Eine neue Studie zeigt: 96 Prozent der IT-Führungskräfte in Europa halten systemübergreifende Integration für erfolgsentscheidend für den Einsatz von KI-Agenten. Zudem sehen sie API-led Architekturen und Agent Fabric als Mittel der Wahl für Multi-Agenten-Vernetzung und als Mittel gegen Schatten-KI.
Symbolbild Copilot
Der aktuelle Connectivity Benchmark Report von Salesforce zeigt: Die Transformation zum Agentic Enterprise, in dem Menschen und KI-Agenten Seite an Seite arbeiten, gewinnt an Dynamik. Europäische Unternehmen nutzen derzeit im Durchschnitt zwölf KI-Agenten; diese Zahl soll innerhalb von zwei Jahren um 83 Prozent steigen. Insgesamt haben derzeit bereits 78 Prozent der befragten Firmen KI-Agenten* bei den meisten oder allen Abteilungen und Funktionen eingeführt.
Die zentralen Herausforderungen für IT-Führungskräfte bestehen dabei in der Orchestrierung und Governance, da 50 Prozent der KI-Agenten noch in isolierten Silos statt als Teil eines Multi-Agenten-Systems arbeiten. Häufige Folge: lückenhafte Workflows, redundante Automatisierungen und das Risiko von Schatten-KI. IT-Entscheiderinnen setzen daher zunehmend auf API-led Architekturen zur Vernetzung, Orchestrierung und Steuerung von Multi-Agenten. Dafür hat MuleSoft erst kürzlich seine Agent-Fabric-Lösung erweitert.
Die zentralen Ergebnisse im Überblick
KI-Agenten werden immer mehr zum Produktivitätstreiber in Unternehmen.
- 94 Prozent finden, dass KI-Agenten die Entwickler entlasten und diese sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
Unternehmen nutzen verschiedene KI-Agenten:
- Vorgefertigte SaaS-Agenten (36 %)
- Eingebettete Agenten innerhalb von Enterprise-Plattformen (34 %)
- Eigenständig im Unternehmen entwickelte Agenten (30 %)
Beim Roll-out von KI-Agenten ist die Unterstützung verschiedener Protokolle geplant oder umgesetzt. Die meistgenannten sind:
- Agent Communication Protocol (43 %)
- Agent Network Protocol (43 %)
- Agent-to-Agent Protocol (40 %)
- Model Context Protocol (38 %)
- Universal Tool Calling Protocol (33 %)
Die Orchestrierungs- und Governance-Lücke
Bei der breitflächigen Einführung von KI-Agenten entsteht eine kritische Lücke in der Orchestrierung und Governance. Denn die Infrastruktur zur Unterstützung einer Multi-Agenten-Landschaft muss hoch integriert sein, damit Daten aus dem gesamten Unternehmen sicher genutzt werden können.
Alleine die Zahl der eingesetzten Apps in europäischen Unternehmen stieg im Jahresvergleich von 789 auf 867; nur 29 Prozent davon sind miteinander integriert. Angesichts von Integrationsproblemen und Agenten-Silos befürchten 84 Prozent der IT-Führungskräfte, dass KI-Agenten mehr Komplexität als Nutzen bringen werden.
Zu den am häufigsten genannten Hürden für die Transformation zum Agentic Enterprise gehören: begrenztes Vertrauen in autonome Entscheidungsfindung (34 %), fehlende interne Expertise beim KI-/KI-Agenten-Design (41 %) sowie Unsicherheiten beim Risikomanagement, der Compliance und der Sicherheit und/oder bei rechtlichen Auswirkungen (43 %). Zudem äussern 95 Prozent der befragten Unternehmen Herausforderungen bei der Datennutzung, 38 Prozent aufgrund veralteter IT-Architekturen und -Infrastrukturen.
Aufbau einer einheitlichen Grundlage
Um die Integrationslücken zu schliessen, bevorzugen europäische IT-Führungskräfte ein vereinheitlichtes Fundament. Mit APIs als «Bindegewebe» können Unternehmen fragmentierte KI in ein kohärentes Multi-Agenten-System überführen. Dadurch können KI-Agenten sicher kommunizieren, Datenkontext teilen und Aufgaben über die gesamte IT-Landschaft hinweg erledigen.
