KI-Agenten in Unternehmen sind längst nicht mehr nur ein Diskussionsthema oder ein kleiner Pilotversuch.
OutSystems befragte zwischen Dezember 2025 und Januar 2026 fast 1.900 IT-Führungskräfte weltweit. Das Ergebnis ist eindeutig: 96 Prozent der Unternehmen haben KI-Agenten bereits in irgendeiner Form eingeführt, und 97 Prozent arbeiten an einer unternehmensweiten Agentenstrategie.
Dann kommt der Bruch: 94 Prozent der Befragten sorgen sich, dass AI Sprawl Komplexität, technische Schulden und Sicherheitsrisiken erhöht.
Die Einführung läuft schnell. Die Kontrolle hält nicht Schritt.
Was breitet sich da aus?
AI Sprawl ist ein neuer Begriff für ein sehr konkretes Problem: Die Zahl der KI-Agenten in Unternehmen wächst rasant, aber es gibt keine einheitliche Verwaltung.
Die Daten zeigen diese Lücke:
- 38 Prozent der Unternehmen nutzen sowohl selbst entwickelte Agenten als auch gekaufte Drittanbieter-Agenten. Zwei Systeme laufen nebeneinander und sind schwer gemeinsam zu steuern.
- Nur 36 Prozent haben eine zentralisierte Governance für Agenten.
- Nur 12 Prozent nutzen eine einheitliche Plattform, um AI Sprawl zu verwalten.
Die übrigen 88 Prozent arbeiten häufig mit teamweisen Entscheidungen, regional unterschiedlichen Praktiken, unvollständigen Zugriffsaufzeichnungen und verstreuten Aktivitätslogs. Oft ist nicht schnell klar, welcher Agent welches System genutzt hat, mit welchen Rechten und mit welcher Entscheidung.
OutSystems-CEO Woodson Martin sagte, der Übergang von KI-Experimenten zu messbaren Geschäftsergebnissen sei keine Zukunftsfrage mehr, sondern die Realität, mit der Unternehmen jetzt umgehen müssten.
Für sich genommen klingt das positiv. Zusammen mit der 94-Prozent-Sorge klingt es deutlich weniger entspannt.
Die Frist im August
Besonders dringend ist das Thema in diesem Jahr, weil die Durchsetzungsfrist des EU-KI-Gesetzes im August 2026 erreicht wird.
Für Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen, sind einige Anforderungen kaum zu umgehen:
Artikel 9: Für alle Phasen des Einsatzes ist ein fortlaufendes und dokumentiertes Risikomanagement erforderlich. Praktisch bedeutet das eine eindeutige Identität für jeden Agenten sowie Aufzeichnungen zu Rechten und Aktivitäten.
Artikel 13: Beim Einsatz von KI-Systemen Dritter müssen Anbieter ausreichend Dokumentation liefern, damit Nutzer die Ausgaben des Systems verstehen können. Nicht zu wissen, was ein Agent getan hat, ist keine Entschuldigung.
Zusammen heißt das für Unternehmen:
- Sie müssen ein Register aller Agenten führen, inklusive Anzahl, Einsatzort und Berechtigungen.
- Sie müssen alle Vorgänge in einem zentralen, verschlüsselten Speicher protokollieren, statt einzelne Plattformlogs nachträglich zusammenzukleben.
- Sie müssen den Zugriff eines Agenten bei Bedarf innerhalb weniger Sekunden entziehen können.
- Menschliche Prüfer müssen Entscheidungen von Agenten nachvollziehen können, nicht nur einen Vertrauenswert sehen.
Das Problem: Nur 12 Prozent der Unternehmen haben derzeit eine einheitliche Plattform dafür.
Multi-Agenten-Ketten verschärfen das Problem
Ein einzelner Agent lässt sich noch nachverfolgen. Schwieriger wird es bei Agentenketten: Eine große Aufgabe wird in Dutzende Teilaufgaben zerlegt, mehrere Agenten bearbeiten jeweils einen Abschnitt, und am Ende landet das Ergebnis zur Freigabe bei einem Menschen.
In einer solchen Architektur bedeutet die Prüfung eines einzigen Vorgangs, die ganze Kette zu rekonstruieren. Jeder Schritt braucht aufgezeichnete Eingaben und Ausgaben. Wenn etwas schiefläuft, lässt sich Verantwortung manuell kaum noch finden.
Deshalb ist die Governance-Lücke in Multi-Agenten-Szenarien besonders riskant.
Regionale Unterschiede
Die Umfrage deckte mehrere Regionen ab, mit deutlichen Reifegradunterschieden.
| Region | Reifegrad |
|---|---|
| Indien | Am weitesten, mit dem höchsten Anteil produktiver Einsätze |
| Australien | Übergang von Pilotprojekten in die Produktion |
| Japan | Ebenfalls Übergang von Pilotprojekten in die Produktion |
| Brasilien | Mittleres Niveau |
| Deutschland und Vereinigtes Königreich | Mittleres Niveau |
Dass Indien vorn liegt, überrascht etwas, ist aber plausibel: eine dichte IT-Dienstleistungsbranche, niedrigere Entwicklerkosten und hohe Offenheit für neue Werkzeuge beschleunigen die Agenten-Einführung.
Was jetzt zu tun ist
Die Empfehlungen der Studie laufen auf drei Grundlagen hinaus:
- Zuerst zählen: Wie viele Agenten laufen? Welche Rechte haben sie? Wer das nicht weiß, muss dort anfangen.
- Logs zentralisieren: Jede Aktion jedes Agenten braucht eine nachvollziehbare Aufzeichnung an einem Ort, nicht nur verstreute Plattformlogs.
- Not-Aus einrichten: Lässt sich ein fehlerhafter Agent binnen 30 Sekunden stoppen? Wenn nicht, ist das der erste Kontrollpunkt, der repariert werden muss.
Bis August bleiben noch einige Monate. Für Unternehmen, die Agenten weiter nach dem Prinzip einzelner Teams verwalten, ist das nicht viel Zeit.
Quellen: CocoLoop, Agentic AI Goes Mainstream in the Enterprise, but 94% Raise Concern About Sprawl (OutSystems / Business Wire); Agentic AI's governance challenges under the EU AI Act in 2026 (AI News)