Im Jahr 2021 prognostizierten KI-Forscher im Durchschnitt, dass künstliche allgemeine Intelligenz etwa 2060 erreicht würde. Gemeint sind Systeme, die jede intellektuelle Aufgabe auf menschlichem Niveau bewältigen können. Ende 2025 liegt der Median der Vorhersagen bei 2027.
In vier Jahren hat sich die erwartete Zeitlinie um über drei Jahrzehnte verkürzt. Diese Verschiebung spiegelt nicht Optimismus wider, sondern Beobachtung: Die Fortschritte der vergangenen Jahre haben Erwartungen übertroffen, die selbst Experten für realistisch hielten.
Diese Serie hat die Gegenwart der AI-Agenten dokumentiert: ihre Architektur, ihre Anwendungen, ihre Risiken. Dieser abschließende Teil richtet den Blick nach vorn. Er analysiert die Prognosen der Analysten, die Veränderungen der Arbeitswelt, den entstehenden regulatorischen Rahmen und die Konsequenzen für alle, die heute Entscheidungen über den Einsatz dieser Technologie treffen müssen.
Die Prognosen der Analysten
Die Beratungsindustrie hat sich positioniert. Gartner, McKinsey, Forrester liefern Zahlen, an denen sich Unternehmensstrategien orientieren.
Die Kerndaten: Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2026 vierzig Prozent aller Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische AI-Agenten integriert haben werden, gegenüber weniger als fünf Prozent im Jahr 2025. Bis 2028 sollen 33 Prozent aller Unternehmenssoftware agentische Komponenten enthalten, im Vergleich zu unter einem Prozent 2024. Das Marktforschungsunternehmen schätzt im besten Fall, dass agentische KI bis 2035 etwa 30 Prozent der Umsätze mit Unternehmenssoftware ausmachen könnte, über 450 Milliarden Dollar.
Die Adoptionskurve ist steil. Eine Gartner-Befragung vom Mai 2025 ergab: 24 Prozent der befragten IT-Führungskräfte hatten bereits einige Agenten im Einsatz, weitere vier Prozent mehr als ein Dutzend. Die Hälfte experimentierte, 17 Prozent planten Deployments bis Ende 2026. Bis 2027 erwarten 86 Prozent der Unternehmen, agentische Systeme produktiv zu betreiben.
McKinsey konstatiert: 88 Prozent der Organisationen nutzen KI bereits in mindestens einer Geschäftsfunktion, gegenüber 72 Prozent ein Jahr zuvor. 23 Prozent skalieren agentische Systeme, 39 Prozent experimentieren. Die Nutzung konzentriert sich auf IT und Wissensmanagement. In keiner Funktion skalieren mehr als zehn Prozent der Unternehmen. Die Berater dokumentieren konkrete Produktivitätsgewinne: Organisationen, die KI-gestützte Kundenservice-Agenten einsetzen, verzeichnen vierzehn Prozent mehr gelöste Anfragen pro Stunde und neun Prozent weniger Bearbeitungszeit. Bei Lenovo berichten Softwareentwickler von bis zu fünfzehn Prozent Effizienzsteigerung durch AI-Agenten.
Doch die Prognosen enthalten auch Warnungen. Gartner erwartet, dass über vierzig Prozent der agentischen KI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden, wegen eskalierender Kosten, unklarem Geschäftsnutzen oder unzureichender Risikokontrollen. 60 Prozent der Organisationen werden laut Gartner bis 2027 den erwarteten Nutzen aus KI nicht realisieren, weil ihre Governance nicht stark genug ist. Die Ära des KI-Evangelismus, so ein Kommentar, weicht der Ära der KI-Evaluation.
Der Markt in Zahlen
Der AI-Agenten-Markt wächst exponentiell. Von 3,7 Milliarden Dollar im Jahr 2023 auf 7,38 Milliarden Dollar 2025 und voraussichtlich rund 90 Milliarden Dollar bis 2032. Die Wachstumsrate zwischen 2025 und 2030 liegt bei etwa 45,8 Prozent jährlich. Der breitere Markt für KI-Technologien beläuft sich 2025 auf rund 244 Milliarden Dollar und soll bis 2030 auf über 800 Milliarden Dollar anwachsen.
Die Investitionen folgen dem Trend. AI-Agenten-Startups sammelten 2024 insgesamt 3,8 Milliarden Dollar ein, fast dreimal so viel wie im Vorjahr. Die USA dominieren mit 40,1 Prozent Marktanteil, während der asiatisch-pazifische Raum am schnellsten wächst. Etwa 85 Prozent der Unternehmen planen, bis Ende 2025 AI-Agenten implementiert zu haben. Mehr als 230.000 Organisationen, darunter neunzig Prozent der Fortune-500-Unternehmen, haben bereits Microsofts Copilot Studio genutzt, um AI-Agenten und Automatisierungen zu bauen.
