- DIY KI-Agenten scheitern häufig in realen Umgebungen, da sie sich allein auf Anweisungen verlassen, ohne Bewusstsein für Arbeitsablaufabhängigkeiten, Genehmigungsketten oder Teamkontext.
- Agenten, die außerhalb einer Unternehmensplattform entwickelt wurden, bergen Sicherheits- und Governance-Risiken, da die Einhaltung von Compliance-Anforderungen in großem Maßstab eine über Jahre hinweg aufgebaute Infrastruktur erfordert und nicht nur einen Prototyp.
- Unternehmen, die mit agentenbasierter KI echte Ergebnisse erzielen, binden ihre Agenten in reale Arbeitsabläufe ein, behalten bei risikoreichen Entscheidungen die menschliche Aufsicht und agieren innerhalb klarer Richtlinien
Ein großer Teil meiner Arbeit besteht darin, zuzuhören, was funktioniert und was nicht. Das bedeutet normalerweise Kundeninterviews, Verkaufsnachbesprechungen und Produktanalysen. Manchmal erhalten wir die aufschlussreichsten Informationen, wenn wir neue Kunden einarbeiten, die zu Wrike kommen, nachdem sie versucht haben – und dabei gescheitert sind – selbst agentenbasierte KI-Lösungen zu entwickeln.
In letzter Zeit folgen ihre Erfahrungsberichte einem bekannten Bogen: Ein Team hat einen DIY KI-Agenten… erstellt, ihn der Führung vorgeführt, begeisterte Zustimmung erhalten … und dann zusehen müssen, wie er innerhalb von Wochen auseinanderfiel. Eine PM erzählte uns, dass sie mehr Zeit damit verbrachte, die Ergebnisse ihres Agenten zu korrigieren, als sie jemals manuell gearbeitet hatte. Die Aufräumarbeiten laufen noch – und jetzt sucht sie Hilfe bei Wrike.
Dieses Muster wird immer häufiger. Unabhängig entwickelte Agenten wirken in kontrollierten Demos beeindruckend, scheitern jedoch in realen Umgebungen, in denen die Arbeit chaotisch, kollaborativ und von zahlreichen Abhängigkeiten geprägt ist. Das Scheitern liegt gewöhnlich nicht daran, dass das Modell keine Antwort generieren kann. Es liegt daran, dass der Agent nicht für die Art und Weise konzipiert wurde, wie Arbeit tatsächlich stattfindet. Und das liegt daran, dass er nicht dort gebaut wurde, wo die Arbeit tatsächlich stattfindet.
Der PM lag nicht falsch, es zu versuchen. Agentenbasierte KI, die Art, die eigenständig im Namen Ihres Teams handelt, ist eine transformative Technologie, die die moderne Arbeit vollständig umgestalten kann. Das ist ein wesentlicher Bestandteil unserer Arbeit hier bei Wrike, wo wir vorgefertigte und maßgeschneiderte Agenten anbieten, mit denen Unternehmen bereits 520 Stunden pro Jahr, pro Mitarbeiter einsparen.
Der Unterschied besteht jedoch darin, dass unsere Agenten keine eigenständigen Lösungen sind; sie sind in echten Arbeitsabläufen, geteiltem Kontext und klaren Schutzvorrichtungen verankert.
Dort liegt der wahre Wert, und ich werde erklären, warum.
Agenten ohne Arbeitsablauf-Kontext verursachen teure Verwirrung
Beginnen wir mit einer Unterscheidung, die wichtiger ist, als den meisten Menschen bewusst ist.
Eine Aufforderung teilt einem Agenten mit, was zu tun ist. Ein Arbeitsablauf sagt ihm, warum, wann, in welcher Reihenfolge und wer sonst noch betroffen ist.
Die meisten Agentenimplementierungen, die ich gesehen habe, scheitern aus einem Hauptgrund: Sie stützen sich ausschließlich auf Eingabeaufforderungen, was bedeutet, dass der Agent keinerlei Kenntnis von vorgelagerten Abhängigkeiten, nachgelagerten Freigaben oder den fünf anderen Personen hat, deren Arbeit sich möglicherweise ändert, wenn sich der Status dieser Aufgabe ändert.
