Auf die Schnelle

Das Marktforschungshaus Gartner erwartet, dass bis Ende 2026 rund 40 Prozent der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten, nach weniger als 5 Prozent im Jahr 2025. Sichtbar wird das bei großer Standardsoftware: SAP hat seinen Agent Builder im ersten Quartal 2026 allgemein verfügbar gemacht und liefert nach eigenen Angaben über 40 spezialisierte KI-Agenten und mehr als 2.400 Joule Skills aus. Ein Beispiel ist der Cash Management Agent, der die manuelle Liquiditätsplanung um bis zu 80 Prozent reduziert. Die Agenten wandern in Software, die viele Betriebe ohnehin nutzen.

Die meisten Betriebe werden ihre erste ernsthafte KI-Erfahrung über Software machen, die sie längst im Haus haben. In diese Programme ziehen jetzt KI-Agenten ein. Eine Gartner-Prognose und das Beispiel SAP zeigen, wie schnell das gerade geht und was du dabei im Blick behalten solltest.

Die Zahl, die aufhorchen lässt

Das Marktforschungshaus Gartner erwartet, dass bis Ende 2026 rund 40 Prozent der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten. Im Jahr 2025 waren es noch weniger als 5 Prozent. Das ist ein steiler Anstieg in kurzer Zeit.

Aufgabenspezifisch ist dabei das Stichwort. Es geht um kleine Helfer für konkrete Aufgaben, eingebaut direkt in die Software, mit der du arbeitest. Ein Agent, der Rechnungen abgleicht. Ein Agent, der Bestellungen prüft. Ein Agent, der Kundendaten pflegt. Jeder davon kann wenig, aber das, was er kann, macht er zuverlässig und ohne Pause.

Für die Praxis heißt das: KI kommt zu vielen Betrieben über das nächste Update ihrer bestehenden Programme, ohne dass sie dafür ein eigenes Projekt starten müssen. Die Technik klopft nicht als große Ankündigung an, sie taucht still in der Software auf, die ohnehin läuft.

SAP als sichtbares Beispiel

Wie das konkret aussieht, zeigt SAP, dessen Software in vielen mittelständischen und großen Betrieben läuft. SAP hat seinen Agent Builder, auch Joule Studio genannt, im ersten Quartal 2026 allgemein verfügbar gemacht. Damit lassen sich eigene KI-Agenten zusammenstellen.

Nach eigenen Angaben liefert SAP über 40 spezialisierte KI-Agenten und mehr als 2.400 sogenannte Joule Skills aus. Ein Joule Skill ist eine einzelne Fähigkeit, die ein Agent nutzen kann, so etwas wie ein Werkzeug im Werkzeugkasten. Aus diesen Bausteinen setzt sich ein Agent zusammen, der eine bestimmte Aufgabe übernimmt.

Ein greifbares Beispiel ist der Cash Management Agent. Er wertet Kontoauszüge selbstständig aus und reduziert nach Angaben von SAP die manuelle Liquiditätsplanung und Kontenabstimmung um bis zu 80 Prozent. Statt Kontobewegungen von Hand zusammenzuklauben, prüft und ordnet der Agent sie im Hintergrund und legt dir das Ergebnis vor. Ob dein Betrieb solche Werte erreicht, hängt von deinen Daten und Abläufen ab, aber die Richtung ist deutlich.

Warum das gerade für den Mittelstand zählt

Der Reiz liegt darin, dass du diese Agenten nicht selbst bauen musst. Sie kommen mit der Software, die du ohnehin bezahlst. Wer bisher dachte, KI im eigenen Betrieb bedeute ein großes, teures Extraprojekt, wird überrascht sein, wie viel davon einfach in den vorhandenen Programmen auftaucht.

Gerade in Buchhaltung, Einkauf und Verwaltung stecken viele wiederkehrende Handgriffe, die sich für solche Agenten anbieten. Belege abgleichen, Daten übertragen, Standardfälle abarbeiten. Das ist die Arbeit, die niemand gern macht und die trotzdem viel Zeit frisst. Wenn ein Agent den Großteil davon übernimmt, bleibt für die Mitarbeiter mehr Raum für die Fälle, die wirklich ein Urteil verlangen.

Ein weiterer Vorteil ist, dass die Agenten dort arbeiten, wo die Daten ohnehin liegen. Es müssen keine Informationen erst in ein zusätzliches Werkzeug übertragen werden, das wieder gepflegt und bezahlt sein will. Das senkt die Hürde und die Fehlerquelle, weil kein zweites System nebenherläuft, in dem Daten veralten. Für einen kleinen Betrieb ohne eigene IT-Abteilung ist ein Helfer, der im vertrauten Programm sitzt, oft leichter zu handhaben als eine weitere Speziallösung, die niemand richtig kennt.

