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AWS Summit 2026 Zürich Wenn die Cloud zum handelnden Agenten wird

Von Elke Witmer-Goßner 7 min Lesedauer

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Auf dem AWS Summit in Zürich zeigte AWS gemeinsam mit Partnern und deren Kunden, wie Cloud- und KI-Technologien in Unternehmen bereits eingesetzt werden. Im Zentrum standen weniger Produktankündigungen als konkrete Anwendungsszenarien – von der Anlageanalyse bis zum automatisierten IT-Support.

AWS Summit 2026 in Zürich: Partner und Technologieanbieter zeigten Lösungen für Cloud, Daten, Security und den Einsatz von KI-Agenten in Unternehmen.(Bild: Amazon Web Services)
AWS Summit 2026 in Zürich: Partner und Technologieanbieter zeigten Lösungen für Cloud, Daten, Security und den Einsatz von KI-Agenten in Unternehmen.
(Bild: Amazon Web Services)

Künstliche Intelligenz (KI) soll Unternehmen nicht mehr nur Antworten liefern, sondern zunehmend eigenständig Aufgaben erledigen. Sogenannte KI-Agenten analysieren Informationen, greifen auf Unternehmenssysteme zu und führen – möglichst innerhalb definierter Grenzen – ganze Prozessschritte aus.

20 Jahre Amazon Web Services

In diesem Jahr feiert AWS sein 20-jähriges Jubiläum. Was 2006 mit wenigen Basisdiensten wie S3, EC2 und SQS begann, ist heute eine der zentralen Infrastrukturen der globalen Digitalwirtschaft. AWS hat das Betriebsmodell für Unternehmens-IT grundlegend verändert und den Zugang zu Rechenleistung, Speicher und Plattformdiensten industrialisiert. Mit dem aktuellen Fokus auf generative KI und AI Agents ist der Anbieter gut auf Kurs, die nächste Architekturebene zu prägen. Der Wettbewerb um die Cloud-Infrastruktur wird zunehmend zu einem Wettbewerb um Daten, Entwicklungsumgebungen und die Kontrolle über automatisierte Geschäftsprozesse.

Der diesjährige Schweizer Summit stellte aber weniger die Technologie allein als deren Einsatz in realen Unternehmensumgebungen in den Mittelpunkt. Damit folgte der Cloud-Anbieter einem bekannten Muster seiner Veranstaltungen: Die Leistungsfähigkeit der Plattform wird nicht primär anhand von Funktionen demonstriert, sondern anhand von Unternehmen, die diese Funktionen bereits in ihre Abläufe integriert haben.

Von der Demo zum produktiven Einsatz

Felix Schönherr, Country General Manager for Switzerland, AWS, eröffnete am 2. September 2026 den Schweizer Summit.(Bild: Amazon Web Services)
Felix Schönherr, Country General Manager for Switzerland, AWS, eröffnete am 2. September 2026 den Schweizer Summit.
(Bild: Amazon Web Services)

Nur zwei Beispiele aus der Keynote: Martin Kunz, Group CTO von Pictet, zeigte, wie künstliche Intelligenz bei der Analyse von Anlageinformationen eingesetzt werden kann. Nach Darstellung des Finanzinstituts ließen sich Analyseprozesse, die zuvor mehrere Tage beansprucht hätten, auf wenige Minuten verkürzen. Für einen Vermögensverwalter sie das allerdings nicht allein eine Frage der Geschwindigkeit. Finanzdaten müssten geschützt, Zugriffe nachvollziehbar und regulatorische Anforderungen eingehalten werden. Entsprechend betonte Kunz die Bedeutung der Schweizer Datenresidenz, der Verschlüsselung und kontrollierter Zugriffsmodelle. Der Fall wollte damit auch zeigen, worauf es bei Cloud-KI in regulierten Branchen ankommt: nicht auf die bloße Verfügbarkeit eines leistungsfähigen Modells, sondern die Einbettung in eine belastbare Sicherheits- und Datenarchitektur.

Samuele Gantner, CPO von Nexthink präsentierte mit „Spark“ einen AWS-basierten Agenten, den Nexthink für den IT-Support einsetzt. Er soll insbesondere komplexe Störungen analysieren und einen großen Teil davon autonom lösen können. Der Nutzen liegt auf der Hand: Supportteams werden entlastet, Probleme sollen schneller behoben werden, und Mitarbeitende erhalten möglichst unmittelbar Hilfe.

Die in der Keynote vorgestellten Kundenbeispiels zeigten zugleich: Mit solchen Systemen verschiebt sich die Verantwortung. Ein Agent, der nur Antworten formuliert, ist vergleichsweise leicht zu kontrollieren. Ein Agent, der Tickets priorisiert, Systeme abfragt oder Änderungen auslöst, benötigt dagegen klar definierte Berechtigungen, Protokollierung und Eskalationsregeln. Der Schritt vom „antwortenden Assistenten zum handelnden Agenten“, wie ihn AWS auf dem Summit beschrieb, ist daher nicht nur ein technischer, sondern auch ein organisatorischer.

