ETHORITY®GOOD AI PRISMA · THEMENFELD · DOKUMENTE, WORKFLOW & AGENTEN
65,5 Mrd. US-$ für Agenten. Erst die Freigabe.
Wählen Sie Agenten für Dokumente und Workflows danach, was sie dürfen, was ein Vorgang kostet und wo die Daten bleiben – mit einer Freigabe vor dem Produktivbetrieb.
- 24
- KI-Angebote im Themenfeld Dokumente, Workflow & Agenten, dazu 1 Anbieterdatensatz (ABBYY)Good AI Prisma, Okt. 2026
- 65,5 Mrd. US-$
- für KI-Agenten und -Assistenten 2027, nach 16,5 Mrd. US-$ 2025Gartner, Sep. 2026 · gartner.com ↗
- 40 %+
- der agentischen KI-Projekte sollen bis Ende 2027 eingestellt werdenGartner, Juni 2025 · gartner.com ↗
- 10 %
- skalieren höchstens Agenten in einer FunktionMcKinsey, Nov. 2025 · mckinsey.com ↗
Die meisten „Agenten“ sind umetikettiert.
Gartner schätzt, dass nur rund 130 der Tausenden Anbieter agentischer KI echte Agenten bieten.
Gartner, Juni 2025
Die Governance hinkt der Nutzung hinterher.
Nur jedes fünfte Unternehmen meldet eine ausgereifte Governance für seine KI-Agenten.
Deloitte, via Good AI Prisma Studie 2026/27
EU-Optionen sind hier dokumentiert.
Acht von elf profilierten Workflow-Angeboten nennen eine EU-Region, EU als Standard oder eine EU-Option.
Good AI Prism Registry, 20. Okt. 2026
So setzen Sie die Seite ein
Drei Werkzeuge und ein Angebot machen aus dieser Seite eine Entscheidung.
- Karte Dokumente & Workflow öffnen: 24 KI-Angebote und 1 Anbieterdatensatz auf einem Blatt des Good AI Prisma, mit Logos und Anbieterfakten.
- Bis zu drei Angebote vergleichen: Entscheidungsfakten nebeneinander, jeweils mit Quelle und Datum.
- Rechner Task Economics starten: gesparte Stunden in zurechenbare Kapazität übersetzen, bevor ein Pilot freigegeben wird.
- Angebot: AI Trust Pilot: ein Agent sechs Wochen unter realen Bedingungen, mit Verantwortlichen, Stoppregel und Entscheidungspaket am Ende.
Elf Workflow- und Agenten-Angebote, Fakt für Fakt
Abrechnungseinheit, Preis, Trainingsbedingungen, Datenstandort, Integrationen und Zertifikate, jeweils mit Quelle und Datum.
Dify
LangGenius (Dify) · Plattform
Dify ist eine Plattform mit zugänglichem Quellcode zur visuellen Erstellung von LLM-Chat-Apps, Agenten und Abläufen mit Wissensbasen, Marketplace-Modell-/Werkzeugplugins und Pausenknoten für menschliche Eingaben; cloud- oder selbst gehostet.
- Veröffentlichter Preis
- Wofür Sie bezahlen
- Datenstandort
- Nutzt der Anbieter Ihre Daten zum Training?
Rossum
Rossum · Produkt
Rossum erfasst Daten aus Rechnungen, Bestellungen und Frachtbriefen mit eigenem Transaktions-LLM Aurora und hält Felder unterhalb von Konfidenzschwellen zur menschlichen Validierung vor Export an SAP oder Coupa zurück.
- Veröffentlichter Preis
- Wofür Sie bezahlen
- Datenstandort
- Zertifikate und Testate
Instabase AI Hub
Instabase · Plattform
Laut Instabase: „Instabase kann Dateien klassifizieren, Absichten erkennen und sogar Pakete aus mehreren Dokumenten in einzelne Dateien aufteilen.“
- Datenstandort
- Nutzt der Anbieter Ihre Daten zum Training?
