Über 80 Statistiken zur Nutzung von KI-Agenten: Wer verwendet sie und wie?

KI-Agenten sind Teil dessen geworden, wie viele Teams und Einzelpersonen ihre tägliche Arbeit erledigen. Sie sind nicht mehr auf experimentelle Tools oder Nischenanwendungsfälle beschränkt, sondern unterstützen jetzt alles, vom Kundenservice über die Erstellung und Planung von Inhalten bis hin zur Recherche.

Was sie auszeichnet, ist nicht nur, was sie können, sondern auch, wie leise und effektiv sie sich in bestehende Routinen integriert haben.

In diesem Bericht haben wir über 80 Statistiken zusammengestellt, die einen klaren Überblick über die aktuelle Nutzung von KI-Agenten im Jahr 2025 bieten. Sie werden sehen, wer sie verwendet, in welchen Branchen sie am schnellsten eingesetzt werden und welche Aufgaben sie am häufigsten unterstützen.

Das Ziel ist nicht, eine futuristische Vision zu malen. Es geht darum, einen fundierten Überblick darüber zu geben, wie Menschen diese Tools heute an realen Arbeitsplätzen, Rollen und Teams verwenden.

Marktakzeptanz und Wachstum

Im Jahr 2025 62% der mittelständischen Unternehmen geben an, KI-Agenten in mindestens einer Abteilung einzusetzen.

Die Akzeptanz bei Startups ist erreicht 71%, verglichen mit 47% von älteren Unternehmen mit über 10.000 Mitarbeitern.

Der Markt für KI-Agentensoftware wuchs um 38% in den letzten 12 Monaten, angetrieben durch den Einsatz von Produktivitäts- und Kundenservice-Tools.

Unternehmen in Nordamerika leiten die Einführung von KI-Agenten bei 64%, gefolgt von Europa bei 53% und Asien-Pazifik bei 46%.

Unter den SaaS-Unternehmen 68% bieten jetzt (2025) integrierte KI-Agentenfunktionen, früher als 42% im Jahr 2023.

Das Gesundheitswesen und das Finanzwesen verzeichnen im Vergleich zum Vorjahr das schnellste Wachstum beim Einsatz von KI-Agenten. Jeder von ihnen verzeichnete einen 41% Anstieg im Jahr 2025.

59% der Marketingagenturen verwenden KI-Agenten für tägliche Inhaltsaufgaben, verglichen mit 33% traditioneller Verlage.

Unternehmen mit weniger als 100 Mitarbeitern sind 2,3x Es ist wahrscheinlicher, dass KI-Agenten unternehmensweit integriert werden als Unternehmen mit über 500 Mitarbeitern.

Im Jahr 2025 44% der Unternehmen, die in den letzten zwei Jahren KI-Agenten eingeführt haben, geben an, dass die Nutzung über ihre ursprüngliche Abteilung hinaus ausgeweitet wurde.

Die Integrationsrate von KI-Agenten in interne Tools wie CRMs und Projektmanager hat erreicht 57% (2025), höher als 35% vor zwei Jahren (2023).

Anwendungsfälle und Industrieanwendungen

Im Jahr 2025 66% der Unternehmen setzen KI-Agenten ein, um den Kundensupport bei Antworten zu unterstützen, was dies zum häufigsten Anwendungsfall in Unternehmen macht.

KI-Agenten werden jetzt für Dateneingabeaufgaben in verwendet 54% von Logistikunternehmen und 38% von Einzelhandelsunternehmen.

Im Gesundheitswesen 43% der Kliniken verwenden KI-Agenten für die Terminvereinbarung, während 21% Verwenden Sie sie, um Patientennotizen nach der Konsultation zusammenzufassen.

57% der Juristen verlassen sich bei der Erstellung und Organisation von Dokumenten auf KI-Agenten, verglichen mit 31% im Bildungssektor, um sie für die Unterrichtsplanung zu verwenden.

Unter den Personalabteilungen 48% KI-Agenten für das Kandidaten-Screening verwenden und 36% für interne Mitteilungen wie Ankündigungen und Richtlinienaktualisierungen.

63% der Softwareunternehmen verwenden KI-Agenten, um während der Entwicklung Codefragmente zu generieren oder Dokumentationsvorschläge zu unterbreiten.

Im Finanzwesen 41% der Unternehmen setzen KI-Agenten zur Compliance-Überwachung ein, verglichen mit 29% für die Unterstützung beim Onboarding von Kunden.

