Die Eröffnungs-Keynote der Gartner IT Infrastructure, Operations & Cloud Strategies Conference Autumn S. und Paul Delory fand zu einem Zeitpunkt statt, an dem viele IT-Verantwortliche bereits spüren, dass sich der Boden unter ihren Füßen verschiebt. Der Kostendruck hat nicht nachgelassen. Talente bleiben knapp. Die Erwartungen der Unternehmen an die Geschwindigkeit sind wieder gestiegen. Und jetzt kommen die KI-Agenten ins Spiel, nicht als Experiment, sondern als etwas, von dem Führungskräfte erwarten, dass es Ergebnisse liefert.
Zu Beginn der Keynote wurde der Ton mit einem Satz angegeben, der für Gelächter und Unbehagen zugleich sorgte: "Ich bin so froh, dass wir alle ein letztes Mal zusammenkommen konnten, bevor wir alle durch KI ersetzt werden. Der Humor ist wichtig, weil er echte Spannung widerspiegelt. IT-Führungskräften wird gesagt, dass KI unvermeidlich ist, aber von ihnen wird auch erwartet, dass sie die Systeme stabil, sicher und erschwinglich halten, während sie KI einsetzen.
Ich glaube, wir sind uns alle einig, dass KI-Agenten den IT-Betrieb verändern werden, aber nicht auf die einfache Art und Weise, wie es viele Schlagzeilen suggerieren.
Einer der wichtigsten Wortwechsel der Keynote fand bereits zu Beginn statt. Gartner stellte eine einfache, aber unbequeme Frage. Wenn KI die Antwort ist, was genau ist dann das Problem, das wir lösen?
CIOs stehen unter starkem Druck seitens des Unternehmens, KI schnell einzusetzen. Kostenreduzierung dominiert diese Gespräche. Laut Gartner haben Kostensenkungen für die Mehrheit der CIOs vor dem nächsten Planungszyklus oberste Priorität, wobei KI weithin als Mittel zur Erreichung dieses Ziels angesehen wird.
Diese Sichtweise ist riskant, denn wenn KI in erster Linie als Kostensenkungsinstrument betrachtet wird, werden IT-Organisationen zu Abkürzungen gedrängt, die Automatisierung wird überstürzt, Kontrollen werden aufgeschoben und Governance wird eher als Reibung denn als Ermöglicher gesehen. Dieses Muster haben wir bereits bei der Cloud-Einführung festgestellt.
Aus Sicht des CxO ist dies die erste Umstellung, die stattfinden muss. KI-Agenten sollten nicht auf einer Folie eingeführt werden, da sie nicht durch Belege gestützt sind. Sie sollten eingeführt werden, weil sie die Art und Weise verändern, wie Arbeit erledigt wird, wie Entscheidungen unterstützt werden und wie Skalierung erreicht wird. Kostenvorteile ergeben sich erst, wenn diese Grundlagen vorhanden sind.
Gartner hat KI-Agenten an die Spitze des Hype-Zyklus gesetzt, und wenn ich mir meinen LinkedIn-Feed anschaue, kann ich mir nicht vorstellen, wie viel mehr Hype es noch geben könnte. Das ist wichtig, weil der Hype die Prioritäten verzerrt. Wenn etwas zu sehr gehyped wird, zieht es die Aufmerksamkeit der Führungskräfte auf sich; das Budget und die Erwartungen werden schneller erfüllt, als Unternehmen ihre Betriebsmodelle anpassen können.
Doch während KI-Agenten die Gespräche dominieren, befinden sich die meisten alltäglichen betrieblichen Herausforderungen noch weiter auf der Reifekurve. Infrastrukturautomatisierung, DevOps-Praktiken, kontinuierliche Bereitstellung und Servicemanagement sind zwar nicht neu, werden jedoch weiterhin ungleichmäßig umgesetzt. Dies sind die Bereiche, die für Zuverlässigkeit, Ausfallsicherheit und Vorhersagbarkeit sorgen.
In vielen Unternehmen werden KI-Agenten auf eine noch nicht ausgereifte betriebliche Grundlage aufgesetzt. Das schafft eine instabile Umgebung. Agenten sind auf Datenqualität, Zugriffsmodelle, stabile Schnittstellen und klare Zuständigkeiten angewiesen. Ohne diese Voraussetzungen verschlimmern sie bestehende Probleme, statt sie zu lösen.
In Kundengesprächen zeigt sich dies schnell. Teams experimentieren mit Copilot- oder Automatisierungsagenten, doch die Ergebnisse sind sehr unterschiedlich. Einige Agenten sind hilfreich, andere zeigen veraltete Inhalte an, geben zu viele Informationen weiter oder versagen auf unvorhersehbare Weise. Das Problem ist selten das Modell, sondern der betriebliche Kontext, in dem es eingesetzt wird.
