Das Agentic-AI-Wettrennen: Fünf Plattform-Launches in fünf Wochen – und was sie über die Zukunft der Unternehmens-KI verraten

Innerhalb eines einzigen Monats hat jeder große Plattformanbieter seine Antwort auf dieselbe Frage geliefert: Wer darf die KI-Agenten orchestrieren, die künftig Ihr Unternehmen steuern? Die Antwort ist chaotischer, als es sich irgendjemand eingestehen möchte.

Am 12. Februar schaltete UiPath Maestro live – seine Orchestrierungsschicht für agentische Automatisierung. Fünf Wochen später, am 20. März, veröffentlichte Microsoft ein Sicherheitsframework für exakt dieselbe Softwarekategorie. Dazwischen startete Alibaba eine Enterprise-Agentenplattform namens Wukong, Deloitte und UiPath stellten gemeinsam ein „Agentic ERP“-Angebot vor, und NVIDIA veröffentlichte ein Agent Toolkit mit einer Allianz, die sich wie das Who’s-who der Unternehmenssoftware liest: SAP, Salesforce, ServiceNow, CrowdStrike, Siemens.

Fünf Launches. Fünf Wochen. Eine Schlussfolgerung: Der Plattformkrieg um Agentic AI hat sich vom Positionieren zum Ausliefern verlagert.

Dies ist nicht bloß ein weiterer KI-Hype-Zyklus. Oder vielmehr: Es ist einer – Gartner schätzt, dass nur etwa 130 der Tausenden von Anbietern, die agentische KI-Fähigkeiten beanspruchen, echt sind, ein Phänomen, das die Analysten „Agent Washing“ nennen – aber der zugrundeliegende Technologiewandel ist real und die kommerziellen Einsätze sind enorm. Die Frage ist nicht mehr, ob KI-Agenten die Arbeit in Unternehmen orchestrieren werden. Die Frage ist, wer die Orchestrierungsschicht kontrolliert, wie schnell der Markt konsolidiert und wie viele Unternehmen daran zerbrechen werden, Schritt zu halten.

Die Orchestrierungs-These

Um zu verstehen, warum alle gleichzeitig geliefert haben, muss man die These verstehen, die sie alle teilen: Wenn KI Software billiger macht, wandert der Wert zu der Plattform, die regelt, was all diese Software tut.

Daniel Dines, CEO von UiPath, formulierte es in einem jüngsten Earnings Call unverblümt: „Wenn Entwicklung billiger wird, wird mehr gebaut, mehr Prozesse werden automatisiert, mehr Randfälle werden adressiert und mehr Systeme werden autonom. Diese Expansion verringert den Bedarf an Enterprise-Orchestrierung nicht – sie erhöht ihn.“

Maestro ist UiPaths Wette auf diese These. Aufgebaut auf BPMN für Prozessmodellierung und DMN für Entscheidungslogik koordiniert es KI-Agenten, klassische RPA-Bots und menschliche Mitarbeitende in einem einzigen visuellen Workflow. Das Versprechen: Dasselbe Unternehmen, das 25 Jahre lang Konnektoren zu Mainframes, Citrix und SAP GUI gebaut hat, ist nun das sicherste Paar Hände, um KI-Agenten auf genau diese Systeme loszulassen. Bis Dezember 2025 meldete UiPath, dass 950 Kunden bereits KI-Agenten entwickelten, um über 365.000 Prozesse auf der Plattform zu orchestrieren.

Dines formulierte das Wertversprechen in Worten, die jeden CIO nicken lassen würden: „Unternehmen zahlen nicht einfach für Code; sie zahlen für Vertrauen, für Betriebsfähigkeit und für Governance – die Fähigkeit, komplexe Systeme zuverlässig, sicher und mit voller Rechenschaftspflicht zu betreiben.“

Microsofts Sicherheits-Strategie

Microsoft näherte sich derselben Chance charakteristischerweise aus einem anderen Blickwinkel. Statt ein einzelnes Orchestrierungsprodukt zu bauen, veröffentlichte man ein Framework. Am 20. März legte Vasu Jakkal, Corporate Vice President von Microsoft Security, die Vision des Unternehmens für die Absicherung von Agentic AI im gesamten Enterprise-Stack dar.