Partner als Übersetzer in die Unternehmenspraxis

Rory Richardson, Director AWS Next Generation Developer Experience, erläuterte wie KI-Agenten künftig nicht nur Antworten liefern, sondern eigenständig Aufgaben übernehmen und Geschäftsprozesse ausführen sollen.(Bild: FLORIAN PRELLER & BARBARA HIBLER)
Rory Richardson, Director AWS Next Generation Developer Experience, erläuterte wie KI-Agenten künftig nicht nur Antworten liefern, sondern eigenständig Aufgaben übernehmen und Geschäftsprozesse ausführen sollen.
(Bild: FLORIAN PRELLER & BARBARA HIBLER)

Das Partner-Ökosystem bildet die Verbindung zwischen AWS-Technologie und den spezifischen Anforderungen einzelner Unternehmen. Während AWS die Plattform, Infrastruktur und Basistechnologien bereitstellt, übernehmen Partner häufig Beratung, Migration, Integration und Betrieb.

Für Kunden ist diese Arbeitsteilung ambivalent. Einerseits verkürzt sie den Weg von der Idee zur produktiven Lösung. Unternehmen müssen nicht jede Cloud-Komponente selbst beherrschen und erhalten Unterstützung bei Architektur, Sicherheit und Implementierung. Andererseits entsteht dadurch ein komplexes Abhängigkeitsgeflecht: vom Cloud-Anbieter über den Integrationspartner bis hin zu proprietären Daten- und Softwarekomponenten.

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Die auf dem Summit präsentierten Cases machten deutlich, dass AWS längst nicht mehr nur als Infrastrukturplattform positioniert wird. Die Cloud soll Datenplattform, Entwicklungsumgebung, Sicherheitsrahmen und Laufzeitumgebung für KI-Agenten zugleich sein. Für IT-Entscheider ist das attraktiv, weil viele Bausteine aus einer Hand bezogen werden können. Es erhöht aber auch das Risiko, dass sich eine Lösung tief in die AWS-spezifischen Dienste hinein entwickelt.

AWS bündelt neue Agenten-Funktionen unter vier Leitbegriffen

AWS ordnet seine Neuentwicklungen den vier Themen Work, Build, Secure und Create zu. Gemeinsam ist den Ankündigungen der Versuch, KI-Agenten aus einzelnen Experimenten in den produktiven Unternehmensbetrieb zu überführen.

Work: Agenten übernehmen Aufgaben
Mit Amazon Quick positioniert AWS Agenten als digitale Arbeitsassistenten, die im Hintergrund Aufgaben ausführen können. Sie greifen – abhängig von den erteilten Berechtigungen – etwa auf E-Mail, Kalender, Chat- und Geschäftsanwendungen zu. Eine zentrale Aktivitätsübersicht soll relevante Aufgaben, Nachrichten und Termine bündeln. Ziel sind unter anderem automatisierte Vertriebs- und Finanzprozesse.

Build: Agenten für die Produktion entwickeln
Für die Entwicklung und den Betrieb von Agenten baut AWS Amazon Bedrock AgentCore aus. Der AgentCore Harness soll es ermöglichen, Modelle, Werkzeuge und Anweisungen zu konfigurieren, ohne die gesamte Orchestrierungslogik selbst entwickeln zu müssen. Ergänzt wird das Angebot durch verwaltete Wissensdatenbanken, einen sogenannten Agentic Retriever und eine Websuche mit Quellenangaben. Entwickler erhalten zudem mit Kiro Unterstützung beim Aufbau und bei der Steuerung KI-gestützter Entwicklungsprozesse.

Secure: Sicherheit automatisieren
Unter dem Namen AWS Continuum stellte AWS einen KI-basierten Ansatz für die Sicherheitsarbeit vor. Das System soll Schwachstellen in Code erkennen, ihre tatsächliche Ausnutzbarkeit prüfen, sie nach geschäftlicher Relevanz priorisieren und die Behebung anstossen. Der ebenfalls vorgestellte AWS Security Agent unterstützt unter anderem bei Bedrohungsmodellen, Code-Prüfungen und automatisierten Korrekturvorschlägen. Die neuen Funktionen waren teilweise als Preview oder in einer begrenzten Vorschau verfügbar.

Create: Anwendungen ohne lange Vorläufe entwickeln
Die neuen Werkzeuge sollen auch die Erstellung von Anwendungen beschleunigen. Mit Amazon Quick können Nutzer einfache Webanwendungen in natürlicher Sprache beschreiben und veröffentlichen, ohne klassische Entwicklungsprozesse vollständig durchlaufen zu müssen. Kiro und Bedrock AgentCore richten sich dagegen stärker an Entwickler, die KI-Agenten für eigene Anwendungen und Unternehmensprozesse bauen wollen.

Schweizer Region schafft Vertrauen, ersetzt aber keine Governance

Die AWS-Region in der Schweiz bzw. die in Brandenburg lokalisierte AWS European Sovereign Cloud war ein wiederkehrender Bezugspunkt. Die lokale Speicherung und Verarbeitung von Daten könne Unternehmen bei regulatorischen und vertraglichen Anforderungen helfen, was insbesondere für Finanzdienstleister, Versicherungen, Gesundheitsorganisationen und den öffentlichen Sektor relevant sei, so die Aussage.

