Dashboards prägen die Business Intelligence seit Jahren. Mit Agentic AI stellt sich nun die Frage: Bedeutet das das Ende klassischer Dashboards oder verändert sich vielmehr die Art, wie wir mit Daten arbeiten und Entscheidungen vorbereiten?

Kaum ein Thema wird derzeit so intensiv diskutiert wie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Business Intelligence. Generative KI hat bereits gezeigt, wie schnell sich Informationen aufbereiten und Fragen beantworten lassen. Mit Agentic AI zeichnet sich nun die nächste Entwicklungsstufe ab: Systeme, die eigenständig Aufgaben bearbeiten, Analysen durchführen und Prozesse unterstützen.

Doch was bedeutet das für die Business Intelligence, wie wir sie heute kennen?

Dashboards sind etabliert, doch reichen sie künftig noch aus?

Dashboards gehören seit Jahren zu den wichtigsten Werkzeugen datengetriebener Unternehmen. Sie schaffen Transparenz, machen Kennzahlen sichtbar und sorgen dafür, dass Fachbereiche auf einer gemeinsamen Datenbasis arbeiten.

Diese Rolle wird auch in Zukunft entscheidend bleiben. Denn gerade im Zeitalter der KI braucht es eine vertrauenswürdige Grundlage: konsistente Daten, eindeutig definierte KPIs und eine klare Governance.

Gleichzeitig steigen die Erwartungen an Analytics. Es reicht immer seltener aus, Kennzahlen lediglich bereitzustellen und sichtbar zu machen. Entscheidend wird vielmehr, relevante Entwicklungen schneller einzuordnen und daraus die richtigen nächsten Schritte abzuleiten

Was bedeutet Agentic AI in der Business Intelligence?

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die Aufgaben eigenständig planen und bearbeiten können. Im Unterschied zu klassischen Frage-Antwort-Systemen reagieren sie nicht nur auf einzelne Eingaben, sondern können innerhalb definierter Grenzen selbstständig weitere Schritte ableiten und ausführen.

Für Business Intelligence bedeutet das: Analyseprozesse können proaktiver und stärker kontextbezogen werden. Systeme warten nicht nur auf eine konkrete Frage, sondern können selbst erkennen, wann weitere Analyseschritte sinnvoll sind und diese gezielt anstoßen

Wie verändert Agentic AI den Analyseprozess?

Warum Transparenz und Analysezugang allein noch keine guten Entscheidungen garantieren, haben wir bereits im Beitrag „Von Dashboards zu Entscheidungen: Warum BI neu gedacht werden muss“ ausführlicher betrachtet. Mit Agentic AI kommt nun eine weitere Ebene hinzu.

Statt darauf zu warten, dass ein Nutzer selbst die nächste Analyse anstößt, können KI-Systeme Auffälligkeiten erkennen, Zusammenhänge untersuchen, zusätzliche Informationen einbeziehen und nächste Analyseschritte vorbereiten.

Damit verändert sich vor allem der Weg von der Kennzahl zur Handlung:

Das Dashboard macht sichtbar, was passiert. Entscheidungsassistenz unterstützt dabei, relevante Entwicklungen einzuordnen, mögliche Ursachen zu untersuchen und nächste Schritte vorzubereiten.

Doch wie weit sollte diese Unterstützung gehen?

Soll KI lediglich Informationen aufbereiten? Ursachen analysieren? Handlungsmöglichkeiten priorisieren? Oder sogar eigenständig Entscheidungen vorbereiten?

Und an welcher Stelle bleibt die Verantwortung bewusst beim Menschen?

Welche Voraussetzungen braucht vertrauenswürdige KI in der Business Intelligence?

So spannend die technologischen Möglichkeiten sind, ihr Erfolg hängt von einer ganz anderen Frage ab:

Vertrauen Fachbereiche den Empfehlungen einer KI?

Dieses Vertrauen entsteht nicht durch leistungsfähigere Modelle allein.

Es basiert auf nachvollziehbaren KPIs, hoher Datenqualität, transparenter Datenherkunft, einer eindeutigen fachlichen Semantik und klaren Governance-Regeln. Denn eine KI muss nicht nur auf die richtigen Daten zugreifen können. Die fachliche Bedeutung von Kennzahlen und ihr jeweiliger Kontext müssen für das System eindeutig abgebildet sein. Je stärker KI in Analyse- und Entscheidungsprozesse eingebunden wird, desto wichtiger werden genau diese Grundlagen.

