IBA Redaktionsteam Ist KI bloß ein Werkzeug oder doch der Megatrend, der alles verändern wird? Um das herauszufinden, müssen wir versuchen, uns die neue Zusammenarbeit mit KI vorzustellen: Was treibt die neue Arbeitsteilung von Mensch und Maschine in den Unternehmen? Was bedeutet der Schritt von Assistenzsystemen zu Agentic-AI für die Wertschöpfung? Und welche Perspektiven, Rollen, Arbeitsumfelder und Strukturen brauchen Mitarbeitende künftig für eine fruchtbare Zusammenarbeit?
Im Auftrag des Industrieverbands Büro und Arbeitswelt verfasst Birgit Gebhardt zurzeit die nächste „New Work Order“-Studie Kollaboration mit KI, die sie im Oktober 2026 auf der ORGATEC präsentieren wird. Im IBA Forum teilt sie erste Erkenntnisse aus Wissenschaft, Wirtschaft und Trendperspektive, gepaart mit Pionieransätzen aus der Praxis im Pre-Read der Studie.
Von AI integrated zu AI native: Wenn KI selbst Teil der Wertschöpfungskette wird
AI-integrated-Unternehmen wie Microsoft, SAP oder Salesforce zeigen derzeit, wie generative KI und Agenten-Tools in bestehende Strukturen eingebettet werden können, um die Leistung zu steigern. Doch wirkliche Sprünge entstehen erst, wenn Organisationen ihre Strukturen, Rollen und Prozesse konsequent auf die Kooperation von Mensch und KI-Agent ausrichten. Erst dann lassen sich die Potenziale der neuen Arbeitsteilung in messbare Wertschöpfung übersetzen. Doch wie lässt sich das erreichen?
Unternehmens- und Bürostrukturen sind bis heute darauf ausgelegt, Arbeitsteilung zu organisieren, Informationen zu verteilen, Wissen zu monetarisieren und Netzwerke zu verwalten. Doch mit KI verändert sich Wissensarbeit grundlegend: Datenverarbeitung und Informationsaustausch werden nicht mehr nur organisiert, sondern zunehmend automatisiert. „Arbeitsteilung“ bedeutet nun, dass Maschinen selbst Teil der Wertschöpfungskette werden – und damit menschliche Tätigkeiten neu bewertet werden müssen.
Generative KI und Agentensysteme kommen in einer Zeit, in der Fachkräfte knapp und Performance-Ansprüche hoch sind. Sie können Prozesse beschleunigen, Personal entlasten und Ergebnisse verbessern – aber nur, wenn Menschen und Agenten synergetisch kooperieren. Dafür braucht es Organisationen, die ihre Strukturen nicht einfach mit KI überlagern, sondern sie wesentlich nach intelligenten Wertschöpfungslogiken ausrichten.
Unterschied KI-Assistent und KI-Agent
KI-Assistenten
- erledigen Aufträge auf Aufforderung (Prompt)
- agieren reaktiv, sind meist auf definierte Aufgabenbereiche oder Input-Output-Prozesse beschränkt
- bieten dialogfähiges AI Interface und liefern ihren Output im gewünschten Format (Text, Tabellen, Bilder, Film)
- lassen sich in Workflows integrieren und als automatisierte Teilfunktion nutzen (zum Beispiel im Kundenservice)
- werden per Machine Learning vortrainiert (Foundation Models) und per Finetuning auf Aufgaben spezialisiert
KI-Agenten (Agentic AI)
- zeigen agentisches Verhalten im Sinne von Zielverfolgung, Anpassung und Kontextverarbeitung
- arbeiten mit einem Zielzustand und entwickeln autonom Strategien, um diesen zu erreichen
- agieren proaktiv, lernen in der Situation, erkennen Herausforderungen, passen sich Veränderungen an
- operieren iterativ, mit Plan-Ausführung-Reflexion-Zyklen (zum Beispiel ReAct, AutoGPT, LangChain Agents)
- orchestrieren komplexe Prozesse, auch mit mehreren Tools oder Systemen, und können verschiedene Tools, APIs oder Systeme dynamisch einbinden
Agentic AI: Mehr als die Summe ihrer Teile
Damit werden Agenten nicht nur zu „digitalen Kollegen“, sondern auch zu neuen Wertschöpfungsträgern. Wer sie besitzt, kann sie intern steuern, aber auch monetarisieren – etwa durch Token-Systeme, durch die Vermietung von Multiagentensystemen oder über neue Geschäftsmodelle als Agenten-Provider. Wer sie nicht besitzt, läuft Gefahr, erneut nur die Kostenreduktion zu optimieren, während die eigentliche Wertschöpfung bei Plattformanbietern verbleibt – wie in der digitalen Transformation.
Und so verwundert es nicht, dass in der Tech- und Start-up-Szene erste AI-native companies entstehen, die alles für die Agentic Workforce umbauen und versuchen, ihr Geschäft als Agenten-Provider zu erweitern. Drei Schritte auf dem Weg dahin zeigt das Schaubild von der KI-Integration über die KI-Architektur bis zur Agenten-Monetarisierung.
So viel zur Zielgeraden und dem Maximum, was sich erreichen lässt, wenn KI strategisch verankert und konsequent auf Wertschöpfung ausgerichtet ist.
Wie bewegen sich Unternehmen nun auf diese Zielgerade zu?
