Verlagert sich der eigentliche Wert von Business Software künftig von Funktionen und Benutzeroberflächen hin zu intelligenten Workflows, die Prozesse weitgehend selbstständig steuern? Welche Rolle spielen dabei KI-Agenten in Business Software – und was bedeutet das für die Architektur von Unternehmenssoftware?
Ja. Der Wert verlagert sich von der Anzahl sichtbarer Funktionen hin zur Fähigkeit, einen vollständigen Prozess zuverlässig auszuführen. Ein weiteres Dashboard erzeugt noch keinen betrieblichen Nutzen. Entscheidend ist, ob ein System erkennt, was zu tun ist, die richtigen Informationen beschafft, Aktionen in mehreren Systemen ausführt und bei Unsicherheit den Menschen einbindet. Architektonisch bedeutet das eine stärkere Trennung von Datenhaltung, Fachlogik, Integrationen und Interaktion. Funktionen müssen als klar definierte Services verfügbar sein. Zusätzlich braucht es eine Steuerungsebene für Agenten, Berechtigungen, Protokollierung, Freigaben und Qualitätskontrolle. AI-native Software ist deshalb mehr als bestehende Software mit einem Chatfenster.
Wenn Anwender künftig nicht mehr durch Menüs navigieren, sondern einem KI-Agenten einfach ein Ziel vorgeben: Brauchen Unternehmen dann überhaupt noch klassische Benutzeroberflächen und einzelne Fachanwendungen?
Benutzeroberflächen werden nicht verschwinden, aber ihre Rolle verändert sich. Viele alltägliche Aufgaben lassen sich künftig in natürlicher Sprache erledigen: „Zeig mir alle offenen Angebote über 5.000 Euro” oder “Lege das neue Arrangement in allen Vertriebskanälen an”. Dafür braucht niemand mehr mehrere Menüebenen. Bei komplexen Planungen, sensiblen Entscheidungen, visuellen Auswertungen oder Ausnahmen bleibt eine Oberfläche sinnvoll. Menschen wollen Ergebnisse kontrollieren, Zusammenhänge sehen und bei Bedarf eingreifen. Wir werden daher weniger starre Masken und mehr situative Oberflächen sehen, die der Agent passend zur Aufgabe bereitstellt. Die Fachanwendung bleibt im Hintergrund bestehen, verliert aber ihren exklusiven Zugang zum Prozess.
Generative KI erleichtert die Entwicklung individueller Anwendungen erheblich. Wird „Build statt Buy“ dadurch für Unternehmen zu einer realistischen Alternative – oder werden Aufwand für Betrieb, Wartung, Integration und Governance dabei unterschätzt?
Generative KI senkt die Einstiegshürde für individuelle Software deutlich. Ein Prototyp, für den früher mehrere Wochen nötig waren, kann heute innerhalb weniger Tage entstehen. Das wird Build für kleine, klar abgegrenzte Anwendungen attraktiver machen. Der Prototyp ist allerdings nur ein kleiner Teil der Gesamtkosten. Produktiver Betrieb bedeutet Tests, Security, Monitoring, Dokumentation, Updates, Schnittstellen, Rechteverwaltung und langfristige Verantwortung. Besonders bei geschäftskritischen Prozessen wird dieser Aufwand häufig unterschätzt. Realistisch ist deshalb eher ein hybrides Modell: stabile Kernsysteme kaufen, eigene Differenzierungsprozesse flexibel ergänzen und KI für Entwicklung sowie Orchestrierung einsetzen.
Unternehmenssoftware bildet häufig geschäftskritische Prozesse und Regeln ab, die über Jahre gewachsen sind. Wie zuverlässig können autonome KI-Agenten solche Prozesse ausführen, und wie lässt sich nachvollziehen, warum ein Agent eine bestimmte Entscheidung getroffen oder eine Aktion ausgelöst hat?
Autonomie darf nicht mit unbegrenztem Handlungsspielraum verwechselt werden. Ein Agent kann geschäftskritische Prozesse zuverlässig unterstützen, wenn der erlaubte Aktionsraum klar definiert ist. Bei einer statistischen Abfrage kann er weitgehend autonom arbeiten. Bei einer Zahlung, einer Vertragsänderung oder dem Löschen von Stammdaten braucht es engere Grenzen und gegebenenfalls eine menschliche Freigabe. Jede Aktion muss protokolliert werden: Welche Daten hat der Agent verwendet? Welche Regel oder welches Modell war beteiligt? Welche Systeme wurden verändert? Wo bestand Unsicherheit? Vollständige Erklärbarkeit eines Sprachmodells ist technisch schwierig. Vollständige Nachvollziehbarkeit der ausgelösten Geschäftstransaktion muss trotzdem gewährleistet sein. Dafür braucht es Audit Logs, versionierte Regeln, getestete Werkzeuge und klar definierte Eskalationswege.
Welche Rolle spielen Daten in dieser neuen Softwarewelt? Können KI-Agenten überhaupt ihr Potenzial entfalten, solange Stammdaten, Prozessdaten und Datenmodelle in vielen Unternehmen noch über zahlreiche Systeme und Silos verteilt sind?
