Die Erwartungen an sogenannte Agentic-AI-Systeme, die Aufgaben weitgehend autonom ausführen sollen, klaffen laut aktuellen Analysen des Marktforschungsunternehmens Gartner und der Beratung McKinsey weit auseinander. Während Unternehmen massiv in die Technologie investieren, zeichnet sich eine deutliche Korrektur ab. Bis zum Jahr 2028 werden Prognosen zufolge über 40 Prozent der Projekte im Bereich der Agentic AI scheitern.
Ein wesentlicher Grund für diese Entwicklung liegt in der Diskrepanz zwischen Marketingversprechen und technischer Realität. Von tausenden auf dem Markt befindlichen Produkten verfügen derzeit lediglich etwa 130 über tatsächlich autonome Fähigkeiten. Diese technologische Lücke wird durch ein problematisches Verhältnis von Implementierungsgeschwindigkeit und Kontrolle verschärft: Das Deployment von Agentic-AI-Systemen skaliert laut Gartner und McKinsey achtmal schneller als die Reife der dazugehörigen Governance-Strukturen.
Mangelnde Reife und regulatorischer Zeitdruck
Die organisatorische Vorbereitung auf einen verantwortungsvollen Einsatz künstlicher Intelligenz hinkt der technischen Entwicklung hinterher. McKinsey beziffert die durchschnittliche Reife im Bereich „Responsible AI“ auf einen Wert von 2,3 auf einer Skala bis 4. Lediglich etwa 30 Prozent der Unternehmen erreichen derzeit die Stufe 3 oder höher.
Vor diesem Hintergrund gewinnt die regulatorische Komponente an Bedeutung, wobei sich der zeitliche Rahmen für europäische Unternehmen verschoben hat. Die Frist zur Einhaltung des EU AI Act wurde auf Dezember 2027 festgesetzt.
Schwierigkeiten bei der Rentabilität
Die Herausforderungen spiegeln sich bereits in der aktuellen Bilanz vieler KI-Initiativen wider. Daten des MIT NANDA aus dem Juli 2025 verdeutlichen die ökonomische Problematik: Rund 95 Prozent der Pilotprojekte im Bereich der generativen KI (GenAI) konnten keinen messbaren Return on Investment (ROI) vorweisen, obwohl die Investitionssummen zwischen 30 und 40 Milliarden US-Dollar lagen.
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Auch eine Gartner-Untersuchung unter 782 Führungskräften vom April 2026 bestätigt dieses Bild. Demnach lieferten nur 28 Prozent der KI-Anwendungsfälle den erwarteten ROI. In 57 Prozent der Fälle wurden zu hohe Erwartungen als Hauptgrund für das Scheitern identifiziert.
Ähnliche Beobachtungen meldete die Beratung Bain im Frühjahr 2026. Nach einer Befragung von 951 Unternehmen mit einem Umsatz von jeweils über 100 Millionen US-Dollar erreichten 40 Prozent der Betriebe lediglich Kostensenkungen von maximal 10 Prozent durch KI-Einsatz. Zwar planen 44 Prozent der Unternehmen KI-Maßnahmen explizit als Sparmaßnahme ein, doch scheitern die Erfolge oft an einer unzureichenden Dateninfrastruktur.
Fachkräftemangel als strukturelles Hindernis
Neben technischen und finanziellen Hürden stellt der Faktor Mensch ein zentrales Problem dar. Die OECD berichtete im Juni 2026, dass etwa 40 Prozent der Arbeitgeber in der Industrie und im Finanzsektor fehlende Kompetenzen als Haupthürde für den KI-Einsatz nennen.
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Bei kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), die noch keine generativen Verfahren einsetzen, liegt dieser Wort sogar bei über 50 Prozent. Interessanterweise benötigen laut OECD-Einschätzung weniger als 1 Prozent der Beschäftigten tatsächlich fortgeschrittene KI-Expertise.
Auch im Bereich der Robotik zeigen sich strategische Defizite. Laut Intel erwarten zwar 60 Prozent der Befragten innerhalb der nächsten fünf Jahre den Einsatz großer Roboterflotten, doch verfügen nur 40 Prozent über eine formelle Strategie dafür. Sicherheitsvorfälle bei 48 Prozent der Roboter-Nutzer und ein Mangel an globalen Standards erschweren die Skalierung zusätzlich.
Branchenexperten wie Kai-Fu Lee mahnen angesichts dieser Daten zur ökonomischen Disziplin: Ein KI-Einsatz, der keinen Einfluss auf die Quartalszahlen habe, sei reine Geldverschwendung. Im aktuellen Jahr stehe die Frage im Zentrum, ob KI bereits ganze Abteilungen ersetzen könne.
Parallel dazu treiben Hardware-Hersteller wie AMD zusammen mit Partnern wie 01.AI die Entwicklung privater KI-Infrastrukturen voran. So wurde das System Cube01 vorgestellt, wobei AMD-Chefin Su Zifeng betonte, dass KI-Agenten bereits heute dazu beitragen, das Design von Computerchips zu beschleunigen.
