Jede Woche verlieren Betriebsteams Stunden mit der Koordination von Aufgaben über getrennte tools hinweg.
Nachdem ich drei Supply-Chain-Analysten dabei beobachtet hatte, wie sie Daten aus sechs verschiedenen Plattformen manuell abglichen, begann ich, die Nachverfolgung zu führen, wie viel Zeit durch routinemäßige Übergaben verloren ging.
Die neuen agentenbasierten KI-Funktionen von IBM versprechen, diese Zeit wieder zurückzugewinnen, indem autonome Agenten die Koordination übernehmen.
Dieser Leitfaden führt Sie durch das Angebot von IBM, erklärt, wie es arbeitet, und zeigt Ihnen, ob es zu Ihrer Infrastruktur passt.
Schlüssel-Erkenntnisse
- Die Agentic AI von IBM automatisiert Workflows durch kontextsensitive Multi-Agenten-Koordination.
- AgentOps setzt Richtlinien durch und überwacht das Verhalten von Agenten in Echtzeit.
- Vorkonfigurierte Konnektoren reduzieren die Integrationszeit zwischen Legacy- und modernen Systemen.
Bietet IBM Agentic KI an?
IBM stellte im Oktober 2025 auf seiner TechXchange-Konferenz umfassende Agentic-KI-Funktionen vor und positionierte watsonx Orchestrate als Kernstück seiner Strategie für autonome Unternehmen.
Die Plattform umfasst über 500 vorgefertigte tools und domänenspezifische Agenten von IBM und Drittanbietern.
Im Gegensatz zu Einzweck-Automatisierungskritpten enthält Orchestrate AgentOps, eine integrierte Beobachtungs- und Governance-Ebene, die Echtzeitüberwachung und Richtliniendurchsetzung bietet, um einen zuverlässigen und sicheren Betrieb der Agenten zu gewährleisten.
IBM stellt diese Markteinführung als einen Wandel von der Aufgabe-Automatisierung hin zu echter Autonomie dar, bei der Agenten kontextbezogene Entscheidungen treffen und mehrstufige Workflows ohne ständige menschliche Aufsicht ausführen.
Wie funktioniert es eigentlich?
Watsonx Orchestrate fungiert als Koordinationshub, der Ihre Datenquellen, Geschäftslogik und KI-Modelle in Verbindung mit autonomen Workflows bringt.
Wenn ein Benutzer oder ein System als Auslöser für eine Aufgabe dient, leitet Orchestrate diese an den entsprechenden Agenten weiter, der die Anfrage mithilfe von Natural Language Understanding interpretiert, den erforderlichen Kontext aus verbundenen Apps abruft, die erforderlichen Aktionen ausführt und strukturierte Ergebnisse zurückgibt.
Die Plattform unterstützt sowohl Einzelagent-Aufgaben als auch Multi-Agent-Orchestrierung, bei der mehrere spezialisierte Agenten zusammenarbeiten, um komplexe Prozesse wie Quote-to-Cash oder Incident Triage abzuschließen.
Kernkomponenten und ihre Funktionen
| Komponente | Geschäfts Funktion |
|---|---|
| AgentOps | Echtzeitüberwachung, Prüfpfade, Durchsetzung von Richtlinien |
| Langflow-Integration | No-Code-Agenten-Builder mit Drag-and-Drop-Funktion für Nicht-Entwickler |
| Agent Development Kit | Python/OpenAPI SDK für die Erstellung benutzerdefinierter Agenten |
| Netzwerkintelligenz | Autonome Erkennung und Behebung von Anomalien in Telekommunikationsnetzen |
| Granite LLMs | Die Grundlagenmodelle von IBM, die das Denken der Agenten ermöglichen |
Dank dieser modularen Architektur können Sie mit vorgefertigten Agenten für gängige Aufgaben beginnen und die Plattform dann mit benutzerdefinierter Logik erweitern, wenn sich Ihre Anforderungen ändern.
Die Governance-Ebene läuft parallel und markiert Richtlinienverstöße oder unerwartetes Verhalten, bevor diese die Produktionssysteme erreichen.
Wie sieht das in der Praxis aus?
Ein mittelständischer Einzelhändler setzte Orchestrate-Agenten ein, um die Kontaktaufnahme mit Bewerbern für 1.900 Filialen zu übernehmen. Vor der Automatisierung verbrachten die Franchise-Manager drei Stunden pro Woche damit, Bewerber manuell zu filtern, E-Mails zu verfassen und Vorstellungsgespräche zu planen.
Der Agent analysiert nun Lebensläufe, gleicht Verfügbarkeiten ab, entwirft personalisierte Nachrichten und bucht Interviewtermine direkt in Kalendern. Der gesamte Prozess schließt in weniger als drei Minuten ab.
