Agenten gelten als nächster KI-Trend. Doch neue Forschung warnt: Je komplexer die Aufgabe, desto höher das Fehlerrisiko. Wer schnell Mehrwert will, muss die Risiken agentischer KI für Unternehmen früh erkennen und begrenzen – durch klare Grenzen, Kontrolle und passende Use Cases. Sonst drohen Kosten, Fehlentscheidungen und Projektabbrüche. Agentic AI bezeichnet laut IBM Software-Agenten, die menschliche Entscheidungen nachahmen und mit großen Sprachmodellen (LLMs) in dynamischen Umgebungen handeln. Ein Papier von Varin Sikka und Vishal Sikka („Hallucination Stations: On Some Basic Limitations of Transformer-Based Language Models“) zeigt jedoch: Wird eine Aufgabe rechnerisch komplexer als die Kernoperationen des Modells, sind falsche Antworten die Regel. Wired machte die Studie im Vorjahr breiter bekannt. Die Botschaft ist klar: Ein LLM kann Aufgaben erhalten, die mehr Schritte erfordern, als es zuverlässig abbilden kann. Für viele Führungskräfte heißt das: Je weiter Agenten autonom handeln, desto wichtiger ist die Frage, ob die Aufgabe die Leistungsgrenzen des Modells überschreitet. Andernfalls steigen die Risiken agentischer KI für Unternehmen – gerade dort, wo Genauigkeit zählt.

Was sind Agenten – und wo liegen ihre Grenzen?

Agenten kombinieren Generative KI mit Aktionen in der realen Welt, etwa Informationssuche, Transaktionen oder das Steuern von Systemen. Das klingt stark – bis die Komplexität kippt. Die Studie argumentiert mathematisch: Wenn die geforderte Rechenarbeit die Fähigkeiten des Modells übersteigt, produzieren Agenten falsche Ergebnisse.

Komplexität schlägt Modell

– Ein Prompt kann eine Aufgabe formulieren, die mehr Berechnungen verlangt, als ein LLM leisten kann. – Ab diesem Punkt häufen sich Fehler. – Die Grenze ist nicht sichtbar, aber real – und sie variiert je nach Modell und Aufgabe.

Warum Selbstkontrolle durch Agenten oft fehlschlägt

Die Studie zeigt zudem: Die Überprüfung einer Lösung ist häufig komplexer als die Lösung selbst. Setzt man Agenten ein, um andere Agenten zu prüfen, kann das daher ebenso scheitern. Das ist brisant, weil LLMs oft Code schreiben und prüfen sollen. Für IT-Teams bedeutet das: Blindes Agent-über-Agent-Review erhöht die Risiken agentischer KI für Unternehmen statt sie zu senken.

So begrenzen Sie die Risiken agentischer KI für Unternehmen

– Aufgaben eingrenzen: Starten Sie mit klar definierten, moderat komplexen Zielen. Vermeiden Sie offene, verschachtelte Problemstellungen. – Mensch im Loop: Bei realweltlichen Aktionen wie Finanztransaktionen oder dem Steuern von Anlagen braucht es Freigaben und Audits. – Nicht nur Agenten prüfen lassen: Setzen Sie auf unabhängige Prüfpfade und robuste Testfälle – nicht allein auf Agent-zu-Agent-Verifikation. – Komposit-Systeme nutzen: Kombinieren Sie mehrere Bausteine (z. B. Tools, Regeln, Workflows), statt alles dem LLM zu überlassen. – Modelle beschränken: Grenzen Sie Aktionen, Eingaben und Ausgaben ein. Weniger Freiheit senkt Fehlerrisiken. – Abbruchkriterien definieren: Legen Sie klare Stop-Regeln fest, wenn Unsicherheit oder Kosten eskalieren. – Wert und Risiken balancieren: Definieren Sie Messgrößen für Nutzen und Genauigkeit, bevor Sie skalieren. Gartner prognostizierte, dass bis Ende 2027 mehr als 40 Prozent der agentischen KI-Projekte scheitern oder abgebrochen werden – wegen steigender Kosten, unklarem Geschäftsnutzen und fehlenden Kontrollen. Das unterstreicht: Governance, Realismus und Scope-Management sind Pflicht, keine Kür.

Nutzen mit Augenmaß: Beispiele und Stimmungsbild

Es gibt Fortschritte: Forschende der Sandia National Labs nutzten KI-Assistenten, um einen neuen Ansatz zur Steuerung von LED-Licht zu entwickeln. Das zeigt Potenzial – gerade in Forschung und Ideation. Gleichzeitig warnen Führungskräfte vor Risiken; sogar auf dem WEF in Davos wurden agentische Systeme als Cyberthema diskutiert. Zwischen Chancen und Kontrolle gilt daher: Sorgfältige Auswahl der Aufgaben, schrittweises Vorgehen, klare Sicherungen.

Wann Agenten sinnvoll sind

– Informationsassistenz, Ideensuche, erste Entwürfe – Automatisierung mit begrenztem Handlungsspielraum – Aufgaben, die leicht messbar und überprüfbar sind

Wann Zurückhaltung klug ist

– Hohe Genauigkeit ist kritisch (z. B. Finanzbuchungen, industrielle Steuerung) – Verifikation ist schwerer als die Aufgabe selbst – Unklare Erfolgskriterien oder geringe Datenqualität Am Ende zählt Pragmatismus: Agenten können helfen, doch sie sind keine Alleskönner. Planen Sie mit klaren Grenzen, kombinieren Sie Systeme und sichern Sie die Entscheidungswege ab. So bleiben die Risiken agentischer KI für Unternehmen kontrollierbar – und der Nutzen rückt in greifbare Nähe.

(Source: https://www.theregister.com/2026/01/26/agentic_ai_tools_complecity/)

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