Die nächste Generation
Die technologische Entwicklung verlangsamt sich nicht.
Bis 2027, so Gartner, wird ein Drittel der agentischen Implementierungen Agenten mit unterschiedlichen Spezialisierungen kombinieren, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. Bis 2028 werden Agenten-Netzwerke entstehen, in denen spezialisierte Agenten dynamisch über Anwendungen und Geschäftsfunktionen hinweg kollaborieren. Ein Drittel der Nutzererfahrungen, schätzt Gartner, wird sich von nativen Applikationen zu agentischen Frontends verlagern.
Die Vision: Statt mit einzelnen Anwendungen zu interagieren, formuliert der Nutzer ein Ziel. Ein Orchestrierungssystem delegiert an spezialisierte Agenten, die autonom kooperieren, bis das Ziel erreicht ist. Die einzelne Applikation verschwindet hinter einer einheitlichen Schnittstelle.
Im Business-to-Business-Bereich sind die Projektionen noch radikaler. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 neunzig Prozent des B2B-Einkaufs durch AI-Agenten vermittelt wird, über fünfzehn Billionen Dollar Transaktionsvolumen, abgewickelt durch Agenten-Börsen. AI-Agenten werden menschliche Verkäufer bis 2028 zahlenmäßig um das Zehnfache übertreffen, obwohl weniger als vierzig Prozent der Verkäufer berichten werden, dass AI-Agenten ihre Produktivität verbessert haben.
Die Implikation: Nicht Menschen verhandeln mit Menschen, sondern Agenten mit Agenten. Die Rolle des menschlichen Einkäufers verschiebt sich von der Transaktion zur Strategie. Von der Frage 'Was kaufen wir?' zur Frage 'Wie konfigurieren wir unsere Agenten?' Bis 2030, so Gartner weiter, werden zwanzig Prozent aller monetären Transaktionen programmierbar sein und Nutzungsbedingungen enthalten, die AI-Agenten wirtschaftliche Handlungsfähigkeit verleihen.
Und am Horizont: die Frage der allgemeinen Intelligenz. Die Prognosen der führenden Akteure divergieren dramatisch. Dario Amodei, CEO von Anthropic, erwartet die Singularität bis 2026. Anthropic ist das einzige führende KI-Unternehmen mit offiziellen AGI-Zeitlinien und rechnet mit leistungsfähigen KI-Systemen Ende 2026 oder Anfang 2027. Diese Systeme sollen intellektuelle Fähigkeiten besitzen, die Nobelpreisträgern in den meisten Disziplinen entsprechen oder diese übertreffen. OpenAI hat intern automatisierte KI-Forschung bis März 2028 als Ziel formuliert. Jensen Huang, CEO von Nvidia, prognostizierte 2024, dass KI innerhalb von fünf Jahren, also bis 2029, die menschliche Leistung bei jedem Test erreichen oder übertreffen könnte. Ray Kurzweil hat seine Prognose von 2045 auf 2032 korrigiert. Die Plattform Metaculus, die Vorhersagen aggregiert, zeigt einen Median von Oktober 2027. Im Dezember 2024 gaben Metaculus-Prognostiker der AGI eine 25-prozentige Wahrscheinlichkeit bis 2027 und fünfzig Prozent bis 2031.
Ob diese Zeitlinien realistisch sind, weiß niemand mit Sicherheit. Einige Analysten halten die Anthropic-Prognosen für sehr unwahrscheinlich und schätzen die Wahrscheinlichkeit auf etwa sechs Prozent. Was feststeht: Die Erwartungen haben sich in einer Weise beschleunigt, die vor wenigen Jahren undenkbar war. In vier Jahren ist die mittlere Schätzung auf Metaculus für die Entwicklung von AGI von fünfzig Jahren auf fünf Jahre gesunken.
Arbeit im Wandel
Eine MIT-Studie vom November 2025 quantifiziert, was viele intuitiv ahnen: KI kann bereits 11,7 Prozent des US-Arbeitsmarktes ersetzen. Arbeitsplätze im Wert von 1,2 Billionen Dollar, konzentriert in Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und professionellen Dienstleistungen.