Dadurch wird der Weg für IT-Führungskräfte schmal. Sie müssen sich vorwärts bewegen, aber sie müssen es bewusst tun. In der Keynote wurden die I&O-Teams als die Gruppe bezeichnet, die Ideen in die Tat umsetzt. An dieser Verantwortung hat sich nichts geändert; was sich geändert hat, sind das Tempo und die Mehrdeutigkeit.
KI-Agenten werden nicht als einzelnes Produkt mit festem Umfang geliefert, sondern entwickeln sich ständig weiter. Neue Funktionen erscheinen mit kurzen Vorlaufzeiten, Vorgaben ändern sich und Modelle werden verbessert, was eine andere operative Denkweise erfordert. Herkömmliche Änderungskontrollprozesse können damit nur schwer Schritt halten.
Aus Sicht des CxO bedeutet dies, dass die Erwartungen intern angepasst werden müssen. Beim Erfolg mit KI-Agenten geht es nicht um eine einmalige Einführung, sondern um den Aufbau einer anpassungsfähigen operativen Kapazität. Dazu gehören schnellere Bewertungszyklen, klarere Verantwortlichkeiten und stärkere Feedbackschleifen zwischen Unternehmen und IT.
Eine der auffälligsten Warnungen in der Keynote bezog sich auf die Relevanz. Gartner erklärte, dass die IT-Abteilung, wenn sie sich nicht anpasst, Gefahr läuft, zum Engpass zu werden. Wenn das passiert, wird das Unternehmen einen anderen Weg finden – durch Schatten-IT, Outsourcing oder dezentralisierte Tools.
Dies ist kein theoretisches Risiko; wir sehen es bereits bei der KI. Mitarbeiter experimentieren mit externen Tools, Teams verbinden Agenten von Drittanbietern und Geschäftsbereiche automatisieren Arbeitsabläufe, ohne die zentrale IT einzubeziehen. Die Absicht ist Schnelligkeit; das Ergebnis ist Fragmentierung.
Gartner hat die langfristigen Folgen klar beschrieben. Sobald die IT nur noch als Kostenstelle betrachtet wird, die den Status quo aufrechterhält, verliert sie an Einfluss, Budget und Talent. Das ist das wahre Risiko für CxOs. Nicht die KI ersetzt die Menschen, sondern die Relevanz erodiert still und leise.
Um dies zu vermeiden, muss der IT-Betrieb von reaktiver Kontrolle hin zu proaktivem Enablement übergehen. Das bedeutet nicht, Leitplanken zu entfernen. Es bedeutet, Leitplanken zu entwerfen, die skalierbar sind.
Die Keynote stellte das langjährige Selbstverständnis des IT-Betriebs in Frage. Jahrelang wurden die I&O-Teams als Unterstützungsfunktionen angesehen. Sie halten das Licht an. Betriebszeit aufrechterhalten. Kosten kontrollieren. KI-Agenten ändern diese Gleichung.
Agenten führen nicht nur Aufgaben aus, sondern beeinflussen auch Entscheidungen. Sie bestimmen, wie auf Informationen zugegriffen wird. Sie arbeiten in einem Umfang und mit einer Geschwindigkeit, die Menschen nicht erreichen können. Das macht sie zu einem Teil des Betriebsmodells und nicht nur zu einem Teil des Werkzeugsets.
Gartner hat eine Hypothese aufgestellt, die eine ernsthafte Überlegung verdient. Was wäre, wenn die I&O-Abteilung schon heute das entwickelt, was das Unternehmen morgen braucht? Das erfordert eine veränderte Denkweise. Der IT-Betrieb wird zu einer wertsteigernden, nicht nur zu einer stabilisierenden Funktion.
In der Praxis bedeutet dies eine engere Abstimmung mit den Geschäftsergebnissen. Es bedeutet, zu verstehen, welche Prozesse von einer agentenbasierten Automatisierung profitieren und welche nicht. Es bedeutet, den Erfolg über die Betriebszeit hinaus zu messen, indem Entscheidungsqualität, Zykluszeit und Risikominderung bewertet werden.
Dieses Spannungsfeld ist nicht neu, wird aber durch KI-Agenten noch verstärkt. Agenten führen neue Abhängigkeiten ein, sind auf Berechtigungen angewiesen, verbrauchen Daten, verursachen variable Kosten und erfordern eine Überwachung.
In den Umgebungen unserer Kunden sehen wir oft, dass die ersten Agentenimplementierungen versteckte operative Aufgaben verursachen. Jemand muss nachverfolgen, welche Agenten existieren. Jemand muss wissen, auf welche Daten sie zugreifen. Jemand muss reagieren, wenn der Output Probleme verursacht. Ohne Struktur wird diese Arbeit manuell und reaktiv.