Dieser Workflow spiegelt Muster auf dem Markt für Agentic KI wider, wo Early Adopters schnell erzielbare Erfolge in klar definierten Prozessen priorisieren, bevor sie sich an die End-to-End-Automatisierung wagen.
Der wesentliche Unterschied liegt darin, wie Wettbewerber mit Governance und Integrationsgrad umgehen.
Was macht IBM so besonders?
IBM bringt jahrzehntelange Erfahrung in der Unternehmensarchitektur in die agentische KI ein, was sich in der Betonung von Governance, Sicherheit und Mainframe-Kompatibilität zeigt.
Während neuere Anbieter sich auf Geschwindigkeit und einfache Bereitstellung konzentrieren, hat IBM Orchestrate für Unternehmen entwickelt, die vollständige Prüfpfade, Compliance-Beschleuniger und die Möglichkeit benötigen, Agenten direkt in Verbindung mit Legacy-Systemen wie IBM Z zu bringen.
Das offene Agent Connect-Framework der Plattform ermöglicht es Entwicklern, externe KI-Tools oder benutzerdefinierte Agenten über Standard-APIs anzubinden, wodurch eine Bindung an einen bestimmten Anbieter vermieden und gleichzeitig eine zentralisierte Beobachtbarkeit gewährleistet wird.
Schlüssel-Stärken und Kompromisse
- AgentOps bietet Transparenz über den gesamten Lebenszyklus hinweg und erfüllt damit die Audit-Anforderungen in regulierten Branchen.
- Mainframe-native Agenten können Transaktionen auf IBM Z-Systemen ohne Middleware ausführen.
- Die Komplexität des Setup kann die Einführung im Vergleich zu leichtgewichtigen SaaS-Alternativen verlangsamen.
- Die Preise skalieren mit den AgentenInstanzen, was bei hohen Volumina kostspielig werden kann.
Die Robustheit der Plattform spricht Unternehmen an, die Zuverlässigkeit und Compliance gegenüber schnellen Experimenten priorisieren.
Das Verständnis dieser Unterscheidungsmerkmale schafft die Phase für die Bewertung, wie Orchestrate in Ihre bestehende Technologielandschaft passt.
Integration und Anpassung an das Ökosystem
Watsonx Orchestrate stellt eine Verbindung zu Ihren aktuellen Anwendungen her, ohne sie zu ersetzen.
Die Plattform wird mit nativen Integrationen für Salesforce, Microsoft 365, Workday, SAP und Hunderte anderer Unternehmenstools ausgeliefert, sodass Agenten Daten lesen, Aktionen als Auslöser auslösen und Datensätze in Ihrem gesamten Stack aktualisieren können, ohne dass eine benutzerdefinierte API erforderlich ist.
| Plattform/Partner | Integrationstyp |
|---|---|
| Salesforce | Vorkonfigurierter CRM-Konnektor mit bidirektionaler Synchronisierung |
| Microsoft 365 | Native Teams/Outlook-Agentenkommunikation |
| SAP | Module für Lieferketten- und Beschaffungsagenten |
| IBM Sterling | Reihenfolge-Verwaltung und Bestandsoptimierung |
| Coupa | Ausgabenanalyse und autonome Beschaffungsagenten |
Für Mainframe-abhängige Unternehmen stellt die Model Context Protocol-Schicht eine Verbindung zwischen Agenten und Db2-, CICS- und IMS-Umgebungen her und ermöglicht so die Automatisierung von Kerngeschäftslogik, für die zuvor spezieller Entwicklerzugriff erforderlich war.
Der im Mai 2025 eingeführte Agent Catalog erweitert dieses Ökosystem, indem er Partnern die Veröffentlichung domänenspezifischer Agenten ermöglicht.
S&P Global, Beispiel, integriert Orchestrate in seine Market Intelligence-Suite und steuert neue Agenten bei, die proprietäre Risikodaten für Beschaffungs- und Versicherungs-Workflows nutzen.
Dieses Verbindungsmodell reduziert Reibungsverluste bei der Implementierung, aber der Erfolg hängt nach wie vor von einer durchdachten Rollout-Planung und der Zustimmung der Stakeholder ab.
Community Buzz & Meinung der ersten Benutzer
Frühe Anwender äußern sich sowohl positiv über das Potenzial als auch über die Lernkurve der Agentic AI-Tools von IBM.
In G2-Bewertungen loben Benutzer der Unternehmen die nahtlose Integration mit Slack, Salesforce und ServiceNow und machen sich Notiz, dass die natürliche Sprachverarbeitung die Koordination der Aufgaben intuitiv macht, sobald die Agenten konfiguriert sind.
Sicherheit- und Compliance-Features werden immer wieder erwähnt, wobei ein Rezensent hervorhebt, dass die Governance-Kontrollen „viel robuster” sind als bei konkurrierenden Plattformen.
