Die britische Neobank Monzo setzt verstärkt auf eigenentwickelte künstliche Intelligenz, um interne Prozesse in der Softwareentwicklung zu beschleunigen.
Wie Anfang September bekannt wurde, verantwortet die in-house entwickelte KI-Agentin „Agent Chip“ mittlerweile rund 10 % der gemergten Pull Requests des Instituts. Das System führt pro Tag über 1.800 Aufgaben aus und markiert damit einen deutlichen Wandel in der operativen IT-Strategie des Unternehmens.
Effizienzsteigerung durch „Agent Chip“
Die Entwicklung von „Agent Chip“ erfolgte laut Unternehmensangaben innerhalb kurzer Zeit; ein funktionsfähiges MVP (Minimum Viable Product) wurde bereits in drei Wochen realisiert. Hauptgründe für den Verzicht auf externe Lösungen waren der Wunsch nach vollständiger Kontrolle über das System sowie die Vermeidung einer Abhängigkeit von Drittanbietern (Vendor-Lock-in).
Das Aufgabenspektrum der KI-Agentin umfasst komplexe technische Prozesse wie die Untersuchung von Systemwarnungen (Alert Investigation), die Reaktion auf Vorfälle (Incident Response) sowie Code-Reviews und Refactorings.
Unternehmen, die wie Monzo auf eigene KI-Lösungen setzen, müssen die komplexen rechtlichen Rahmenbedingungen des neuen EU AI Act genau kennen. Dieser kostenlose Umsetzungsleitfaden bietet einen kompakten Überblick über alle Anforderungen, Pflichten und Fristen für den sicheren Einsatz von KI. EU AI Act in 5 Schritten verstehen: Fristen, Pflichten und Risikoklassen kompakt erklärt
Ein wesentlicher Aspekt der Implementierung ist zudem die Demokratisierung von technischer Fehlerbehebung: Mitarbeiter, die keine Entwickler sind, können Korrekturwünsche in einfacher englischer Sprache einreichen, welche die Agentin anschließend technisch umsetzt.
Branchenübergreifender Trend zur Eigenentwicklung
Der Vorstoß von Monzo steht im Kontext eines breiteren Markttrends, den auch aktuelle Studien belegen. Die im August veröffentlichte „McKinsey State of AI 2026“-Umfrage, an der zwischen Mai und Juni 1.719 Organisationen teilnahmen, zeigt, dass 32 % der befragten Unternehmen den Kauf von Software überspringen und stattdessen mithilfe von KI-Coding-Agenten eigene Lösungen entwickeln.
Besonders ausgeprägt ist dieses Verhalten in der Technologiebranche mit einer Quote von 41 %. Im Bereich der Finanzinstitute liegt der Anteil bei 36 %. Die Studie verdeutlicht zudem, dass vor allem Großunternehmen mit einem Umsatz von über 1 Mrd. US-Dollar den Einsatz von KI-Agenten forcieren: Rund 40 % dieser Firmen skalieren entsprechende Systeme, während dies im Vorjahr lediglich 27 % taten.
Bereits Anfang des Jahres deutete ein Bericht des Softwareunternehmens Retool darauf hin, dass 35 % der befragten Kunden bestehende SaaS-Lösungen durch eigene Entwicklungen ersetzt haben.
Akzeptanz und Hürden im Bereich autonomer Systeme
Trotz der steigenden Investitionsbereitschaft bleibt das Vertrauen in vollständig autonome Systeme begrenzt. Eine aktuelle Erhebung von BMC unter mehr als 1.300 Befragten zeigt, dass zwar 36 % der Unternehmen den Einsatz eigener KI-Agenten planen, die autonome Ausführung von Aufgaben jedoch skeptisch bewertet wird.
Während die technische Entwicklung rasant voranschreitet, stellen neue KI-Regeln viele Unternehmen vor große Compliance-Herausforderungen. Erfahren Sie in diesem kostenlosen Report, welche Systeme als Hochrisiko eingestuft werden und was Verantwortliche jetzt konkret tun müssen. Welche KI-Systeme gelten als Hochrisiko – und was müssen Unternehmen jetzt konkret tun?
Während 40 % der Befragten KI-Vorschläge für das Code-Management akzeptieren, befürworten lediglich 23 % eine vollkommen eigenständige Ausführung durch die Technologie.
Ähnliche Tendenzen zeigen sich bei der Datenbank-Reorganisation. Hier wünschen sich 43 % der Unternehmen KI-basierte Empfehlungen – eine Steigerung gegenüber 37 % im Vorjahr –, aber nur 21 % setzen auf eine autonome Umsetzung.
Als größte Barrieren für die Implementierung identifizierten die Befragten der BMC-Studie die Kosten (41 %), Sicherheitsbedenken (39 %) sowie Schwierigkeiten bei der Datenintegration (37 %). Compliance-Fragen wurden von 22 % der Teilnehmer als Hürde genannt.
Ungeachtet dieser Hindernisse planen 94 % der Unternehmen langfristige Investitionen in diesem Sektor, wobei 45 % der KI-Implementierung eine hohe Priorität einräumen. Branchenexperten erwarten zudem, dass die Automatisierung in spezifischen Sicherheitsbereichen, wie der Reduktion des Lebenszyklus von TLS-Zertifikaten, bis zum Jahr 2029 eine Quote von 88 % erreichen wird.
