AI-native Organisationen

Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig. Laufend erscheinen neue Modelle mit Rekordleistungen, die Diskussion um AGI bleibt präsent, und neue Chatbots versprechen, ganze Unternehmensbereiche neu zu gestalten. Der Hype ist allgegenwärtig – das Marktumfeld überfüllt mit austauschbaren Versprechen und kaum unterscheidbaren Lösungen.

Doch eigentlich stellt sich nur eine zentrale strategische Frage für Führungskräfte: Sind unsere Organisationen so aufgestellt, dass sie das Potenzial von KI in nachhaltigen, unternehmerischen Mehrwert übersetzen können?

Es liegt nahe, anzunehmen, dass bessere technische Systeme automatisch zu besseren Ergebnissen führen. Viele Unternehmen haben bereits Chatbots oder KI-Agenten implementiert. Aber: Haben diese Lösungen die operative Effizienz tatsächlich signifikant gesteigert? Würde eine sofortige Verdopplung der Leistungsfähigkeit eines Chatbots zu einem spürbaren Produktivitätsschub führen?

In der Praxis lautet die Antwort häufig: nein – oder zumindest: noch nicht. Denn die Herausforderungen liegen weniger im Technologiebereich, sondern vielmehr in der organisatorischen Umsetzung.

Der bloße Einsatz neuer Tools ohne strukturelle Anpassung führt nicht zu Skaleneffekten. Das gilt insbesondere für KI-Agenten: autonome Systeme, die eigenständig Informationen verarbeiten, Entscheidungen treffen und Maßnahmen auslösen – kontinuierlich, in Echtzeit, skalierbar und zu minimalen Grenzkosten. Sie sind 24/7 einsatzbereit, agieren in Millisekunden und können untereinander synchronisiert arbeiten.

Diese Agenten werden nun Teil der Organisation – als digitale Mitarbeitende. Doch unsere heutigen Organisationsstrukturen stammen aus einem anderen Kontext: Sie wurden über die letzten 150 Jahre hinweg für industrielle Prozesse, Bürokratie und menschliche Kapazitäten entwickelt.

Zugleich bleibt Wissensarbeit hochgradig fragmentiert. Prozesse verlaufen über Meetings, E-Mails, Chats und Dokumente hinweg – unstrukturiert, isoliert – und für Maschinen unsichtbar. Die Folge: Agenten können nicht wirksam eingebunden werden.

Von der Erfassung des undokumentierten Unternehmenswissens zum Neudenken von organisatorischen Strukturen

Transformer-basierte Modelle schaffen hier neue Möglichkeiten. Erstmals ist es möglich, unstrukturierte Daten umfassend zu analysieren. Dadurch wird internes Wissen sichtbar, zugänglich und nutzbar gemacht – ein erheblicher Werthebel.

Doch der eigentliche Fortschritt liegt in der nächsten Stufe: Sobald Informationen strukturiert vorliegen, können Agenten auch in bislang nicht automatisierbare Wissensprozesse eingebunden werden – ein Bereich, der klassischen Automatisierungslösungen verschlossen blieb.

Doch um dies auch zu realisieren, müssen Unternehmen ihr betriebliches Operating Model überdenken. Dazu gehört:

• Wissensmanagement: Übergang von statischer Dokumentation zu kontinuierlicher, dynamischer Informationsbereitstellung
• Prozessintegration: Agenten in bestehende Arbeitsabläufe einbetten – nicht als Zusatz, sondern als fester Bestandteil
• Aufgabenverteilung: Neudefinition der Rollen zwischen Mensch und Maschine
• Governance: Etablierung neuer Rahmenbedingungen für Zugriff, Sicherheit und Kontrolle

Organisationen, die diesen Wandel erfolgreich gestalten, können sich strategisch differenzieren. Sie schaffen die Grundlage für eine neue Ära der Produktivität. Ein Blick zurück kann helfen, die Dimension dieser Veränderung zu verstehen. Konfuzius sagte: „Um die Zukunft zu erkennen, muss man die Vergangenheit verstehen.“

Ein kurzer Rückblick auf die Automatisierung – und warum jetzt ein Wendepunkt erreicht ist

Bevor analysiert werden kann, wie KI-Agenten Organisationen transformieren, ist ein Blick auf die historische Beziehung zwischen Mensch und Maschine entscheidend – und darauf, warum genau jetzt der richtige Zeitpunkt ist, diese Zusammenarbeit neu zu denken.

