BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – KI-Agenten sollen Routinearbeit übernehmen, doch im Alltag entsteht oft zusätzlicher Betreuungsaufwand. Wie eine Strategie-Managerin aus der Praxis berichtet, musste sie zeitweise die Hälfte ihrer Agenten löschen, weil unzuverlässige Ergebnisse dauerhaft nachjustiert werden mussten. Laut einem Bericht von Glean verbringen Büroangestellte im Schnitt 6,4 Stunden pro Woche mit dieser „Botsitting“-Arbeit. Das zwingt Unternehmen, KI-Agenten stärker an konkrete Use-Cases zu koppeln und die Betriebsprozesse inklusive Datenschutz abzusichern.
KI-Agenten sollen Unternehmen entlasten: Sie lesen Ticket- oder Mail-Kontexte, führen Schritte in Workflows aus und liefern Ergebnisse, die Menschen nur noch freigeben müssen. In der Praxis kippt dieses Versprechen jedoch häufig in ein anderes Szenario: Statt weniger Arbeit entstehen neue Schleifen aus Prüfung, Korrektur und dauerhafter Überwachung. Das von Branchenexperten beschriebene Muster trägt den Namen „Botsitting“ – und wird aktuell mit Daten aus der Büroarbeit untermauert. Im Zentrum steht die Frage, warum Künstliche Intelligenz in vielen Organisationen zwar schneller macht, aber die Produktivität nicht im gleichen Tempo steigert.
Eine Strategie- und Sicherheitsverantwortliche berichtete, dass KI-Agenten am Ende mehr Zeit banden als sie einsparen konnten. Sie habe zeitweise vier Agenten parallel genutzt und anschließend zwei davon wieder deaktiviert, weil die Systeme unzuverlässig arbeiteten. Entscheidend ist weniger die reine Rechenleistung, sondern die Betriebsrealität: Agenten agieren eigenständig über mehrere Schritte hinweg, brauchen dafür aber Kontext, klare Ziele und robuste Fehlerbehandlung. Wenn Ergebnisse schiefgehen, müssen Teams eingreifen, den Stand rekonstruieren und die Gründe für Abweichungen nachverfolgen. Genau diese „Aufsicht“ frisst laut der Praxis eine überraschend große Menge Zeit.
Für die Dimension des Problems liefert ein Bericht des Unternehmens Glean eine konkrete Hausnummer: Büroangestellte verbringen demnach durchschnittlich 6,4 Stunden pro Woche mit Botsitting. Hochgerechnet entspricht das fast einem kompletten Arbeitstag – Zeit, die nicht direkt in Wertschöpfungsprozesse fließt, sondern in Wartung am KI-Arbeitsplatz. Technisch lässt sich das als Lücke zwischen modellbasierter Ausgabe und betrieblicher Verlässlichkeit beschreiben. Während ein Chatbot oft nur Text liefert, müssen KI-Agenten handfeste Aktionen auslösen und deren Wirkung verifizieren. Ohne saubere Kontrollen werden sie zu einem iterativen System, das ständig „zurückgestellt“ werden muss, statt zu automatisieren.
Historisch ist die Entwicklung gut erklärbar: In den frühen Automatisierungswellen dominierten regelbasierte Skripte, die mit klaren Grenzen funktionierten. Mit dem Aufkommen moderner Sprachmodelle verschoben sich viele Erwartungen auf „Agentik“ – also die Idee, dass ein Modell Planen und Ausführen übernimmt. Die ersten großen Wellen waren beeindruckend, aber auch zu flexibel: Agenten konnten zwar plausibel klingende Schritte vorschlagen, doch die Verifikation in komplexen Fachprozessen blieb oft rudimentär. Das heutige Produktivitätsparadox entsteht, weil Unternehmen gleichzeitig Geschwindigkeit gewinnen und Kontrollaufwand neu erzeugen, bis sich die Prozesse auf Agenten-Betrieb stabilisiert haben.
Der Markt reagiert auf unterschiedlichen Ebenen. Während Microsoft und andere Anbieter daran arbeiten, KI-Agenten so in Arbeitsumgebungen einzubetten, dass Zusammenarbeit mit Menschen planbar und überprüfbar wird, setzen einige Einzelakteure bereits intensiv auf den praktischen Einsatz. Der Unterschied liegt oft in der Architektur: Enterprise-Software versucht, Rollen, Freigaben und Audit-Trails systematisch mitzuliefern, damit Agenten nicht „im Blindflug“ handeln. Einzelunternehmer können schneller iterieren, zahlen aber im Zweifel mehr aus der eigenen Zeit. Experten berichten daher zunehmend, dass es weniger um „mehr Agenten“ geht, sondern um „bessere Leitplanken“ – klare Anwendungsfälle, definierte Verantwortlichkeiten und nachvollziehbare Fehlerpfade.
Auch die Datenschutz- und Compliance-Perspektive wird dabei zum Bremsklotz. KI-Agenten benötigen für sinnvolle Aktionen Kontext aus E-Mails, Tickets oder Dokumenten – und genau dort liegen oft sensible Daten: Kundendaten, Vertragsinformationen oder interne Sicherheitsmuster. In der Praxis bedeutet das: Unternehmen müssen steuern, welche Daten ein Agent sehen darf, wie lange sie gespeichert werden, wer die Ergebnisse freigibt und wie Zugriffe protokolliert werden. Wenn Botsitting zusätzlich Zeit kostet, steigt gleichzeitig das Risiko für unkontrollierte Zwischenstände – etwa durch manuelle Kopien in unterschiedliche Tools. Ein belastbarer Betrieb erfordert daher Governance, Logging und idealerweise datensparsame Retrieval-Strategien.
Das Produktivitätsparadox lässt sich zudem als Mismatch zwischen Modelloptimierung und Betriebsoptimierung deuten. Ein Modell kann im Labor schnell wirken, doch ein Agent in der Produktion steht ständig vor Randfällen: unvollständige Informationen, widersprüchliche Tickethistorien, uneinheitliche Sprache oder fehlende Berechtigungen. Jede Abweichung führt zu manuellen Korrekturen. Wenn diese Korrekturen nicht automatisch in Trainings-, Feedback- oder Prüfprozesse zurückfließen, entsteht ein permanenter Kreislauf. In der von der Strategie-Managerin beschriebenen Konsequenz tauschte sie mehrere Agenten durch menschliche virtuelle Assistenten aus, die Teile der Aufgaben stabiler abarbeiten konnten. Das ist zwar weniger „autonom“, aber oft operativ planbarer.
Für die Zukunft heißt das: Unternehmen sollten KI-Agenten gezielt wie Softwarekomponenten behandeln – nicht wie „magische Mitarbeiter“. Konkret bedeutet das, zuerst Use-Cases zu priorisieren, bei denen die Verifikationslogik klar ist (z. B. standardisierte Datenerfassung, formatierte Ausgaben, regelbasierte Schritte mit überprüfbaren Ergebnissen). Gleichzeitig müssen Monitoring, Rollenmodelle und eskalationsfähige Workflows als Teil des Deployments verstanden werden. Wenn Microsoft und andere Anbieter Agenten-Kollaboration ausbauen, wird der Wettbewerb vermutlich zunehmend über Betriebsqualität entschieden: Auditierbarkeit, Sicherheitsgrenzen und messbare Prozessverbesserung statt reiner Demo-Leistung. Für Entwickler ergeben sich dadurch neue Chancen in MLOps, Observability und Governance.
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