Der erfolgreiche Einsatz von Agentic AI ist daher ebenso eine organisatorische und fachliche wie eine technologische Aufgabe.

Welche Anwendungsfälle eignen sich für ein erstes Agentic-AI-Pilotprojekt?

Für ein erstes Pilotprojekt bieten sich vor allem klar abgegrenzte BI-Anwendungen mit definierten KPIs, verlässlicher Datenbasis und einem konkreten fachlichen Prozess an. Entscheidend ist nicht, möglichst viele Aufgaben zu automatisieren, sondern gezielt zu prüfen, ob KI einen bestehenden Analyseprozess beschleunigen, vereinfachen oder qualitativ verbessern kann.

Woran erkennt man einen geeigneten Anwendungsfall?

Ein geeigneter Anwendungsfall zeichnet sich unter anderem dadurch aus, dass

• die zugrunde liegenden KPIs eindeutig definiert sind,
• eine verlässliche und ausreichend vollständige Datenbasis vorhanden ist,
• es sich um einen wiederkehrenden Analyseprozess handelt,
• ein konkreter fachlicher Nutzen messbar ist und
• der Handlungsspielraum der KI zunächst klar begrenzt werden kann.

Mögliche Anwendungsfälle sind:

• automatisierte Analyse von KPI-Abweichungen
• Ursachenanalyse bei Umsatz- oder Kostenabweichungen
• intelligente Kommentierung von Reports
• Priorisierung auffälliger Entwicklungen
• Vorbereitung regelmäßiger Management-Reviews

Wie weit diese Entwicklung in der Praxis gehen sollte, lässt sich nicht pauschal beantworten. Welche Aufgaben möchten wir künftig einer KI überlassen? Wo braucht es bewusst den Menschen? Und welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit aus intelligenter Analyse vertrauenswürdige Entscheidungsassistenz wird?

Was lässt sich aus der Praxis für den Einsatz von KI in BI ableiten?

Auf den Business Intelligence Minds 2026 in Berlin habe ich in meinem World Café „Vom Reporting zur Entscheidungsassistenz: Welche Rolle soll KI künftig im Fachbereich spielen?“ mit den Teilnehmenden in fünf Runden darüber diskutiert, wo KI in BI tatsächlich sinnvoll unterstützen kann und wo ihre Grenzen liegen.

Ein wichtiges Ergebnis der Diskussion: Nicht jede analytische Aufgabe ist automatisch ein sinnvoller KI-Anwendungsfall. Entscheidend ist, ob KI einen zusätzlichen fachlichen Nutzen schafft oder ob ein klassischer analytischer Ansatz die Aufgabe ebenso gut lösen kann.

Auch die Rolle des Menschen wurde intensiv diskutiert. KI kann Analysen unterstützen, Zusammenhänge aufzeigen und Entscheidungen vorbereiten. Bei Entscheidungen mit größerer Tragweite sollte die fachliche Verantwortung jedoch bewusst beim Menschen bleiben. Dazu gehört auch, Ergebnisse kritisch hinterfragen und fachlich einordnen zu können.

Gleichzeitig haben die Diskussionen bestätigt, wie wichtig die Grundlagen sind, die auch für klassische BI entscheidend sind: verlässliche Daten, eindeutige KPI-Definitionen, Governance und fachlicher Kontext. Je stärker KI in Analyse- und Entscheidungsprozesse eingebunden wird, desto wichtiger werden diese Voraussetzungen.

Die wichtigsten Erkenntnisse aus den fünf Diskussionsrunden habe ich auch in einem LinkedIn-Beitrag zusammengefasst. Zum LinkedIn-Beitrag

Von der Einordnung zur Umsetzung

Wer tiefer einsteigen möchte, findet in unserem Praxisleitfaden „Ist Ihre BI-Landschaft bereit für Agentic AI?“ konkrete Orientierung für den Weg von der Idee zum produktiven Einsatz. Im Fokus stehen unter anderem die vorhandene BI- und Datenbasis, geeignete Use Cases, Qualitätssicherung, Governance und die Frage, welcher Autonomiegrad für den jeweiligen Anwendungsfall sinnvoll ist. Zum Praxisleitfaden

Wie gut ist Ihre BI-Landschaft auf KI vorbereitet?

Mit unserem AI Readiness Check für Business Intelligence können Sie einordnen, wie gut Ihre BI-Landschaft und Datenbasis auf KI-gestützte Analytics vorbereitet sind und wo noch Handlungsbedarf bei Governance, Vertrauen und Umsetzung besteht. Zum AI Readiness Check