Auf einen Blick: Orchestrierung ist essenziell, um die KI von Unternehmen zu skalieren, Herausforderungen wie Agentenproliferation zu bewältigen und eine effektive Koordination zwischen verschiedenen Arbeitsabläufen sicherzustellen. Der Fokus verlagert sich von der bloßen Steigerung der Agentenintelligenz hin zur Verbesserung der Ausführung und Geschäftsergebnisse.
- Multi-Agenten-Systeme erfordern Orchestrierung, um die Komplexität zu managen.
- Orchestrierung muss Prozesse über die Agenten hinaus integrieren, um die Effizienz zu steigern.
Das Zeitalter der Multi-Agenten-KI kommt nicht – es ist bereits da. Laut Deloitte investieren 75 % der Organisationen in KI-Agenten, was einen Anstieg der Unternehmensakzeptanz vorantreibt. Und laut IDC ist das nicht inkrementell – es handelt sich um einen strukturellen Wandel, bei dem agentische KI-getriebene Investitionen bis 2029 voraussichtlich 1,3 Billionen Dollar erreichen werden. Oberflächlich betrachtet sollten mehr Agenten mehr Wert bedeuten. Tut es aber nicht. Die Kraft, die die KI-Einführung beschleunigt – die Verbreitung von Agenten – könnte letztlich ihre Auswirkungen einschränken. Wie Deloitte anmerkt, wird Orchestrierung unerlässlich, um ihr volles Potenzial zu entfalten, sobald Organisationen zu Multi-Agenten-Systemen übergehen. Dennoch sehen viele Unternehmen das Problem weiterhin als Intelligenzproblem: größere Modelle, klügere Agenten, mehr Autonomie. Diese Darstellung ist unvollständig. Die eigentliche Herausforderung für Unternehmen heute ist nicht die Intelligenz – sondern die Ausführung. Dieser Artikel untersucht, warum Orchestrierung und nicht zusätzliche Agenten die entscheidende fehlende Ebene in der Unternehmens-KI ist. Er erklärt, wie Agent Sprawl Komplexität schafft, warum die reine Agenten-Orchestrierung unzureichend ist und warum Unternehmen Orchestrierung als Kontrollebene betrachten müssen – Koordination von Agenten, Workflows, Datenpipelines und Altsystemen –, um KI zuverlässig in reale Geschäftsergebnisse zu übersetzen.
Fünf Realitäten, denen sich Unternehmen stellen müssen
Die Herausforderung ist nicht, ob Agenten übernommen werden. Das passiert bereits. Die eigentliche Frage ist, ob Unternehmen auf das vorbereitet sind, was als Nächstes kommt.
1. Agent Sprawl ist unvermeidlich
Wenn Agenten Wert liefern, werden Organisationen mehr davon einsetzen – schnell, auf einer Vielzahl von Plattformen. Was als gezielter Ansatz beginnt, wird zu einem verteilten Ökosystem autonomer Komponenten. Wenn diese Fragmentierung nicht gestoppt wird, entsteht ein Koordinationsproblem – mehrere Agenten treffen Entscheidungen in getrennten Umgebungen ohne gemeinsames Verständnis von Zeit, Abhängigkeiten oder Ergebnissen. Es ist ein bisschen wie die "Not Hot Dog"-App aus der Serie Silicon Valley – ein Modell, das einen Hotdog perfekt identifizieren und alles andere selbstbewusst als "nicht Hot Dog" kennzeichnen kann. Technisch beeindruckend. Praktisch nutzlos außerhalb eines sehr engen Kontexts
2. Agenten zu orchestrieren reicht nicht aus
Die instinktive Reaktion besteht darin, die Agenten selbst zu orchestrieren. Aber das löst nur einen Teil des Problems. Agenten arbeiten nicht isoliert – sie sind in größere Geschäftsprozesse eingebettet. Finanzabschluss, Handelsabstimmung, Bestandsauffüllung, sogar Datenpipelines, die Inferenz, RAG und BI ermöglichen, bleiben alle mehrstufige Workflows. Agenten können Entscheidungen innerhalb der Agenten automatisieren, aber sie führen sie nicht End-to-End-Prozesse aus. Das bedeutet, dass Orchestrierung nicht nur um Agenten herum gestaltet werden kann. Sie muss Agenten mit Skripten, APIs, Batch-Jobs und serverlosen Funktionen koordinieren, die den Rest des Prozesses ausmachen. Andernfalls eliminiert man keine Komplexität – man schafft ein weiteres Orchestrierungssilo, das weiterhin mit allem anderen verbunden werden muss.