Über Jahrzehnte hinweg agierten Menschen und Computer in strikt getrennten Bereichen:

• Computer funktionierten dort, wo Regeln klar, Daten strukturiert und Abläufe eindeutig waren.
• Menschen übernahmen, sobald Interpretation, Flexibilität oder Kontextverständnis erforderlich wurden.

Dieses Muster führte zur Entstehung eines zentralen Konzepts in der Automatisierung: „Eskalation“ – der Moment, in dem ein System an seine Grenzen stößt und die Verantwortung zurück an den Menschen übergibt.

Eskalationen waren teuer.
Sie unterbrachen Prozesse, verlangsamten Abläufe und machten sichtbar, wie begrenzt klassische Automatisierung war. Jahrzehntelang versuchten Unternehmen, diese Grenzen zu verschieben – mit regelbasierten Systemen, die immerhin für standardisierte Aufgaben Geschwindigkeits- und Effizienzgewinne brachten.

Aber selbst im Bestfall blieb ein Großteil der Wissensarbeit unberührt. Schätzungsweise 70 % dieser Tätigkeiten konnten nicht automatisiert werden – schlicht, weil sie keine festen Regeln befolgen. Sie erfordern Urteilsvermögen, Kontextverständnis und den Umgang mit Ausnahmen.

Ein Großteil dieser 70 % wird über Sprache abgewickelt – dem flexibelsten und natürlichsten Interface des Menschen:

• Ein Projektmanager, der oder die über Slack Abstimmungen koordiniert
• Eine Marketingfachkraft, die eine Storyline in PowerPoint erarbeitet

Diese Aufgaben folgen keinem starren Prozess.
Sie entwickeln sich im Austausch – über Kommunikation, Iteration und Entscheidungen in Echtzeit.

Die breite Nutzung von Tools wie E-Mail, Slack, Teams oder Google Docs ist kein Zufall. Sie spiegelt die Realität der Wissensarbeit wider: Unstrukturiert. Situativ. Sprachgesteuert.

Sobald ein Vorgang nicht mehr in ein Regelwerk passte, versagten die bisherigen Systeme. Der Mensch musste einspringen – vollständig.
Die Automatisierung endete dort, wo Sprache, Interpretation oder Flexibilität gefragt waren.

Diese Systemgrenze ist der Ausgangspunkt für die aktuelle Entwicklung – und erklärt, warum KI-Agenten mit Sprachverständnis, Kontextsensitivität und adaptivem Verhalten so viel verändern können.

Die eigentliche Transformation: Erfassung von Wissensarbeit als Grundlage für KI-Agenten

Mit dem Aufkommen transformerbasierter KI-Modelle verändert sich das Verhältnis zwischen Mensch und Maschine grundlegend. Anders als regelbasierte Systeme sind diese Modelle nicht auf starre Eingaben oder lineare Workflows beschränkt. Sie operieren adaptiv, kontextsensitiv und lassen sich auf unstrukturierte Aufgaben ein – auf eine Weise, die menschlichem Denken näherkommt als je zuvor.

Tätigkeiten, die bislang als "Ausnahmen" galten – weil sie auf Urteilsvermögen, Sprache und Unsicherheit basierten – werden jetzt maschinell erfassbar und unterstützbar.
Was früher implizit im Kopf einzelner Mitarbeitender steckte, wird sichtbar, dokumentierbar und organisationsweit teilbar – selbst über personelle Wechsel hinweg.

Das ist ein Durchbruch.
Noch wichtiger: Dieses erfasste Wissen schafft die Grundlage für wirksames Agentenverhalten. Durch Tools wie Vektor-Embeddings, Process-Tracing und Knowledge Graphs können Unternehmen das implizite Know-how, das in täglichen Arbeitsprozessen steckt, strukturiert nutzbar machen.

KI-Agenten agieren nicht mehr entlang fester Regeln.
Sie verstehen den Kontext, lernen aus vorherigen Fällen und binden sich als dynamische Akteure in Workflows ein:

• Sie automatisieren, wenn möglich
• Sie adaptieren, wenn nötig
• Sie entwickeln sich kontinuierlich mit dem Team weiter

Dynamische Koordination zwischen Mensch und Maschine ist kein Zukunftskonzept mehr – sie ist operativ umsetzbar.