Anders als frühere Schätzungen, die theoretische Exposition maßen, fokussiert diese Studie auf Positionen, bei denen KI die gleichen Aufgaben zu wettbewerbsfähigen oder niedrigeren Kosten ausführen kann. Die Zahl ist konservativ. Sie beschreibt, was heute möglich ist, nicht was in drei Jahren möglich sein wird. Die MIT-Forscher fanden heraus, dass die sichtbare Spitze des Eisbergs, die Entlassungen und Rollenverschiebungen in Technologie, Computing und IT, nur 2,2 Prozent der gesamten Lohnexposition ausmacht, etwa 211 Milliarden Dollar.
Goldman Sachs schätzt, dass KI bei breiter Adoption sechs bis sieben Prozent der US-Arbeitskräfte verdrängen könnte, wobei die Raten je nach Annahmen zwischen drei und vierzehn Prozent variieren können. Global könnten 300 Millionen Arbeitsplätze verloren gehen oder sich grundlegend verändern, besonders in den USA und Europa, in Branchen mit repetitiven, strukturierten Aufgaben. Gleichzeitig prognostiziert Goldman Sachs, dass KI das globale BIP um sieben Prozent steigern und damit neue Arbeitsmöglichkeiten schaffen könnte. Das Weltwirtschaftsforum schätzt, dass Automatisierung bis 2030 92 Millionen Arbeitsplätze verdrängen, aber 170 Millionen neue Rollen schaffen wird.
McKinsey schätzt, dass aktuelle Technologie theoretisch 57 Prozent der US-Arbeitsstunden automatisieren könnte. Die Betonung liegt auf theoretisch. Zwischen technischer Möglichkeit und tatsächlicher Implementation liegen organisatorische, regulatorische und wirtschaftliche Hürden.
Die Daten der Yale Budget Lab bieten Kontext: 33 Monate nach ChatGPTs Veröffentlichung zeigt der breite Arbeitsmarkt keine erkennbare Disruption. Historisch, so die Analyse, entfaltet sich technologische Disruption über Jahrzehnte, nicht Monate. Computer wurden erst etwa ein Jahrzehnt nach ihrer Markteinführung in Büros allgegenwärtig.
Dennoch zeigen sich Muster. Goldman Sachs berichtet, dass die Arbeitslosigkeit unter 20- bis 30-Jährigen in technologieexponierten Berufen seit Anfang 2025 um fast drei Prozentpunkte gestiegen ist, deutlich höher als bei Gleichaltrigen in anderen Berufen. Die Anstellung von Berufseinsteigern, Programmierern, Analysten, hat sich verlangsamt. Das Stanford Digital Economy Lab fand heraus, dass Einstellungen für Einstiegspositionen in KI-exponierten Berufen seit der Verbreitung großer Sprachmodelle um dreizehn Prozent zurückgegangen sind. Softwareentwicklung, Kundenservice und Büroarbeit sind die Bereiche, die heute am anfälligsten für KI sind.
Goldman Sachs identifiziert Berufe mit dem höchsten Verdrängungsrisiko: Computerprogrammierer, Buchhalter und Wirtschaftsprüfer, juristische und administrative Assistenten, Kundenservice-Mitarbeiter, Telefonverkäufer, Lektoren und Kreditanalysten. Am geringsten gefährdet sind Fluglotsen, Geschäftsführer, Radiologen, Apotheker, Fotografen und Geistliche.
Gleichzeitig: Wenn KI nur einzelne Aufgaben innerhalb einer Rolle automatisiert, kann die Beschäftigung in dieser Rolle wachsen. Mitarbeiter konzentrieren sich auf Tätigkeiten, die KI weniger gut beherrscht: kritisches Denken, Ideengenerierung, interpersonelle Interaktion.
Gartner projiziert für 2028, dass 38 Prozent der Organisationen KI-Agenten als Teammitglieder in menschliche Teams integriert haben werden. Gemischte Teams, Menschen und Agenten in Kollaboration, werden zur Norm. Der führende Wirtschaftswissenschaftler Gad Levanon vom Burning Glass Institute kommentiert: 'Wir stehen am Anfang einer jahrzehntelangen Entwicklung, die massive Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben wird. Es steckt wahrscheinlich noch viel mehr im Tank.'
Die Implikation für Einzelne: Die Fähigkeit, mit Agenten zu arbeiten, wird zur beruflichen Kernkompetenz. Nicht die Frage 'Werde ich ersetzt?' ist zentral, sondern 'Wie verändert sich meine Arbeit, und bin ich darauf vorbereitet?'
Der regulatorische Rahmen
Die Governance hinkt der Technologie hinterher. Das ist eine Konstante in der Geschichte der Innovation.
