Just add AI: Organisation als Engpass?
85 Prozent der Unternehmen wollen mit KI-Agenten arbeiten, die ganze Aufgaben eigenständig übernehmen. Schon in drei Jahren. Das steht in einem aktuellen Artikel der MIT Technology Review – und die Zahl kenne ich aus eigenen Gesprächen mit Geschäftsführungen. 76 Prozent sagen im selben Atemzug: Wir sind nicht bereit.
Und jetzt wird es interessant. Sie meinen ihre Menschen. Ihre Prozesse. Ihre Arbeitsweisen.
Der “Engpass ”heißt Organisation. Engpass, really? Engpass heißt auch, dass etwas wertvoll ist. Im Sinne der Theory of Constraints ist der Engpass genau der Ort, an dem sich am meisten bewegen lässt, wenn man ihn löst.
Just add AI?
PwC-Berater Prasun Shah bringt es im Artikel auf den Punkt: Viele Unternehmen kleben KI-Agenten auf ein Betriebsmodell, das an allen Ecken und Enden kracht. Sie setzen "KI-Mitarbeitende" in Strukturen, die für Menschen gedacht waren. Und fragen selten, wie sich Arbeit neu verteilen müsste, sobald ein Teil davon eine Maschine übernimmt.
Das Ergebnis kennen alle, die schon mal ein Tool eingeführt haben, das in seinen Auswirkungen nicht einfach zu verstehen ist: teure Technologie, ernüchterte Teams. Die Agenten leisten meistens genau das, was sie sollen. Das Drumherum bleibt liegen – Prozesse, Entscheidungsrechte, Führungsroutinen. Und kein “Innovations-Sprint” der Welt holt das nachträglich auf.
Transformation auf drei Ebenen
Ema und HFS Research haben dafür einen Begriff geprägt: Agentic Business Transformation. Drei Ebenen gehören untrennbar zusammen:
Der Tech-Stack als Bindegewebe. Agenten bewegen sich quer über Anwendungen hinweg. Sie koordinieren Aufgaben. Sie holen sich Kontext aus verschiedenen Quellen, mitten im laufenden Betrieb, ohne dass jemand sie von Hand durch die Systeme schickt. Das braucht eine IT-Architektur, die für “Maschinengeschwindigkeit” und systemübergreifende Akteure funktioniert.
Die Organisation selbst. Sobald Agenten Aufgaben koordinieren, für die es früher Führung brauchte, verschieben sich Rollen. Führungskräfte übernehmen andere Aufgaben: Vertrauen in hybriden Teams aufbauen. Agenten-Entscheidungen erklärbar machen. Mit Statusfragen umgehen, sobald Zuständigkeiten ins Rutschen kommen. McKinsey rechnet vor: Bis 2030 müssen Unternehmen drei Viertel aller heutigen Jobs neu zuschneiden, ihre Leute neu begähigen (mindesten deutlich weiterentwickeln) oder in neue Rollen bringen.
Outcome und Erflogsmetriken. Bearbeitete Anfragen. Erstellte Reports. Klassische Kennzahlen wie diese verlieren gerade ihren Sinn. Wer weiter nach Aktivität misst, sieht glänzende Zahlen - kann aber nicht sehen, ob dabei Kundenzufriedenheit, Bindung oder Umsatz (kurz: Wert) überhaupt entstehen. Ein Unternehmen aus dem Artikel hat seinen gemessenen ROI verdreifacht – einfach, indem es von Tool-Metriken wie Kosten pro Anfrage auf Outcome-Metriken wie den Anteil eskalationsfrei gelöster Fälle umgestiegen ist.
Was das für Mittelstand und IT-Organisationen bedeutet
Für Unternehmen, die ich begleite – Mittelstand mit gewachsenen IT-Landschaften, Prozessorganisationen im Umbruch – bestätigt der Artikel etwas, das ich oft sehe: Technologie liefert den Anstoß. Die eigentliche Arbeit passiert woanders: in und bei Führungsrollen, Entscheidungswegen, übergreifenden Organisationstrukturen, die sich temporär, möglicherweise dauerhaft, neu bilden.
Fragen für Führungsmenschen in diesem Zusammenhang: Spiegeln unsere KI Use Cases wirklich ein tiefes Verständnis davon, was unser Unternehmen oder Team im Kern erfolgreich macht? Was passiert, wenn Mensch und Agent unterschiedlicher Meinung sind? Und, ganz ehrlich: Messt ihr überhaupt noch das Richtige?
Quelle: MIT Technology Review – "Rethinking organizational design in the age of agentic AI", Mai 2026.