- 96 Prozent der IT-Führungskräfte in Europa stimmen zu, dass der Erfolg von KI-Agenten von nahtloser Datenintegration über alle Systeme hinweg abhängt.
- 92 Prozent der IT-Führungskräfte bestätigen, dass eine API-getriebene IT-Architektur erfolgsentscheidend ist.
- Knapp ein Drittel (34 %) der IT-Abteilungen nutzt bereits APIs, um die Systemintegration generell zu beschleunigen.
- Mehr als die Hälfte (52 %) der Unternehmen in Europa nutzt bereits APIs, um KI-Tools zu verbinden und zu kontrollieren.
Multi-Agents in Aktion: MuleSoft Agent Fabric erkennt KI-Agenten automatisch
Frühe Anwenderinnen von KI-Agenten zeigen bereits, wie sie mit einem vereinheitlichten Fundament KI-Agenten aus experimentellen Silos in zentrale Geschäftsprozesse überführen, in denen mehrere KI-Systeme zusammenarbeiten. AstraZeneca nutzt beispielsweise Agentforce Life Sciences for Customer Engagement, um die globale Kundeninteraktion KI-gestützt zu transformieren. Mit MuleSoft Agent Fabric sollen interne und externe Agenten über Abteilungen, Marken und Regionen hinweg orchestriert werden, damit Menschen und KI-Agenten nahtlos zusammenarbeiten.
Erst kürzlich hat Salesforce die Erweiterung von MuleSoft Agent Fabric bekannt gegeben. Neue Funktionen umfassen die automatisierte Erkennung und zentrale Verwaltung von KI-Agenten und Tools über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg. Über neue Scanner lassen sich KI-Agenten plattformübergreifend identifizieren und in einer zentralen Registry erfassen. Ein Visualizer unterstützt dabei, Multi-Agenten-Systeme übersichtlich darzustellen und zu analysieren. Ziel ist es, eine höhere Transparenz und Übersicht über die wachsenden KI-Agentenlandschaften zu gewinnen und Governance, Sicherheit und Orchestrierung zu verbessern.
Methodik:
Der 11. jährliche Connectivity Benchmark Report von Salesforce, in Zusammenarbeit mit Vanson Bourne und Deloitte Digital, basiert auf Umfragedaten aus Interviews mit 1050 IT-Führungskräften weltweit, davon 400 in Europa. Die doppelt anonyme Online-Befragung wurde zwischen Oktober und November 2025 in Deutschland, Frankreich, den Niederlanden, dem Vereinigten Königreich und den USA sowie Australien, Hongkong, Japan und Singapur durchgeführt. Es wurde durch einen strengen, mehrstufigen Screening-Prozess sichergestellt, dass nur geeignete Teilnehmende antworten: Alle Befragten sind IT-Führungskräfte in einer Organisation der Enterprise-Kategorie (mindestens 1000 Mitarbeitenden) im öffentlichen oder privaten Sektor. Für eine detaillierte Beschreibung der rechtlichen Struktur von Deloitte besuchen Sie bitte: www.deloitte.com/us/about
*KI-Agenten werden definiert als die neueste Art von KI, die natürliche Sprache verstehen, über Ziele nachdenken, Entscheidungen treffen und Aufgaben eigenständig ausführen kann. Agentic AI kann mit Menschen, Systemen oder anderen Agenten zusammenarbeiten, um Ergebnisse zu erreichen – ohne schrittweise menschliche Eingaben. Beispiele: Virtuelle Assistenten, die komplexe Supportfälle von Anfang bis Ende bearbeiten, KI-Tools, die Meetings planen und Follow-ups versenden, oder Systeme, die Abläufe überwachen und automatisch Korrekturmassnahmen einleiten.
Weitere Informationen:
- Lesen Sie den vollständigen 11. Connectivity Benchmark Report
- Lesen Sie die vollständige Medienmitteilung zur erweiterten MuleSoft Agent Fabric (englisch)
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