Europäische Union
Die Europäische Union hat mit dem AI Act den weltweit umfassendsten Regulierungsrahmen geschaffen. Die Zeitlinie: Seit Februar 2025 sind KI-Systeme verboten, die als inakzeptable Risiken eingestuft werden, darunter manipulative KI, Predictive Policing, Social Scoring und biometrische Identifikationssysteme. Ebenfalls seit Februar gilt Artikel vier zur KI-Kompetenz, der Unternehmen verpflichtet sicherzustellen, dass alle beteiligten Mitarbeiter und externen Dienstleister im sicheren Umgang und in der Einhaltung rechtlicher und ethischer Standards geschult sind.
Seit August 2025 gelten die Regeln für General-Purpose-AI-Modelle und die Governance muss etabliert sein. Die Mitgliedstaaten müssen nationale Behörden benennen und Gesetze zu Strafen verabschieden. Die EU-weite Governance mit AI Board, Scientific Panel und Advisory Forum muss eingerichtet sein.
Der Großteil der Regeln des AI Act tritt im August 2026 in Kraft und die Durchsetzung beginnt. Dann werden die Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme und die Transparenzregeln wirksam. Jeder Mitgliedstaat muss bis dahin mindestens eine KI-Regulierungs-Sandbox auf nationaler Ebene einrichten. Die vollständige Anwendbarkeit auf alle Risikokategorien erfolgt ab August 2027.
China
China hat einen eigenen Weg eingeschlagen. Das Land verfügt noch über kein einheitliches nationales KI-Gesetz, aber über ein Flickwerk von KI-bezogenen Regulierungen, darunter Anforderungen zur Vorab-Registrierung von KI-Modellen und Selbstbewertungen zur Inhaltssicherheit. Im November 2025 veröffentlichten Forscher von DeepSeek und Alibaba gemeinsam mit Rechtsexperten einen Artikel in der Fachzeitschrift Science mit dem Titel 'China's emerging regulation towards an open future for AI'. Sie beschreiben Chinas Ansatz als ein 'innovations- und offenheitsfreundliches institutionelles Umfeld für KI-Entwickler', das durch ein nationales KI-Gesetz weiter verbessert werden könnte.
Die Veröffentlichung von DeepSeek-R1 Anfang 2025 veränderte die globale KI-Landschaft. Am 27. Januar 2025 überholte DeepSeek ChatGPT als meistgeladene kostenlose App im iOS App Store der USA, was einen Kursrückgang von Nvidia-Aktien um achtzehn Prozent auslöste. Im März 2025 startete das chinesische Startup Butterfly Effect mit Manus den weltweit ersten universellen AI-Agenten. Die Forscher warnen jedoch auch vor Risiken bei Frontier-Modellen und fordern, dass Chinas führende KI-Unternehmen bei der Governance von Frontier-Modellen transparenter und evidenzbasierter agieren müssen.
China durchlief verschiedene KI-politische Phasen: die ambitionierte 'Go-Go-Ära' (2017 bis Anfang 2020) mit minimaler Regulierung und massiven Investitionen, die restriktive 'Crackdown-Ära' (2020 bis Ende 2022), die pragmatische 'Catch-Up-Ära' (2022 bis Anfang 2025) mit gelockerten Beschränkungen, und die aktuelle 'Crossroads-Ära', ausgelöst durch DeepSeeks Durchbruch.
USA und internationale Koordination
Die internationale Koordination nimmt Gestalt an. Die UN hat einen Aufruf zur Nominierung für ein wissenschaftliches Gremium gestartet, das jährliche Berichte bei globalen Dialogen präsentieren soll: Juli 2026 in Genf, 2027 in New York. China hat einen Global AI Governance Action Plan vorgelegt. Südkoreas Basic AI Law tritt im Januar 2026 in Kraft. Brasilien, Kanada und andere orientieren sich am EU-Modell.
Vorschläge für eine globale Architektur entstehen: ein konstitutioneller Rahmen für gemeinsame Prinzipien, ein globales Betriebssystem des Vertrauens für grenzüberschreitende Interoperabilität, ein ständiger Rat für kooperative Intelligenz. Ob diese Visionen Realität werden, ist offen.
Die Herausforderung bleibt: Regulierung, die schnell genug ist, um relevant zu sein, aber bedacht genug, um Innovation nicht zu ersticken. Die Balance ist prekär. Und die geopolitische Konkurrenz, insbesondere zwischen USA, EU und China, kompliziert jede multilaterale Koordination.
Was daraus folgt
Diese Serie begann mit der Frage, was AI-Agenten sind. Sie endet mit der Frage, was sie bedeuten.