52% der E-Commerce-Unternehmen verwenden KI-Agenten, um Produktanfragen und Aktualisierungen des Bestellstatus in Echtzeit zu bearbeiten.

Content-Marketing-Teams berichten, dass 46% Verwenden Sie KI-Agenten, um Blogbeiträge in Untertiteln für soziale Medien umzuwandeln.

39% der internen IT-Teams verwenden KI-Agenten für das Tier-1-Ticket-Routing und grundlegende Aufgaben zur Systemfehlerbehebung.

Leistung und Genauigkeit

Im Jahr 2025 erledigen KI-Agenten Aufgaben mit einer durchschnittlichen Genauigkeitsrate von 92%, basierend auf benutzerdefinierten Qualitätsprüfungen.

Für die Inhaltszusammenfassung erreichen KI-Agenten 89% Genauigkeit bei Marketingaufgaben im Vergleich zu 77% bei der Verarbeitung von Rechtsdokumenten.

KI-Agenten im Kundenservice lösen Tickets beim ersten Versuch korrekt 84% der Zeit, verglichen mit 65% von menschlichen Agenten der Einstiegsklasse.

Unter den Finanzteams 73% melden weniger Dateneingabefehler nach der Integration von KI-Agenten, während nur 42% der Betriebsteams sahen den gleichen Vorteil.

KI-Agenten, die für die Codierungsunterstützung verwendet werden, liefern genaue Vorschläge 81% der Zeit, gegen 58% für herkömmliche Autocomplete-Tools.

In QA-Testworkflows fangen KI-Agenten 69% von Bugs vor der Bereitstellung, was dazu beiträgt, Vorfälle nach der Veröffentlichung zu reduzieren, indem 31%.

64% der Projektmanager geben an, dass KI-Agenten ständig Termine einhalten, wenn ihnen routinemäßige Planungs- und Koordinationsaufgaben zugewiesen werden.

Übersetzungsaufgaben, die von KI-Agenten unterstützt werden, erreichen 86% Genauigkeit bei der Überprüfung anhand der Benchmarks von Muttersprachlern.

Bei der Feedback-Analyse von Umfragen stimmen KI-Agenten mit menschlichen Interpretationen überein 79% der Zeit, mit nur 6% Variation der Stimmungsklassifizierung.

55% der Nutzer geben an, dass von KI-Agenten generierte Ausgaben bei der endgültigen Auslieferung keine Änderungen erfordern, insbesondere in strukturierten Formaten wie Berichten oder Zusammenfassungen.

Nutzerverhalten und Engagement

Im Jahr 2025 67% der Benutzer interagieren mindestens einmal täglich mit KI-Agenten in ihren Arbeitsplatz-Apps.

Mitarbeiter im Alter 25—34 mit KI-Agenten in Kontakt treten 5,6 mal durchschnittlich täglich, verglichen mit 3,2 mal für ältere Menschen 45—54.

49% der Nutzer geben an, dass sie den Antworten von KI-Agenten mehr vertrauen als Informationen aus internen Wissensdatenbanken.

Unter den Support-Mitarbeitern 74% bevorzuge es, KI-Agenten zum Verfassen von Antworten zu verwenden, obwohl nur 39% der Finanzfachleute geben dieselbe Präferenz an.

Das Engagement der KI-Agenten ist zwischen 10 und 13 Uhr am höchsten, was folgende Faktoren berücksichtigt 41% der gesamten täglichen Interaktionen.

Auf mobilen Plattformen verwenden KI-Agenten durchschnittlich 3.7 Sitzungen pro Benutzer pro Tag, verglichen mit 2.1 Sitzungen auf dem Desktop.

61% der Nutzer geben an, dass sie mit größerer Wahrscheinlichkeit eine Aufgabe erledigen, wenn ein KI-Agent Inline-Vorschläge in Echtzeit anbietet.

Teams, die KI-Agenten in Projektmanagement-Apps verwenden, öffnen KI-generierte Eingabeaufforderungen 26% häufiger als Teams ohne sie.

58% der Telearbeiter geben an, dass sie sich stärker auf KI-Agenten verlassen als Kollegen im Büro, die ihre Nutzung melden 36%.

44% der Nutzer geben an, ohne Aufforderung Kontakt mit KI-Agenten aufzunehmen, was eher ein aktives als ein passives Engagement zeigt.

Technische Fähigkeiten

Im Jahr 2025 87% der KI-Agenten werden die Eingabe in natürlicher Sprache auf allen wichtigen Plattformen unterstützen.

