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Agentic AI: Warum später optimieren nicht mehr funktioniert
Agentic AI macht KI zum Kostentreiber: Jede Agenteniteration kostet Geld. Warum Unternehmen von Anfang an auf Kostentransparenz und Agent Mining setzen müssen.
Dass KI unseren Arbeitsalltag revolutioniert hat, ist nichts Neues. Doch mit dem Aufkommen von Agentic AI wurden die Spielregeln (schon wieder) neu geschrieben. Während Prompted AI ausschließlich auf einen einzelnen vom Menschen ausgelösten Input reagiert und über den aktuellen Kontext hinaus keine Fähigkeit besitzt, selbstständige Aktionen zu planen oder Tools abzurufen, arbeitet Agentic AI zielorientiert und zustandsbehaftet.
Ein KI-Agent erhält ein Ziel, zerlegt es eigenständig in Schritte, trifft Entscheidungen, ruft externe Tools oder APIs auf, bewertet Zwischenergebnisse und iteriert so lange, bis das Ziel erreicht ist oder eine Abbruchbedingung greift. Technisch bedeutet das den Übergang von einer stateless Inferenz-Architektur zu orchestrierten Agenten-Workflows mit Speicher, Kontrolllogik, Tool-Routing und autonomer Ausführung. Durch den Einsatz von Agentic AI wird KI von einem reinen Assistenz-Tool zu einer operativen Arbeitskraft und benötigt häufig kein menschliches Eingreifen mehr.
Warum klassische SaaS-Geschäftsmodelle bei Agentic AI nicht mehr funktionieren
Über Jahre waren Unternehmen es gewohnt, Software einmal zu entwickeln und dann nahezu grenzenlos ohne Mehrkosten zu skalieren. Doch dieses Modell gilt für Agentic AI nicht mehr. Jede Iteration eines Agenten verursacht Kosten für Token-Verarbeitung, Inferenz, Tool‑Calls oder die Nutzung externer APIs. Auch größerer Kontext, tiefere Speicherstrukturen und wiederholte Entscheidungsschleifen erhöhen den Ressourcenverbrauch.
Unternehmen sehen sich mit einem Paradigmenwechsel konfrontiert: Statt Kosten zu senken, wird Skalieren zum Kostenmultiplikator. Damit ändert sich auch die Art und Weise, wie Unternehmen Agentic AI betrachten sollten. KI wird von einem Software-Business zu einem Margin-Business.
Das Skalieren von Agentic-AI-Workflows lässt sich mit dem Betrieb eines Restaurants vergleichen. Jedes zubereitete Gericht kostet den Betrieb Geld. Auch eine Agentic AI produziert mit jeder Aktion reale Compute-Kosten. Nutzt der Agent ein überdimensioniertes Modell für einen einfachen Task, ist das so, als würde ein Sternekoch ein einfaches Gericht kochen und dafür wertvolle Zutaten verbrauchen. Genau wie im Betrieb einer Küche, in dem Zutaten und Teammitglieder auf die Aufgabe und das Gericht abgestimmt werden müssen, damit das Restaurant profitabel arbeitet, müssen Unternehmen heute definieren, wann hochwertige Modelle sinnvoll sind und wann kostengünstigere Alternativen ausreichen. Ohne diese Entscheidungen können die Kosten von Agentic AI schnell explodieren und mit jeder falsch optimierten Interaktion sinkt die Marge eines KI‑gestützten Prozesses.
Optimieren von Tag eins: Wieso später optimieren zum Risiko wird
Traditionell haben viele Unternehmen IT-Projekte etabliert und im Laufe der Zeit auf Effizienz und Kosten optimiert. In Zeiten von Agentic AI kann dieser Ansatz schnell zur Kostenfalle werden.
Autonome Systeme entwickeln bereits in einem frühen Stadium stabile Verhaltensmuster. Sind diese von Anfang an ineffizient, verursachen sie dauerhaft höhere Ausgaben. Jede Schleife, jeder übermäßige Kontext und jeder unnötige Tool-Call kann sich schnell auf viele Workflows ausbreiten und die Kosten unverhältnismäßig in die Höhe treiben. Nachträgliche Korrekturen gehen häufig über den reinen technischen Eingriff hinaus und erfordern zudem organisatorische Abstimmungen sowie Governance-Änderungen. Oder um wieder zu der Restaurant-Metapher zurückzukommen: Kein Gastronom kann kostendeckend arbeiten, wenn er für jedes servierte Gericht zehn Gerichte wegwerfen muss.
Da Agenten selbstständig iterieren, können die Kosten schneller steigen, als es Unternehmen lieb ist. Ein ineffizienter Prompt in einem Agenten kann durch Hunderttausende Task‑Ausführungen dazu führen, dass die Kosten unkontrolliert explodieren. Unternehmen sollten deshalb schon zu Beginn Mechanismen einbauen, die Kosten sichtbar machen und Fehlverhalten begrenzen. Dazu gehören Limits, Abbruchlogiken, Modell‑Routing und eine klare Trennung zwischen Experimenten und produktiven Agenten.
