Agentic AI – Warum über 40 % der Projekte bis 2027 scheitern werden (und was Unternehmen jetzt tun müssen)

Am 25. Juni 2025 veröffentlichte das Marktforschungsunternehmen Gartner eine Prognose, die Unternehmen aufhorchen lässt: Mehr als 40 % der Projekte im Bereich „Agentic AI“ werden bis Ende 2027 scheitern oder abgebrochen. Wer heute in solche Technologien investiert – oder dies plant – muss daher die Voraussetzungen für nachhaltigen Erfolg besonders genau prüfen.

Was ist „Agentic AI“?

Gartner beschreibt „Agentic AI“ als eine neue Klasse von KI-Systemen, die eigenständig Entscheidungen treffen, Ziele verfolgen und Aufgaben umsetzen. Diese Systeme agieren also nicht nur reaktiv, sondern proaktiv – etwa in der Prozesssteuerung, Datenanalyse oder Entscheidungsfindung.

Beispiele sind autonome Software-Agenten, die Kundendaten analysieren und automatisch Kampagnen auslösen, oder intelligente Assistenten, die Logistikprozesse optimieren. Das Potenzial ist hoch – doch der Weg zur Umsetzung ist anspruchsvoll.

Warum viele Projekte scheitern

Laut Gartner liegen die Hauptgründe für das Scheitern von Agentic-AI-Projekten in:

• fehlender Zieldefinition

• mangelnder Interoperabilität

• unzureichender technischer Integration

• Sicherheits- und Governance-Problemen

• Überzogenen Erwartungen an KI-Systeme

Für Unternehmen bedeutet das: Es reicht nicht, eine leistungsfähige KI-Lösung einzukaufen. Entscheidend ist, wie diese in bestehende Systeme und Datenlandschaften eingebettet wird.

Der Schlüssel zum Erfolg: Integration von Anwendungen und Daten

Die Studie macht deutlich, dass Unternehmen nur dann von Agentic AI profitieren können, wenn die technischen und organisatorischen Voraussetzungen stimmen. Insbesondere drei Punkte sind entscheidend:

1. Verknüpfung bestehender Systeme

Agentische KI benötigt Zugriff auf Daten aus CRM, ERP, Produktmanagement, Logistik, Kundensupport – oft in Echtzeit. Das ist nur möglich, wenn die Systeme über standardisierte Schnittstellen (APIs) oder Middleware-Lösungen miteinander kommunizieren. Ohne diese Integration bleibt die KI isoliert – und ineffektiv.

2. Hohe Datenqualität und Konsistenz

KI-Systeme treffen Entscheidungen auf Basis von Daten. Doch viele Unternehmen kämpfen mit verteilten, veralteten oder widersprüchlichen Datensätzen. Erst wenn relevante Datenquellen intelligent zusammengeführt und bereinigt werden, kann Agentic AI zuverlässig arbeiten.

3. Sichere und regelkonforme Architektur

Mit wachsender Autonomie von KI-Systemen steigen auch die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Governance. Unternehmen müssen sicherstellen, dass KI-Entscheidungen nachvollziehbar sind und im Einklang mit internen Compliance-Vorgaben und gesetzlichen Bestimmungen (z. B. DSGVO, NIS2) stehen.

Was Unternehmen jetzt tun sollten

Gartner liefert mit seiner Prognose keine Absage an Agentic AI – im Gegenteil. Die Technologie bietet großes Potenzial zur Automatisierung, Effizienzsteigerung und Entscheidungsunterstützung. Doch Unternehmen müssen die Integration strategisch planen und folgende Maßnahmen umsetzen:

• System- und Datenlandschaften analysieren und auf Integrationsfähigkeit prüfen

• Datenströme standardisieren und in Echtzeit verfügbar machen

• Technische, rechtliche und organisatorische Anforderungen frühzeitig definieren

• Schnittstellen zwischen Fachbereichen, IT und Datenmanagement stärken

Nur so lassen sich agentische KI-Projekte nachhaltig umsetzen – und das Risiko eines Scheiterns minimieren.

KI ist nur so stark wie Ihre IT-Infrastruktur

Die aktuellen Zahlen von Gartner zeigen: Technologie allein reicht nicht. Der Erfolg von Agentic AI hängt maßgeblich davon ab, ob Unternehmen bereit sind, in strukturierte Integration, Datenqualität und Governance zu investieren.

Wer jetzt handelt, sichert sich einen strategischen Vorsprung – und verwandelt technologische Visionen in realen Mehrwert.

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Quelle: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027