LONDON (IT BOLTWISE) – Oracle und Microsoft liefern aktuell zwei sehr unterschiedliche Blaupausen für KI-Agenten im Unternehmensalltag: einmal als Agentic-Entwicklungsumgebung in Fusion Applications, einmal als „metered“ Copilot-Modell über nutzungsbasierte Credits. Im Fokus stehen dabei vor allem Prozesse, die bisher viel Handarbeit erforderten – von Angebotsbearbeitung bis zum Forderungseinzug. Gleichzeitig verschärft sich die Sicherheits- und Governance-Frage, weil Agenten zunehmend über mehrere Anwendungen hinweg handeln. Was das für Unternehmen bedeutet, hängt künftig weniger vom Chat-Erlebnis ab, sondern von Kontrolle, Zugriff und Nachvollziehbarkeit.
KI-Agenten werden in Unternehmen gerade weniger als „Chatbots mit Kontext“ und mehr als ausführende Rollen in bestehenden Geschäftsprozessen verstanden. Genau in diese Richtung zeigen die aktuellen Signale großer Softwareanbieter: Oracle stellt mit „AI Agent Studio“ eine Umgebung bereit, in der Agenten direkt in Fusion-Workflows eingebettet werden sollen. Microsoft ergänzt parallel sein Copilot-Ökosystem um ein Abrechnungs- und Nutzungsmodell, das auf längere, mehrschrittige Aufgaben über mehrere Anwendungen hinweg ausgelegt ist. Für IT-Leiter und Fachbereiche ist das ein wichtiger Wandel, denn der Wert entsteht nicht im Antworttext, sondern im durchgeführten Arbeitsschritt und in der Steuerbarkeit des Ergebnispfads.
Bei Oracle fällt besonders der „Agentic Applications Builder“ auf, weil er laut Ankündigung ausdrücklich auch Nicht-Programmierern den Bau eigener Agenten ermöglichen soll – gesteuert über natürliche Sprache. Technisch bedeutet das in der Praxis typischerweise, dass ein Übersetzer zwischen sprachlichen Intentionen und konkreten Prozessschritten entsteht: Der Agent muss Aufgabenbestandteile erkennen, Werkzeuge und Datenquellen korrekt ansteuern und Ergebnisse in die Zielapplikation einordnen. Für den Unternehmensbetrieb werden dabei Sicherheitsmechanismen zum zentralen Erfolgsfaktor. Oracle nennt rollenbasierte Authentifizierung sowie „vollständige Prüfpfade“ als Grundlage, damit nachvollziehbar bleibt, welche Aktionen ausgeführt und auf welche Daten zugegriffen wurde. Genau diese Nachvollziehbarkeit wird später auch beim Audit und bei internen Kontrollprozessen entscheidend.
Microsoft verfolgt mit seinem Copilot Cowork ein anderes wirtschaftliches Design: Es handelt sich um einen „metered agent“, also um einen KI-Assistenten, dessen Einsatz über ein Kredit-System bepreist wird. Das Modell „Copilot Credit“ entspricht dabei einem klar messbaren Nutzungseinheitensystem (jeder Credit kostet einen Cent) und zielt offenbar darauf, Agenten nicht nach Nutzerzahl, sondern nach konkreter Arbeitsleistung zu monetarisieren. Interessant ist auch die Marktdynamik, die Microsoft dabei heranzieht: Laut Unternehmensangabe beteiligten sich über die Hälfte der Fortune-500-Unternehmen an der Testphase. Das signalisiert, dass sich die Zahlungsbereitschaft weniger aus „Innovation-Neugier“ speist, sondern aus der Erwartung, dass Agenten im Produktivsystem messbar Zeit und Durchlaufkosten reduzieren können – insbesondere bei langlaufenden Aufgaben, die mehrere Anwendungen und Zwischenergebnisse benötigen.
Gleichzeitig erhöht der Wettbewerb den Druck, weil nicht alle Anbieter einen kostenpflichtigen Weg gehen. Am 21. Juli veröffentlichte iOfficeAI ein Open-Source-Tool namens „OfficeCLI“, das KI-Agenten direkten Zugriff auf Office-Dateien ermöglichen soll, ohne dass Microsoft Office lokal installiert sein muss. Die Beschreibung nennt Unterstützung für über 350 Excel-Funktionen und erlaubt Agenten, Dokumente, Tabellen und Präsentationen zu erstellen oder zu bearbeiten. Parallel dazu steht xAI mit einem kostenlosen Add-in für Microsoft-Anwendungen im Blick: Nutzer sollen dort nach PowerPoint- und Excel-Schritten auch Formeln sowie Szenario-Analysen per natürlicher Sprache erstellen können. Für Unternehmen wirkt das wie ein Ressourcen-Nachteil für die „Standard-Copilot“-Preismodelle – zumindest solange die Governance- und Integrationsfähigkeit vergleichbar bleibt. In der Beschaffung wird damit die Frage lauter, ob ein bezahlter Agent nur „besser“, oder ob er vor allem „betrieblich verlässlicher“ ist.