„Die Zukunft der Sicherheit ist ambient und autonom – genau wie die KI, die sie schützen muss“, schrieb Jakkal. „Sicherheit muss etwas sein, das tief in jede Schicht des KI-Stacks eingewoben ist – von Agenten über Apps und Plattformen bis zur Infrastruktur.“

Die praktischen Auswirkungen sind erheblich. Microsoft kündigte an, dass Agent 365, sein Agentenmanagement-Produkt, am 1. Mai allgemein verfügbar sein wird – zum Preis von 15 Dollar pro Nutzer und Monat. Das Produkt erweitert Zero-Trust-Prinzipien – das Sicherheitsmodell, das Microsoft seit einem Jahrzehnt in die Unternehmens-IT einbettet – auf KI-Agenten. „Wir denken über Sicherheit für Agenten sehr ähnlich wie über Sicherheit für Menschen“, erklärte Jakkal.

Der Subtext ist unverkennbar. Microsoft versucht nicht, der einzige Ort zu sein, an dem man Agenten baut. Es versucht, der einzige Ort zu sein, an dem man sie steuert. Wer bereits Microsoft 365, Entra ID und Purview betreibt, für den wird Agent Governance weniger zur Kaufentscheidung als vielmehr zur Selbstverständlichkeit. Jakkals Warnung vor den Folgen fehlender Governance ist deutlich: „Unverwaltete Agenten können erhebliche Risiken schaffen – von unkontrolliertem Ressourcenzugriff über das Anhäufen übermäßiger Berechtigungen bis hin zum Missbrauch durch böswillige Akteure.“

Oder kürzer: „Was man nicht sehen kann, kann man nicht schützen.“

Alibaba und die globale Dimension

Während UiPath und Microsoft um das westliche Enterprise-Geschäft wetteiferten, startete Alibaba am 17. März leise Wukong – eine KI-native Plattform zur Verwaltung mehrerer Agenten über eine einzige Oberfläche mit Enterprise-Sicherheit. Noch in der Phase des Einladungstests, ist Wukong darauf ausgelegt, Dokumentenbearbeitung, Genehmigungen, Meeting-Transkription und Recherche durch koordinierte Agenten abzuwickeln – mit Slack- und Teams-Integrationen auf der Roadmap.

Das Timing war kein Zufall. Einen Tag zuvor hatte Alibaba eine umfassendere Umstrukturierung unter seiner neu gegründeten Token Hub Business Group enthüllt und seine KI-Labore und Modellteams konsolidiert. CEO Eddie Wu bezeichnete den Moment als „historische Chance“ an der „Schwelle eines Wendepunkts in Richtung künstlicher allgemeiner Intelligenz.“ Wukong ist das kommerzielle Vehikel für diese Überzeugung.

Für westliche CIOs mag Alibabas Eintritt fern erscheinen. Doch für jedes Unternehmen mit Aktivitäten im asiatisch-pazifischen Raum – oder jeden Führungskraft, die die globale Plattformlandschaft beobachtet – ist Wukong ein Signal, dass der Agentic-AI-Markt kein Zwei-Pferde-Rennen sein wird.

Die Downton-Abbey-Theorie der Unternehmens-KI

Von allen, die versuchen zu erklären, was dieser Plattformwandel tatsächlich für die Arbeitsweise von Unternehmen bedeutet, hat Deloittes Chief Futurist Mike Bechtel vielleicht die nützlichste Metapher gefunden.

„In den ersten Jahren der generativen KI-Bewegung fühlte sich das Paradigma an wie: ein Chatbot, sie alle zu beherrschen“, sagte Bechtel. „Aber die meisten Geschäftsprozesse erfordern keine Superintelligenz. Teams bestehen aus Rollenspielern, und KI wird zunehmend zum Mannschaftssport.“

Seine bevorzugte Analogie ist Downton Abbey. „Der Earl in der Serie würde seinem Personal nicht sagen, es solle seine Schuhe putzen, sein Mittagessen machen, das Auto volltanken und seine Krawatte richten“, erklärte Bechtel. „Er würde sagen: ‘Ich fahre in die Stadt’, und dann würde das Personal untereinander verhandeln und koordinieren – basierend auf ihrem Verständnis ihrer jeweiligen Aufgaben und Rollen.“

Die praktische Umsetzung, argumentierte Bechtel, sei eine Gruppe domänenspezifischer Intelligenzen, die Geschäftsanforderungen erfüllen, ohne dass Menschen bei jedem Schritt übermäßig direktiv sein müssen. Genau das versuchen Maestro, Agent 365 und Wukong zu ermöglichen – die digitale Butler’s Pantry.