KI-Agenten, die Sprache interpretieren, kontextbezogen handeln und unstrukturierte Aufgaben übernehmen können, sind keine Werkzeuge im klassischen Sinn mehr. Sie sind digitale Kollegen – aktive Beteiligte innerhalb der Organisation.

Ihre Integration zwingt uns, über die Technologie hinauszudenken und die Grundprinzipien von Organisation neu zu bewerten: Warum gibt es Organisationen überhaupt? Und wie entsteht innerhalb dieser Strukturen Effizienz?

Um das volle Potenzial von KI-Agenten zu verstehen, müssen diese Fragen neu gestellt – und neu beantwortet – werden.

Statt bestehende Systeme nachträglich mit KI zu versehen, braucht es Strukturen und Software, die von Grund auf für KI gebaut sind. Organisationen, die:

• Implizites Wissen erfassen und zugänglich machen
• Agenten direkt in zentrale Arbeitsprozesse einbetten
• Flexible, kontextbezogene Koordination in Echtzeit ermöglichen
• Führung neu denken – im Zusammenspiel von Mensch und Maschine

Das ist der Weg zu einer wirklich AI-nativen Organisation.
Nicht Unternehmen, die KI einsetzen – sondern Unternehmen, die für KI gemacht sind.

Und genau dort liegen die echten >10x-Produktivitätsgewinne: Nicht durch smartere Tools allein – sondern durch ein intelligenteres Zusammenspiel von Struktur, Software und Zusammenarbeit.

Warum gibt es Organisationen?

Organizations exist to help individuals achieve common goals more effectively than they could working alone.

Organisationen existieren, um es Einzelnen zu ermöglichen, gemeinsame Ziele effizienter zu erreichen, als es allein möglich wäre. Dieses Prinzip ist nicht neu. Schon frühe menschliche Gemeinschaften organisierten sich in Jäger-und-Sammler-Gruppen genau aus diesem Grund: um gemeinsam größere Beute zu erlegen, Ressourcen in Mangelsituationen zu teilen und überlebensrelevantes Wissen über Generationen hinweg weiterzugeben.

Die ökonomische Begründung kam später. 1937 formulierte der Ökonom Ronald Coase die Theorie, dass Organisationen Transaktionskosten senken – also die Reibungsverluste, die durch marktbasierte Koordination entstehen. Doch der Impuls zur Organisation reicht tiefer als ökonomische Rationalität. Er ist in der menschlichen Natur verankert. Menschen bilden instinktiv Gruppen – nicht nur zum Überleben, sondern um Fortschritt zu ermöglichen. Kooperation, nicht Konkurrenz, war häufig der Motor menschlicher Entwicklung. Manche nennen das „survival of the friendliest“.

Ob aus Sicht von Effizienz oder Evolution betrachtet – Organisationen entstehen durch bestimmte Grundprinzipien. Drei Mechanismen sind besonders zentral, sowohl für heutige Strukturen als auch für ihre Transformation durch KI:

• Spezialisierung (Arbeitsteilung)
• Koordination und Führung
• Standardisierung

Diese drei Prinzipien haben die Organisation über Jahrhunderte definiert. Doch jedes einzelne wird durch den Einsatz von KI-Agenten neu hinterfragt – und neu gestaltet.

1 - Spezialisierung

Von frühen Stammesstrukturen bis hin zu globalen Konzernen galt stets: Menschen fokussieren sich auf das, was sie am besten können – um den gemeinsamen Output zu maximieren. Dieses Prinzip zieht sich durch alle Epochen:

• Ägypten: Pyramidenbau durch klar definierte Rollen – Architekten, Arbeiter, Ingenieure
• Römisches Reich: militärische Struktur mit differenzierten Rängen – Zenturionen, Tribunen, Präfekten
• Mittelalter: Zünfte rund um spezialisierte Handwerke – Schmiede, Weber, Schuhmacher
• Industrialisierung: Produktionssteigerung durch Fließbandarbeit
• Gegenwart: Unternehmensfunktionen mit hoher Spezialisierung – Management, Analyse, Technik, Marketing

Spezialisierung bedeutet Effizienz. Das ist keine Meinung, sondern eine rechnerische Notwendigkeit, die auf relativen Stärken basiert.

