KI-Strategie KI-Agenten: Multi-Agent-Systeme werden zum neuen Betriebsmodell

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Laut einer neuen Studie von Databricks setzen Unternehmen bei ihrer KI-Strategie auf eine flexible Modellauswahl, wobei 78 Prozent zwei oder mehr LLM-Modellreihen verwenden. Die Nutzung von Multi-Systemen bei KI-Agenten ist in vier Monaten um 327 Prozent angestiegen.

Der Mehrwert von KI-Agenten wird sich 2026 unter Beweis stellen. Beobachtungen in der gesamten Branche zeigen, dass künstliche Intelligenz sich bereits zu einem festen Bestandteil kritischer Arbeitsabläufe entwickelt hat. Einer der Schlüssel zum Erfolg ist, dass Unternehmen von einzelnen Chatbots zu Multi-Agent-Systemen übergehen, die ganze Arbeitsabläufe selbständig koordinieren und ausführen.

Diese Erkenntnisse sind in dem neuen Report „State of AI Agents“ von Databricks zusammengefasst, der auf aggregierten und anonymisierten Daten von 20.000 Organisationen weltweit basiert. Im vergangenen Jahr legten KI-Chatbots den Grundstein und sind nach wie vor ein verbreiteter Anwendungsfall. Innovatoren richten ihr Augenmerk nun auf die Entwicklung von Multi-Agent-Systemen, die komplexe und spezialisierte Aufgaben autonom planen und ausführen können.

KI-Agenten: Der Aufstieg von Multi-Agent-Systemen

Unternehmen stellen von einzelnen Chatbots auf Multi-Agent-Systeme um, die auf Domänen Intelligenz basieren. Die Anwendung dieser Systeme stieg in nur vier Monaten um 327 Prozent. Basierend auf der Analyse verwenden 78 Prozent der Unternehmen zwei oder mehr KI-Modellfamilien (GPT, Claude, Llama, Gemini oder Qwen). Abgeleitet bedeutet dieses Ergebnis: Unternehmen entscheiden, welche Modellfamilie für verschiedene Anwendungsfälle am besten geeignet ist. KI-Agenten-Systeme bestehen aus mehreren Agenten, die zusammenarbeiten, um Aufgaben in spezialisierten Aufgabengebieten zu erledigen.

KI ist mittlerweile Teil kritischer Arbeitsabläufe in allen Branchen, und die meisten GenAI-Anwendungsfälle konzentrieren sich auf die Automatisierung routinemäßiger notwendiger Aufgaben. 40 Prozent davon beziehen sich auf Kundenerfahrungen. Eine der am häufigsten ausgeübten Aufgaben von KI-Agenten ist mit 31 Prozent das Extrahieren von Informationen. Dies spiegelt den Bedarf von Unternehmen wider, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu nutzen. Zusammen mit dem Anstieg des Vibe Codings hat dies tiefgreifende Auswirkungen auf die Anforderungen an Datenbanken, da Unternehmen ihre KI-Agenten skalieren möchten. Dieser Wandel findet bereits statt: Telemetrie-Daten aus Neon, einer serverlosen Postgres-Datenbank, zeigen, dass die Anzahl der von KI-Agenten erstellten Datenbanken in nur zwei Jahren von 0,1 auf 80 Prozent gestiegen ist. Das Startup wurde von Databricks gekauft und die Technologie steckt nun in Databricks Lakebase.

KI-Bewertungen und Governance sind die Bausteine der Produktion

KI-Bewertungen sind entscheidend für die Sicherstellung hochwertiger Ergebnisse. Unternehmen, die Bewertungstools einsetzen, bringen fast sechsmal mehr KI-Projekte in Produktion. Unternehmen, die KI-Governance einsetzen, bringen sogar über zwölfmal mehr KI-Projekte in die Produktion. KI-Governance selbst ist eine der wichtigsten Investitionsprioritäten und wuchs in neun Monaten um das Siebenfache.

