Vom Buzzword zum Business Value: Wie Agentic AI messbaren Mehrwert schafft
Agentic AI gilt als nächste große KI-Welle. In der Praxis geht es aber vor allem um die Frage: Welche messbaren Effekte bringen KI-Agenten – und unter welchen Bedingungen?
Der Sprung von experimenteller KI-Nutzung zu nachhaltigem Business-Mehrwert gelingt durch die Verbindung von Analyse und Handlung. Denn während GenAI vor allem vorhandenes Wissen aufbereitet und zusammenfasst, ermöglicht Agentic AI eine zielorientierte Umsetzung der Erkenntnisse. Der Mehrwert entsteht dabei nicht durch einzelne Agenten, sondern durch ihr Zusammenspiel. Anders gesagt: Agentic AI wirkt innerhalb klar orchestrierter Prozesse, wenn Systeme, Daten und Menschen koordiniert zusammenarbeiten.
Vier Hebel, mit denen der Mehrwert von agentenbasierten KI-Anwendungen messbar wird:
- Geschwindigkeit & Output: Von der Analyse zur Umsetzung
Agentenbasierte Systeme bearbeiten nicht nur isolierte Aufgaben – sie schließen zusammenhängende Tasks in Workflows ab und bringen dadurch Prozesse schneller und effizienter ins Ziel. Statt bspw. Marketing-Kampagnen nur zu analysieren und Daten an verschiedene Teams weiterzugeben, kann ein orchestrierter Agent die dynamische Anpassung der Kampagne in Echtzeit übernehmen:
- Zielgruppen werden automatisch identifiziert und Kampagneninhalte optimiert.
- Content wird datengestützt generiert und direkt über in die relevanten Kanäle ausgespielt.
- Kampagnen werden laufend angepasst und optimiert – basierend auf Echtzeit-Ergebnissen und ohne manuelle Koordination.
Das Ergebnis: Kampagnen sind nicht nur schneller und zielgerichteter, sondern gewinnen durch kontinuierliche Echtzeit-Optimierung an Wirkung.
Was das für Organisationen bedeutet: weniger umsetzungsbezogene Abstimmung, mehr Zeit für strategische und kreative Planung sowie eine spürbare Reduktion operativer Komplexität.
2. Conversion & Umsatz im Vertrieb
Vor allem im B2B-Vertrieb entscheiden Geschwindigkeit, Relevanz und eine gezielte Ansprache darüber, ob aus einem Lead eine Opportunity wird. Ein AI-Agent-System kann die Erfolgsaussichten steigern, indem es Kontakte recherchiert, Leads automatisiert bewertet und priorisiert, Informationen anreichert und den passenden Sales-Moment koppelt. Auf diese Weise vereinfacht zum Beispiel der valantic AI Sales Agent das Lead-Scoring und steigert die Conversion von Leads zu Opportunities um 40 Prozent – was auf das Jahr gerechnet deutlich höhere Umsatzpotenziale bedeutet.
Wichtig: Ein AI Agent ersetzt kein persönliches Verkaufsgespräch. Er kann aber dabei helfen, im richtigen Moment die richtigen Gespräche zu initiieren und diese durch hochwertige Sales- Briefings bestmöglich vorzubereiten.
Agentic AI erfordert klar strukturierte Workflows, zugängliche und qualitativ hochwertige Daten sowie eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Systemen und Teams. Hier setzt der valantic Workflow Bot an: Dieser unterstützt Unternehmen dabei, ihre Systeme durch spezialisierte AI Agents zu automatisieren und miteinander zu verbinden, sodass Mitarbeitende – basierend auf klar definierten Berechtigungen – die Plattform effektiv nutzen können.
Der Workflow Bot erleichtert die reibungslose Integration und Steuerung von Prozessen über verschiedene Eingangskanäle hinweg. Unterschiedliche AI Agents übernehmen dabei spezifische Aufgaben, wie z. B.:
- Systemübergreifende Wissensrecherche: Automatische Verknüpfung und Abfrage von Informationen aus Plattformen wie Share-Point und Confluence, um relevante Inhalte schnell zugänglich zu machen.
- KI-gestützte Projektsteuerung: Unterstützung von Projektmanagement-Tools wie Jira und GitLab durch automatisierte Aufgabenpriorisierung und Statusberichte, die interne Abläufe vereinfachen.
Auf diese Weise gestaltet der Workflow Bot Prozesse sowohl bei valantic als auch bei unseren Kunden effizienter und agiler, indem er operative Komplexität reduziert und eine Grundlage für skalierbare, agentenbasierte Ansätze schafft.
3. Skalierbarkeit im Commerce
Die Skalierbarkeit von KI-gestützten Commerce-Prozessen steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Nur wenn Produktinformationen sowie Kundendaten strukturiert, vollständig und aktuell sind, können nachgelagerte Anwendungen – etwa Beratungs- und Personalisierungs-Agenten – ihre volle Wirkung entfalten. Agentic AI entfaltet ihren Nutzen im Commerce deshalb vor allem dort, wo ein Daten- Agent die Grundlage schafft, bspw. durch die kontinuierliche Extraktion, Normalisierung und Anreicherung von Produktdaten.
So können Produktdaten automatisiert aktualisiert werden, um Varianten gezielt auszuspielen, Empfehlungen zu optimieren oder Cross-Selling-Potenziale zu identifizieren. Die Datenqualität ist somit nicht mehr nur ein technisches Detail, sondern ein strategischer Hebel für Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit.
In unserem Digital Excellence Outlook 2026 bewerten 67 Prozent der Befragten die Qualität und Vertrauenswürdigkeit von Daten als entscheidenden Faktor für den Erfolg von KI-Systemen. Unternehmen mit einer belastbaren Datenbasis können nicht nur schneller skalieren, sondern schaffen auch die Voraussetzungen für datenbasierte Commerce-Agenten, die Prozesse wie die Produktindividualisierung, Angebotsoptimierung und Kundenberatung übernehmen.
4. Effizienz im Service
Im Service zeigt sich der Mehrwert besonders deutlich. Agentenbasierte Systeme priorisieren Anfragen, lösen Standardfälle eigenständig und eskalieren komplexe Sachverhalte gezielt an Mitarbeitende.
Das Ergebnis: kürzere Bearbeitungszeiten, höhere Erstlösungsquoten und spürbare Entlastung der Teams.
Mehrwert entsteht nicht allein durch den Einsatz von KI-Agenten, sondern durch die richtige Orchestrierung – und genau daran scheitern Unternehmen mit niedrigem KI-Reifegrad häufig – sei es aus Gründen der Datenqualität, unklarer Prozesse oder fehlender Governance. Was es auf dem Weg zur Lösung braucht, sind Partner, die Technologie, Prozesse und Governance als Einheit denken und voranbringen.