Mit dem Einzug von KI-Agenten verändert sich dieses Prinzip nicht – es wird zentraler denn je. Der Grund: Die Effizienzunterschiede zwischen den potenziellen Ausführenden einer Aufgabe haben sich vervielfacht.

• In menschlichen Teams liegt der Unterschied zwischen einem Experten und einem durchschnittlichen Mitarbeitenden bei vielleicht dem Zwei- bis Dreifachen.
• Bei KI-Agenten kann dieser Unterschied 10x, 50x oder sogar 100x betragen – etwa bei Aufgaben wie Dokumentenzusammenfassungen, Datenanalyse oder Codegenerierung.

Das verändert die Logik der Arbeitsteilung fundamental.
In AI-nativen Organisationen reicht es nicht aus, KI einfach einzusetzen – entscheidend ist, welcher Agent welche Aufgabe übernimmt. Fehlallokationen führen nicht mehr nur zu geringerer Effizienz, sondern zu massiven Opportunitätskosten.
Oder positiv formuliert: Organisationen, die Aufgaben präzise entlang der Stärken von Agenten zuordnen, können exponentielle Produktivitätsgewinne realisieren.

Agent-first ist ein Mythos – Orchestrierung ist die Realität

KI-Agenten sind leistungsfähig, aber nicht unfehlbar. Abhängig von der Aufgabe können sie gravierende Fehler machen – verursacht durch Lücken im Trainingsdatensatz, Halluzinationen oder fehlenden Echtzeitkontext. Auch wenn große Sprachmodelle in bestimmten Bereichen Menschen um ein Vielfaches übertreffen, schneiden sie in anderen – etwa bei Wahrnehmungsfähigkeit oder gesundem Menschenverstand – deutlich schlechter ab als selbst Kinder.

Diese Varianz ist entscheidend.
Ein Agent mit nur 50 % Genauigkeit erzeugt ein Vertrauensproblem. Wissensarbeiter können sich nicht auf ihn verlassen. Statt echte Aufgaben zu lösen, verbringen sie Zeit damit, fehlerhafte Ergebnisse zu prüfen. Der Agent wird zur Belastung, nicht zur Entlastung.

Genauigkeit hat eine Kettenwirkung.
Die meisten Geschäftsprozesse bestehen nicht aus isolierten Aufgaben, sondern aus miteinander verknüpften Teilschritten. Selbst ein Agent mit 90 % Genauigkeit pro Schritt reicht in der Summe oft nicht aus.

Beispiel: Ein Prozess mit fünf Schritten
Wenn jeder Schritt eine Genauigkeit von 90 % aufweist, ergibt sich:

• 0,9⁵ = 59 % Gesamterfolgswahrscheinlichkeit

Mit anderen Worten: In fast der Hälfte der Fälle ist das Endergebnis falsch.
Nicht weil der Agent prinzipiell unbrauchbar wäre, sondern weil reale Systeme keine Fehlerkumulierung tolerieren.

Das unterstreicht einen zentralen Punkt: Vollständig autonome End-to-End-Prozesse sind in der Praxis selten. Der Mensch bleibt Anfangs- und Endpunkt jedes Systems. KI kann Arbeitsabläufe grundlegend verändern – aber menschliche Kontrolle, Einschätzung und Entscheidungskompetenz bleiben unverzichtbar, insbesondere an Systemgrenzen und bei kritischen Entscheidungen mit hoher Wirkung.

So, what’s the path forward?

• Agenten sollten ausschließlich dort eingesetzt werden, wo ihre Leistungsfähigkeit nachweislich belegt ist – gemessen an Geschwindigkeit, Kosten und Genauigkeit.
• Menschliche Beteiligung bleibt essenziell, insbesondere in Bereichen mit hohem Bedarf an Kontrolle, Verantwortung oder kritischem Urteilsvermögen.
• Arbeitsabläufe müssen nicht um vollautomatisierte Agenten, sondern um intelligente Orchestrierung neu gedacht werden.

