Die Wartezeit liegt zwischen den Arbeitsschritten und genau dort das Potenzial von Agentic AI

icon

password

LinkedIn-Post erstellen

LinkedIn Post

type

Post

status

Published

date

Oct 18, 2026

slug

wartezeit-zwischen-arbeitsschritten

summary

Automatisierung innerhalb einzelner Arbeitsschritte lässt die Wartezeiten zwischen Teams bestehen. Eine McKinsey-Fallstudie zeigt, wo der Hebel für Agentic AI liegt: an den Übergaben.

Schnellere Schritte verkürzen den Durchlauf kaum

Bei einem Fortune-500-Hersteller hat McKinsey sieben Arbeitsschritte und sechs Übergaben untersucht. Die Bearbeitung dauert insgesamt 12 bis 24 Stunden, die Übergaben beanspruchen 9 bis 18 Tage. Selbst eine Halbierung der Bearbeitungszeit spart höchstens einen halben Tag.

Für die Lücke zwischen den Teams ist niemand zuständig

Die Autoren nennen diese Kosten Coordination Interface Tax. Menschen prüfen Ergebnisse, gleichen sie ab und holen Freigaben ein. Dabei wartet die Arbeit oft auf verfügbare Zeit. Beide Teams verantworten ihren Arbeitsschritt; die Wartezeit dazwischen bleibt ohne Zuständigkeit und Messung.

Im untersuchten Fall entfielen weniger als 7 Prozent auf Personal, das sich hauptberuflich um Koordination kümmert. Die übrigen 93 Prozent stecken in gebundenem Kapital, ungenutzten Kapazitäten und Umsätzen, die wegen langsamer Reaktion gar nicht erst entstanden sind. Für diesen einen Ablauf schätzen die Autoren die Summe auf 140 bis 240 Millionen US-Dollar pro Jahr. Klassische Sparprogramme sehen nur die 7 Prozent.

Automatisierte Schritte lassen Übergabeprüfungen bestehen

Automatisierung innerhalb eines Arbeitsschritts beseitigt die Übergabeprüfung nicht automatisch: Ein Bot für Robotic Process Automation (RPA) kann Daten eingeben, während Menschen weiterhin prüfen, ob das Ergebnis für den nächsten Schritt taugt.

An dieser Lücke sehen die Autoren die Chance von Agentic AI. KI-Agentensysteme können nach ihrer Darstellung an den Übergaben drei Aufgaben übernehmen, für die bisher Menschen nötig waren:

Verifikation: prüfen, ob das Ergebnis eines Schritts die Anforderungen des nächsten erfüllt.

Abgleich: Konflikte auflösen, etwa zwischen Nachfrage und Kapazität.

Weiterleitung: Arbeit an den passenden nächsten Schritt geben und nur echte Ausnahmen an Menschen eskalieren.

Bevor Technik kommt, wird die Übergabe zerlegt

Der Hersteller hat zuerst die Arbeit an der Schnittstelle zwischen Bedarfs- und Supply-Planung zerlegt. Rund 65 Prozent waren Routineprüfungen, 25 Prozent regelbasierter Abgleich zwischen widersprüchlichen Kennzahlen. Nur etwa 10 Prozent waren echte Ausnahmen, bei denen es menschliches Urteil braucht. Diese Klassifizierung hat vier Monate gedauert, bevor überhaupt Technik konfiguriert wurde.

Danach sank der Planungszyklus von 30 auf 3 Tage, 80 Prozent der Planung läuft ohne manuellen Eingriff. Statt mehr als 50 Planenden, die jeweils nur ihren eigenen Ausschnitt kannten, steuern jetzt etwa zehn Personen den gesamten Ablauf. Mehr als 150 Mitarbeitende wurden für neue Rollen weiterqualifiziert. Diese Zahlen betreffen die gesamte Planungstransformation, zu der auch die Zusammenlegung von 75 Planungswerkzeugen auf eine Plattform gehörte.

Erfolgreiche Vorhaben investieren nach Erfahrung der Autoren rund 70 Prozent ihres Aufwands in Organisation und Prozesse. Sie empfehlen funktionsübergreifende Teams, die die Durchlaufzeit eines ganzen Ablaufs verantworten.

Die Belege haben Grenzen. Das Fallbeispiel ist anonymisiert, und der Herausgeber verkauft selbst Beratung zur Neugestaltung von Prozessen.

Wer nur die Kästchen optimiert, behält die Wartezeit

Wer die Durchlaufzeit verkürzen will, muss die Übergaben untersuchen: Was wird geprüft, wie lange dauert es, was kostet es? Für jede Schnittstelle braucht es eine Zuständigkeit und klare Grenzen dafür, was KI-Agentensysteme selbst entscheiden dürfen.

Bisher, so die Autoren, haben Unternehmen auf die Kästchen im Prozessbild geschaut. Die nächste Neugestaltung beginnt bei den Pfeilen.

Quelle

Ali Sankur, Bernhard Mühlreiter, Steffen Fuchs: Cutting the ‘coordination tax’: How agentic AI can reshape workflows. McKinsey & Company, Industrials Practice, September 2026 (PDF).