ROI MIT GENERATIVER KI ERFOLGSREZEPTE FÜR PRODUKTIVE KI-AGENTEN
13.03.2026 Von 7 min Lesedauer
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Rund 95 Prozent aller KI-Projekte liefern nicht den erwarteten ROI. Srini
Tallapragada, President und Chief Engineering & Customer Success Officer bei
Salesforce, erklärt die Gründe dafür und legt dar, was alles notwendig ist,
damit KI-Projekte mit Agenten reüssieren.
Viele -Projekte stecken im „pilot purgatory“ fest, dem Fegefeuer der
Pilotprojekte. Das heißt, dass ein Unternehmen erst einmal ein Pilotprojekt,
auch „Proof of Concept“ (PoC) genannt, erstellt, doch der erhoffte Erfolg in
Form von Mehrwert bleibt aus. Und mit Demos, so Tallapragadas frustrierende
Erfahrung, brauche man den CIOs gar nicht mehr kommen. Sie wollen alsbald
wirtschaftlichen Wert aus KI ziehen.
In ihrem Dilemma sind diese CIOs nicht allein. Gemäß einer (MIT), scheitern 95
Prozent aller unternehmensweiten Pilotprojekte für damit, vorzeigbaren ROI zu
liefern. „Aber die anderen fünf Prozent müssen ja irgendetwas richtig machen“,
gibt Tallapragada zu bedenken. „Was ist nötig, damit aus einem PoC ein breit
eingesetzter KI-Agent wird?“
DIE HÄUFIGSTEN STOLPERSTEINE BEI KI-PROJEKTEN
In seiner Rolle muss Tallapragada für den Erfolg der Salesforce-Kunden mit
Agentforce sorgen. 12.000 Agentforce-Installationen seit Oktober 2024 sprechen
für sich und bilden eine solide Daten- und Erfahrungsbasis. Der Manager spricht
mit seinen Kunden und erhält ebenso wie seine Mitarbeitenden Feedback, das
wiederum in die Verbesserung des Produkts einfließt.
Das fundamentale Missverständnis besteht seiner Ansicht nach darin, agentische
KI als Zusatzfeature zu behandeln. Der Übergang zu agentischer KI erfolge nicht
nur in technologischer Hinsicht, sondern „auch in kultureller, betrieblicher und
organisatorischer Hinsicht.“ Deshalb gebe es mehrere Einsatzschwachstellen, an
denen die KI-Teams scheitern.
UNKLARE ZIELE UND KPIS: OHNE BUSINESS-METRIKEN KEIN ERFOLG
Der erste Grund besteht darin, einen KI-Agenten als ein Automationswerkzeug zu
behandeln und auszuführen. Liefert der Agent, was er soll? Es stellt sich oft
heraus, dass gleich zu Beginn keine wirtschaftlichen Ergebnisse festgelegt
wurden, die der Agent liefern soll. Die Lösung: Ein Agent braucht
Leistungskennzahlen, Test-Rahmenwerke, ständige Überwachung und die Steuerung
seines Lebenszyklus – zu einem bestimmten Zeitpunkt muss der Agent ersetzt oder
gelöscht werden.
Nach dem Training und der Inbetriebnahme des Agenten bedenken viele Nutzer
nicht, dass es Ausnahmefälle geben kann, für die der Agent
Eskalationsanweisungen befolgen muss, beispielsweise die Konsultation eines
Menschen. Nur wenn der Agenteneinsatz gemessen und nach seinem Erfolg beurteilt
werden kann, könne auch der breit skalierte Roll-out erfolgen.
Agenten müssen Teil derjenigen IT-Systeme sein, mit denen die Mitarbeiter
produktiv sind. Wenn also die Mitarbeiter ihre Arbeiten unterbrechen müssen, um
zu einem anderen Werkzeug zu wechseln und dort ihre Informationen erneut
einzugeben, dann fällt die Quote der Nutzung rasch ab.
KONTEXTWECHSEL KILLT ADOPTION
Eine tiefere Ursache dafür, dass Agenten überhaupt so isoliert ausgeführt
werden, ist das Fehlen des nötigen Kontexts. reichen dafür einfach nicht aus.
„Agenten benötigen detaillierten Kontext aus den Unternehmenssystemen, um
sinnvolle Antworten zu liefern und Aktionen auszuführen“, erläutert
Tallapragada.
Fehlt der Kontext, verfallen die Mitarbeiter in die sogenannte
„Prompt-Doom-Schleife“, indem sie am Prompt immer wieder denjenigen Kontext
nachliefern, den der Agent eigentlich eh schon haben sollte. Diese frustrierende
Erfahrung führe zu noch weniger Akzeptanz der KI und schließlich dem Stillstand
des Pilotprojekts.
