Die künstliche Intelligenz in Unternehmen durchläuft einen grundlegenden Wandel. Laut Databricks wechseln Firmen weltweit von einfachen Chatbots zu Agentic Systems – intelligenten Assistenten, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können.
Rasante Entwicklung in der Praxis
Zwischen Juni und Oktober 2025 stieg die Nutzung von Multi-Agenten-Systemen um 327 Prozent. Diese Daten stammen von über 20.000 Organisationen, darunter 60 Prozent der Fortune-500-Unternehmen. Der Schlüssel zum Erfolg ist der „Supervisor Agent“: Er analysiert komplexe Aufgaben, teilt sie in kleinere Schritte auf und verteilt diese an spezialisierte Sub-Agenten. Seit Juli 2025 ist er bereits für 37 Prozent aller Anwendungsfälle verantwortlich.
Herausforderungen für die IT-Infrastruktur
Traditionelle Datenbanken wurden für menschliche Nutzer entwickelt. KI-Agenten arbeiten jedoch völlig anders: Sie generieren kontinuierlich Anfragen und erstellen Testumgebungen in Sekunden. Vor zwei Jahren erstellten Agenten nur 0,1 Prozent aller Datenbanken – heute sind es 80 Prozent. Zudem werden 97 Prozent aller Test- und Entwicklungsumgebungen von Agenten aufgebaut.
Governance als Erfolgsfaktor
Strenge Kontrollen bremsen den KI-Einsatz nicht – sie beschleunigen ihn. Unternehmen mit Governance-Tools bringen über zwölfmal mehr KI-Projekte produktiv ein als Firmen ohne Regelwerke. Dael Williamson, CTO bei Databricks für Europa: „Die Unternehmen, die echten Mehrwert sehen, behandeln Governance als Fundament.“ Zudem setzen 78 Prozent der Firmen auf mehrere KI-Modelle, um Abhängigkeiten zu vermeiden.
Ausblick
Der Wettbewerbsvorteil verschiebt sich: Nicht mehr das Produkt allein zählt, sondern wie Unternehmen ihre KI-Infrastruktur aufbauen. In regulierten Branchen wird die Kombination aus offenen Plattformen und strengen Kontrollen zum Differenzierungsmerkmal. Die Zukunft gehört Firmen, die Agentic Systems gezielt für alltägliche Aufgaben einsetzen – vom Kundensupport bis zur Marktanalyse.
Quelle
AI News 27.01.2026 – Databricks: Enterprise AI adoption shifts to agentic systems
