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Interview mit Matthias Patzak, AWS

KI-Transformation in Deutschland: „Der Agent ist wie ein neuer Kollege“

Die Messe zeigte nicht nur, welche Infrastruktur Europas KI-Ambitionen benötigt. Entscheidend ist auch, wie Unternehmen diese Technologien in ihre Geschäftsprozesse und Organisationen überführen. Darüber sprach Dr. Jakob Jung für CloudComputing-Insider auf der Gitex AI Europe mit Matthias Patzak Advisor, Evangelist und Tech Speaker bei Amazon Web Services (AWS). Anlass war die aktuelle AWS-Studie „Erschließung des KI-Potenzials in Deutschland 2026“, für die Strand Partners im Auftrag von AWS rund 2.000 Unternehmen in Deutschland befragt hat. Patzak ordnet die zentralen Ergebnisse ein: die Kluft zwischen KI-Nutzung und echter Transformation, das Potenzial agentischer KI, die Abwanderung von Start-ups sowie nötige Kompetenzen.

CloudComputing-Insider: Die Studie zeigt, dass 63 Prozent der deutschen Unternehmen KI einsetzen, aber nur 15 Prozent sie für wirklich transformative Anwendungsfälle nutzen – ein Rückgang gegenüber dem Vorjahr. Warum tut sich Deutschland damit so schwer?

Matthias Patzak: Ich finde die 63 Prozent zunächst positiv und sogar überraschend hoch. KI ist eine junge Technologie, und vergleicht man die Einführung mit anderen Technologien, bewegen wir uns in einer normalen Bandbreite der Adoption. Dieses Jahr waren es 63 Prozent, im Vorjahr 53 Prozent. Aber es gibt eine große Bandbreite: Ein Teil der Unternehmen nutzt lediglich lizenzierte Chatbots mit einem Modell, ohne eigene Daten wirklich einzubinden. Die verbleibenden 15 Prozent finde ich spannend: Sie integrieren KI in Geschäftsprozesse und befähigen Mitarbeitende zur eigenständigen Erledigung von Aufgaben. Ein Agent ist wie ein neuer Kollege: Er kennt die neueste Technologie, aber weder meine Kunden noch meine Prozesse. Ich muss ihm Ziele vorgeben und erklären, wann er eskalieren soll. Mit genau diesen Soft Skills wird praktisch jeder Mitarbeitende, der Agenten einsetzt, zu einer Art Führungskraft. Hinzu kommen zwei weitere Punkte: Weil die Technologie für viele noch unbekannt ist, haben 39 Prozent bislang kein KI-Budget festgelegt. Und es gibt regulatorische Herausforderungen: Unternehmen in Deutschland wenden 44 Prozent ihrer gesamten IT-Ausgaben für die Einhaltung nationaler und internationaler Vorschriften auf – in Europa sind es 42 Prozent. Das hat mich überrascht, ich hätte eher 10 bis 12 Prozent erwartet. Im Kern geht es darum, sich mit den Anforderungen des Regulators vertraut zu machen – über Beratung und Schulung der Mitarbeitenden.

Nur 22 Prozent der Unternehmen haben von agentischer KI gehört, lediglich 4 Prozent haben sie vollständig eingeführt – gleichzeitig berichten die wenigen Nutzer von deutlich höheren Produktivitäts­gewinnen (92 Prozent) und Umsatzeffekten (48 Prozent). Wie unterstützt AWS Unternehmen dabei, diese Technologie zugänglicher zu machen?

Patzak:Technologisch sind vor allem zwei Produkte relevant: Amazon Bedrock, unsere Service-Familie mit aktuell mehr als 100 Modellen unterschiedlicher Anbieter für unterschiedlichste Anwendungsfälle. Wir sehen bei Kunden, dass mittlerweile selbst innerhalb einzelner Anwendungen unterschiedliche Modelle zum Einsatz kommen – gerade in der Softwareentwicklung ist es oft am wirtschaftlichsten, jeweils das günstigste Modell zu verwenden, das eine Aufgabe noch zuverlässig löst. Wenn Unternehmen Agenten einführen, muss man ihnen wie einem neuen Kollegen Rechte, Pflichten und eine Identität geben. Genau dafür haben wir Amazon Bedrock AgentCore – eine Art Applikationsserver, in dem Unternehmen eigene Agenten deployen und Governance, Memory sowie Identity- und Access-Management abbilden. Das zweite Werkzeug, das ich selbst intensiv nutze, ist Amazon Quick – für tiefergehende Recherche und das Auswerten widersprüchlicher Daten, nicht für E-Mails oder Terminplanung. Technologie ist aber immer nur die eine Seite: Unsere Solution Architects helfen Kunden, die Werkzeuge selbst zu erleben, und wir unterstützen Führungskräfte im Change Management bei der Einführung.