Mehrsprachiger Support ist verfügbar in 53 Sprachen im Durchschnitt, wobei einige Unternehmenstools bis zu 79.

In CRM-Plattformen integrierte KI-Agenten antworten auf Anfragen unter 1,2 Sekunden, verglichen mit 2,7 Sekunden für diejenigen, die sich mit HR-Tools befassen.

68% der KI-Agenten verfügen jetzt über Speicherfunktionen, die den Kontext für mindestens 3 Umdrehungen der Konversation.

Für die Workflow-Automatisierung 74% der KI-Agenten lösen erfolgreich Aktionen von Drittanbietern ohne manuelle Überprüfung aus, verglichen mit 49% in 2023-basierten Systemen.

Im Durchschnitt können KI-Agenten damit umgehen 22 einzigartige Aufgabentypen innerhalb von Productivity Suites im Vergleich zu 14 innerhalb interner Unternehmens-Dashboards.

Sprachgesteuerte KI-Agenten erreichen eine Verständigungsgenauigkeit von 91%, während textbasierte Agenten bei 95% in strukturierten Aufgaben.

42% Viele KI-Agenten verfügen über eine integrierte Datenextraktion aus PDFs, Tabellenkalkulationen oder Datenbankabfragen, ohne dass externe Plugins erforderlich sind.

Agenten mit API-Zugriff treten auf 2,4x mehr Operationen pro Sitzung als Agenten in geschlossenen Systemen ohne Integrationspunkte.

In regulierten Branchen 59% von AI-Agenten sind mit Compliance-Flags konfiguriert, die bestimmte Aktionen je nach Nutzungskontext einschränken.

Sicherheit und Datenschutz

Im Jahr 2025 61% der Unternehmen geben an, monatliche Sicherheitsüberprüfungen der Verhaltensprotokolle von KI-Agenten durchzuführen.

KI-Agenten mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung werden übernommen von 78% von Gesundheitsorganisationen im Vergleich zu 52% in Einzelhandelsumgebungen.

44% von Unternehmen schränken KI-Agenten den Zugriff auf Kundendaten ein, sofern die Verwendung nicht ausdrücklich von einem Administrator genehmigt wurde.

Für interne Kommunikationsaufgaben 63% der Unternehmen deaktivieren das Langzeitgedächtnis in KI-Agenten, um das Risiko der Datenspeicherung zu verringern.

In der EU tätige Unternehmen sind 2,6x Es ist wahrscheinlicher, dass die Ergebnisse von KI-Agenten manuell überprüft werden als in Nordamerika.

57% der Sicherheitsteams verwenden KI-Agenten, um verdächtiges Anmeldeverhalten zu erkennen oder unbefugte Zugriffsversuche zu kennzeichnen.

KI-Agenten, die in Finanzinstituten eingesetzt werden, haben eine Falschpositiver Sicherheitswarnrate von 3,1%, verglichen mit 6,4% in allgemeinen Unternehmenssystemen.

Nur 29% aller Organisationen ermöglichen es KI-Agenten, während Schulungs- oder Optimierungsprozessen auf unkredigierte personenbezogene Daten zuzugreifen.

Datenschutzrisikobewertungen werden vor dem Einsatz in durchgeführt 66% von Onboarding-Fällen für KI-Agenten.

Unter den Nutzern 48% sagen, dass sie sich wohler fühlen, mit KI-Agenten zu interagieren, wenn ein sichtbarer Haftungsausschluss für die Datennutzung vorhanden ist, als 27% wenn es keine gibt.

Kosten und ROI

Im Jahr 2025 berichten Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen, von einer durchschnittlichen Senkung der Betriebskosten um 22% innerhalb des ersten Jahres der Adoption.

Kleine Unternehmen geben weniger aus 500 $/Monat keine KI-Agenten sehen eine Rückkehr von 3,8x, verglichen mit 2,4x für diejenigen, die mehr ausgeben 2.000 USD/Monat.

In den Marketingteams reduzieren KI-Agenten die Outsourcing-Kosten um durchschnittlich 31%, während IT-Abteilungen von einer Reduzierung von 18%.

46% der Startups geben an, dass ihre KI-Agent-Abonnements mindestens ein externes SaaS-Tool ersetzt haben, was zu weniger sich überschneidenden Kosten geführt hat.

Unternehmen, die den Kundensupport mit KI-Agenten automatisiert haben, reduzierten die Bearbeitungskosten pro Ticket von 6,40$ zu 2,90$ im Durchschnitt.