Der Trend geht dabei über allgemeine Produktivitätsfälle hinaus. In Legal-Tech werden spezialisierte Agenten geplant, etwa Outlook-Agenten für E-Mail-Management und Zeiterfassung sowie Word-Plugins mit kanzleispezifischen Vorlagen. Overrule aus Indien adressiert laut Angaben eine besonders regulierte Arbeitswelt direkt am Obersten Gerichtshof: Ein KI-Betriebssystem soll auf einer Datenbank mit über 17.000 Gesetzen und Urteilen beruhen, um juristische Entwürfe von mehreren Tagen auf etwa 30 Minuten zu verkürzen. Für Ingenieurteams liefert MathWorks zudem ein Open-Source-Toolkit, das „MATLAB Agentic Toolkit“: Hier sollen Agenten MATLAB-Code schreiben und ausführen können, um Ergebnisse innerhalb validierter Arbeitsabläufe autonom zu erarbeiten. Diese Beispiele zeigen einen wiederkehrenden Musterwechsel: Agenten werden immer häufiger nicht nur „für Text“, sondern für domänenspezifische Werkzeuge und Laufzeiten gebaut – also für die Umgebungen, in denen die eigentliche Wertschöpfung stattfindet.
Mit der zunehmenden Autonomie wächst aber auch der Risikohebel. Wenn Agenten im Namen von Menschen handeln, verschiebt sich die Kontrolle von der individuellen Entscheidung hin zur systemischen Governance: Wie werden Berechtigungen vergeben, wie wird Verhalten überwacht, und wie lässt sich eine Aktion im Nachhinein erklären? Eine Studie von Okta wird dafür als Warnsignal genutzt: 91 Prozent der Organisationen setzen KI-Agenten ein, aber nur zehn Prozent verfügen über eine ausgereifte Governance. CyberArk ergänzt die Sicherheitsdimension mit einer quantitativen Perspektive auf Maschinen-Identitäten: Maschinen-Identitäten sollen menschliche Identitäten im Verhältnis 80 zu 1 übersteigen, und fast die Hälfte dieser nicht-menschlichen Entitäten verfügt über privilegierte Zugriffsrechte. Das ist gerade dann kritisch, wenn Agenten Datenzugriffe und Ausführungswege nicht nur „anstoßen“, sondern tatsächlich mehrere Systeme koordinieren. Zusätzlich rückt die Regulierung in den Vordergrund: Der EU AI Act wird in dem Zusammenhang als Rahmen genannt, der Risikoklassen und Pflichten prägt. Unternehmen stehen damit weniger vor der Frage „Chat oder nicht“, sondern vor der Aufgabe, Agenten so in ihre Kontroll- und Compliance-Prozesse zu integrieren, dass Risiken eingestuft, dokumentiert und im Betrieb beherrscht werden.
Auch neue Sicherheits- und Beobachtungsansätze zeichnen sich bereits ab. In der Stealth-Phase startete am 20. Juli das Startup Neo mit 100 Millionen Euro Startkapital; das Unternehmen will KI-Agenten inventarisieren und ihr Verhalten überwachen, um zu verhindern, dass Agenten erlaubte Befugnisse überschreiten. Für die nächste Welle von Office- und Prozess-Agenten ist das ein wichtiges Signal: Ohne Messbarkeit des Agentenverhaltens (welche Befehle wurden ausgeführt, welche Ressourcen wurden genutzt, wo lagen Abweichungen) bleibt jede Skalierung riskant. Gartner ordnet die Entwicklung in die Breite ein und rechnet damit, dass agentische Anwendungen bis Ende 2026 rund 40 Prozent der Unternehmenssoftware ausmachen. Damit wird der Wettlauf um Kontrolle konkreter: Wer Agenten baut oder einführt, braucht nicht nur KI-Fähigkeiten, sondern vor allem eine Betriebsschicht aus Identitäten, Berechtigungen, Prüfbarkeit und kontinuierlicher Überwachung.
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