedene Unternehmensbereiche anpassen lässt.
Unternehmen müssen keine „Alleskönner-Agenten“ entwickeln, sondern können spezialisierte Tools einkaufen und miteinander kombinieren – effizient und skalierbar.
Spannender Nebeneffekt von Multi-Agent-Systemen: Spezialisierte Agents können in mehreren Agent-Systemen parallel eingesetzt werden – das spart viel Entwicklungszeit.
Human in the Loop – wichtiger Ansatz zur Einführung von Agent-Systemen
AI-Agents können viele Aufgaben selbstständig übernehmen, aber nicht jede Entscheidung sollte komplett der Maschine überlassen werden. Hier kommt der „Human in the Loop“-Ansatz ins Spiel. Menschen greifen an entscheidenden Stellen ein, überwachen Prozesse und geben Agenten Feedback.
Das sorgt nicht nur für mehr Sicherheit, sondern auch für eine sanfte Einführung in die neue Arbeitsweise. Besonders zu Beginn der AI-Agent-Reise ist dieser hybride Ansatz goldwert – Unternehmen profitieren von der Effizienz der AI, während der Mensch die Kontrolle behält.
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Die Agent-Systeme werden so mit einem funktionierenden Sicherheits-Netz eingeführt und können über mehrere Iterationsstufen auf Basis der Ergebnisse aus der Praxis verbessert werden. Der Autonomie-Grad der Systeme steigt so mit der Zeit.
Hybride Workforce – keine Zukunftsmusik
Die Vorstellung einer hybriden Workforce – bestehend aus menschlichen Mitarbeitern und AI-Agents – ist längst keine Zukunftsvision mehr. 2025 wird der Übergang in einigen Unternehmen bereits Realität. In den kommenden 2-3 Jahren ist davon auszugehen, dass sich hybride Belegschaften aus AI-Agents und Menschen als Standard etablieren wird.
Während AI-Agents repetitive und datengetriebene Aufgaben übernehmen, konzentrieren sich Mitarbeiter auf kreative, strategische und zwischenmenschliche Tätigkeiten.
Menschen und AI-Agents werden zusammenarbeiten. Das wird schneller passieren, als die meisten sich das heute ausmalen können.
Das Ergebnis: Ein Arbeitsumfeld, in dem Menschen und AI-Agents Hand in Hand arbeiten. Unternehmen, die diesen Ansatz früh adaptieren, profitieren von einer effizienteren Ressourcennutzung und können schneller skalieren. AI wird so nicht zur Bedrohung, sondern zum Sparringspartner – und das in allen Branchen.
Ethische und regulatorische Herausforderungen – AI braucht klare Regeln
Mit der Einführung von AI-Agents kommen nicht nur Produktivitätsgewinne, sondern auch neue Herausforderungen. Wie stellen wir sicher, dass AI-Agents fair, transparent und verantwortungsvoll agieren?
Regierungen und Unternehmen stehen vor der Aufgabe, ethische und regulatorische Leitplanken zu schaffen, um Missbrauch zu verhindern und die Sicherheit der Systeme zu gewährleisten.
Gleichzeitig gibt es offene Fragen zur Haftung: Wer ist verantwortlich, wenn ein AI-Agent eine falsche Entscheidung trifft?
Diese Themen werden 2025 zunehmend an Bedeutung gewinnen und beeinflussen, wie schnell und in welchen Bereichen AI-Agents skaliert werden.
Agent-Marketplaces und Ökosysteme – der neue Baukasten für Unternehmen
Agent-Systeme müssen nicht immer von Grund auf neu entwickelt werden. Schon jetzt entstehen Plattformen und Marketplaces, auf denen Unternehmen spezialisierte Agents wie Bausteine einkaufen und in ihre bestehenden Systeme integrieren können. Statt sich eigene Entwickler-Teams aufzubauen, wird es möglich sein, Agents für Vertrieb, Kundenservice oder HR direkt „von der Stange“ zu kaufen – ähnlich wie SaaS-Produkte heute.