Die Zukunft ist nicht „agent-first“. Sie ist „task-first“. Entscheidend ist, jeder Aufgabe den passenden Akteur – Mensch oder Agent – situationsabhängig zuzuweisen.

Zusammenfassung: Spezialisierung erfordert Koordination

Mehrere zentrale Prinzipien lassen sich festhalten:

• Aufgaben sollten anhand relativer Stärken verteilt werden – unter Berücksichtigung von Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten.
• Die pauschale Delegation vollständiger End-to-End-Prozesse an Agenten ist unzureichend. In der Regel übertreffen Agenten Menschen nicht in jedem Teilschritt – zudem ist vollständige Automatisierung aus Verantwortungsperspektive oft nicht zielführend.
• Erforderlich ist eine feingranulare, dynamische Aufgabenverteilung, bei der jeder Prozessschritt individuell bewertet wird.

Damit verdeutlicht auch die Perspektive auf zwei grundlegende Hebel organisatorischer Effizienz:

• Spezialisierung – Aufgaben müssen gezielt auf den optimalen Ausführenden verteilt werden (Mensch oder Agent).
• Koordination – Die Zusammenarbeit über Prozessgrenzen hinweg muss reibungslos funktionieren.

Werden Agenten konsequent dort eingesetzt, wo sie nachweislich überlegen sind – und mit passenden Tools, Modellen und Konfigurationen unterstützt –, ergibt sich ihre Integration in menschliche Arbeitsabläufe ganz natürlich.

Diese Integration erfordert dynamische Koordination.
Agenten agieren nicht isoliert. Ihre Ergebnisse beeinflussen Folgeprozesse – häufig unter Einbeziehung menschlichen Urteils. Umgekehrt dienen menschliche Eingaben oft als Auslöser oder Einschränkungsrahmen für Agentenhandlungen. Die Interaktion ist wechselseitig und situativ.

Deshalb wird Echtzeit-Orchestrierung zum entscheidenden Element – keine starren Übergaben, keine separierten Schnittstellen in Form von Chatbots, sondern adaptive Zusammenarbeit:
Ein System, in dem Aufgabenverteilung sich flexibel an Kontext, Sicherheitsniveau und komparativen Stärken orientiert.

2 - Koordination

Koordination ist kein neues Konzept – zumindest nicht im menschlichen Kontext. Bereits 1947 schrieb James Mooney in The Principles of Organization, dass jede Organisation auf der „klaren, geordneten Abstimmung spezialisierter Leistungen beruht, sodass jeder Teil effektiv zum gemeinsamen Ziel beiträgt“. Koordination ist damit kein optionales Element, sondern eine grundlegende Voraussetzung für echte Effizienz.

Die zugrunde liegende Logik ist einfach:
Spezialisierung erzeugt Abhängigkeiten – und diese Abhängigkeiten erfordern Koordination.

Mit dem Einzug von KI-Agenten wird dieses Prinzip noch bedeutender.
Wenn sich der komparative Vorteil einzelner Komponenten um das 10-, 50- oder gar 100-Fache erhöht, steigt auch der Wert effektiver Koordination exponentiell.

Gleichzeitig wächst die Herausforderung.
Koordination zwischen Mensch und Agent wird nicht nur wichtiger, sondern deutlich komplexer.

• Geschäftsprozesse bestehen aus Dutzenden, teils Hunderten miteinander verknüpften Teilschritten
• In einer Organisation laufen potenziell Tausende solcher Workflows parallel
• Jeder Teilschritt erfordert nun eine Entscheidung: Wer soll diese Aufgabe übernehmen? Mensch oder Agent? Falls Agent – welcher? Mit welchem Modell, welchen Tools, welchem Kontext?

Diese Entscheidungen sind nicht statisch.
Sie hängen vom Aufgabentyp, der geforderten Genauigkeit, der aktuellen Situation, den verfügbaren Daten und den jeweiligen Ressourcenkosten ab.
Was vor einer Stunde optimal war, kann im nächsten Moment ineffizient sein.

Die Koordinationsebene selbst wird damit dynamisch und rekursiv – ein fortlaufendes Optimierungsproblem.