GOVERNANCE-LÜCKEN: AUDIT TRAILS, RBAC UND COMPLIANCE ZUERST
Salesforce ist selbst sein eigener erster Kunde: „customer zero“. Als es
Agentforce auf startete, wurde laut Tallapragada jede Message aufgezeichnet. Bei
ein paar tausend Nachrichten war das noch machbar. Doch sobald der Umfang eine
Million Nachrichten erreicht, wird die Prüfung durch Menschen unmöglich. Und
trotzdem verlangt der Auditor einen Audit Trail, den es nachzuweisen gilt. Was
also tun?
Wenn es keine Audit Trails, Benutzerrichtlinien oder Compliance gibt, wird das
Projekt von der Rechtsabteilung oder externen Auditoren gestoppt. Für
rollenbasierte Zugriffsrechte, Genehmigungsabläufe und Auditierung muss es
ebenso ein Rahmenwerk geben, wie das bei menschlichem Personal der Fall ist. Wer
keine Governance nachweisen kann, kann das Pilotprojekt nicht in Betrieb nehmen.
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Stand: 08.12.2025
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INFRASTRUKTUR UND OBSERVABILITY GEHEN EINHER
Jeder Agent benötigt Ressourcen, meist für Rechenleistung und Speicherung. Doch
viele der Unternehmen, mit denen Tallapragada gesprochen hat, haben ihren
Agenten isoliert erstellt. Bei der Inbetriebnahme stellen sie dann fest, dass
sie den Agenten nicht skaliert nutzen können, ohne die erforderliche
Infrastruktur von Grund auf neu aufzubauen. Der Grund: Sie haben das Verhalten
des Agenten nicht vorher getestet. Sie haben kein Überwachungssystem
installiert, das Probleme bei der Ausführung erfasst und meldet. Und falls sich
die Geschäftslogik ändert, verfügen sie über kein Framework, um die Agenten zu
aktualisieren. Diese Defizite häufen sich an, bis jeder Agent zum Stillstand
kommt.
LESSONS LEARNED AUS 12.000 SALESFORCE AGENTFORCE-DEPLOYMENTS
Wie gesagt, ist Salesforce sein eigener „customer zero“. Über ein Jahr hinweg
hat Tallapragadas Team Erfahrungen mit den 12.000 Agentforce-Installationen
gesammelt. Der Top-Manager hat seine Erkenntnisse für drei Unternehmensbereiche
zusammengefasst: für Sales, Support und Technik.
Im Support bewältigt Agentforce den Großteil der Interaktionen mit Kunden. Seit
2024 waren es exakt 2.793.542 Agentforce-Konversationen und 1.695.641
Supportanfragen, die von Menschen bearbeitet wurden (abgefragt am 27. Januar
2026). Diese Zahlen werden laufend aktualisiert. Das Personal hat nun mehr Zeit,
statt reaktiven Support proaktiven Service anzubieten, das heißt, dass Kunden
ihre eigenen Agentforce-Agenten in Wochen oder sogar Tagen erstellen.
In der Abteilung „Technik und Entwicklung“ bearbeiten Agenten Routineaufgaben,
Code-Pflege, proaktive Überwachung von Bedrohungen und erledigen sogar schnelle
Notfallmaßnahmen. Tallapragada berichtet: „Dies hat zu einer Verbesserung der
Bearbeitungszeit um 30 Prozent geführt, weil Agenten 91 Prozent der Vorfälle
binnen acht Minuten entdecken und 87 Prozent davon binnen weniger als 20 Minuten
erledigen.“ Jetzt hätten die Ingenieure und Entwickler mehr Zeit, sich um
strategisch wichtige Dinge zu kümmern: neue Leistungsmerkmale, noch höhere
Zuverlässigkeit und verbesserte Qualität.
„Im Vertrieb konnten Events und die Website zwar 250.000 Leads pro Woche
generieren, doch nur die vielversprechendsten 25 Prozent konnten nachverfolgt
werden – es war einfach zu kostspielig, mehr zu bewältigen“, berichtet
Tallapragada. „Doch nun haben wir einen Sales Development Representative (SDR)
Agenten erstellt. Der erledigt die Nachverfolgung und Qualifizierung der Leads,
womit er seit dem ersten Roll-out jährlich eine Vertriebs-Pipeline im Wert von
60 Millionen US-Dollar erzeugt. Dadurch erreichen wir jetzt Kunden, die wir
bislang nie erreicht hätten.“
END-TO-END-KONTEXT STATT INSELLÖSUNGEN
Agenten müssen dort eingesetzt werden, wo die Mitarbeiter sie brauchen. Ist es
Slack, mit denen die Techniker arbeiten, dann muss der Workflow also in Slack
etabliert werden. Ein wirklich integrierter Agent versteht den Geschäftsprozess
von Anfang bis Ende und im richtigen Kontext.