- Zertifikate und Testate
- Integrationen
Beam AI
Beam AI · Plattform
Beam AI betreibt Enterprise-KI-Agenten auf graphbasierten Abläufen mit festen Schritten und LLM-Knoten, pausiert an Einwilligungsknoten für menschliche Freigabe und nutzt 1,500+ vorgefertigte Konnektoren.
- Wofür Sie bezahlen
- Datenstandort
- Nutzt der Anbieter Ihre Daten zum Training?
- Zertifikate und Testate
Workato Genies
Workato · Agent
Laut Workato: „Workato Genies gehen über traditionelle KI-Agenten hinaus – sie lassen sich mit individuellen KPIs anpassen“
- Veröffentlichter Preis
- Wofür Sie bezahlen
- Datenstandort
- Nutzt der Anbieter Ihre Daten zum Training?
Appian Agent Studio
Appian · Plattform
Mit Agent Studio können Appian-Designer KI-Agenten konfigurieren, die Promptanweisungen folgen und Werkzeuge, MCP-Server sowie Appian-Prozessmodelle aufrufen, um Fälle weiterzuleiten, Datensätze zu aktualisieren und Arbeitsabläufe zu starten.
- Wofür Sie bezahlen
- Datenstandort
- Nutzt der Anbieter Ihre Daten zum Training?
- Zertifikate und Testate
Doxis AI.dp
Doxis (formerly Klippa) · Produkt
Laut Doxis, ehemals Klippa: „Die Lösung von Doxis nutzt KI, um die Struktur von Dokumenten auf Pixelebene in den Metadaten auf Betrug zu untersuchen.“
- Wofür Sie bezahlen
- Datenstandort
- Zertifikate und Testate
- Integrationen
Relevance AI
Relevance AI · Plattform
Laut Relevance AI: „Fachleute können mit Relevance leistungsfähige KI-Agenten gestalten, ohne auf Entwicklerressourcen angewiesen zu sein.“
- Veröffentlichter Preis
- Wofür Sie bezahlen
- Datenstandort
- Nutzt der Anbieter Ihre Daten zum Training?
Lindy
Lindy · Agent
Lindy ist ein creditabgerechneter KI-Teamkollege, in einfachen Sätzen eingerichtet, der über 1,500+ verbundene Apps aus Slack, E-Mail, iMessage und Telefon arbeitet und ausgehende Aktionen zur Freigabe zurückhält.
- Veröffentlichter Preis
- Wofür Sie bezahlen
- Nutzt der Anbieter Ihre Daten zum Training?
- Zertifikate und Testate
Nanonets
Nanonets · Produkt
Nanonets extrahiert Felder und Tabellen aus Rechnungen, Formularen und Scans über konfigurierbare, je Blockausführung abgerechnete Workflows und leitet regelverletzende Dateien vor Export an ERPs, Datenbanken oder Tabellen an Prüfende weiter.
- Veröffentlichter Preis
- Wofür Sie bezahlen
- Datenstandort
- Zertifikate und Testate
Dust
Dust · Plattform
Mit Dust bauen Unternehmensteams gemeinsame KI-Agenten auf angebundenen Wissensquellen und Tools auf, wählen unter 20+ Modellen je Aufgabe und nutzen Freigaben entsprechend der Tragweite, bevor Agenten z. B. E-Mails senden.
- Veröffentlichter Preis
- Wofür Sie bezahlen
- Datenstandort
- Nutzt der Anbieter Ihre Daten zum Training?
Vergleichsbasis: drei Abrechnungseinheiten
Pro Aktion, pro Platz plus Credits, pro Nutzer und App: drei Einheiten, die sehr unterschiedlich skalieren.
| Angebot | Abrechnung | Datenstandort | Training | Quelle |
|---|---|---|---|---|
| Workato Genies | Pro Genie-Aktion | EU-Region wählbar | Kein Training | Workato Genies, Preise und Trust |
| Dust | Pro Platz/Monat + Credits | EU oder USA | Kein Training | Dust, Preise und Sicherheit |
| Appian Agent Studio | Pro Nutzer/App/Monat | EU-Regionen (AWS) | Kein Training | Appian Agent Studio, Dokumentation |
Registerfakten, wie sie die Anbieter auf ihren eigenen Seiten nennen, gelesen am 20. Okt. 2026. Ergänzen Sie im Vergleich Ihre eigenen Mengen, bevor Sie entscheiden.