Daten sind die eigentliche Grundlage der Agentenökonomie. Ein KI-Agent kann zwar unterschiedliche Quellen durchsuchen, aber er kann widersprüchliche Stammdaten nicht zuverlässig durch Intelligenz kompensieren. Wenn ein Kunde in drei Systemen unterschiedlich geführt wird oder Prozessstatus nicht einheitlich definiert sind, automatisiert der Agent im schlimmsten Fall die bestehende Unordnung. Unternehmen müssen nicht zwingend alle Daten in einem einzigen System zusammenführen. Sie brauchen aber eindeutige Verantwortlichkeiten, gemeinsame Identitäten, definierte Datenmodelle und verlässliche Zugriffswege. Der Agent muss wissen, welches System für welche Information maßgeblich ist. Datenqualität wird damit von einem IT-Thema zu einer unmittelbaren Voraussetzung für operative Automatisierung.
Mit stärker autonom agierenden Systemen gewinnen Fragen zu Datenschutz, Compliance, Berechtigungen und digitaler Souveränität an Bedeutung. Welche neuen Risiken entstehen, wenn KI-Agenten nicht nur Informationen liefern, sondern selbstständig Transaktionen und Geschäftsprozesse ausführen?
Das Risikoprofil verändert sich erheblich, sobald ein Agent handeln darf. Ein falscher Textvorschlag kann korrigiert werden. Eine falsch ausgelöste Zahlung, eine unzulässige Datenweitergabe oder eine massenhafte Änderung von Kundendaten hat unmittelbare Folgen. Unternehmen brauchen deshalb Berechtigungen nach dem Prinzip der geringsten notwendigen Rechte, getrennte Rollen, Transaktionslimits und Freigabestufen. Agenten dürfen Zugriffe nicht automatisch weitervererben. Besonders kritisch sind manipulierte Inhalte, über die ein Agent zu unerwünschten Aktionen verleitet wird, sowie unkontrollierte Zugriffe auf externe Dienste. Digitale Souveränität bedeutet in diesem Zusammenhang auch, jederzeit zu wissen, wo Daten verarbeitet werden, welche Modelle beteiligt sind und wie ein Agent gestoppt werden kann.
Wenn wir fünf bis zehn Jahre vorausblicken: Welche Arten von Business Software werden Ihrer Einschätzung nach weiterhin bestehen – und bei welchen Anwendungen ist die Wahrscheinlichkeit besonders groß, dass sie durch KI-Agenten ersetzt oder vollständig neu gedacht werden?
Wer heute behauptet, die Softwarewelt der nächsten fünf bis zehn Jahre verlässlich vorhersagen zu können, unterschätzt die Geschwindigkeit der aktuellen Entwicklung. Ich halte derzeit Prognosen über sechs bis zwölf Monate für einigermaßen belastbar. Alles darüber hinaus sind Szenarien. Eine zentrale Erkenntnis aus meinen Gesprächen am MIT war gerade, dass selbst führende Experten nicht wissen, welche Modelle, Agentenarchitekturen und Geschäftsmodelle sich letztlich durchsetzen werden.
Ich gehe allerdings davon aus, dass Unternehmen künftig nicht nur weniger einzelne Anwendungen, sondern tatsächlich weniger fest programmierte Softwarelogik benötigen werden. Heute werden Prozesse mit zahlreichen Masken, Regeln, Workflows und Sonderfällen hart codiert. Agenten können viele dieser Abläufe künftig situativ planen, Entscheidungen im Rahmen klarer Vorgaben treffen und vorhandene Werkzeuge selbstständig kombinieren. Softwarelogik verschwindet damit nicht vollständig, aber sie verändert sich grundlegend. Wichtiger werden verlässliche Datenmodelle, Transaktionssicherheit, Identitäten, Berechtigungen, Policies, Kontrollmechanismen und Auditierbarkeit. Weniger wichtig werden fest verdrahtete Prozessketten und immer neue Spezialmasken. Wie schnell diese Entwicklung voranschreiten kann, zeigt die Regierung der Vereinigten Arabischen Emirate. Sie hat angekündigt, innerhalb von zwei Jahren 50 Prozent ihrer Regierungsbereiche, Dienstleistungen und Abläufe auf Agentic AI für autonomere Ausführung und Entscheidungsprozesse umzustellen. Erste spezialisierte Agenten für Beschaffung, Steuerprüfung, Bürgerservice und technischen Support wurden bereits gestartet. Deshalb würde ich heute keine Liste von Softwarekategorien erstellen, die im Jahr 2035 garantiert noch bestehen. Wahrscheinlicher ist, dass Business Software von einem Bündel fest programmierter Funktionen zu einer kontrollierten Infrastruktur wird, auf der Agenten Ziele weitgehend selbstständig umsetzen. Welche heutigen Anwendungen dabei verschwinden, lässt sich seriös noch nicht vorhersagen.
