60'000 KI-Agenten in 18 Monaten: Das Potenzgesetz hinter echtem ROI
Auf den Punkt
Der wahre ROI von KI-Agenten ist extrem ungleich verteilt: Bei Prosus treiben 2 % der 60'000 Agenten fast den gesamten Business-Impact. Wer Agenten erfolgreich skalieren will, sollte nicht bestehende Prozesse optimieren, sondern Arbeit um den Agenten herum neu denken – und jeden Agenten einem Lösch-Test unterziehen.
Das Potenzgesetz: 2 % der Agenten liefern fast alles
In 18 Monaten hat Prosus mit 40'000 Mitarbeitenden über 60'000 KI-Agenten auf der internen Plattform Toqan gebaut. Der Report «The Coming Age of AI Colleagues» zeigt erstmals, wie ungleich der echte ROI verteilt ist. Die wichtigste Erkenntnis vorweg: Ein Potenzgesetz bestimmt den Erfolg – 2 % der aktivsten Agenten treiben fast den gesamten Business-Impact.
2 %
der aktivsten KI-Agenten bei Prosus liefern den Grossteil des Business-Impacts
Die Zahlen sind klar: 82 % der Produktivitäts-Agenten sparen weniger als 20 Stunden pro Monat, 17 % sparen zwischen 20 und 173 Stunden – das obere Ende entspricht etwa einer Vollzeitstelle –, und unter 1 % leistet tausende Stunden. Bei den Wert-Agenten liegt die Mehrheit unter einer Million Dollar pro Jahr, einige zwischen einer und zehn Millionen – und ein Ausreisser im Affiliate-Marktplatz erreicht 83 Millionen Dollar. Diese Verteilung ist typisch für ein Potenzgesetz: Die wenigen Top-Performer dominieren das Ergebnis.
Was das für dich heisst
Du kannst den ROI nicht über die Gesamtzahl der gebauten Agenten steuern. Entscheidend ist, ob du die Ausreisser systematisch findest und skalierst.
Fünf Gemeinsamkeiten der Top-Performer
- Sie lösen ein klares, wiederkehrendes Problem.
- Sie werden teamweit geteilt statt persönlich genutzt.
- Sie sind mit internen Systemen verbunden.
- Sie machen zuvor unrentable Arbeit profitabel – im Long-Tail-Restaurant-Beispiel führte das zu 119 % mehr Bestellungen und 73 % besserer Kundenbindung.
- Sie werden gemessen und skaliert, etwa mit dem Lösch-Test.
Der Lösch-Test: Was passiert, wenn der Agent über Nacht verschwindet?
Statt Kennzahlen zu sammeln, stellt Prosus eine einfache Frage: Was würde mit Umsatz oder Kosten passieren, wenn dieser Agent gelöscht würde? Diese Perspektive trennt nette Spielereien von echter Wertschöpfung. Wenn du wissen willst, welche Prozesse sich wirklich für Agenten lohnen, hilft die Machbarkeitsmatrix für KI-Agenten weiter.
Die Elektromotor-Lektion: Arbeit neu denken statt nur andocken
Der Ökonom Paul David zeigte 1990: Die grossen Produktivitätsgewinne der Elektrifizierung entstanden erst, als Fabriken ihre Produktion um den Elektromotor herum neu gestalteten – nicht durch den blossen Austausch der Dampfmaschine. Dasselbe Muster sieht Prosus bei KI-Agenten. Wer sie nur an bestehende Prozesse andockt, holt erste Gewinne. Die grossen Sprünge kommen, wenn du die Arbeit selbst neu denkst.
Was das für Schweizer KMU bedeutet
Die Ausgangslage in der Schweiz ist gut, aber noch nicht produktiv: Laut einer EY-Studie vom Juli 2026 nutzen 89 % der Mitarbeitenden KI, aber nur 55 % gezielt in Geschäftsbereichen, und 31 % stecken noch in der Pilotphase. Genau diese Lücke zeigt, warum die Prosus-Lektion auch für dich zählt: Es geht nicht um noch mehr Tools, sondern darum, wenige Agenten mit echtem Hebel zu finden und zu skalieren. Warum so viele KI-Nutzer trotzdem nicht zu Agenten kommen, erklärt ein Artikel zur Lücke bei der Adoption von KI-Agenten.
Ein Beispiel, wie Agenten auch mit deutlich kleineren Teams wirken können, zeigt der Fall ein Fallbeispiel zu MRH Trowe und KI-Agenten.
Dein nächster Schritt
Du brauchst kein 40'000-Personen-Unternehmen, um von diesen Mustern zu profitieren. Starte mit einem wiederkehrenden Prozess, den du tatsächlich messen kannst, und definiere deinen eigenen Lösch-Test. Die vollständige Umsetzung ist ein eigenes Projekt – der erste Schritt ist klar. Im Schweizer KI-Podcast wird diskutiert, warum KI im Mittelstand ein Management-Thema ist und nicht in der IT verschwinden darf: KI im Mittelstand: Management-Thema, nicht IT-Projekt.
Häufige Fragen
- Wie viele KI-Agenten hat Prosus wirklich gebaut?
- Prosus hat in 18 Monaten mit 40'000 Mitarbeitenden über 60'000 KI-Agenten auf der internen Plattform Toqan gebaut.
- Was ist das Potenzgesetz bei KI-Agenten?
- 2 % der aktivsten Agenten liefern den Grossteil des Business-Impacts. 82 % der Produktivitäts-Agenten sparen unter 20 Stunden pro Monat, 17 % sparen 20 bis 173 Stunden, und unter 1 % leistet tausende Stunden.
- Was ist der Lösch-Test?
- Der Lösch-Test fragt, was mit Umsatz oder Kosten passieren würde, wenn der Agent über Nacht verschwindet. So trennt Prosus echte Wertschöpfung von Spielereien.
- Warum bringt das Andocken an bestehende Prozesse nur begrenzt etwas?
- Ähnlich wie bei der Elektrifizierung entstehen die grössten Gewinne erst, wenn Arbeit um den Agenten herum neu gestaltet wird. Erste Gewinne kommen vom Andocken, grosse Sprünge vom Neudenken.
- Was kannst du aus dem Prosus-Report lernen?
- Fokussiere auf wenige wiederkehrende Prozesse mit klarem Messwert, gestalte sie teamweit und skaliere die Ausreisser. Die EY-Studie zeigt: 89 % nutzen KI, aber nur 55 % gezielt – das Potenzial liegt in der Fokussierung.
Quellen
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