Die technologischen Fakten sind dokumentiert: Systeme, die planen, handeln und aus Resultaten lernen. Die Marktdaten sind erhoben: rapide Adoption, hohe Investitionen, wachsende Anwendungsbreite. Die Risiken sind benannt: Zuverlässigkeitsprobleme, Sicherheitslücken, ungeklärte Haftung, unzureichende Kontrolle. Was bleibt, ist die Einordnung.
Die Technologie ist real
Wer heute noch von Hype spricht, ignoriert die dokumentierten Produktivitätsgewinne, die messbaren Kostensenkungen, die konkreten Implementierungen. Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wie und wie schnell.
Die Disruption ist ungleich verteilt
Nicht alle Branchen, nicht alle Berufe, nicht alle Aufgaben sind gleichermaßen betroffen. Wissensarbeit mit hohem Informationsverarbeitungsanteil steht im Zentrum: Recht, Finanzen, Programmierung, Analyse. Berufe mit starker interpersoneller, physischer oder kreativer Komponente sind vorerst weniger exponiert.
Die Geschwindigkeit überrascht
Prognosen, die vor drei Jahren für 2040 galten, werden heute für 2028 diskutiert. Ob diese beschleunigten Zeitlinien realistisch sind, ist ungewiss. Dass sie die Entscheidungsfindung prägen, ist sicher.
Die Governance ist kritisch
Nicht die Technologie selbst bestimmt ihre Wirkung, sondern der Rahmen, in dem sie eingesetzt wird. Regulierung, Unternehmensethik, individuelle Verantwortung formen das Ergebnis. Die kommenden Jahre werden zeigen, ob dieser Rahmen schnell genug entsteht.
Schluss
AI-Agenten sind keine Zukunftstechnologie mehr. Sie sind Gegenwart: unvollkommen, riskant, folgenreich.
Wer sie ignoriert, riskiert den Anschluss zu verlieren. Wer sie unkritisch adoptiert, riskiert die dokumentierten Fehler zu wiederholen. Der rationale Weg liegt dazwischen: informierte Adoption, angemessene Kontrolle, kontinuierliche Evaluation.
Diese Serie hat versucht, die Grundlage für solche informierten Entscheidungen zu legen. Die Anatomie der Technologie. Die technischen Mechanismen. Die praktischen Anwendungen. Die realen Risiken. Die projizierten Entwicklungen.
Ich arbeite seit über einem Jahr täglich mit diesen Systemen. Meine Überzeugung: Die Technologie wird bleiben, und sie wird besser werden. Aber sie wird uns nicht die Verantwortung abnehmen, klug mit ihr umzugehen. Die Entscheidungen, die daraus folgen, liegen bei dir.
Ende der Serie: AI-Agenten: Ein Überblick.
Quellenverzeichnis
[1] Gartner (2025): 'Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026'. Gartner Newsroom, August 2025.
[2] McKinsey & Company (2025): 'The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation'. McKinsey Global Institute.
[3] Gartner (2025): 'Strategic Predictions for 2026: How AI's Underestimated Influence Is Reshaping Business'. Gartner Research.
[4] MIT (2025): 'MIT study finds AI can already replace 11.7% of U.S. workforce'. CNBC, November 2025.
[5] Goldman Sachs (2025): 'How Will AI Affect the Global Workforce?' Goldman Sachs Global Investment Research.
[6] Goldman Sachs (2023): 'Generative AI could raise global GDP by 7%'. Goldman Sachs Economics Research.
[7] World Economic Forum (2025): 'Future of Jobs Report 2025'.
[8] Stanford Digital Economy Lab (2025): 'AI and Entry-Level Employment'. Stanford University.
[9] Metaculus (2025): 'When Will the First General AI Be Announced?' Community Prediction Platform.
[10] Anthropic (2025): 'Recommendations to OSTP for AI Action Plan'. Anthropic Policy Documents.
[11] Europäische Kommission (2024): 'EU AI Act Implementation Timeline'. Digital Strategy, European Commission.
[12] Zhu, Yue et al. (2025): 'China's emerging regulation towards an open future for AI'. Science.
[13] Microsoft (2025): 'Microsoft Ignite 2025: Copilot and agents built to power the Frontier Firm'. Microsoft 365 Blog.
[14] Gartner (2025): 'AI agents will command $15 trillion in B2B purchases by 2028'. Gartner IT Symposium/Xpo 2025.
[15] Yale Budget Lab (2025): 'AI and the Labor Market: Early Evidence'. Yale University.
[16] Burning Glass Institute (2025): 'Technology and Labor Market Transformation'. Research Report.