Auf dem jüngsten TCG Retail Summit machte sich Edouard de Mézerac daran, Klarheit in die Debatte um AI zu bringen. Seine Botschaft: Die Zeit der vereinzelten Anwendungsfälle ist vorbei. Was nun folgt, ist etwas weitaus Strukturierteres und weitaus Anspruchsvolleres.

Seit Jahren experimentieren Unternehmen mit AI isolierten Bereichen, die als „Farbpunkte“ im gesamten Unternehmen bezeichnet werden. Nützlich, vielleicht. Transformativ? Nicht ganz. Doch nun verschiebt sich das Terrain. Bei AI agentischen AI darum, eine weitere Technologieebene hinzuzufügen. Es geht darum, die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, von Anfang bis Ende neu zu überdenken.

Was zeichnet agentische AI ?

Bevor er sich mit dem Thema Transformation befasste, vermittelte Edouard dem audience eine einfache Erkenntnis: AI nichts anderes als Software … allerdings Software mit Eigeninitiative. Herkömmliche AI und klassifiziert. Generative AI . AI noch einen Schritt weiter. Sie kann:

  • Informationen aufnehmen (E-Mails, Dokumente, data lesen)
  • Über den Kontext nachdenken
  • Handeln Sie, indem Sie systemübergreifende Workflows auslösen

Diese Kombination verändert alles. Sie verändert auch die Anforderungen an Unternehmen. Bei AI prädiktiven AI hing der Erfolg von großen Mengen historischer data ab. Bei AI agentischen AI liegt die eigentliche Herausforderung in der semantischen Klarheit: einem gemeinsamen Verständnis dessen, was Dinge im gesamten Unternehmen bedeuten.

Wenn ein Unternehmen nicht klar definieren kann, was ein „Produkt“, eine „Rolle“ oder eine „Werbeaktion“ ist, kann ein Mitarbeiter nicht effektiv arbeiten. Wie Edouard es formulierte: Ohne diese gemeinsame Sprache „findet sich der Mitarbeiter einfach nicht zurecht“.

Von der Theorie zur Praxis: der Fall Carrefour

Um zu beweisen, dass dies nicht nur Theorie ist, hat Edouard bei Carrefour eine konkrete Umstrukturierung durchgeführt. Der Ausgangspunkt war bewusst bescheiden gewählt: ein 20-köpfiges Marktforschungsteam, das für die Bewertung neuer Filialeröffnungen zuständig war. Jede Anfrage löste einen bekannten Prozess aus, der etwa 400 Mal im Jahr wiederholt wurde:

  • Ein Kurzbericht des Immobilien-Teams
  • ein bis zwei Monate Analyse
  • Ein 20- bis 30-seitiger Bericht

Anstatt Teile des Arbeitsablaufs zu automatisieren, zerlegte das Team diesen vollständig in seine Einzelteile, erfasste rund 150 einzelne Schritte und gestaltete den Prozess anschließend von Grund auf neu. Der Schlüssel lag darin, den Bearbeiter weiter nach vorne zu verlagern. Anstatt beim Forschungsteam zu sitzen, wurde der Bearbeiter direkt den Personen zugewiesen, die die Anfrage stellten. Die Auswirkungen waren sofort spürbar:

  • Etwa die Hälfte der Projekte wurde im Vorfeld aussortiert
  • Die aussagekräftigen Fälle wurden innerhalb von Minuten statt Monaten analysiert
  • Der Prozess führte zu Produktivitätssteigerungen von 50 bis 70 %

Doch der eigentliche Wandel betraf nicht nur die Geschwindigkeit. Er war struktureller Natur. Die Rolle des Teams veränderte sich, ebenso wie die Arbeitsabläufe im gesamten Unternehmen.

Skalierung über einen einzelnen Anwendungsfall hinaus

Nach diesem Erfolg führte Carrefour keine weiteren Einzelakteure ein. Stattdessen unterzog das Unternehmen die gesamte Organisation einer systematischen Bestandsaufnahme und bewertete jeden Prozess in Bereichen wie Merchandising, Finanzen und Personalwesen anhand von drei Kriterien:

  • Betrifft das mehrere Systeme?
  • Sind dabei wiederholte Übergaben zwischen den Teams erforderlich?
  • Beruht es auf repetitivem, musterbasiertem Denken?