AI-Agents unterschiedlichster Anbieter werden sinnbildlich Schlage stehen, um sich für die Erledigung spezifischer Aufgaben im Unternehmen zu empfehlen.
Diese Agent-Ökosysteme beschleunigen die Einführung von AI-Agents enorm, senken die Einstiegshürden und machen die Technologie auch für kleinere Unternehmen zugänglich.
Dies ist mit ein Grund dafür, dass ich davon ausgehe, dass die Adaption von AI-Agent-Systemen ggf. schneller voranschreitet als die grundsätzliche AI-Adaption in den letzten beiden Jahren
20x vom SaaS-Markt – so groß ist die Entwicklung
AI-Agents sind keine Randerscheinung oder die nächste Bubble, die genauso schnell wieder platzt, wie sich sich gefüllt hat – sie könnten den SaaS-Markt in den Schatten stellen.
Zahlreiche Analysten gehen davon aus, dass die Wertschöpfung von AI-Agents in den kommenden Jahren 20-mal größer sein könnte als der gesamte SaaS-Markt (SaaS = Software as a Service) heute.
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Der Grund dafür ist simpel: SaaS-Tools unterstützen Mitarbeiter – AI-Agents sind Mitarbeiter. Sie erledigen Aufgaben autonom, ersetzen repetitive Workflows und werden zu einem integralen Bestandteil der Arbeitswelt. Unternehmen, die früh auf AI-Agents setzen, könnten enorme Effizienzgewinne erzielen – ein klarer Wettbewerbsvorteil.
Wie schnell oder langsam wird die Adoption von AI-Agent-Systemen voranschreiten?
Der Hype um AI-Agents ist real – aber wie schnell kommen diese Systeme tatsächlich in die Unternehmen? Die Wahrheit ist: Es wird ein gestaffelter Prozess. Große Unternehmen und Tech-Pioniere werden AI-Agents früh adaptieren, während kleinere Unternehmen möglicherweise vorsichtiger agieren.
Dennoch – die Entwicklung wird nicht lange auf sich warten lassen. Sobald erste Erfolge sichtbar werden, zieht die Masse nach. In den nächsten zwei bis drei Jahren könnten wir den ersten großen Rollout von AI-Agenten erleben, wobei 2025 das Jahr der Pilotprojekte und Tests wird.
Viel Kapital = schnelle Entwicklung
Eines ist sicher: Geld ist im AI-Bereich gerade kein Engpass. Venture-Capital-Firmen pumpen Milliarden in AI-Startups, und große Player wie Microsoft, Google und Amazon investieren massiv in die Entwicklung neuer Agent-Systeme.
Das bedeutet: Was vielleicht noch vor zwei Jahren als langfristige Vision galt, könnte schneller Realität werden, als viele erwarten. Die Dynamik ist enorm – und 2025 könnte sich das Tempo weiter beschleunigen.
Es wird sehr fleißig investiert werden. Kaum eine andere technische Entwicklung hat so viel Hebel wie AI-Agent-Systeme.
Wir sprechen hier von hunderten Milliarden an Investionen innerhab eines Jahres.
Gerne hätte ich meine Prognosen für das AI-Jahr 2025 direkt im ersten Artikel des Jahres zum Besten gegeben. Aber – wer das Thema “AI-Agents” nicht versteht, wird mit vielen Prognosen schlichtweg nichts anfangen können.
Das Thema AI wird 2025 auf der einen Seite komplexer – die Usecases die offensichtliche Effizienz-Gewinne für Unternehmen und Privatpersonen mit sich bringen, müssen zuerst einmal sinnvoll eingeordnet werden.
Aber – die Anwendung von komplexen AI-Lösungen wird im Laufe der nächsten Monate und Jahre immer einfacher.
Wir werden uns stark mit AI-Agents beschäftigen in den kommenden Ausgaben – versprochen. Aber die nächste Ausgabe ist der Prognose für 2025 vorbehalten.
In diesem Sinne - bis zum nächsten Artikel, wo wir einen Blick in unsere Glaskugel werfen werden.
✌🏼Kai Michael Schäfer
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