An diesem Punkt muss die Diskussion über Governance reifen.
In der Keynote wurde Governance nicht als Übung zur Einhaltung von Vorschriften dargestellt. Stattdessen wurde Governance als betriebliche Notwendigkeit dargestellt. Das entspricht genau dem, was wir in der Praxis sehen.
Traditionelle Governance-Modelle gehen von relativ statischen Systemen aus. KI-Agenten sind nicht statisch. Sie ändern ihr Verhalten, wenn sich die Modelle weiterentwickeln und die zugrunde liegenden Daten sich ändern. Ihre Steuerung erfordert kontinuierliche Transparenz und adaptive Kontrollen.
Aus Sicht des CxO sollte die Governance praktische Fragen beantworten. Welche Agenten gibt es? Wer ist ihr Eigentümer? Welche Daten berühren sie? Wie oft werden sie verwendet? Was kosten sie? Welches Risiko bergen sie?
Ohne diese Antworten ist eine Skalierung unmöglich. Mit ihnen werden KI-Agenten zu überschaubaren Bestandteilen der digitalen Belegschaft.
Wenn wir auf die Cloud-Reise der letzten zwei Jahrzehnte zurückblicken, hat sich jedes Unternehmen zunächst zu langsam, dann zu schnell bewegt und den Preis in Form von Ausbreitung, Kostenüberschreitungen und Sicherheitslücken bezahlt. Aus diesem Grund wurde Rencore entwickelt: um Unternehmen jeder Größe dabei zu helfen, die Kontrolle über ihre Microsoft 365-Umgebungen zurückzugewinnen und zu behalten.
KI-Agenten laufen Gefahr, demselben Muster zu folgen. Aus anfänglicher Vorsicht wird eine unkontrollierte Ausbreitung; eine spätere Nachrüstung von Kontrollen ist schmerzhaft und teuer.
Die Lektion für CxOs ist klar: Investieren Sie frühzeitig in operative Grundlagen. Dazu gehören Datenhygiene, Zugriffsmodelle, Lebenszyklusmanagement und Kostentransparenz. Dies sind keine Innovationshemmnisse, sondern Voraussetzungen.
In meinen Gesprächen mit großen Unternehmen zeigt sich ein einheitliches Muster. Teams, die mit KI-Agenten erfolgreich sind, behandeln diese als Teil des Betriebs, nicht als Experimente. Sie definieren die Verantwortung, legen die Erwartungen fest und messen die Nutzung und deren Auswirkungen.
Ein globales Unternehmen beschrieb seine erste Agenteneinführung als einen Weckruf. Die Technologie funktionierte. Die Ergebnisse waren beeindruckend. Doch schon nach wenigen Wochen stellte man fest, dass es keinen Bestand an Agenten gab, keine Klarheit über die Kostentreiber und keine Möglichkeit, den Prüfern unerwartetes Verhalten zu erklären.
In der zweiten Phase konzentrierte man sich weniger auf neue Agenten als auf die Betriebsstruktur. Sobald diese eingerichtet war, beschleunigte sich die Einführung erneut, und zwar mit deutlich weniger Reibungsverlusten.
KI-Agenten sind kein reines IT-Problem; sie verändern die Arbeitsweise von Unternehmen und damit eine Führungsaufgabe.
Dies erfordert eine gemeinsame Sprache und gemeinsame Metriken. KI-Agenten sollten in denselben Foren diskutiert werden wie Personalplanung, Risikomanagement und operative Exzellenz.
Dies führt uns zu einer zukunftsweisenden Botschaft. I&O können proaktive Partner sein. Sie können neue Initiativen ermöglichen und die Technologie für das Unternehmen vereinfachen.
Diese Vision ist realisierbar, aber nur, wenn Erfolg richtig definiert wird. Erfolg ist nicht die Anzahl der eingesetzten Agenten. Es ist nicht die Geschwindigkeit der Markteinführung. Es geht um die Fähigkeit, KI sicher, vorhersehbar und mit klarem Nutzen zu skalieren. KI und Agenten-Governance können die Lösung und nicht der Engpass sein, wenn die Innovation schnell voranschreitet.
Für CxOs ist die Frage, die sie sich stellen müssen, einfach:
Bauen wir ein Betriebsmodell auf, bei dem KI-Agenten die Hebelwirkung erhöhen, ohne das Chaos zu vergrößern?
Eine ehrliche Antwort auf diese Frage ist der erste Schritt zu einer sinnvollen Umgestaltung des IT-Betriebs.