Ohne die passende Infrastruktur für diese Art der Orchestrierung – Systeme, die Aufgaben in Echtzeit zuweisen, Leistung überwachen und Konfigurationen kontinuierlich anpassen – steigt die Komplexität schneller als der Nutzen. Selbst mit hochentwickelter KI wird fehlende Koordination zum Engpass.
Potenzial wird nicht realisiert, sondern blockiert – durch Reibungsverluste statt Fortschritt.

Dynamische Koordination wird zum neuen Wettbewerbsvorteil

Die Lösung der Koordinationsherausforderung beginnt mit der Erschließung jener 70 % der Arbeit, die bisher außerhalb des Anwendungsbereichs klassischer Automatisierung lagen. Im Gegensatz zu früheren Systemen, die auf strukturierte Abläufe beschränkt waren, ermöglichen moderne KI-Modelle – insbesondere transformerbasierte Architekturen – erstmals, auch unstrukturierte und implizite Wissensarbeit sichtbar und verwertbar zu machen.

In Kombination mit den 30 % bereits gut strukturierter Prozesse entsteht ein Weg zu vollständiger Workflow-Transparenz. Durch den Einsatz von Vektor-Embeddings, Prozess-Spuren und adaptiven Wissensgraphen lässt sich operatives Wissen, das in alltäglicher Arbeit quer über Teams und Funktionen hinweg eingebettet ist, systematisch abbilden.

Diese Sichtbarkeit bildet die Grundlage für einen entscheidenden nächsten Schritt: die intelligente Aufgabenorchestrierung.

Für jeden Prozessschritt kann nun differenziert analysiert werden:

• Sollte ein Agent unterstützen?
• In welcher Form ist Unterstützung sinnvoll – gemessen an Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosten?
• Wie muss der Agent konfiguriert sein – welches Modell, welcher Kontext, welche Tools und Parameter? Diese Konfiguration basiert auf historischen Ergebnissen, aktuellen Rahmenbedingungen und dem benötigten Qualitätsniveau.

Das Ergebnis ist ein System, das Aufgaben dynamisch über Menschen und Agenten verteilt – leise und reibungslos im Hintergrund. Nicht als starre Automatisierungspipeline, sondern als responsives, adaptives Steuerungssystem.

Agenten sind nicht länger auf vorprogrammierte Routinen beschränkt. Mit dieser Struktur erhalten sie eine operative Blaupause, um sich direkt in reale Workflows zu integrieren:

• Automatisierung, wo sinnvoll
• Echtzeit-Anpassung an veränderte Kontexte
• Lernen aus vergangenen Ergebnissen
• Handeln als funktionale Erweiterung bestehender Teams

Damit wird das Konzept dynamischer Mensch-Agent-Kollaboration zur operativen Realität.

Durch gezielten Einsatz des bis zu 100-fachen Spezialisierungsvorteils von Agenten genau dort, wo er den größten Nutzen stiftet – bei gleichzeitiger Beibehaltung menschlicher Kontrolle in komplexen, entscheidungskritischen Situationen – lassen sich Effizienz und Steuerungsfähigkeit gleichzeitig maximieren.

Führung

Gleichzeitig stellt sich die Frage nach Führung.

Sobald Agenten im Einsatz sind, können Aufgaben automatisch zugewiesen werden. Doch Delegation ist nur ein Teil von Management.
Echte Führung umfasst deutlich mehr:

• Festlegung von Rolle, Zuständigkeit und Verantwortungsbereich des Agenten
• Definition relevanter Leistungskennzahlen
• Überwachung kritischer Ergebnisse
• Rückmeldung geben und Verhalten justieren
• Entscheidungen dort freigeben, wo menschliche Kontrolle erforderlich ist
• Zugriffsrechte und Governance-Strukturen definieren
• Sicherstellen, dass Handlungen mit Richtlinien und Standards des Unternehmens übereinstimmen

Während IT-Abteilungen die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten und ein zentrales KI-Team Werkzeuge, Templates und Support bereitstellen kann, liegt die operative Verantwortung im Alltag nicht im Technologiebereich – sondern in den Fachbereichen selbst.

Die Lösung besteht nicht darin, Steuerung zentral in einer KI-Abteilung zu bündeln oder auf eine autonome AGI zu warten.