Dies führte zu neuen Anwendungsmöglichkeiten, darunter:

  • Automatisierung der Bearbeitung von Unregelmäßigkeiten beim Finanzabschluss
  • Durchsicht von Werbekatalogen
  • Überprüfung der Lieferantenangaben, bevor sie in das System eingegeben werden

In jedem Fall galt derselbe Grundsatz: Nicht den mittleren Teil automatisieren – sondernden Arbeitsablauf neu gestalten.

Erfahrungen aus der Praxis: Ein Leitfaden für agentische Transformation

Aus diesen Einsätzen lassen sich für Führungskräfte mehrere Muster ableiten.

  1. Setzen Sie sich ein klares Ziel: Geringe Effizienzsteigerungen rechtfertigen die Investition nicht. Die Unternehmen, die Erfolge verzeichnen, streben sprunghafte Verbesserungen an, wie etwa Kostensenkungen um 30 % und um 50 % schnellere Prozesse, und nicht nur schrittweise Optimierungen.
  2. Dies ist eine Transformation auf CEO-Ebene: Agente-basierte AI funktionsübergreifend. Überlässt man sie den einzelnen Abteilungen, führt dies zu einer Zersplitterung. Wird sie von oben vorangetrieben, wird sie zu einer verbindenden Kraft.
  3. Automatisieren Sie keine fehlerhaften Prozesse: Wenn Sie einfach nur Agenten in bestehende Arbeitsabläufe einbinden, laufen Sie Gefahr, Ineffizienzen zu verstärken. Der wahre Mehrwert entsteht erst durch die Neugestaltung der Arbeitsabläufe vor, während und nach der Aufgabe.
  4. Konzentrieren Sie sich auf die richtigen Anwendungsfälle: Die besten Kandidaten weisen gemeinsame Merkmale auf: Komplexität über mehrere Systeme hinweg, wiederkehrende Koordinationsaufgaben und vorhersehbare Entscheidungsmuster.
  5. Schaffen Sie die richtigen Grundlagen: Agentic AI Strukturen AI überflüssig, sondern legt die Messlatte höher. Saubere data, klare Definitionen und aufeinander abgestimmte Systeme sind Voraussetzungen und keine Nebensache.

Ein Umdenken, nicht nur eine technologische Veränderung

Die vielleicht auffälligste Erkenntnis ist, wie wenig es dabei allein um Technologie geht. Edouard schätzt, dass eine erfolgreiche Einführung von Agenten zu nur 20 % auf Technologie zurückzuführen ist. Der Rest verteilt sich zu 30 % auf das Veränderungsmanagement und zu 50 % auf die Neugestaltung der gesamten Prozesse.

„In AI agentischen AI steckt keinerlei Magie“, versichert Edouard.

Die Unternehmensführung muss begreifen, wie stark die Abläufe durchbrochen werden, und bereit sein, die mühsame Arbeit zu leisten, die zur Korrektur der zugrunde liegenden Prozesse erforderlich ist. Technologie allein wird das Unternehmen nicht retten. Doch für eine Organisation, die bereit ist, die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, grundlegend zu überdenken, bietet die „Agentic Revolution“ eine beispiellose Chance, Produktivität und Wachstum zu erschließen.
Erfolgreich sein werden nicht die Unternehmen, die mit den meisten Tools experimentieren, sondern diejenigen, die bereit sind, die tatsächliche Funktionsweise ihrer Organisation zu überdenken.

Das Fazit

Agentische AI nur eine weitere Phase der digitalen Transformation. Sie bedeutet einen Wandel in der Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden, wie Arbeit strukturiert ist und wo menschliche Arbeitskraft eingesetzt wird. Für Einzelhändler wie Carrefour ist das Ziel klar: weniger Zeitaufwand für Verwaltungsaufgaben, mehr Zeit für die Kunden.
Die Frage ist nicht mehr, ob AI einen Mehrwert schaffen AI . Die Frage ist, ob Unternehmen bereit sind, sich im Hinblick darauf neu auszurichten.