Das Onboarding eines KI-Agenten dauert durchschnittlich 6,5 Stunden, verglichen mit 19 Stunden für die Schulung eines neuen Berufseinstiegs für dieselben Aufgaben.

KI-Agenten, die in Finanzteams eingesetzt werden, sorgen für Kosteneinsparungen von 3.400 $/Monat im Durchschnitt, verglichen mit 1.900 USD/Monat in Verwaltungsabteilungen.

54% Aufgrund der messbaren Auswirkungen auf die festen und variablen Kosten beziehen die CFOs den Einsatz von KI-Agenten in die jährliche ROI-Berichterstattung ein.

Für interne Wissensaufgaben liefern KI-Agenten 2,1x schnellere Bearbeitungszeit als bei herkömmlichen Suchworkflows, mit weniger als der Hälfte der Schulungskosten.

Nur 17% der Unternehmen gaben an, im Verhältnis zu ihrer Produktivität zu viel für KI-Agententools auszugeben.

Ausblick auf die Zukunft

Im Jahr 2025 62% der Unternehmen haben bereits das Budget für das nächste Jahr bereitgestellt, um die Fähigkeiten von KI-Agenten in neuen Abteilungen auszuweiten.

49% der Unternehmensteams entwickeln derzeit interne Richtlinien zur Verwaltung der Transparenz von KI-Agenten, während 28% konzentrieren sich auf Regeln zur Datenspeicherung.

Unter Unternehmen mit über 1.000 Mitarbeitern 53% haben ein Team benannt, das die Leistung der KI-Agenten vierteljährlich überprüft und verbessert.

41% der Personalabteilungen haben Onboarding-Materialien entwickelt, die Protokolle zur Nutzung von KI-Agenten enthalten, verglichen mit 24% in Finanzabteilungen.

67% der CIOs geben an, aktiv neue KI-Agententools zu evaluieren, um veraltete Software zur Aufgabenautomatisierung zu ersetzen, die seit 2023 oder früher verwendet wurde.

Mittelständische Unternehmen sind 2,1x Im Vergleich zu großen Unternehmen, die die Skalierung auf einer einzigen Plattform bevorzugen, ist es wahrscheinlicher, dass sie mehrere Anbieter von KI-Agenten gleichzeitig testen.

In regulierten Branchen 39% der Unternehmen arbeiten bereits mit Compliance-Beauftragten zusammen, um die Einschränkungen der KI-Agenten für die Rollout-Planung 2026 zu ermitteln.

56% der L&D-Teams haben interne Weiterbildungsprogramme um die Schulung von KI-Agenten erweitert, wobei der Schwerpunkt auf dem zeitnahen Schreiben und der Überprüfung von Aufgaben liegt.

Unternehmen mit zentralisierten IT-Abteilungen sind 3,4x Es ist wahrscheinlicher, dass vor der Einführung in die Produktion kontrollierte Sandbox-Umgebungen mit KI-Agenten ausgeführt werden.

Nur 12% der befragten Unternehmen geben an, derzeit oder geplant keine Investitionen in eine Infrastruktur im Zusammenhang mit KI-Agenten zu tätigen.

Fazit

Die Zahlen deuten auf ein klares Muster hin: KI-Agenten werden zunehmend nicht eingesetzt, um menschliche Arbeit zu ersetzen, sondern um sie auf praktische, messbare Weise zu unterstützen. Sie helfen Teams dabei, schneller zu reagieren, sich wiederholende Aufgaben zu reduzieren und den Überblick über die wachsende Arbeitsbelastung zu behalten, insbesondere in Bereichen wie Kundeninteraktion, Inhaltsmanagement und internen Abläufen.

Was am meisten auffällt, ist das stetige Tempo der Adoption. Diese Tools werden nicht in Arbeitsabläufe integriert.

Sie werden dort willkommen geheißen, wo es Sinn macht. Und die Flexibilität, die sie bieten, bedeutet, dass Benutzer sie an ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen können, sei es bei der Recherche, beim Verfassen von E-Mails oder bei der Verwaltung von Tagesabläufen.

Anstatt unsere Arbeitsweise zu stören, passen sich KI-Agenten im Stillen daran an. Diese über 80 Statistiken zeigen, wo sie sich derzeit als am nützlichsten erweisen und wie diese Nutzung branchenübergreifend Schritt für Schritt weiter zunimmt.