42 Prozent der deutschen Start-ups ziehen einen Wegzug aus Europa in Betracht – vor allem wegen Finanzierung, Talent und Regulierung. Wie bewerten Sie diese Entwicklung?

Patzak: Ich lese die Studie eher dialektisch. Ja, es gibt diese 42 Prozent – vor allem wegen des Zugangs zu Finanzierung und Risikokapital sowie der Hoffnung auf niedrigere Betriebskosten und planbarere Regulierung. Auf der anderen Seite gibt es einen relevanten Anteil, der bleibt, weil er hier Kundenbasis, ein bekanntes Ökosystem aus Universitäten und Acceleratoren sowie ein stabiles politisches Umfeld hat. Das hängt stark vom Anspruch der Gründer ab: Ein B2B-Start-up mit physischem Vertrieb profitiert eher von Kundennähe, ein digitales B2C-Produkt kann von Anfang an global skalieren. Man sollte sich aber genau überlegen, wenn man in unbekanntes Terrain aufbricht – man weiß nicht wirklich, wie es anderswo um Betriebskosten und Regulierung bestellt ist, und man hat noch kein Netzwerk. Es gibt aber auch einen dritten Weg: deutsche Start-ups, etwa hier in Berlin, die von Deutschland aus international skalieren.

Die Studie nennt vier Handlungsfelder für Deutschland – Stärken ausbauen, Innovation fördern, Investitionen steuern und Kompetenzen stärken. Welches hat aktuell die größte Hebelwirkung?

Patzak: Die befragten Unternehmen nennen selbst den Zugang zu innovativen KI-Produkten als wichtigsten Faktor (64 Prozent), und 94 Prozent sind mit der aktuellen Auswahl bereits zufrieden. Für mich persönlich, auch als ehemaliger CTO bei AutoScout24 und MD bei HSE, liegt der eigentliche Kern aber bei den Talenten: 63 Prozent der Unternehmen sagen, dass zur Unterstützung von Wachstum mehr qualifizierte KI-Fachkräfte am wichtigsten sind.. Ich bin zuversichtlich, dass sich das schnell aufbauen lässt, wenn Unternehmen investieren – anders als früher bei Machine Learning übernehmen Tools heute vieles selbst. Entscheidend sind drei Hebel: Mitarbeitende müssen die Werkzeuge zur Gewohnheit machen, im eigenen Umfeld nutzen und dabei Vorteile erleben, dazu braucht es Grundkompetenzen wie Metaprompting. Für den Mittelstand mit begrenzten Ressourcen empfehle ich, auf bestehende Produkte globaler Anbieter zu setzen statt selbst in Infrastruktur zu investieren, und ein Portfolio aus schnell erreichbaren Anwendungsfällen und wenigen risikoreicheren Wetten mit hohem Return aufzubauen – immer in Zusammenarbeit mit Kunden. Traditionelle Unternehmen bauen Prototypen oft zu umfangreich; besser ist es, sich auf einen Aspekt zu konzentrieren und iterativ vorzugehen.

Sie betonen, dass die größte Herausforderung bei KI-Transformationen nicht die Technologie, sondern Menschen und Organisation sind. Welche Rolle spielt Selbstmanagement dabei?

Patzak: Ich beobachte das bei mir selbst: Seit ich Agenten einsetze, neige ich dazu, abends länger zu arbeiten. Ich warte dann, bis sie mit ihren Aufgaben fertig sind und stoße anschließend neue Aufträge an. Wenn ein Agent mir etwas zurückgibt, sind das oft lange Dokumente, die ich intensiv durcharbeiten muss – die kognitive Last steigt spürbar. Deshalb entscheide ich bewusst, wann ich Benachrichtigungen aus E-Mail, Slack und von meinen Agenten erhalte. Manchen Kolleginnen und Kollegen fällt es schwerer, mit dieser zusätzlichen Komplexität umzugehen. Führungskräfte müssen deshalb aufmerksam beobachten, wie Mitarbeitende arbeiten und ob sie mit KI tatsächlich erfolgreich sind.

Welche wesentlichen Erkenntnisse die aktuelle AWS-Studie zutage führt und woran hierzulande KI-Projekte am häufigsten scheitern, hat Content Creator Michael Hülskötter auf der Gitex AI Europe 2026 von AWS-Manager Matthias Patzak, Vertreterinnen und Vertreter der AWS-Kunden Contentsquare und Synthesia sowie der Start-ups vExperAI, All about Accuracy, Voicari und Langbox erfahren und deren Antworten im Video festgehalten (Credit: Michael Hülskötter für CloudComputing-Insider).

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