Die Stimmung ist derzeit euphorisch, was die Hoffnungen betrifft, die in die Agentensysteme gesetzt werden, und ernüchternd, wie die Entlassungswellen zeigen. Einsparpotenziale sieht man vor allem in Verwaltungsbereichen, wie etwa bei der Lufthansa Group, die plant, hier 4.000 Angestellte einzusparen. Im September 2025 reduzierte Salesforce allein seinen Customer Service um 4.000 Mitarbeitende – weniger, als man sich an der Börse erhofft hatte. Marc Benioff, Chair und CEO von Salesforce, sieht es schlicht so: „Wir sind die letzte Generation von CEOs, die ausschließlich Menschen als Arbeitskräfte führen. Wir bewegen uns jetzt wirklich in eine Welt, in der Menschen und Agenten gemeinsam verwaltet werden.“
Heißt: Damit Synergien zwischen Teams und KI-Agenten spürbar werden, muss die Arbeit neu verteilt und organisiert werden. Eine MIT-Umfrage (Juli 2025) zeigt: Nur 5 % der Unternehmen erzielen bisher messbare Performancegewinne. Zwar nutzen rund 80 % KI-Tools wie Chatbots, doch die Wirkung bleibt meist auf einzelne Mitarbeitende beschränkt, statt sich auf die gesamte Organisation auszuwirken.
Was muss geschehen, damit Mensch und Maschine produktiv zusammenarbeiten?
Bei Unternehmen, die KI integriert haben, verändern sich die Rollen der Mitarbeitenden. Am Beispiel Salesforce zeigt sich: Die AI-driven company nutzt KI-Agenten, um Synergien zu schaffen und Mitarbeitenden wertschöpfendere Aufgaben zu übertragen – etwa Kundendienst-Mitarbeiter in den Vertrieb mit direktem Kundenkontakt, Neukundenakquise oder After-Sales-Aufgaben. Robin Washington, COO und CFO, kündigte an, den Personalanteil im Vertrieb um 22 % zu erhöhen. Gleichzeitig müssen Mitarbeitende lernen, abteilungsübergreifend flexibel neue Rollen zu übernehmen, um neben den Agenten erfolgreich zu arbeiten.
Die Verschiebung hin zu neuen Rollen und abteilungsübergreifender Flexibilität erfordert nicht nur Anpassungen auf individueller Ebene, sondern baut auf den Erfahrungen aus der digitalen Transformation auf. Vieles, was dort an agiler Projektarbeit, eigenverantwortlicher Selbstorganisation, fachübergreifenden Teams und schrittweisen Feedbackschleifen eingeführt wurde, weist genau in die richtige Richtung. Auch wenn – oder vielleicht gerade weil – die agile Arbeitsweise häufig gegen bestehende Strukturen stieß, mobilisierte sie diejenigen, die Ziele erreichen, Prozesse vereinfachen oder Neues ausprobieren wollen. So profitieren jene, die aktiv gestalten und verbessern – sowohl ihr eigenes Arbeitsfeld als auch das Unternehmen insgesamt.
Folglich muss die KI-Transformation von beiden Enden weiter vorangetrieben werden: bottom-up aus den Abteilungen heraus, die ihre pain points kennen und fachlich am besten beurteilen können, wo KI die eigene Arbeit verbessert, und top-down aus der Vorstands- oder C‑Ebene, um im Konsens eine KI-Strategie zu entwickeln und sie klar zu kommunizieren, damit sich ihre unternehmerischen Vorteile auch organisatorisch niederschlagen.
Eine strategische KI-Orientierung bedeutet, dass Unternehmen KI nicht nur punktuell in Pilotprojekten einsetzen, sondern ganzheitlich in ihre Strukturen und Prozesse einbetten, um beispielsweise neue Geschäftsmodelle, direkte Vertriebswege oder schnellere Innovationszyklen zu ermöglichen. Doch wie gelingt diese neue Ausrichtung?
Die Studie antwortet mit einem neuen Wertschöpfungsmodell, das nach den zentralen Wertbeiträgen im Unternehmen fragt und die Organisation entsprechend darauf ausrichtet. Mit Blick auf den deutschen Mittelstand könnte die Innovationskraft den zentralen Unternehmenswert darstellen und über die Forschungs- und Entwicklungsabteilung in der Organisation verankert werden.
Vernetzte Wertschöpfung mit Innovationskraft als Kernfunktion
Damit KI ihr Potenzial entfalten kann, reicht es nicht, einzelne Tools in bestehende Abläufe zu integrieren. Unternehmen müssen ihre Wertschöpfung neu denken: weg von starren Funktionsketten, hin zu vernetzten Strukturen, in denen Innovation, IT, HR und die operativen Bereiche enger zusammenarbeiten. So würde die Innovationskraft ins Zentrum rücken – als Kernfunktion, die Produktentwicklung, Services und Geschäftsmodelle zusammenführt. Strategische Funktionen wie Strategie & Governance, IT & KI-Infrastruktur, Finance, Legal und HR bilden den Rahmen, in dem KI nicht unterstützend, sondern ermöglichend wirkt und Prozesse über alle Bereiche miteinander verbindet.
Für HR bedeutet das: Kompetenzentwicklung konzentriert sich künftig nicht nur auf einzelne Jobprofile, sondern auf das Zusammenspiel von Rollen, Skills und Agenten. HR, IT und Führungskräfte müssen gemeinsam verstehen, welche Fähigkeiten an welchen Stellen im Unternehmen wachsen müssen, damit Teams die KI gezielt nutzen und wertschöpfend mit ihr zusammenarbeiten können.
Das Modell ist als Diskussionsansatz zu verstehen, um die Zusammenarbeit in der Organisation mit Agenten neu auszurichten. Wenn sich Arbeitsteilung und Rollen in Unternehmen so grundlegend verändern, brauchen nicht nur die Agentensysteme einen strategischen Rahmen und klare Ziele, um erfolgreich zu operieren. Die Organisation und die Mitarbeitenden brauchen es auch. Wer diese Zusammenarbeit wertschöpfend gestaltet, kann Effizienz, Innovationskraft und Performance nachhaltig steigern.