Regeln und Termine
Die Termine, die gelten, sobald ein Agent schreibt, entscheidet oder Vorgänge steuert.
- 2. Aug. 2026
Art. 50: Menschen müssen erfahren, dass sie mit einem KI-System interagieren.
VO (EU) 2026/1744
- 1. Jan. 2027
Colorado und Kalifornien: Pflichten für automatisierte Entscheidungen gelten für erfasste Anwendungen.
Landesrecht CO und CA
- 2. Dez. 2027
Hochrisikopflichten nach Anhang III gelten, u. a. für Beschäftigung, Kredit, Bildung und Justiz.
VO (EU) 2026/1744
- 2. Aug. 2028
Hochrisikopflichten gelten für KI in regulierten Produkten.
VO (EU) 2026/1744
Die Belege lesen
Die Globale Marktstudie 2026/27 nennt „Agent Washing“ und steckengebliebene Piloten als Probleme dieses Themenfelds.
Globale Ausgabe · DE
961 KI-Angebote. Eine Landkarte. Entscheiden Sie jetzt, was Sie 2027 einsetzen.
Das Good AI Prisma hilft Ihnen, sinnvolle KI-Anwendungen zu finden und die Belege zu Ihren Optionen zu vergleichen. Für Unternehmen, die KI schon nutzen, verschiebt sich die Frage von „ob KI“ zu „welche KI, wie sicher und ob sie sich rechnet“. Diese globale Ausgabe umfasst 961 KI-Angebote in 24 Themenfeldern, 8 Datenarten und 6 Technologieschichten – mit Quellen, Datenstand und Grenzen der Aussagekraft, damit Sie Ihre nächste Entscheidung fundiert treffen.
Version 2.6 · 90 Seiten
Studie lesen →
Fokus Deutschland & USA · DE
Mittelstand trifft Silicon Valley
Der Mittelstand braucht Know-how, US-Firmen brauchen Kostenkontrolle. Was deutsche und US-Unternehmen jetzt von KI brauchen, nach Branchen und Funktionen.
Version 2.6 · 72 Seiten
Studie lesen →
Deutschland · DE
28 Anbieter haben den EU-Kodex für KI-Modelle unterzeichnet.
KI-Modelle als Portfolio steuern: wer sie baut, was sie kosten, wie lange sie verfügbar bleiben und welche Regeln gelten.
Version 1.5 · 38 Seiten
Studie lesen →Verwandte Analysen
Unser Hintergrund zum Gate für Agenten, dazu warum Werkzeugzugriff keine Befugnis ist.
Werkzeugzugang ist keine Befugnis.
Legen Sie für jeden KI-Agenten fest, was er tun darf: welche Handlungen, bis zu welcher Grenze, wie lange und mit welcher Tragweite.
Analyse zur Karte lesen →
Ein Marktplatzeintrag ist kein Vertrauensbeweis.
Wer KI-Agenten kauft, prüft Identität, Angebot, Zahlung, Belege und Vertrauen getrennt und vergibt Befugnisse erst nach dem Kauf.
Analyse zur Karte lesen →
KI wächst nicht von selbst mit – die Arbeit muss sich ändern.
Beginnen Sie mit einem Ziel, wählen Sie je Aufgabe den einfachsten Weg und messen Sie die Kosten je abgenommenem Ergebnis.
Analyse zur Karte lesen →
Eine Liste der KI-Agenten ist noch keine Steuerung.