Die eigentlichen Führungskräfte von KI-Agenten sind die heutigen Fachbereichsleiter.
Sie definieren bereits Ziele, führen Teams und treffen operative Entscheidungen. Sie kennen die Abläufe, setzen Prioritäten und führen – entscheidend – über Sprache. Damit sind sie optimal positioniert, um auch Agenten auf dieselbe Weise zu steuern wie menschliche Teammitglieder.

Wie bei einer neuen Kollegin oder einem neuen Kollegen können Manager:

• Aufgaben erklären
• Rückmeldung in Echtzeit geben
• Verantwortlichkeiten anpassen
• Ergebnisse bewerten

Keine IT-Tickets. Keine Wartezeiten.
Der Agent reagiert, lernt und passt sich an – wie ein neues Teammitglied im Onboarding-Prozess.

Einbettung von Agenten in die Organisationsstruktur

Diese Herangehensweise erfordert einen einfachen, aber entscheidenden strukturellen Schritt: Die Aufbauorganisation muss weiterentwickelt werden.
Agenten sollten darin sichtbar sein – nicht als externe Tools, sondern als integrierte, zugewiesene Bestandteile des Teams.

Damit lassen sich zentrale operative Fragen klar beantworten:

• Wer trägt Verantwortung für die Leistung des Agenten?
• Auf welche Systeme und Daten darf der Agent zugreifen?
• Welche Kontrollmechanismen sollen sein Handeln steuern?

Wie bei menschlichen Mitarbeitenden muss auch für Agenten rollenbasierter Zugriff gelten. Beispiel:

• Eine Mitarbeiterin ohne Zugang zu Gehaltsdaten sollte keinen Agenten einsetzen dürfen, der auf diese Daten zugreifen oder damit interagieren kann.
• Umgekehrt darf ein Agent mit privilegiertem Zugriff keine Ausgaben erzeugen, die sensible Informationen an unbefugte Personen weitergeben.

Im kleinen Rahmen mag dies noch kontrollierbar erscheinen. Doch mit wachsender Agentennutzung über Abteilungen hinweg ist eine skalierbare Lösung nur über ein strukturiertes Modell von Zuständigkeit und Aufsicht möglich.

Die Integration von Agenten in die Aufbauorganisation – inklusive Berichtslinien, Zugriffsrechten und klarer Verantwortlichkeit – schafft genau diese Skalierbarkeit.

Dabei geht es nicht nur um technische Systeme. Es geht um Führung.
Und sie beginnt mit der Ausstattung von Fachverantwortlichen mit der Autorität und den Instrumenten, um eine neue Form von Teammitgliedern wirksam zu führen.

3 – Standardisierung – noch relevant?

Nach der Betrachtung von Spezialisierung und Koordination folgt das dritte Fundament organisatorischer Effizienz: die Standardisierung.

Überall dort, wo Prozesse wiederkehrend ablaufen, reduziert Standardisierung den Aufwand für Einzellösungen. Sie schafft Konsistenz, Skalierbarkeit und Verlässlichkeit – insbesondere in großen, komplexen Organisationen.

Ein historisches Beispiel verdeutlicht dies: die römische testudo-Formation („Schildkröte“). Soldaten nutzten identische Schilde, die so gestaltet waren, dass sie sich nahtlos verbinden ließen. Die Formation erforderte keine individuelle Anpassung – lediglich die Einhaltung gemeinsamer Gestaltungsvorgaben und exakter Koordination. Das Ergebnis: präzises Handeln unter Druck.

Forschung stützt diesen Befund. Studien von Inkson et al. (1970) und Child (1972b) zeigen, dass standardisierte Prozesse Komplexität beherrschbar machen, Unsicherheiten reduzieren und gleichbleibende Ergebnisse ermöglichen – vor allem bei großem organisatorischem Maßstab.

Dieses Prinzip wurde in der industriellen Revolution konsequent weitergedacht: Effizienz wurde durch die Zerlegung von Arbeit in wiederholbare, mechanische Aufgaben maximiert. Einheitlichkeit steigerte den Output – oft jedoch auf Kosten von Anpassungsfähigkeit und Innovation.

Später wurde dieses Denken auf Wissensarbeit übertragen – in Form von Standard Operating Procedures (SOPs). Diese boten Struktur in ansonsten unstrukturierten Umfeldern. Doch auch hier zeigten sich schnell Grenzen.