- Die nahtlose Integration in Unternehmens-Apps beschleunigte die Einführung schneller als erwartet.
- Es gibt zwar eine gewisse Lernkurve, aber die Governance-Features rechtfertigen den Aufwand.
- Die Zuverlässigkeit der Agenten hat sich nach der Anpassung der Metriken erheblich verbessert.
Ein Reddit-Thread unter IBM-Mitarbeitern offenbarte gemischte Erfahrungen: Ein Benutzer bezeichnete die Benutzeroberfläche von Agent Lab als intuitiv, während ein anderer bezweifelte, dass sie dasselbe Produkt verwendeten, was darauf hindeutet, dass die Benutzerfreundlichkeit je nach Komplexität des Anwendungsfalls variiert.
In einem AMA im Juli 2025 beantwortete der Watsonx Orchestrate-Spezialist von IBM pointierte Fragen zu Ausfallmodi von Agenten. Ein Teilnehmer machte Notiz, dass LLM-basierte Agenten „oft auf spektakuläre Weise ausfallen, sodass man kaum erkennen kann, dass sie überhaupt ausgefallen sind“, und betonte damit die Notwendigkeit besserer Beobachtungs- und Bewertungs-tools.
Diese offenen Diskussionen deuten darauf hin, dass IBM auf der Grundlage realer Reibungspunkte iteriert, was mit seiner öffentlichen Botschaft übereinstimmt, praktische Ergebnisse gegenüber Hype zu priorisieren. Die Roadmap spiegelt diesen pragmatischen Fokus wider.
Roadmap und Outlook auf das Ökosystem
Die kurzfristige Roadmap von IBM konzentriert sich auf den Abbau technischer Barrieren und die Erweiterung branchenspezifischer Agentenbibliotheken.
Der visuelle Builder Langflow, der sich derzeit in der technischen Vorschau befindet, wird voraussichtlich Ende Oktober 2025 allgemein verfügbar sein und Business-Benutzern die Erstellung von Multi-Agent-Workflows ohne Code ermöglichen.
Im Dezember 2025 geht das Projekt Infragraph in die private Beta-Phase und bietet einen einheitlichen Beobachtungsgraphen für Hybrid-Cloud-Ressourcen, der schließlich mit Red Hat Ansible, OpenShift und Turbonomic für ein autonomes Infrastrukturmanagement in Verbindung steht.
Das IBM Institute for Business Value prognostiziert, dass bis 2027 67 Prozent der Führungskräfte davon ausgehen, dass KI-Agenten unabhängige Entscheidungen in Workflows treffen werden – gegenüber nur 24 Prozent heute.
Der CTO von IBM erklärte: „Wir bauen eine Vertrauensbasis auf, die es Unternehmen ermöglicht, KI-Agenten sicher zu skalieren. Hier wird sich der Markt von Experimenten abheben und die Marktführer herauskristallisieren.“
Diese Einschätzung spiegelt die Überzeugung von IBM wider, dass Governance und Zuverlässigkeit wichtiger sein werden als die Geschwindigkeit des Vorreiters, wenn agentenbasierte KI von Pilotprojekten zur Serienproduktion übergeht.
Wie viel kostet IBM Agentic KI?
IBM bietet watsonx Orchestrate als Managed SaaS auf IBM Cloud oder AWS an, mit gestaffelten Preisen, die auf den Umfang der Bereitstellung abgestimmt sind.
Der Essentials-Plan beginnt bei etwa 500 US-Dollar pro Monat und Agent-Instanz und umfasst zentrale KI- und LLM-Funktionen, den No-Code-Agent-Builder, Orchestrierungsfunktionen sowie Zugriff auf den Katalog mit Integrationen und tools.
Der Standard-Plan bietet benutzerdefinierte Preisgestaltung und umfasst zusätzlich erweiterte Workflow-Automatisierung, Entscheidungsdokumentverarbeitung und verbesserte Unterstützung für die Unternehmensintegration.
Eine kostenlose 30-Tage-Testversion bietet Ihnen vollen Zugriff auf alle Features zur Evaluierung, einschließlich des vorzeitigen Zugriffs auf kommende Features.
Über das Abonnement hinaus sollten Unternehmen Budget für Integrationsservices einplanen, wenn sie benutzerdefinierte Konnektoren benötigen, Kosten für hohe Agent-Workloads berechnen und Schulungen für Geschäftskunden zum Langflow Builder und den AgentOps-Dashboards durchführen.
IBM behauptet, dass Unternehmen mit vorgefertigten Agenten eine um 70 Prozent schnellere Bereitstellung erreichen als bei einer Neuentwicklung.
Das Preismodell begünstigt Unternehmen, die eine Skalierung der Agenten über mehrere Abteilungen hinweg planen, da die Kosten pro Instanz im Verhältnis zur Produktivität sinken.