Unternehmen betreiben inzwischen im Schnitt zwölf KI-Agenten gleichzeitig, bis 2027 sollen es laut Prognose zwanzig werden. Die eigentlich interessante Zahl ist eine andere: Die Hälfte dieser Agenten arbeitet komplett isoliert, ohne mit anderen Systemen oder Agenten zu kommunizieren. Das zeigt der Connectivity Benchmark Report 2026 von Salesforce. Für die Projektsteuerung bedeutet das ein neues, bisher wenig beachtetes Problem: Wenn ein Teil Ihres Teams aus Agenten besteht, die nicht miteinander sprechen, führen Sie nicht ein Team, sondern eine Ansammlung isolierter Werkzeuge.
Warum isolierte Agenten ein echtes Problem sind
Ein KI-Agent, der nicht weiß, was ein anderer Agent gerade tut, kann bestenfalls seine eigene, eng begrenzte Aufgabe erledigen. Der CIO von Belitsoft bringt es in seiner Analyse der Studie auf den Punkt: Isolierte Agenten begrenzen erheblich, was am Ende tatsächlich möglich ist. In der Praxis heißt das: doppelte Arbeit, widersprüchliche Ergebnisse, und niemand, der den Überblick über das Gesamtbild behält, außer dem Menschen, der am Ende alles wieder zusammenführen muss. Genau die Koordinationsarbeit, die eigentlich automatisiert werden sollte, bleibt an den Menschen hängen.
Die Protokolle, die Agenten tatsächlich zusammenbringen
Die technische Antwort auf dieses Problem sind Kommunikationsstandards zwischen Agenten. Über das Model Context Protocol (MCP) habe ich an anderer Stelle bereits ausführlich geschrieben, es verbindet Agenten mit Werkzeugen und Datenquellen. Daneben etablieren sich Agent-to-Agent (A2A), Agent Communication Protocol (ACP) und Agent Network Protocol (ANP), die es Agenten erlauben, sich gegenseitig zu finden, Nachrichten auszutauschen und ohne menschliche Anleitung zusammenzuarbeiten. Gartner beschreibt das Zielbild treffend mit einem Orchester-Vergleich: spezialisierte Musiker, die jeweils ihren eigenen Part beherrschen, aber nach derselben Partitur spielen. Ohne einen Dirigenten und ohne die Fähigkeit, sich gegenseitig zu hören, bleibt es egal wie gut jeder Einzelne spielt, nur Lärm.
Projektsteuerung heißt jetzt auch Agenten-Rollen definieren
Für die klassische Projektsteuerung ist das eine neue Aufgabe, die in keinem klassischen Projekthandbuch steht. Bevor ein Agent produktiv eingesetzt wird, sollte klar sein: Welche einzelne Aufgabe übernimmt er, und wo genau endet sein Verantwortungsbereich? Mit welchen anderen Agenten oder Systemen muss er sprechen, und über welches Protokoll? Wer prüft das Ergebnis, bevor es in die nächste Stufe geht? Teams, die das ernst nehmen, bauen inzwischen bewusst kurze Sequenzen aus mehreren spezialisierten Agenten, die jeweils eine einzelne, klar abgegrenzte Aufgabe übernehmen, statt einem einzelnen Agenten unbegrenzte Freiheit zu geben. Ein Agent recherchiert und sammelt Fakten, ein zweiter setzt daraus einen Entwurf um, ein dritter prüft das Ergebnis gegen vorher festgelegte Kriterien, bevor ein Mensch die letzte Freigabe erteilt. Das ist im Kern dieselbe Logik, die auch für menschliche Teams funktioniert: klare Verantwortlichkeiten schlagen unbegrenzte Autonomie.
Was das für den Mittelstand bedeutet
Zwölf gleichzeitig laufende Agenten sind für die meisten kleineren Unternehmen aktuell keine realistische Ausgangslage, und das ist auch gut so. Der Fehler, den ich in der Praxis am häufigsten sehe, ist nicht zu wenig Automatisierung, sondern zu viele einzelne, unkoordinierte KI-Werkzeuge, die parallel nebeneinander laufen, ohne dass irgendjemand geplant hat, wie sie zusammenspielen sollen: ein Tool für die Buchhaltung, eines für den Kundenservice, eines für Marketingtexte, jedes für sich genommen sinnvoll, aber ohne gemeinsame Datenbasis und ohne dass eines vom Ergebnis des anderen weiß. Wer mit KI-Agenten in Projekten arbeitet, sollte deshalb mit einem einzigen, klar definierten Agenten für eine konkrete Aufgabe beginnen, bevor ein zweiter dazukommt. Erst wenn die Übergabe zwischen zwei Agenten sauber funktioniert und nachvollziehbar ist, lohnt sich der dritte. Diese Reihenfolge kostet am Anfang Geduld, spart aber genau die Nacharbeit, die unkoordinierte Agenten sonst erzeugen.
Ein Team aus Agenten zu führen ist am Ende näher an klassischer Projektsteuerung, als es zunächst klingt: Rollen klären, Schnittstellen definieren, Ergebnisse prüfen. Nur dass eben nicht alle Teammitglieder Menschen sind.