Warum Agentic AI ohne Echtzeitdaten nicht skalieren kann
Künstliche Intelligenz (AI) ist längst im Unternehmensalltag angekommen. Während sich die öffentliche Diskussion häufig auf Modelle und Anwendungen konzentriert, rückt in der Praxis eine andere Entwicklung in den Fokus: der Übergang von analytischen AI-Anwendungen hin zu Agentic-AI-Systemen, die eigenständig planen, entscheiden und handeln.
In vielen deutschen Unternehmen wird Agentic AI bereits erprobt und zunehmend produktiv eingesetzt [1]. Anders als klassische Analyseansätze beschränkt sie sich nicht auf das Erkennen von Mustern, sondern übersetzt Erkenntnisse in Pläne, trifft Entscheidungen und kann eigenständig handeln oder dem menschlichen Entscheider konkrete Empfehlungen vorschlagen. Dafür verarbeitet sie Daten unmittelbar bei ihrer Entstehung, ordnet sie kontextuell ein und stößt in Echtzeit Aktionen an.
Der Schritt von reiner Analyse hin zu autonomem Handeln erfordert dabei eine kontinuierliche Verarbeitung von Daten, um verlässliche, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen und den bestmöglichen, stets aktuellen und konsistenten Kontext für AI-Systeme kontinuierlich zu aggregieren. Hier kommt Daten-Streaming ins Spiel. Es bildet ein Nervensystem für das gesamte Unternehmen und verschafft AI-Systemen Einblicke in das aktuelle Geschehen – etwa in Betrugssignale, Störungen in der Lieferkette oder das laufende Kundenverhalten. Die vollständige Protokollierbarkeit aller Ereignisse sorgt für Transparenz und Nachvollziehbarkeit, die unternehmensweite Automatisierung erfordert.
Die zentrale Frage für Unternehmen lautet nun, wie der nächste Schritt zur Skalierung gelingt.
Was Agentic AI skalierbar macht
Die Skalierung von Agentic AI in Unternehmen hängt von drei Faktoren ab: Wie einfach Agenten miteinander kommunizieren können, wie schnell sie auf Veränderungen reagieren können und wie vertrauenswürdig ihre Empfehlungen sind.
Noch immer arbeiten viele Unternehmen mit isolierten, teils fragilen Systemlandschaften, die den durchgängigen Zugriff auf aktuelle, konsistente Daten erschweren und damit sowohl Autonomie als auch Situationsbewusstsein einschränken. Nach Jahren der Fragmentierung ermöglichen neue Multi-Agent-Kommunikationsprotokolle wie das von Anthropic entwickelte Model Context Protocol ("MCP") oder das von Google vorangetriebene Agent-to-Agent-Framework ("A2A") erstmals, dass AI-Systeme plattformübergreifend Kontext teilen und Aktionen koordinieren können. Diese neuen Protokolle stellen Anschlussfähigkeit zu externen Systemen her, Daten-Streaming bildet hierfür das Rückgrat, um durch eine verlässliche Kommunikation zwischen Applikationen, Datenbanken und Microservices über Event Streaming mit Apache Kafkaⓒ deterministische, verlässliche Ergebnisse zu erzielen. Ein kontinuierlicher Datenfluss ermöglicht den Agenten zusammenzuarbeiten, statt isoliert zu agieren. Das zeigt sich etwa in der koordinierten Betrugserkennung in Banksystemen, in Produktempfehlungen im Handel auf Basis aktueller Lagerbestände oder in der Steuerung von Serviceprozessen im öffentlichen Sektor, dessen Systeme ursprünglich nicht für eine direkte Zusammenarbeit ausgelegt waren.
Diese Dynamik zeigt sich auch im zunehmenden Einsatz von Open Source in Deutschland [2]. Ein Ökosystem aus Frameworks wie AutoGen, LangChain oder LlamaIndex erleichtert den Aufbau agentischer Workflows. Daten-Streaming verbindet diese Frameworks mit in Echtzeit verfügbaren, vertrauenswürdigen Daten und stellt Datensouveränität und Governance sicher. Innovation wird dadurch kontinuierlich möglich, statt auf einzelne Experimente beschränkt zu bleiben. Das macht reale Anwendungsfälle alltagstauglich: Agenten können Transaktionen in Echtzeit bewerten, Angebote und Preise auf Basis aktueller Nutzungsdaten anpassen oder Assistenten unterstützen, die auf den aktuellen Status von Flügen, Lieferungen oder Lagerbeständen reagieren.
Agenten sind allerdings nur so zuverlässig wie die Daten, die sie verarbeiten. Um Halluzinationen zu reduzieren und Ergebnisse relevant zu halten, braucht es klare Regeln für Datenstruktur und -qualität. Ebenso wichtig sind nachvollziehbare Herkunftsnachweise und Governance in Echtzeit. Daten-Streaming-Plattformen bilden dafür die technische Grundlage. Sie schaffen klare Verantwortlichkeit, weil jedes Ereignis bewertbar, auslösbar und nachvollziehbar bleibt. So wird Automatisierung erklärbar, auch bei sehr schnellen Entscheidungen durch Agenten.
Der Weg zu Automatisierung mit Agentic AI
Die Umstellung hin zu Agentic AI erfolgt nicht auf Anhieb. Sie entwickelt sich schrittweise durch bewusst gesetzte Maßnahmen, die häufig bei den richtigen Daten ansetzen. Ein Teil der Herausforderung besteht darin, die richtigen Anwendungsfälle für Automatisierung zu identifizieren. Der andere liegt darin, Daten korrekt, zugänglich und in Echtzeit nutzbar zu machen. Das erfordert eine Modernisierung der Architektur, den Abbau von Daten-Silos und eine enge Zusammenarbeit der beteiligten Teams mit klaren gemeinsamen Zielen.
Für deutsche Unternehmen hängt dieser Weg vor allem von Vertrauen, Verlässlichkeit und klarer Verantwortlichkeit ab. Damit Agentic AI erfolgreich eingesetzt werden kann, muss die Verarbeitung von Echtzeitdaten zu einer Kernkompetenz werden. Systeme sollten über Daten-Streaming miteinander verbunden sein, nicht isoliert voneinander existieren. Gleichzeitig braucht es klare Governance, die automatisierte Entscheidungen nachvollziehbar, erklärbar und prüfbar macht, während Agenten zunehmend eigenständig handeln oder Empfehlungen geben und somit Entscheidungen vorbereiten. Ebenso wichtig sind interdisziplinäre Teams, die Engineering, Daten, Sicherheit und Fachbereiche zusammenbringen, sowie ein iteratives Vorgehen, das schrittweise klare Ziele erreicht, schnell Nutzen zeigt und funktionierende Ansätze skaliert.
Agentic AI schafft Autonomie, doch erst mit Daten-Streaming wird sie in Echtzeit wirksam.
- Bitkom Research. (2025, 17. September). Drei von vier Unternehmen nutzen Open Source. Bitkom Research. Abgerufen am 23. April 2026, von https://bitkom-research.de/news/drei-von-vier-unternehmen-nutzen-open-source
- Kramer, J. A. (2025, 10. November). Adobe Agentic Readiness Report: Wie deutsche Unternehmen Agentic AI frühzeitig adaptieren. Adobe Business Blog. Abgerufen am 23. April 2026, von https://business.adobe.com/de/blog/adobe-agentic-readiness-report
