Die Unternehmens-IT steht vor einem fundamentalen Wandel: Künstliche Intelligenz soll nicht mehr nur Einsichten liefern, sondern eigenständig handeln. Diese Woche markieren mehrere Großkonzerne mit neuen „agentischen“ KI-Systemen den Startschuss in eine neue Ära der Automatisierung. Ihr Ziel: Die Lücke zwischen ambitionierten KI-Plänen und der praktischen Umsetzung im großen Stil endlich zu schließen – besonders bei komplexen Aufgaben wie Cloud-Migration und Infrastruktur-Management.
Kyndryl: Vom Ticket-System zur autonomen IT
Der IT-Dienstleister Kyndryl hat am Donnerstag sein neues Agentic Service Management vorgestellt. Das Framework soll Großunternehmen helfen, von manuellen, ticketbasierten IT-Prozessen zu intelligenten, autonomen Workflows überzugehen. Der Ansatz umfasst einen Reifegradmodell, strukturierte Assessments und Blaupausen für die Implementierung.
Während Unternehmen zunehmend auf autonome KI-Systeme setzen, müssen auch die rechtlichen Rahmenbedingungen wie der neue EU AI Act beachtet werden. Dieser kostenlose Leitfaden bietet einen kompakten Überblick über alle Anforderungen, Pflichten und Risikoklassen für den Unternehmenseinsatz. EU AI Act in 5 Schritten verstehen
Das Problem ist bekannt: Die meisten IT-Landschaften sind für menschliche Eingriffe ausgelegt, nicht für Teams autonomer KI-Agenten. Diese Diskrepanz hält viele KI-Projekte in der Pilotphase fest. Kyndryls neues Framework setzt auf klare Kontrollen und wiederholbare Prozesse. So können KI-Agenten eigenständig handeln, während Menschen die Governance und Risikosteuerung überwachen.
Laut dem aktuellen Kyndryl Readiness Report investieren zwar über zwei Drittel der Unternehmen kräftig in KI, fast die Hälfte sieht jedoch kaum messbare Erträge – veraltete Arbeitsabläufe sind der Hauptgrund. Die neue Suite zielt darauf ab, ein „kontrolliertes KI-Agenten-Ökosystem“ zu schaffen, in dem Agenten Kontext und Erinnerung über hybride und Multi-Cloud-Umgebungen hinweg teilen können.
Microsoft: KI-Agent soll Cloud-Umzüge beschleunigen
Parallel treibt Microsoft seine KI-gestützte Migrationsstrategie voran. Der Azure Copilot Migration Agent befindet sich seit Anfang April in der Public Preview. Das Tool ist eine zentrale Säule im Azure Migrate-Dashboard und soll die oft stockenden Planungs- und Assessment-Phasen bei Cloud-Umzügen revolutionieren.
Der Agent bietet drei Kernfunktionen:
1. Agentenlose Erkennung von VMware-Umgebungen, die detaillierte Bestands- und Abhängigkeitskarten erstellt.
2. Automatisierte Erstellung von Landing Zones gemäß dem Cloud Adoption Framework, inklusive Infrastructure-as-Code-Vorlagen.
3. Natürlichsprachliche Interaktion, mit der IT-Teams ihren Bestand abfragen und ROI-Überlegungen per einfacher Prompt erkunden können.
Ergänzend veröffentlichte das Azure-Postgres-Team am 31. März ein KI-Tool für Migrationen von Oracle zu PostgreSQL. Die Erweiterung für Visual Studio Code automatisiert Schema- und Code-Konvertierung. Analysten sehen in solchen spezialisierten Agenten den Schlüssel, um technische Schulden abzubauen, die manuell kaum zu bewältigen sind.
IFS revolutioniert Preismodelle für Industrielle KI
Einen radikalen Schritt wagte der Softwareanbieter IFS. Auf der IFS Connect in Paris kündigte das Unternehmen am 2. April ein neues Preismodell an. Statt traditioneller „pro Nutzer“-Lizenzen setzt IFS künftig auf einen wertbasierten Ansatz, der sich an messbaren Betriebskennzahlen orientiert.
Hintergrund: Nutzerbasierte Modelle bestrafen Unternehmen oft für Automatisierung, da jeder automatisierte Prozess oder externe Dienstleister zusätzliche Kosten verursachen kann. Das neue Modell soll den Einsatz von „Industrial AI“ in Fertigung und Logistik fördern, wo autonome Agenten zunehmend Aufgaben übernehmen, die keinem klassischen Nutzerprofil entsprechen.
Diese Verschiebung spiegelt einen breiteren Trend wider, den der Google Cloud AI Agent Trends 2026 Report beschreibt: Die Arbeit bewegt sich von anweisungsbasiertem zu absichtsbasiertem Computing. Mitarbeiter definieren gewünschte Ergebnisse, und KI-Agenten leiten die notwendigen Schritte daraus ab.
Marktanalyse: Die große Bereitschaftslücke
Trotz der rasanten Tool-Entwicklung klafft eine tiefe Lücke in der Unternehmenswelt. Ein Update des Deloitte State of AI in the Enterprise Reports vom März zeigt: Zwar pilotieren 71 Prozent der Unternehmen KI in IT und Personalwesen, doch nur 30 Prozent fühlen sich bereit, diese Tools end-to-end zu operationalisieren. Diese 41-Prozentpunkte-Lücke ist das „chaotische Mittelfeld“, in dem Projekte an fragmentierten Daten und inkonsistenten Governance-Strukturen scheitern.
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Analysten von Moor Insights & Strategy beobachten eine movement hin zu einer „universellen Kontrollschicht“ für heterogene KI-Umgebungen. Ein Indiz dafür ist Nvidias 2-Milliarden-Dollar-Investition in Marvell Technology vom 31. März. Sie zielt darauf ab, halbkundenspezifische Chips und Spezialprozessoren zu einem einheitlichen KI-Gewebe zu verbinden. Diese Integration auf Infrastrukturebene gilt als Voraussetzung für die breite Einführung der jetzt vorgestellten agentischen Modelle.
Ausblick: Agentische KI wird zum Standard
Die kommenden Wochen sind entscheidend für die Adoption. Beim „Azure Summit: Migrate and Modernize with Agentic AI“ am 23. April will Microsoft die Akzeptanz seiner Migrationsagenten demonstrieren. Google Cloud Next 2026 (22.-24. April) wird den Fokus auf Gemini-gestützte Agenten für die Modernisierung von Workflows legen.
Unternehmen müssen sich auf KI-Modelle mit „planungsfirst“-Logik einstellen, die Halluzinationen bei mehrstufigen Migrationsaufgaben reduzieren. Da das Ökosystem um das Model Context Protocol (MCP) rasant wächst – Ende März gab es bereits über 4.000 veröffentlichte Server –, wird die Integration von KI-Agenten in diverse SaaS-Plattformen und Legacy-Datenbanken noch dieses Jahr zum Standard für den Enterprise-Support werden. Die Empfehlung an Unternehmen lautet: Die eigenen Betriebsmodelle anhand der neuen Reifegradmodelle überprüfen, um den Übergang von assistierter zu autonomer IT zu meistern.