Trotzdem lohnt ein nüchterner Blick auf die Kosten. Solche Funktionen sind selten geschenkt, sie stecken oft in höheren Lizenzstufen. Bevor du auf ein teureres Paket wechselst, solltest du prüfen, welche Agenten du realistisch nutzen wirst und welchen Zeitgewinn sie dir bringen. Eine Funktion, die niemand einsetzt, ist auch dann verschenktes Geld, wenn sie mit KI beworben wird.

Verstehen und steuern statt bauen

Und hier kommt der ehrliche Teil. Du musst diese Agenten nicht selbst programmieren, aber du musst verstehen, was sie tun, und in der Lage sein, sie zu steuern. Ein Agent, der Kontobewegungen auswertet und Buchungen vorbereitet, trifft Entscheidungen, die Geld bewegen.

Damit stellen sich Fragen der Governance, also der Steuerung und Kontrolle. Wer prüft, was der Agent tut? Wie merkst du, wenn er systematisch danebenliegt? Und wer haftet, wenn eine automatische Entscheidung falsch war? Diese Fragen verschwinden nicht dadurch, dass die KI im Hintergrund läuft. Sie werden eher drängender, weil die Automatik unsichtbarer wird und man leichter aufhört hinzusehen.

In unseren DigiMan-Kursen ist das ein wiederkehrendes Thema. Betriebe unterschätzen oft, dass die eigentliche Kompetenz im Beurteilen liegt und weniger im Bauen. Ein Mitarbeiter, der einen KI-Agenten sinnvoll überwacht, seine Ergebnisse stichprobenhaft prüft und weiß, wann er eingreifen muss, ist für einen Betrieb wertvoller als jemand, der nur begeistert auf den Knopf drückt. Wer das unterschätzt, merkt den Fehler oft erst, wenn er sich in den Zahlen niederschlägt.

Wie du dich darauf vorbereitest

Der erste Schritt ist ein Überblick, welche deiner Programme in nächster Zeit KI-Funktionen bekommen. Ein kurzes Gespräch mit deinem Software-Anbieter oder Systemhaus bringt oft schon Klarheit. Wer weiß, was kommt, wird nicht von einer stillen Automatik überrascht.

Dazu kommt der rechtliche Rahmen. Die KI-Kompetenzpflicht der EU-KI-Verordnung gilt seit dem 2. Februar 2025 und verlangt, dass Menschen, die KI einsetzen, ein ausreichendes Grundverständnis mitbringen. Wenn KI-Agenten breit in die Software wandern, betrifft das immer mehr Betriebe. Es lohnt sich, dieses Verständnis aufzubauen, bevor die Agenten still und leise zum Alltag geworden sind.

Praktisch bedeutet das, ein oder zwei Leute im Team gezielt fit zu machen, damit sie die neuen Funktionen einordnen, prüfen und im Zweifel bremsen können. Diese Menschen sind das Sicherheitsnetz, wenn die Automatik einmal in die falsche Richtung läuft. Wer hier investiert, holt aus den Agenten den Nutzen heraus, ohne die Kontrolle abzugeben.

Quellen

Die genannten Angaben stützen sich auf folgende öffentlich zugängliche Quellen (Stand der Recherche: 19. Juli 2026):

Häufige Fragen

Was prognostiziert Gartner für KI-Agenten bis Ende 2026?

Gartner erwartet, dass bis Ende 2026 rund 40 Prozent der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten. Im Jahr 2025 waren es noch weniger als 5 Prozent. Das bedeutet, dass KI viele Betriebe über Updates ihrer bestehenden Programme erreicht, oft ohne ein eigenes Projekt.

Was ist ein aufgabenspezifischer KI-Agent?

Ein aufgabenspezifischer Agent ist ein kleiner Helfer für eine konkrete Aufgabe, eingebaut direkt in die genutzte Software. Beispiele sind ein Agent, der Rechnungen abgleicht, Bestellungen prüft oder Kundendaten pflegt. Es geht also um viele spezialisierte Funktionen im Hintergrund und weniger um einen großen Alleskönner.

Was macht der Cash Management Agent von SAP?

Der Cash Management Agent wertet Kontoauszüge selbstständig aus und unterstützt bei der Liquiditätsplanung und Kontenabstimmung. Nach Angaben von SAP reduziert er den manuellen Aufwand dabei um bis zu 80 Prozent. Er ist Teil von über 40 spezialisierten KI-Agenten, die SAP nach eigenen Angaben ausliefert.

Muss ein Betrieb diese KI-Agenten selbst programmieren?

Nein. Die Agenten kommen mit der Software, die ein Betrieb ohnehin nutzt. Wichtiger als das Bauen ist das Verstehen und Steuern: Wer prüft die Ergebnisse, wie fällt ein systematischer Fehler auf und wer trägt die Verantwortung für automatische Entscheidungen. Diese Beurteilungskompetenz zählt im Alltag.

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Zuletzt aktualisiert: 19. Juli 2026. Stand der Recherche: 19. Juli 2026.