Alles Wichtige auf einen Blick
- Künstliche Intelligenz ist in den meisten Unternehmen Thema.
- Einer aktuellen Lünendonk-Studie zufolge werden aber nur wenige KI-Pilotprojekte auch tatsächlich produktiv umgesetzt.
- Herausforderungen liegen meist nicht in der Technologie, sondern bei Organisation, Daten und Strategie.
- Agentic AI, also autonome KI-Agenten, könnten Unternehmen einen echten Produktivitätsschub verschaffen.
- Erfolgsfaktoren für Ihre KI-Wende: Frühzeitige Einbindung von IT und Fachbereichen, Datenqualität und Governance sichern, den Weg von Pilotprojekten in den Alltag von Anfang an mitdenken, Agentic AI gezielt testen und einsetzen.
KI im Spannungsfeld zwischen Anspruch und Alltag
Viele Unternehmen können mit dem Tempo der KI-Entwicklung nicht mithalten, das untermauern Zahlen aus einer aktuellen Lünendonk-Studie. So kommt zum Beispiel die Mehrzahl der KI-Pilotprojekte nicht über die Experimentierphase hinaus.
Der Grund dafür liegt nicht im fehlenden Interesse, sondern in der Art, wie KI bislang eingesetzt wird. Die vergangenen zwei Jahre waren zunächst vom Ausprobieren geprägt – ein notwendiger und sinnvoller erster Schritt.
Was bereits der zvoove-GVP Industry Pulse speziell für die Personaldienstleistung gezeigt hat, bestätigt die Lünendonk-Studie branchenübergreifend: KI wird bislang vor allem bei einfachen und standardisierbaren Aufgaben genutzt. Das ist ein sinnvoller Einstieg. Herausfordernd wird es dort, wo dieser Einstieg nicht weitergedacht wird und KI-Anwendungen nicht in größere Zusammenhänge eingebettet sind, sondern bei einzelnen Anwendungsfällen stehenbleiben.
Viele KI-Anwendungen bleiben Insellösungen
Bei der KI-gestützten Steuerung komplexerer Prozessketten und Geschäftsprozesse zeigt sich: Viele Unternehmen befinden sich noch in einer frühen Phase.
In der Praxis führt das häufig dazu, dass KI zwar punktuell eingesetzt wird, aber nicht über isolierte Use Cases hinauswächst. Es entstehen viele Pilotprojekte, aber wenig Impact. Denn nur 30 Prozent der Unternehmen schaffen es derzeit, mehr als ein Viertel der entwickelten KI-Prototypen in den operativen Einsatz zu bringen.
Wo KI-Projekte in der Praxis ins Stocken geraten
Die Lünendonk-Studie macht deutlich: Nicht die Technologie ist der Engpass, sondern die Umsetzung. Viele Projekte scheitern an der Organisation und Zusammenarbeit. IT-Teams und Fachbereiche arbeiten oft isoliert, Verantwortlichkeiten sind unklar.
Auch Datenqualität und Governance sind wichtig. KI braucht saubere, gut strukturierte Daten, etwa Mitarbeiterprofile, Bewerberhistorien oder Einsatzpläne. Ohne diese Basis liefern KI-Systeme unzuverlässige Ergebnisse. Schließlich fehlt in vielen Fällen die strategische Planung. Ohne klar definierte KPIs, Verantwortlichkeiten und eine Roadmap für die Umsetzung bleibt KI häufig ein punktueller Ansatz mit hohem Aufwand, aber begrenzter Wirkung.
Vor diesem Hintergrund richtet sich der Blick zunehmend nach vorn: Sind Organisation, Datenbasis und Verantwortlichkeiten geklärt, können neue Ansätze dazu beitragen, KI stärker in komplexe Abläufe einzubetten.
Die nächste Entwicklungsstufe: KI-Agenten
Eine solche Weiterentwicklung sind sogenannte KI-Agenten (Agentic AI). Sie können Aufgaben strukturieren, Entscheidungen unterstützen und Prozesse koordinieren.
Der Unterschied zu bisherigen KI-Anwendungen liegt dabei weniger in einzelnen Funktionen als im Zusammenspiel. Während klassische KI meist punktuell unterstützt, sind KI-Agenten darauf ausgelegt, Aufgaben über mehrere Schritte hinweg zu koordinieren, Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und Entscheidungen im Kontext bestehender Prozesse vorzubereiten. Dadurch lassen sie sich auch dort einsetzen, wo Abläufe komplexer sind oder erst neu gedacht werden müssen.
Rund 38 Prozent der Unternehmen experimentieren laut der Studie bereits mit Agentic AI, und Experten erwarten bis 2028 massive Produktivitätsgewinne. Agentic AI setzt damit genau an den Punkten an, an denen viele KI-Initiativen bislang an Grenzen stoßen: bei der Koordination von Aufgaben, dem Zusammenspiel von Informationen und der Einbettung in bestehende Abläufe.
KI-Agenten im Recruiting am Beispiel von Cockpit X
Wie sich dieses Prinzip in der Praxis umsetzen lässt, zeigt ein Blick auf Cockpit X, das als Add-on für zvoove Cockpit entwickelt wurde. Es erweitert zvoove Cockpit um ein Team spezialisierter KI-Agenten, die gezielt wiederkehrende Aufgaben im Recruiting übernehmen und sich nahtlos in bestehende Abläufe integrieren.
Die Agenten unterstützen unter anderem beim Sichten und Strukturieren von Bewerbungen, beim Abgleich mit passenden Vakanzen, bei der Reaktivierung von Kontakten aus dem Talentpool sowie bei der Terminabstimmung und Gesprächsdokumentation. Dabei arbeiten sie stets nach klaren Vorgaben und nur in dem Rahmen, den die Anwendenden definieren.
Entscheidend ist dabei weniger eine einzelne Funktion als das Zusammenspiel: Die Agenten greifen ineinander, ergänzen Informationen entlang des Recruiting-Prozesses und reduzieren manuelle Brüche. So entsteht ein durchgängiger Workflow, der Routineaufgaben abnimmt, ohne die Kontrolle oder den persönlichen Kontakt zu ersetzen.
Auf diese Weise zeigt Cockpit X, wie KI-Agenten helfen können, komplexere Abläufe im Recruiting sinnvoll zu unterstützen. Nicht als Ersatz für Erfahrung und Entscheidungskompetenz, sondern als Entlastung im operativen Alltag.