Was Sie im Betrieb brauchen: Befugnisse, Belege, abgestufte Prüfung, Grenzen für Daten und ein Warnsignal, wenn sich etwas ändert.
Analyse zur Karte lesen →
KI-Governance wandert vom Dokument in den Betrieb.
KI-Agenten, neue Werkzeuge und ständige Änderungen machen Regeln und Zuständigkeiten für KI (Governance) zur täglichen Aufgabe im Betrieb.
Analyse zur Karte lesen →Mit ETHORITY umsetzen
AI Opportunity Case
Preis nach Umfang
Vergleicht echte Optionen einschließlich Nichtstun, rechnet die Wirtschaftlichkeit samt kritischer Annahmen durch und empfiehlt: starten, ändern, erst testen oder stoppen.
Umfang und Lieferung nach Vereinbarung
Leistungsumfang des Pakets ansehen →AI Trust Pilot
25.000 € netto · einmalig
Erprobt einen vereinbarten KI-Anwendungsfall unter echten Bedingungen in einer Abteilung, mit Verantwortlichen, Belegen, Prüfung und Abbruchkriterien ab Tag eins.
Umfang und Lieferung anfragen
Leistungsumfang des Pakets ansehen →AI Governance Setup
19.500 € einmalig · netto
Schafft benannte Verantwortliche, begrenzte Befugnisse, aktuelle Belege und eine festgelegte Reaktion auf Veränderungen für die KI, die Sie betreiben.
Umfang und Lieferung nach Vereinbarung
Leistungsumfang des Pakets ansehen →Fragen von Einkäufern
Wie unterscheiden wir echte Agenten von umetikettierten Chatbots?
Fragen Sie, was das System allein tun darf, in welchen Grenzen und wer für das Ergebnis geradesteht. Werkzeugzugang ist keine Befugnis beschreibt die vier Grenzen: Handlung, Wert, Zeit und Tragweite.
Warum werden so viele Agenten-Projekte eingestellt?
Gartner nennt steigende Kosten, unklaren Geschäftswert und unzureichende Risikokontrollen. Ein Business Case mit Stop/Go-Gate und Kosten pro akzeptiertem Vorgang setzt an allen drei Punkten an.
Wie rechnen Workflow- und Agenten-Angebote ab?
In mindestens acht Einheiten über 11 profilierte Karten: pro Workspace, Platz, Aktion, Durchlauf, Dokument oder Jahresvolumen. Workato Genies etwa rechnet pro Genie-Aktion ab.
Können unsere Dokumente in der EU bleiben?
Oft, aber prüfen Sie den Tarif. Acht von 11 profilierten Angeboten nennen eine EU-Option; Doxis AI.dp nennt Amsterdam als Standard.
Sollten wir Agenten über Marktplätze kaufen?
Nur wenn Identität, Belege und Befugnis getrennt geprüft sind. Ein Marktplatzeintrag ist kein Vertrauensbeweis erklärt die fünf Prüfungen.
Die Nachweise auf einen Blick
ETHORITY · ANALYSE
Gartner: 40 % der Agentenprojekte droht das Aus. Erst Befugnisse klären.
Die Ausgaben für Agenten sollen sich bis 2027 auf 65,5 Mrd. US-$ vervierfachen, zugleich erwartet Gartner das Aus für über 40 % der Agentenprojekte. Das Good AI Prisma zeigt, was die Überlebenden trennt: Befugnisse, Kosten pro Vorgang, Datenbedingungen.
Bei KI-Agenten wächst das Budget am schnellsten. Gartners Ausgabenprognose vom September 2026 beziffert die Ausgaben für KI-Agenten und -Assistenten auf 16,5 Mrd. US-$ im Jahr 2025, 29,2 Mrd. US-$ im Jahr 2026 und 65,5 Mrd. US-$ im Jahr 2027 – rund das Vierfache in zwei Jahren. Gartner führt Agenten und Assistenten inzwischen als eigenen Markt, getrennt von KI-Software.