Die meisten Tätigkeiten in der Wissensarbeit folgen keinem festgelegten Drehbuch. Sie bewegen sich in dynamischen Kontexten, mit sich verändernden Zielen und fluiden Kollaborationsformen. SOPs sind in eng umrissenen Anwendungsfällen hilfreich – aber sie übernehmen dieselben Einschränkungen wie starre Automatisierungssysteme: Sie veralten rasch und schränken zwei entscheidende Erfolgsfaktoren langfristig ein – Flexibilität und Kreativität.

Ist Standardisierung also weiterhin notwendig?

Die Antwort lautet: ja – aber nicht in der bisherigen Form.
Rund 30 % der Aufgaben in Unternehmen folgen klaren, wiederholbaren Mustern ohne Ausnahmen. Diese Tätigkeiten eignen sich ideal für klassische Automatisierung. Sie sind bereits standardisiert, optimiert und lassen sich mit hoher Verlässlichkeit ausführen. Es besteht kein Anlass, funktionierende Abläufe neu zu erfinden.

Die verbleibenden 70 % – jene Aufgaben, die sich nicht in starre Prozesse pressen lassen – sind jedoch grundlegend anders.

Sie sind geprägt von Nuancen, sich wandelnden Kontexten und menschlichem Urteilsvermögen.

Historisch waren sie zu komplex, um softwaregestützt bearbeitet zu werden.
Das hat sich geändert.
Moderne KI-Systeme können Sprache interpretieren, Kontext erfassen und aus Erfahrung lernen. Damit entsteht eine neue Form der Standardisierung – eine, die adaptiv und kontextsensitiv ist.

Auf den ersten Blick scheint das ein Widerspruch. In Wahrheit entspricht es genau dem, wie erfahrene Wissensarbeiter handeln:
Bei neuen Aufgaben wird nicht bei null begonnen.
Stattdessen greifen Menschen auf Erfahrung, Training und frühere Fälle zurück.
Sie erkennen Muster, unterscheiden Regel von Ausnahme und passen sich an.

Auch das ist Standardisierung – nur nicht in Form starrer Regeln, sondern als lebendiges, flexibles Handeln auf Basis von Erfahrungswerten.

Erstmals kann Software nun genauso agieren. KI-Agenten lernen aus organisationalen Spuren – E-Mails, Chats, Dokumenten, SOPs, ERP-Protokollen – und, noch wirkungsvoller, durch direkte Interaktion und Feedback der Mitarbeiter.
Mit Zugang zu diesem Wissen können sie:

• Aufgaben mit bekannten Mustern automatisieren
• Bei Abweichungen adaptiv reagieren
• Durch Nutzung und Rückmeldung kontinuierlich besser werden

In diesem Modell wird dokumentiertes menschliches Erfahrungswissen zur Basis für Automatisierung. Durch das Erfassen und Strukturieren von Organisationswissen entsteht eine Grundlage, auf der Agenten gezielt, präzise und kontextbewusst agieren. Sie handeln nicht mehr im Blindflug – sondern auf der gleichen Erfahrungsbasis, auf der menschliche Experten Entscheidungen treffen.

Ein Großteil der Agentenaufgaben wird sich wiederholen – und sich im Laufe der Zeit von selbst standardisieren. Doch bei Abweichungen bricht das System nicht – es passt sich an. Genau das ist der Paradigmenwechsel.

Und dieser Wandel erklärt auch, warum nicht KI-Experten, sondern Fachbereichsverantwortliche die richtigen Führungskräfte für Agenten sind.
Sie wissen bereits, wie neue Mitarbeitende eingearbeitet, angeleitet und gesteuert werden. Diese Prinzipien lassen sich nun auf KI-Agenten übertragen.

Die Technologie ist vorhanden. Die verantwortlichen Personen sind es ebenfalls.
Die Unternehmen, die frühzeitig beginnen – ihr Wissen erfassen, strukturieren und verfügbar machen – erschließen den vollen Nutzen agentenbasierter Spezialisierung.
Sie gewinnen an Geschwindigkeit, Präzision und Effizienz – bei gleichzeitiger Wahrung strategischer Kontrolle in menschlicher Hand.

Das Ergebnis?

Eine deutlichere Trennlinie zwischen denen, die vorausgehen – und allen anderen.