Beispielsweise könnte eine Marketingabteilung einen Agenten entwickeln, um die Aktualisierung von Projektstatus zu automatisieren. Technisch gesehen funktioniert er perfekt: Er ruft Daten ab, fasst den Fortschritt zusammen und veröffentlicht Aktualisierungen. Aber er hat keine Kenntnis von einem bereits bestehenden wöchentlichen Freigabezyklus, der von einem Projektmanager zusammengestellt wurde. Daher veröffentlicht er Aktualisierungen, die dieser Berichterstattung widersprechen, verwirrt mehrere Kollegen und führt zu endlosen Strömen von Klarstellungs-E-Mails und Nachrichten.
McKinseys neueste globale Umfrage zu KI stellte fest, dass leistungsstarke Unternehmen fast dreimal so wahrscheinlich bestehende Arbeitsabläufe verändern, um KI einzubeziehen – anstatt Agenten einzusetzen, um Patchlösungen anzuwenden. Das deckt sich mit allem, was ich vor Ort beobachte. Um ihre Aufgaben ordnungsgemäß erfüllen zu können, müssen Agenten in die Arbeit eingebunden sein – genau wie ihre menschlichen Kollegen.
Andernfalls arbeiten sie mit verbundenen Augen.
Bei Wrike haben wir jahrelang an der Datenebene gearbeitet, die erfasst, wie Arbeit tatsächlich durch Unternehmen fließt. Aufgaben Abhängigkeiten, Freigabe- Ketten, Ressourcen Zuweisungen, funktionsübergreifende Übergaben und mehr – alles ist dokumentiert, gespeichert und vollständig mit unseren KI-Agenten, Assistenten und Automatisierungen verbunden. Das ist der Unterschied zwischen einem eigenständigen Agenten und einem, der in eine Arbeitsmanagement-Plattform eingebettet ist.
Aufforderung + Arbeitsablauf = agentenbasierte KI, die tatsächlich funktioniert.
Durch Agenten ohne Unternehmensinfrastruktur werden Sie verwundbar
Heutzutage gibt es viele Online-Diskussionen, die sich um dasselbe allgemeine Thema drehen: „Kann ich ein Projektmanagement-Tool mit Claude bauen?“
Die Antwort lautet: Ja, für einen eng gefassten Anwendungsfall – und manchmal ist genau das der richtige Ansatz. Das Problem entsteht, wenn ein vielversprechender Prototyp fälschlicherweise für ein unternehmensreifes Arbeitssystem gehalten wird.
Mit der Wrike-Plattform profitieren Sie von Sicherheit und Compliance auf Enterprise-Niveau, weltweitem Support in mehreren Sprachen sowie einer über 20-jährigen Erfolgsgeschichte bei der Betreuung von Haushaltsmarken wie Siemens, Walmart, NVIDIA, und Die Estée Lauder Companies.
Sicherheit ist wichtig. Jetzt ist Wrike an unseren internen Enterprise-Standards ausgerichtet, und die Nutzer können alle ihre vertraulichen Daten in Wrike eingeben, ohne Sicherheitsverletzungen oder Compliance-Probleme befürchten zu müssen.
Hannes Leitner, Verantwortlicher für die Projektabwicklung
Apps und Agenten außerhalb einer etablierten Infrastruktur mit klaren Richtlinien zu bauen, kann ein System anfällig machen. Wie Quang Tuan Dang kürzlich in Forbes, schrieb: „Während Agenten immer stärker in technische Arbeitsabläufe und die Produktionsinfrastruktur eingebunden werden, müssen Unternehmen neu überdenken, wie nicht-menschliche Akteure authentifiziert, autorisiert und gesteuert werden.”
Eine KI-gestützte App oder ein einmalig eingesetzter Agent kann eine unglaublich nützliche Ergänzung sein. Sie kann eine bestimmte Aufgabe bewältigen, einen eng gefassten Arbeitsablauf automatisieren und als leichtgewichtige Schnittstelle für ein einzelnes Team dienen. Aber eine gesamte Plattform für Arbeitsmanagement ersetzen? Für jedes Unternehmen, das in großem Maßstab tätig ist, unter behördlicher Aufsicht steht und echten Rechenschaftspflichten unterliegt, ist das ein riskantes Unterfangen.