Dasselbe Analystenhaus rechnet damit, dass viele dieser Projekte scheitern. In seiner Prognose vom Juni 2025 erwartet Gartner, dass bis Ende 2027 über 40 % der agentischen KI-Projekte eingestellt werden – wegen steigender Kosten, unklarem Geschäftswert oder unzureichender Risikokontrollen. Beide Prognosen passen zusammen. Das Geld fließt schneller, als Unternehmen lernen, Agenten zu betreiben.
Viele Piloten, wenig Skalierung
Umfragen zeigen, wie früh der Markt noch ist. Im McKinsey State of AI 2025 gaben 23 % der Befragten an, agentische KI irgendwo im Unternehmen zu skalieren; weitere 39 % experimentierten. In keiner einzelnen Funktion skalierten mehr als 10 % der Unternehmen Agenten. Die Ausgabe vom August 2026 zeigt eine wachsende Lücke nach Größe: 40 % der Großunternehmen skalieren Agenten, aber nur 22 % der kleineren.
10 %. In keiner Geschäftsfunktion skalierte 2025 mehr als jedes zehnte Unternehmen KI-Agenten (McKinsey).
Die Steuerung hinkt noch weiter hinterher. Die Globale Marktstudie 2026/27 hält fest, dass nur 21 % der Unternehmen eine ausgereifte Agenten-Governance haben (Deloitte) und nur 26 % der großen US-Unternehmen ihre KI-Kosten in Echtzeit sehen (KPMG AI Pulse, Q2 2026). Agenten, die ohne benannte Verantwortliche und ohne Kostenstelle auf Dokumente, Tickets und Systeme zugreifen, sind genau die Projekte, die Gartner auf der Streichliste sieht.
„Agent Washing“ erschwert die Wahl
Gartner schätzt zudem, dass nur rund 130 der Tausenden Anbieter, die mit agentischer KI werben, echte agentische Fähigkeiten bieten. Der Rest etikettiert Chatbots, Assistenten oder Robotic Process Automation um. Die Studie nennt das „Agent Washing“ und führt es neben Piloten, die nie in Produktion gehen, als zentrales Geschäftsproblem dieses Themenfelds.
Für Einkäufer sagt das Etikett „Agent“ wenig. Entscheidend ist, was das System selbstständig tun darf, in welchen Grenzen und wer für das Ergebnis geradesteht. Der ETHORITY-Beitrag Werkzeugzugang ist keine Befugnis bringt es auf den Punkt: Begrenzen Sie jeden Agenten nach Handlung, Limit, Zeit und Tragweite, nicht nach den Werkzeugen, die er erreicht. Für gekaufte Agenten gilt dasselbe. Ein Marktplatzeintrag ist kein Vertrauensbeweis trennt Identität, Angebot, Zahlung, Belege und Befugnis – und vergibt Befugnisse erst nach dem Kauf.
~130 der Tausenden Anbieter, die agentische KI vermarkten, bieten nach Gartners Schätzung echte Agentenfähigkeit (Juni 2025).
Was das Prisma über Workflow- und Agenten-Angebote zeigt
Das Good AI Prisma ordnet dem Themenfeld Dokumente, Workflow & Agenten 24 KI-Angebote und einen Anbieterdatensatz (ABBYY) zu – von intelligenter Dokumentenverarbeitung über Agenten-Baukästen bis zu Automatisierungsplattformen. Elf haben eine vollständige Registerkarte mit belegten Entscheidungsfakten, gelesen auf den Anbieterseiten am 20. Okt. 2026.
Übersicht: elf profilierte Workflow- und Agenten-Angebote
| Entscheidungsfakt | Was die 11 Karten zeigen |
|---|---|
| Abrechnungseinheit | Mindestens acht Einheiten, von Workspace und Platz bis Aktion, Durchlauf und Dokument |
| Training mit Ihren Daten | 7 erklären, Kundendaten nicht fürs Training zu nutzen; 3 lassen es offen; 1 bietet Opt-out in bestimmten Tarifen |
| Datenstandort EU | 8 nennen eine EU-Region, EU als Standard oder eine EU-Option |
| Veröffentlichter Preis | 7 nennen einen Listenpreis, von Gratistarifen bis 18.000 US-$ im Jahr |
| Agenten-Standards | 3 nennen das Model Context Protocol (MCP) |
Quelle: Good AI Prism Registry, Anbieterseiten gelesen am 20. Okt. 2026.
