Agenten-Sprawl ist das neue IT-Sprawl – so behalten sie die Kontrolle

Wie jede neue Technologie müssen auch KI-Agenten erwachsen werden. Ihr Wert liegt nicht in der bloßen Anzahl, sondern in ihrer Reife, also darin, genau die Anwendungsfälle skalierbar zu machen, die am besten funktionieren. Diese Reife entsteht durch kontinuierliches Experimentieren in der gesamten Organisation, kombiniert mit der nötigen Transparenz und Messbarkeit, um erfolgversprechende Ansätze von weniger wirksamen zu unterscheiden. Ohne diese Disziplin führt ein unkontrolliertes Wachstum schnell zu einem Agenten-Wildwuchs, Ressourcen werden verschwendet, Risiken steigen, und der angestrebte ROI bleibt aus.

Agent Sprawl entsteht, wenn Teams isoliert voneinander Agenten entwickeln,  ohne zu wissen, dass ähnliche Workflows an anderer Stelle im Unternehmen bereits existieren.
Ohne standardisierte Prozesse oder zentrale Steuerung sind Duplizierung und Ineffizienz nahezu unvermeidlich.

Die Herausforderung liegt darin, das richtige Gleichgewicht zu finden: schnelle Innovation ermöglichen und gleichzeitig kontrollierte, unternehmensweite Leitplanken setzen, um Agenten strukturiert von der Idee bis zur Produktion zu führen.

Agent Sprawl verstehen: Wo liegt die eigentliche Ursache?

Agent Sprawl ist für KI das, was Shadow IT für Unternehmenssoftware ist: unkontrolliertes Wachstum, das zu Ineffizienz und Risiken führt. Ähnlich wie SaaS Sprawl durch redundante Anwendungen, steigende Kosten und Sicherheitslücken gekennzeichnet ist, entsteht bei Agent Sprawl ein Wirrwarr aus sich überschneidenden KI-Workflows, unnötigem Ressourcenverbrauch und Compliance-Herausforderungen. Stellen Sie sich das so vor:

Redundante Tools: Überschneidende Agenten

Genauso wie Shadow IT dazu geführt hat, dass verschiedene Teams unterschiedliche Versionen derselben Software gekauft haben, führt Agent Sprawl häufig dazu, dass mehrere Agenten für nahezu identische Probleme gebaut werden. Anstatt den Mehrwert zu steigern, verdoppeln diese Agenten den Aufwand und fragmentieren bestehende Workflows.

Ansteigende Kosten: Verschwendete Rechenleistung & Ressourcen

Während IT Sprawl vor allem ungenutzte Lizenzen bedeutete, verbrennt Agent Sprawl GPU-Kapazitäten und wertvolle Engineering-Zeit, durch redundante oder ungenutzte Agenten. Das Ergebnis: explodierende Infrastrukturkosten und versteckte Opportunitätskosten, die sich schnell summieren.

Security Blind Spots: Compliance- und Datenrisiken

Shadow-IT-Anwendungen umgehen offizielle Sicherheitsprüfungen und Agenten können dasselbe tun.
Werden sie außerhalb zentraler Kontrollmechanismen entwickelt, können sie auf sensible Daten zugreifen, ohne den nötigen Schutz, was zu Compliance-Lücken führt und das unternehmensweite Risiko erhöht. In der Praxis zeigt sich Sprawl durch fragmentierte Datenpipelines, duplizierte Workflows, die um Rechenressourcen konkurrieren, und widersprüchliche Ergebnisse, die bei Stakeholdern für Verwirrung sorgen. Wird Agent Sprawl nicht aktiv gemanagt, steigen Kosten, Risiken und Komplexität, statt dass der ROI steigt.