Laut Gartner-Analyst Jörg Fritsch: „Müssen Unternehmen in fortschrittliche KI-Governance und -Sicherheit investieren, um sensible Daten zu schützen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Dieser Bedarf wird wahrscheinlich das Wachstum auf den Märkten für KI-Sicherheit, Governance und Compliance-Dienstleistungen vorantreiben, ebenso wie technologische Lösungen, die die Transparenz und Kontrolle über KI-Prozesse verbessern.“
Um diese Latte zu erreichen, bedarf es einer tiefgreifenden operativen Infrastruktur, die über Jahre – und nicht in Stunden – aufgebaut wurde.
Was funktioniert: Enterprise-bereite KI mit vernetzten Agenten
Schauen wir uns die Lösung für diese Probleme an. Meiner Erfahrung nach bedeutet das, dass Sie Ihre strukturierte, geregelte Arbeitsumgebung mit den leistungsfähigsten verfügbaren KI-Modellen verknüpfen – zu Ihren Bedingungen und innerhalb Ihres Sicherheitsperimeters.
Um diesem Bedarf gerecht zu werden, haben wir einen sicheren Weg entwickelt, damit KI-Assistenten, wie Claude, auf aktuelle Wrike-Daten mit den richtigen Berechtigungen und im richtigen Kontext zugreifen können. Das ist was unser Wrike MCP (Model Context Protocol) Server ermöglicht. Es unterstützt Assistenten und Agenten mit umfassendem Kontext, einschließlich jahrelanger Arbeitsablaufdaten, die von der kleinsten versäumten Frist bis hin zur erfolgreichsten Produkteinführung reichen. Es ist schon ein Unterschied, ob Sie eine generische Antwort „Klar, ich kann Ihnen dabei helfen!“ erhalten oder „Möchten Sie das Q3’24‑Modell replizieren?“
Die Unternehmen, bei denen ich echte Ergebnisse durch agentenbasierte KI beobachte, haben drei Dinge gemeinsam:
- Sie binden Agenten in echte Arbeitsabläufe und geteilte Kontexte ein, idealerweise indem sie Agenten in Wrike einbauen oder durch Verwendung von Wrike MCP Server.
- Sie lagern sich wiederholende Aufgaben an die KI aus, behalten aber die menschliche Kontrolle über wichtige Entscheidungen.
- Sie arbeiten innerhalb festgelegter Leitbedingungen und berücksichtigen von Anfang an Aspekte der Sicherheit und Compliance.
Der sauberste und sicherste Weg, dies zu tun, ist die Nutzung einer sicheren und vertrauenswürdigen Plattform für Arbeitsmanagement mit integrierter Agenten-KI. Wrike-Nutzer können über natürliche Sprache mit Arbeitsdaten interagieren, benutzerdefinierte Agenten zur Ausführung von Aufgaben erstellen und Tausende Automatisierungen ausführen. Jede Aktion – ob von einem Menschen oder einem Agenten initiiert – findet innerhalb von Wrikes sicherer Umgebung statt, die robuste Zugangskontrollen, BYOK-Verschlüsselung, einen lückenlosen Prüfpfad und die Einhaltung branchenüblicher Sicherheitsstandards bietet.
Wrikes KI-Funktionen sind in meinem täglichen Arbeitsablauf unverzichtbar geworden und ermöglichen es mir, in kürzerer Zeit mehr zu erledigen und dabei präziser zu arbeiten
De Lisa Patterson, Kreativ-Direktorin
Es ist einfach, einen Agenten zu erstellen und ihn handeln zu lassen. Ihn verantwortungsbewusst, angemessen und intelligent handeln zu lassen, ist eine schwierigere Herausforderung. Aber das ist eine Herausforderung, die wir seit Jahren lösen.
Die PM, die zu uns kam, hatte den richtigen Instinkt. Sie erkannte, wozu eine agentische KI fähig ist, und wollte schnell handeln. Das Problem war nicht ihr Ehrgeiz, sondern dass sie in einem Vakuum handelte. Agenten scheitern nicht, weil die Modelle schwach sind. Sie scheitern, weil ihre Umgebung schwach ist.
Das ist es, was Wrike besonders gut beherrscht.
Wenn Sie sehen möchten, wie das im wirklichen Leben aussieht, machen Sie eine Testphase oder beantragen Sie eine Demo. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie man mit agentischer KI echte Ergebnisse erzielt, setzen wir das Gespräch fort auf LinkedIn.
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