Die Abrechnung ist die erste Falle. Workato Genies rechnet pro Genie-Aktion ab, Nanonets pro Durchlauf ohne Lizenzplätze, Rossum jährlich nach Volumen ab 18.000 US-$. Dust verlangt 24–120 € pro Platz und Monat plus Credits. Agenten, die pro Vorgang viele Male handeln, machen das Volumen zum Kostentreiber. Ein Pilot mit Lizenzpreis kann in der Produktion zur Rechnung pro Aktion werden.
Der Datenstandort ist hier besser dokumentiert als in den meisten Themenfeldern. Acht der elf nennen eine EU-Option, darunter Doxis AI.dp mit Amsterdam als Standard und Appian Agent Studio in EU-Regionen von AWS. Bei den Trainingsbedingungen fehlt mehr: Drei Anbieter äußern sich nicht klar, die Frage gehört also in den Vertrag.
Interoperabilität wird zum Kaufkriterium. Drei profilierte Angebote nennen das Model Context Protocol, darunter Workato Genies. Die geprüften Beziehungen im Prisma zeigen, dass viele Anwendungen auf wenigen Knotenpunkten ruhen, MCP eingeschlossen. Eine Änderung an einem Protokoll oder einer Plattform kann viele Agenten zugleich betreffen.
Szenario. Ein Team mit 25 Personen zahlt bei Dust 600 € im Monat zu 24 € pro Platz oder 3.000 € zu 120 €, Credits noch nicht eingerechnet. Ein Tarif pro Aktion wie Workato Genies wächst mit den Vorgängen, nicht mit den Köpfen. Rechnen Sie den Piloten mit Produktionsvolumen und teilen Sie durch angenommene Vorgänge.
Die Regeln kommen, während Agenten sich ausbreiten
Agenten, die Entwürfe schreiben, entscheiden oder Vorgänge weiterleiten, berühren den EU AI Act. Nach der Verordnung (EU) 2026/1744 gelten die Transparenzpflichten aus Artikel 50 seit dem 2. Aug. 2026. Hochrisiko-Pflichten für Anhang-III-Anwendungen wie Personalauswahl, Kreditvergabe und Bildung gelten ab dem 2. Dez. 2027. Ein Agent, der Bewerbungen oder Kreditakten vorsortiert, wird nach seiner Verwendung beurteilt, nicht nach seinem Etikett. In den USA gelten in Colorado und Kalifornien Pflichten für automatisierte Entscheidungen ab dem 1. Jan. 2027.
Skalierung ist ebenso eine Frage der Organisation wie der Technik. Der ETHORITY-Beitrag KI skaliert nicht von selbst stützt sich auf eine McKinsey-Befragung von 696 Unternehmen (Juni 2026), die Betriebspraxis und KI-Skalierung verknüpft: mit einem Ziel beginnen, je Aufgabe die einfachste Form wählen und die Kosten eines akzeptierten Ergebnisses messen. Nicht jeder Workflow braucht einen Agenten. Oft genügt eine gut gebaute Dokumentenstrecke mit einer menschlichen Entscheidung am Ende.
Das richtige Ergebnis messen
Die Studie nennt für dieses Themenfeld drei Zielgrößen: Durchlaufzeit, Dunkelverarbeitungsquote und Fälle in Produktion. Sie lassen sich schwerer schönrechnen als Demo-Kennzahlen. Eine Dokumentenstrecke, die die meisten Rechnungen ohne Eingriff verarbeitet, zu bekannten Kosten pro Vorgang, ist ein Ergebnis. Ein Agent, der Rechnungen verarbeiten „kann“, ist keines.