Die geografische Lage eines Rechenzentrums löse jedoch nicht automatisch alle Fragen der Datensouveränität, gab Schnidrig zu. Daher bleibe es wichtig und entscheidend, wer auf Daten und Schlüssel zugreifen kann, wie Supportprozesse organisiert sind und welche Dienste tatsächlich genutzt werden. Auch die Verwendung von KI-Modellen verlange klare Regeln: Welche Daten dürfen in Prompts gelangen? Wie werden Ausgaben geprüft? Welche Informationen werden protokolliert? Und wie wird verhindert, dass sensible Inhalte unkontrolliert weiterverarbeitet werden? Schnidrig betonte in diesem Zusammenhang, dass Kundenprompts und Ausgaben nicht zur Verbesserung der Modelle verwendet würden. Für Unternehmen sei das eine wichtige Zusicherung, sie entbinde sie jedoch nicht von einer eigenen Prüfung der jeweiligen Vertrags-, Konfigurations- und Compliance-Anforderungen.

Nicht jeder KI-Workload gehört in die Cloud

Im Gespräch mit Christoph Schnidrig, Chief of Technology bei AWS, kamen neben den Wachstumsversprechen auch die Bedingungen und Grenzen der AWS-Nutzung zur Sprache. Eine zentrale Aussage: Unternehmen sollten nicht mit dem Modell oder der Plattform beginnen, sondern mit einem klaren, wirtschaftlich relevanten Anwendungsfall. Schnidrig sprach in diesem Zusammenhang von einem „High Value Use Case“.

Das klingt selbstverständlich, zeigt aber auch das Dilemma vieler KI-Projekte, die zunächst aus Begeisterung für die neue Technologie gestartet werden. In der Praxis entscheidet sich der wirtschaftliche Wert oft an weniger spektakulären Fragen: Sind die benötigten Daten verfügbar? Sind sie ausreichend strukturiert? Wie wird die Qualität der Ergebnisse überprüft? Und lässt sich der Nutzen in Kennzahlen ausdrücken?

Schnidrig verwies auch auf die Bedeutung einer gut aufgebauten Datenpipeline. Die Wahl des Modells sei nur ein Teil der Lösung. Für Unternehmen seien ebenso Datenzugriffe, Berechtigungen, Schnittstellen und die sichere Verarbeitung relevant. Gerade bei agentischen Systemen steige die Komplexität, weil die KI nicht nur Informationen verarbeite, sondern mit Unternehmensanwendungen interagiere.

Auch die Kostenfrage wurde angesprochen. Cloud-Nutzung sei nicht automatisch günstiger als der Betrieb eigener Systeme, betonte der Schweizer Technik-Chef. Das gelte insbesondere für rechenintensive KI-Anwendungen, bei denen GPUs, Training und Inferenz erhebliche laufende Kosten verursachen können. AWS setze deshalb unter anderem auf eine effizientere Auslastung der Infrastruktur, flexible Betriebsmodelle und eigene Chips wie Trainium.

Beeindruckende Cases, aber kein Persilschein

Der AWS Summit Zürich zeigte – natürlich aus Anbieterperspektive –, dass Cloud- und KI-Anwendungen in Unternehmen angekommen sind. Die zahlreichen Business Cases veranschaulichten greifbarer als viele abstrakte KI-Versprechen wie schnellere Analysen, automatisierter IT-Support oder die stärkere Integration von künstlicher Intelligenz in operative Prozesse.

Aber bevor IT-Entscheider nun möglichst schnell viele KI-Agenten einführen, liegen entscheidende Prüfsteine vor der Technologieauswahl: Gibt es einen belastbaren Geschäftsnutzen? Sind Datenqualität und Zugriffsrechte geklärt? Wie werden Kosten begrenzt? Wie kann ein Unternehmen die Lösung im Notfall migrieren oder abschalten?

AWS bietet dafür eine leistungsfähige Plattform und ein großes Partnerökosystem. Die Verantwortung für Wirtschaftlichkeit, Sicherheit und strategische Unabhängigkeit obliegt jedoch dem Kunden. Der überzeugendste Case ist deshalb nicht zwingend der spektakulärste Agent, sondern eine Lösung, deren Nutzen messbar, deren Risiken kontrollierbar und deren Abhängigkeiten transparent sind.

Fazit

Der Summit machte deutlich, dass die Cloud zur strategischen Basis für künstliche Intelligenz, Daten, Modernisierung und Security wird. Im Zentrum werden immer mehr AI Agents stehen, die nicht nur Antworten liefern, sondern eigenständig Aufgaben und Prozesse übernehmen. Damit rücken für Unternehmen aber auch Fragen nach Migration, Governance, Datenhoheit, Abhängigkeiten und den tatsächlichen Kosten stärker in den Vordergrund. Zugleich wird wichtiger, zu beantworten, welche Entscheidungen Software überhaupt treffen darf und welcher messbare Geschäftsnutzen daraus entsteht.

(ID:50947720)

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