So lässt sich Agent Sprawl im Vergleich zu IT Sprawl einordnen:

Vertrauen in deine Agenten zu schaffen, verwandelt KI von isolierten Experimenten in eine strategische, skalierbare Fähigkeit. Mit den richtigen Leitplanken sorgen Agenten nicht nur für Effizienz, sie ermöglichen es Teams, sicher zu experimentieren, systematisch zu lernen und erfolgreiche Lösungen im gesamten Unternehmen zu replizieren. Kontrollierte Agenten treiben Innovation voran, die den Geschäftswert nachhaltig steigert, bei gleichzeitig minimiertem Risiko. So sehen kontrollierte Agenten in der Praxis aus:

• Klarer Zweck und eindeutige Verantwortlichkeit für jeden Agenten

• Optimierte Rechenressourcen – Skalierung nur bei nachgewiesenem Mehrwert

• Zentrale Governance mit vollständiger Auditierbarkeit

• Transparente Metriken, direkt mit dem Business-ROI verknüpft

• Verlässliche, wiederverwendbare und reproduzierbare Ergebnisse

Wie Sie Agent Sprawl verhindern und Ihre KI-Agenten gezielt steuern

Agent Sprawl lässt sich durch Klarheit, Konsolidierung und gezielte Governance lösen.

Die Lösung ist im Grunde dieselbe wie bei IT Sprawl:
Governance durchsetzen, klare Verantwortlichkeiten zuweisen, Prozesse standardisieren, Nutzung auditieren, Redundanzen konsolidieren und verbindliche Richtlinien etablieren, so können Organisationen Sprawl beherrschen und echten Mehrwert freisetzen.

Wir arbeiten derzeit mit einigen Kunden daran, einen zentralen Zugriffspunkt für Agenten bereitzustellen. Der Kern der Idee ist: Es gibt sowohl ein Bedürfnis als auch ein starkes Interesse an einem umfassenderen Lifecycle-Management für Agenten.

Florian Douetteau, CEO bei Dataiku

Wenn du diese Schritte befolgst, baust du ein gut strukturiertes KI-Ökosystem auf, das Mehrwert statt Risiken vervielfacht, Ressourcen effizient nutzt und konsistente, reproduzierbare Ergebnisse liefert:

• Zweck und Verantwortung definieren
  Weise jedem Agenten einen klaren Owner und ein konkretes Geschäftsziel zu.
  Ohne Verantwortlichkeit vermehren sich Chaos und Redundanz.
• Auditieren und konsolidieren
  Überprüfe regelmäßig alle Agenten:
  Stillgelegte oder redundante Agenten sollten abgeschaltet oder zusammengeführt werden. Skaliere nur die Agenten, die messbaren Mehrwert liefern.
  Dashboards und Monitoring-Tools in Dataiku machen diesen Prozess sichtbar und umsetzbar.
• Governance durchsetzen
  Governance ist das Rückgrat skalierbarer KI.
  Standardisierte Pipelines, Lineage-Tracking und Audit-Logs sorgen dafür, dass Agenten reproduzierbar, regelkonform und vertrauenswürdig sind.
  Rollen auf Projektebene in Dataiku automatisieren die Kontrolle und reduzieren Reibung.
• Wirkung messen
  Bewerte Agenten regelmäßig anhand dieser vier Dimensionen: Ressourceneffizienz (z. B. GPU- oder Compute-Nutzung), Zuverlässigkeit (Genauigkeit & Fehlerraten), Verantwortung (Vermeidung von Redundanz oder Leerlauf), Produktivitätsgewinn (z. B. Zeitersparnis für Teams)
  Diese KPIs liefern ein klares Bild des Business-ROIs und unterstützen Entscheidungen zu Retraining, Skalierung oder Stilllegung.
• Wiederverwenden & orchestrieren
  Behandle bewährte Agenten wie Code:
  Templatisiere sie, teile sie teamübergreifend und orchestriere Workflows.
  Das sorgt für konsistente Ergebnisse und skaliert Wissen effizient – ohne das Rad jedes Mal neu zu erfinden.
• Zentrales Lifecycle-Management etablieren
  Agenten sollen leicht zu prototypisieren sein, müssen aber kontrolliert durch Validierung, Operationalisierung und Rechtevergabe geführt werden, bevor sie unternehmensweit eingesetzt werden.