Stellen Sie jedem Agenten-Pilot einen Business Case mit Stop/Go-Gate voran. Legen Sie fest, was der Agent allein tun darf, bis zu welchem Wert und wann ein Mensch unterschreibt. Halten Sie Modell und Plattform darunter fest. Vergleichen Sie Angebote dann nach Kosten pro akzeptiertem Vorgang bei Ihrem Volumen.
Was Sie am Montag tun
- Alle laufenden Agenten und Automatisierungen erfassen. Auch die, die Fachbereiche selbst gekauft haben. Notieren Sie je Eintrag Verantwortliche, mögliche Aktionen, berührte Systeme und Monatskosten.
- Die Befugnisse eines Agenten aufschreiben. Erlaubte Handlungen, Wertgrenzen, Zeitfenster, Eskalation und wer die Folgen verantwortet. Kann niemand unterschreiben, ist der Agent nicht reif für die Produktion.
- Den Pilot wie die Produktion bepreisen. Rechnen Sie Preise pro Platz, Aktion und Durchlauf in Kosten pro akzeptiertem Vorgang beim erwarteten Volumen um.
- Drei Fragen schriftlich stellen. Wo werden unsere Daten verarbeitet? Werden sie fürs Training genutzt? Von welchen Modellen und Protokollen hängt der Agent ab?
- Das Gate vor dem Pilot setzen. Vereinbaren Sie Durchlaufzeit, Dunkelverarbeitungsquote und Kosten pro Vorgang, die über Weiter oder Stopp entscheiden. Das Angebot AI Trust Pilot erprobt einen Anwendungsfall genau so, mit Abbruchkriterien vor dem Start.
Das Good AI Prisma hält die Registerkarten dieses Themenfelds aktuell, jeder Entscheidungsfakt mit Quelle und Datum – damit eine Shortlist bei den Belegen beginnt und nicht beim Etikett „Agent“.
Quellen und weiterführende Literatur
- Gartner: Worldwide AI spending to grow 49.5% in 2026 ↗ · 16 Sep 2026
- Gartner: Over 40% of agentic AI projects will be canceled by end of 2027 ↗ · 25 Jun 2025
- McKinsey: The state of AI in 2025 (1,993 respondents, 105 countries) ↗ · 5 Nov 2025
- McKinsey: The state of AI, August 2026 edition (1,719 respondents, 97 countries) ↗ · 25 Aug 2026
- Deloitte: AI agents scaling faster (agent governance maturity) ↗ · 2026
- KPMG: AI Pulse Survey Q2 2026 ↗ · 2026
- Regulation (EU) 2026/1744 (Digital Omnibus on AI, amending the AI Act) ↗ · in force 27 Jul 2026
- Good AI Prism Global Market Study 2026/27 (ETHORITY) → · 22 Oct 2026
- Good AI Prism Registry cards, provider pages read 20 Oct 2026 (ETHORITY) → · 20 Oct 2026
Die Gedanken praktisch nutzen
AI Opportunity Case →
Eine begründbare Entscheidung für Umsetzung, Test, Neugestaltung, Aufschub oder Stopp. Das Honorar ist unabhängig vom evidenzgestützten Ergebnis.
AI Decision Brief – Entscheidungsvorlage für bis zu drei KI-Angebote · 195 € netto →
Beginnen Sie mit einer Frage und bis zu drei Angeboten. Fragen Sie einen belegten Vergleich, Anbieterfragen und eine Kostenskizze mit Ihren Annahmen an.
VON DEN BELEGEN ZU IHRER ENTSCHEIDUNG
Besprechen Sie Ihre Frage mit Sten Franke.
Bringen Sie Ihre Geschäftsfrage oder die bereits bekannten Zahlen mit. ETHORITY recherchiert im vereinbarten Umfang; gemeinsam mit Sten Franke legen Sie den sinnvollen nächsten Arbeitsschritt fest.