Dieser Kontext kommt aus den relevanten Systemen: dem CRM-System, dem , der
Service-Plattform und den Kollaborationswerkzeugen (etwa Slack). Wie jeder
Mitarbeiter muss ein Agent das Zusammenspiel zwischen diesen Systemen für den
korrekten Geschäftsablauf kennen. Er muss über die jeweiligen rollenbasierten
Zugriffberechtigungen verfügen. All dies muss schon von Anfang bereitgestellt
oder eingerichtet werden.
In einem geeigneten Entwicklungs- und Testrahmenwerk (über das Agentforce
mittlerweile verfügt) können getestete Agenten in Betrieb genommen und von einem
Überwachungssystem auf Verhalten und Ergebnisse hin beobachtet und anhand von
Metriken beurteilt werden. Dafür ist eine Art Steuerungszentrale erforderlich.
EIN GOVERNANCE-FRAMEWORK, VIELE MODELLE: MCP PLUS VERTRAUENSSCHICHT
Ohne Governance keine KI. Die Gefahr besteht sonst, dass ein Agent und seine
Kopie zwei verschiedene Sets an Zugriffsrechten besitzen und folglich
unterschiedliche Datensätze oder LLM-Ergebnisse auswerten. Chaos ist das
Resultat. Richtig wäre es also, nur ein Governance-Framework zu nutzen, den
Agenten aber verschiedene LLMs für unterschiedliche Zwecke heranziehen zu
lassen. Für so manchen Kunden sind Kosten, Leistung und Ressourcenbedarf (etwa
die Anzahl der nötigen GPUs) wichtige Rahmenbedingungen, die ein Agent
einzuhalten hat.
Googles offener Standard „Model Context Protocol“ () hat mittlerweile
durchgesetzt. Doch Tallapragada ist der Ansicht, dass „MCP allein nicht reicht“.
Man brauche weiterhin die Schicht, die das Vertrauen in das System
gewährleistet: rollenbasierte Zugriffsrechte, Auditierungsanforderungen und
schließlich Compliance in jeder Hinsicht. Denn was die Rechtsabteilung ablehnt,
lässt sich, wie gesagt, nicht nutzen.
ERFOLGSREZEPT GEGEN DAS „FEGEFEUER“: DER SCHRITT-FÜR-SCHRITT-PLAN
Um dem berüchtigten „pilot purgatory“ (Fegefeuer der Pilotprojekte) zu
entkommen, empfiehlt Tallapragada ein vorsichtiges Schritt-für-Schritt-Vorgehen.
„Man wähle einen internen Use Case mit geringem Risiko aus, so etwa Werkzeuge
für Mitarbeiter, Wissensmanagement, Zusammenfassungen von
Kommunikationskanalkonversationen. Man erstelle einen Agenten und liefere ihn an
die Mitarbeiter aus. Durch Anschließen weiterer Datenquellen erweitere man ihn,
füge zusätzliche Fähigkeiten hinzu und integriere den Agenten in kollaborative
Plattformen (wie etwa Slack).
Auf diese Weise kann sich die Belegschaft mit dem Agenten vertraut machen, ihn
testen, Zutrauen fassen und Akzeptanz entwickeln. Sobald erwiesen ist, dass der
Agent wie gewünscht funktioniert, kann man ihn für Kundeninteraktionen
bereitstellen. Man sollte unbedingt zu Rückmeldungen seitens der Kunden
einladen. Das Ganze wiederholen.
WEITERE TIPPS AUS DER PRAXIS
Fünf Agentforce-Kunden berichten bereits ausführlich von ihren Erfahrungen und
Erkenntnissen. Unter ihnen befindet sich mit Heathrow einer der größten
Flughäfen der Welt. Weitere Erkenntnisse geben die Anwender weiter, die in einem
gesonderten versammelt sind. Sie bestätigen Tallapragadas Erfolgsrezept: klein
anfangen, schnell skalieren.
Ein internes beschreibt nicht nur das Agentforce-Framework, sondern auch die
Phasen, in denen es zur Anwendung kommt: 1) Vertrauen und Ausrichtung, 2)
Entwurf und Kontext, 3) Skalierung und Orchestrierung. Damit ließe sich
gewährleisten, dass das Pilotprojekt auch die letzten Meter bis zum Erfolg
bewältigt.
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