KI-Agenten treiben die Aktivitäten der Kerndatenbank voran

Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache: 80 Prozent der Datenbanken werden von KI-Agenten erstellt. 97 Prozent der Datenbank-Test- und Entwicklungsumgebungen werden mittlerweile ebenfalls von KI-Agenten aufgebaut. Diese Entwicklung treibt den Bedarf einer neuen Art von Datenbank wie Lakebase voran. Sie führt eine neue Architektur für OLTP-Datenbanken ein, die eine Trennung von Rechenleistung und Speicher für unabhängige Skalierung und Verzweigung umfasst. Diese Art von Datenbank vereinfacht operative Daten-Workflows. Darüber hinaus eliminiert sie fragile ETL-Pipelines und komplexe Infrastrukturen. Darüber hinaus ermöglicht sie es Teams, schneller zu arbeiten und intelligente Anwendungen auf einer einheitlichen Datenplattform bereitzustellen.

Dael Williamson, CTO in EMEA bei Databricks, kommentiert: „Für Unternehmen in der gesamten EMEA-Region hat sich die Diskussion von KI-Experimenten hin zur operativen Realität verlagert. KI-Agenten steuern bereits wichtige Teile der Unternehmensinfrastruktur, aber nur diejenigen Unternehmen, die Governance und Bewertung als Grundlage und nicht als Nebensache betrachten, erkennen den tatsächlichen Wert.

Ebenso wichtig ist, dass sich der Fokus wieder dahin verlagert, wie Unternehmen Technologien nutzen, nicht was sie kaufen. Offene, interoperable Plattformen ermöglichen es Unternehmen, KI auf ihre eigenen Unternehmensdaten anzuwenden, anstatt sich auf eingebettete KI-Funktionen zu verlassen, die zwar kurzfristig Produktivität bringen, aber keine langfristige Differenzierung. In stark regulierten und risikobewussten Märkten in der gesamten EMEA-Region ist es diese Kombination aus Offenheit und Kontrolle, die Pilotprojekte von Wettbewerbsvorteilen unterscheidet.“

Offene, interoperable Plattformen ermöglichen es Unternehmen, KI auf ihre eigenen Unternehmensdaten anzuwenden, anstatt sich auf eingebettete KI-Funktionen zu verlassen.

Dael Williamson, Databricks

Multi-Agent-Systeme unterstützen bei Routineaufgaben

Führungskräfte und Datenexperten stehen nun vor der Herausforderung, nicht nur das richtige Modell oder den richtigen Anwendungsfall für KI-Agenten auszuwählen, sondern diese effektiv im Unternehmenskontext einzusetzen. Gelingt es ihnen, erzielen sie qualitativ hochwertige und genaue Ergebnisse. Sie wählen das richtige Modell und/oder Multi-Agent-System zur Lösung spezifischer Probleme und setzen Agenten zur Unterstützung umfangreicher Routineaufgaben ein. Außerdem investieren sie in einheitliche Daten- und KI-Governance- sowie Evaluierungstools. All diese Schritte haben sich als wichtige Treiber für die Einführung von KI in die Produktion erwiesen. Letztlich werden die Unternehmen, die sie umsetzen, das Tempo zukünftiger Transformationen vorgeben.

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CGI wird als Select-Partner von Databricks ausgezeichnet

Der Bericht „State of AI Agents“ von Databricks basiert auf Erkenntnissen von mehr als 20.000 Unternehmen weltweit, darunter über 60 Prozent der Fortune-500-Unternehmen. Die Studie umfasst anonymisierte und analysierte Daten aus dem Zeitraum vom 1. November 2024 bis zum 31. Oktober 2025. Die Ergebnisse zeigen, wie die innovativsten Unternehmen ihre Strategie zum Einsatz von KI-Agenten vorantreiben, Architekturen an die aktuellen Anforderungen anpassen und mit GenAI Erfolge erzielen. Sie bieten einen Überblick darüber, wie Unternehmen ihre Daten- und KI-Prioritäten gestalten und KI in Produkte, Dienstleistungen und Arbeitsabläufe integrieren.