Doch Bechtels Optimismus hat eine scharfe Kante, wenn es darum geht, wer profitiert. Unternehmen, die Agenten einsetzen, um schlicht Stellen zu streichen, werden es schwer haben, warnte er. „Unsere Kunden, die sagen: ‘Gute Nachrichten, wir haben Toby für anspruchsvollere Aufgaben freigestellt’ – die werden gewinnen. Wir sehen Automatisierung als Lizenz zur Weiterentwicklung.“

Das Tal vor uns

Unter der Geschwindigkeit dieser Launches verbirgt sich eine unbequeme Wahrheit. Gartner prognostiziert, dass mehr als 40 Prozent der zwischen 2024 und 2026 gestarteten Agentic-AI-Projekte bis Ende 2027 eingestellt werden. „Die meisten Agentic-AI-Projekte sind derzeit frühe Experimente oder Proof of Concepts, die größtenteils vom Hype getrieben und häufig falsch eingesetzt werden“, sagte Anushree Verma, Senior Director Analyst bei Gartner.

Die Scheiter-Muster sind vorhersehbar: eskalierende Kosten, unklarer Geschäftswert, unzureichende Risikokontrollen. Es ist dasselbe Muster, das frühere Wellen der Unternehmenstechnologie heimsuchte – Unternehmen übernehmen die Tools, bevor sie die Arbeit neu gestalten. Sie pflastern den Trampelpfad mit Agenten, statt den Pfad selbst zu überdenken.

Es ist eine Lücke, die Deloitte ausführlich dokumentiert hat: Nur 11 Prozent der Unternehmen haben KI-Agenten vollständig in Produktionsumgebungen im Einsatz, obwohl 75 Prozent in diesem Jahr in Agentic AI investieren wollen. Das Delta zwischen Investitionsabsicht und Produktionsrealität ist der Ort, an dem Karrieren gemacht und zerstört werden.

Was als Nächstes kommt

Die fünfwöchige Salve an Plattform-Launches sagt uns etwas Wichtiges darüber, wohin sich Unternehmenstechnologie entwickelt. Die Ära des Pilotierens eines einzelnen Agenten für eine einzelne Aufgabe weicht einer Ära der Multi-Agenten-Orchestrierung – Systeme von Agenten, die aneinander delegieren, APIs aufrufen, Legacy-Systeme ansprechen, Menschen für Ermessensentscheidungen einbeziehen und Bericht erstatten. Die Plattform, die dieses System steuert, wird zur strategischsten Schicht im Enterprise-Stack.

UiPath setzt darauf, dass seine Legacy-Konnektivität und visuelle Orchestrierung in komplexen, regulierten Umgebungen gewinnen wird. Microsoft setzt darauf, dass Sicherheits- und Identitäts-Governance, eingewebt in das M365-Gewebe, es zum Standard macht. Alibaba setzt darauf, die Enterprise-Agentenschicht in Asien und schließlich überall zu besetzen. NVIDIA setzt darauf, dass Infrastruktur gewinnt – unabhängig davon, wer die Anwendungsschicht darüber baut.

Sie können nicht alle Recht haben. Aber sie können alle früh dran sein. Und für die Unternehmenslenker, die dies beobachten, besteht das eigentliche Risiko nicht darin, die falsche Plattform zu wählen. Es besteht darin, einen Plattformkauf mit einer Strategie zu verwechseln – und achtzehn Monate und mehrere Millionen Dollar später festzustellen, dass man die alte Arbeitsweise mit Maschinengeschwindigkeit automatisiert hat. Wie Dines es formulierte: Unternehmen zahlen für Vertrauen, Betriebsfähigkeit und Governance. Die Plattformen sind ausgeliefert. Die Frage ist nun, ob die Organisationen, die sie kaufen, bereit sind für das, was als Nächstes kommt.