Klassische FinOps-Praktiken geraten bei Agentic AI schnell an ihre Grenzen. Traditionell betrachten FinOps Infrastrukturkosten und analysieren etwa Cloud-Accounts, Projekte oder ganze Teams. Doch durch Agentic AI verschiebt sich der Kostenfokus. Jetzt ist nicht mehr nur die Infrastruktur entscheidend, sondern auch das Verhalten der Agenten innerhalb der Prozesse. Ein einzelner Agent kann mehrere Modelle nutzen, dynamisch Tools aufrufen und kontextabhängig unterschiedlich große Datenmengen verarbeiten. Diese Vielfalt erzeugt Kosten auf einer Ebene, die FinOps‑Metriken bisher nicht abbilden können.
Stattdessen benötigen Unternehmen heute Transparenz über einzelne Entscheidungen und Abläufe innerhalb der genutzten Agenten. Sie müssen verstehen, welcher Agent welche Schritte durchführt, wie lange er iteriert und welche Modelle er nutzt. Erst diese Einsicht ermöglicht eine gezielte Steuerung, die wirtschaftliche Ziele unterstützt und Risiken reduziert.
Oder anders ausgedrückt: Unternehmen können es sich nicht leisten, KI-Agenten blind arbeiten zu lassen, wenn diese nicht zur Kostenfalle werden sollen.
Agent Mining schafft die notwendige Sichtbarkeit
Agent Mining kann diese nötige Sichtbarkeit liefern und bestehende Monitoring- und FinOps-Methoden erweitern. Einfach ausgedrückt, funktioniert Agent Mining wie Process Mining für KI-Agenten. Es analysiert die tatsächlichen Abläufe autonomer KI‑Systeme auf Prozessebene und zeigt, wie Entscheidungen entstehen. Die Methode untersucht unter anderem Modellnutzung, Tool‑Interaktionen, Kontextverarbeitung und Token-Verbrauch, damit Unternehmen konkrete Kennzahlen über die Kosten pro Agent und Prozess sowie Wertbeiträge einzelner Handlungsschritte erhalten.
Damit können Unternehmen etwa ineffiziente Muster erkennen und Loops identifizieren, die ohne erkennbaren Mehrwert fortlaufen. Nur so erhalten Unternehmen die nötigen Informationen, um zu identifizieren, welche Agenten einen echten geschäftlichen Wert erzeugen. Auf dieser Grundlage lassen sich Modelle gezielt routen, und Workflows können so gestaltet werden, dass sie wirtschaftliche Ziele unterstützen. Unternehmen können gezielt entscheiden, an welcher Stelle Skalierung wirtschaftlich sinnvoll ist. KI wird damit von einem spekulativen Innovationsprojekt zu einer steuerbaren Wertschöpfungsinfrastruktur.
Implikationen für IT‑Architektur und Governance
Unternehmen, die Agentic AI langfristig und finanziell nachhaltig einsetzen wollen, sollten Agenten so gestalten, dass sie effizient, transparent und kontrollierbar arbeiten. Dazu gehört ein kostenbewusstes Agentendesign, das klare Grenzen setzt und unnötige Iterationen vermeidet. Modell‑Routing ermöglicht den Einsatz kleiner, kostengünstiger Modelle für Routineaufgaben und greift nur bei Bedarf auf teurere, leistungsstarke Modelle zurück. Governance‑Mechanismen wie Token‑Limits, Budget‑Alerts und Timeouts begrenzen unkontrolliertes Verhalten. Gleichzeitig ist eine strikte Trennung von Experimenten und produktiven Agenten notwendig, um Risiken zu minimieren.
„Agentic AI birgt erhebliche Potenziale für mehr Effizienz und Qualität. Doch ihre autonome Arbeitsweise verändert das ökonomische Modell von KI grundlegend. Unternehmen, die Agentic AI ohne entsprechende Transparenz und Steuerung einsetzen, laufen Gefahr, hohe Kosten zu produzieren, ohne den Nutzen klar nachweisen zu können.“
Constantin Wehmschulte, mpmX
Observability muss zum festen Bestandteil jeder Agentic‑AI‑Architektur werden. Dafür benötigen Unternehmen Werkzeuge, die Verhalten und Kosten in Echtzeit sichtbar machen. Gleichzeitig ermöglicht Process Intelligence, Agentenprozesse im gesamten organisatorischen Kontext nachzuvollziehen, sodass sich jede Optimierung eines Agenten in ihrem Gesamt-Impact bewerten lässt. Auf dieser Basis können Unternehmen eine Balance finden zwischen finanziell optimalem Betrieb und tatsächlich wirksamer, gesamthaft wertschöpfender Prozessleistung.
Fazit
Agentic AI birgt erhebliche Potenziale für mehr Effizienz und Qualität. Doch ihre autonome Arbeitsweise verändert das ökonomische Modell von KI grundlegend. Unternehmen, die Agentic AI ohne entsprechende Transparenz und Steuerung einsetzen, laufen Gefahr, hohe Kosten zu produzieren, ohne den Nutzen klar nachweisen zu können. Agent Mining schafft die notwendige Grundlage, um autonome Systeme profitabel zu betreiben. KI wird damit zu einem Margin-Business, das wirtschaftliche Kontrolle ebenso benötigt wie technologische Exzellenz.
Über den Autor:
Als CEO von mpmX, einer wegweisenden Plattform für Process Excellence, bringt Constantin Wehmschulte seine langjährige Expertise in der Datenanalyse sowie seine Leidenschaft für KI, Prozessoptimierung und Automatisierung ein. Sein Fokus liegt auf der Umsetzung innovativer Technologien in marktfähige Lösungen, die Unternehmen nachhaltig voranbringen.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