3. KI-taugliche Daten lösen sich nicht von selbst
Eine weitere daraus entstehende Erkenntnis ist, dass Agenten nur so gut sind wie die Daten, die sie konsumieren. Da Unternehmen stark in Modelle und Agenten investieren, stellen viele fest, dass der eigentliche Engpass die Datenbereitschaft ist. Fragmentierte, veraltete oder schlecht verwaltete Daten führen zu unzuverlässigen Ausgaben. Neu ist jedoch die Rolle der Orchestrierung bei der Lösung dieses Engpässes. Die Vorbereitung KI-tauglicher Daten erfordert die Koordination von Datenpipelines, Anwendungsworkflows und Ereignisauslösern im gesamten Unternehmen. Die Intelligenzschicht hängt von dieser Grundlage ab.
4. Das Unternehmen ist hybrider denn je
Trotz des Hypes um neue Technologien agieren die meisten Unternehmen in stark hybriden Umgebungen. Mainframes bleiben das Lebenselixier vieler der größten Unternehmen der Welt – sie treiben Kerntransaktionen und Datensätze an – während cloudnatives Plattformen und Microservices neue digitale Erfahrungen und KI-Innovationen vorantreiben. Moderne Datentools interagieren mit beidem, und kritische Prozesse erstrecken sich mittlerweile über Generationen der Infrastruktur. Diese Systeme verschwinden nicht in absehbarer Zeit. Die Herausforderung besteht nicht darin, sie zu ersetzen – sondern sicherzustellen, dass neue KI-gesteuerte Fähigkeiten parallel zu ihnen arbeiten. Hier wird Orchestrierung über den gesamten Stack hinweg unerlässlich.
5. Zuverlässigkeit definiert weiterhin Erfolg
Im Wettlauf um den Einsatz der neuesten KI-Tools übersieht man leicht etwas Grundlegendes: Zuverlässigkeit. Die Orchestrierung von Unternehmens-Workflows wurde lange nach einem einfachen Standard bewertet – sie funktioniert einfach. Man kann es sich wie eine Schweizer Uhr vorstellen: präzise, zuverlässig und vertrauenswürdig, um kritische Abläufe durchzuführen. KI-Systeme müssen denselben Standard erfüllen. Autonomie ist mächtig, aber Unternehmen akzeptieren keine fragilen Automatisierungen in geschäftskritischen Umgebungen. Die Orchestrierungsschicht muss sicherstellen, dass Workflows vorhersehbar, auditierbar und widerstandsfähig bleiben – selbst wenn Intelligenz immer weiter verteilt wird.
Der Weg von der Komplexität zur Einfachheit
Die meisten Unternehmensprobleme sind nicht glamourös. Es ist leicht, sich für Frontier-Modelle, GPUs und Agenten zu begeistern, die vernünftig denken und handeln können – genau da sind die Schlagzeilen. Aber die Probleme haben sich nicht geändert: Wie beschleunigen wir den Finanzabschluss? Wie erkennen und verhindern wir Betrug, bevor sie Kunden betreffen? Wie führen wir Trades zuverlässig mit Marktgeschwindigkeit aus? Wie halten wir die Regale gefüllt und die Bestellungen erfüllt? Wie stellen wir sicher, dass kritische Gesundheitsdaten verfügbar sind, wenn sie am dringendsten benötigt werden? Einfach in der Art. Unermüdlich in der Ausführung. Diese Ergebnisse zu liefern bedeutet, Arbeitsabläufe zwischen Agenten und traditionellen Systemen wie ERPs, CRMs und Data Lake zu koordinieren, die von mehreren Clouds bis zu Großrechnern reichen – und das alles, während SLAs, Audits, Rückverfolgbarkeit und Erklärbarkeitsanforderungen erfüllt werden. Das ist nichts Auffälliges. Aber ohne sie bleibt KI im Labor und steigt nie in Produktionsumgebungen über, wo die Systeme Geschäftswert liefern. Deshalb ist Orchestrierung nicht nur ein Werkzeug – es ist eine Strategie. Eine Steuerebene zur Ausführung. Das Ziel sind nicht mehr Agenten – es sind bessere Ergebnisse. Das zu erreichen erfordert etwas, das oft übersehen wird: Einfachheit. Orchestrierung ist das, was Komplexität in Einfachheit verwandelt. Wie Leonardo da Vinci sagte: "Einfachheit ist die ultimative Raffinesse."
Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.