AI-Shoring als Zukunftsstrategie: Mit KI-Agenten dem Fachkräftemangel begegnen

Lämmermann, Luis; Mayer, Valentin; Schweizer, André; Urbach, Nils Article — Published Version AI-Shoring als Zukunftsstrategie: Mit KI-Agenten dem Fachkräftemangel begegnen Wirtschaftsinformatik & Management Suggested Citation: Lämmermann, Luis; Mayer, Valentin; Schweizer, André; Urbach, Nils (2025) : AI-Shoring als Zukunftsstrategie: Mit KI-Agenten dem Fachkräftemangel begegnen, Wirtschaftsinformatik & Management, ISSN 1867-5913, Springer Fachmedien Wiesbaden, Wiesbaden, Vol. 17, Iss. 3-4, pp. 153-159, https://doi.org/10.1365/s35764-025-00564-3 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/333230 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen. 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Während klassische Outsourcing-Modelle wie Offshoring und Nearshoring teilweise Abhilfe schaffen, sind sie oft mit Einschränkungen in Qualität, Verfügbarkeit und Anpassungsfähigkeit verbunden. AI-Shoring bietet eine alternative Lösung, indem es menschliche Fachkräfte mit spezialisierten KI-Agenten kombiniert. Diese hybriden Systeme können IT-Services effizienter erbringen, Kosten senken und die Servicequalität steigern. Durch Automatisierung und MenschKI-Komplementarität ergeben sich neue Potenziale für Unternehmensbereiche wie Softwareentwicklung, IT-Betrieb und Projektmanagement. Die erfolgreiche Umsetzung erfordert jedoch eine gezielte Integration von KI-Agenten in bestehende Geschäftsprozesse sowie eine klare Aufgabenteilung zwischen Mensch und Maschine. LuisLämmermann, ValentinMayer, AndréSchweizer und NilsUrbach Spektrum Wirtschaftsinformatik & Management 2025 • 17 (3–4): 153–159 https:// doi.org/ 10.1365/ s3576402500564-3 Angenommen: 6. Juni 2025 Online publiziert: 28. Juni 2025 © The Author(s) 2025 Wirtschaftsinformatik & Management 3–4 | 2025154 Die nächste Stufe der Automatisierung– KI-Agenten verändern die Arbeitswelt Die rasante Entwicklung generativer KI hat in den letzten Jahren die Arbeitswelt grundlegend verändert. Unternehmen wie OpenAI, Meta und andere treiben mit fortschrittlichen Sprachmodellen wie ChatGPT und LLaMa die Automatisierung wissensintensiver Aufgaben voran. Schon heute profitieren Unternehmen von diesen Systemen, indem sie Routineaufgaben effizienter gestalten, Entscheidungsprozesse unterstützen und Wissen schneller verfügbar machen. Doch die Evolution der KI geht weit über diese Fortschritte hinaus. Mit der Einführung autonomer KI-Agenten wird eine neue Ära der Automatisierung eingeläutet. OpenAIs kürzliche Vorstellung von Operator zeigt, dass KI-Systeme nicht länger nur assistieren, sondern zunehmend eigenständige Aufgaben übernehmen können– bis hin zur vollständigen Ausführung ganzer Rollenprofile. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie Unternehmen mit der steigenden Automatisierung und dem sich verschärfenden Fachkräftemangel umgehen. Während traditionelle Outsourcing-Konzepte wie Offshoring und Nearshoring in der Vergangenheit oft zur Lösung dieser Herausforderungen genutzt wurden [1], zeigen sich zunehmend deren Grenzen. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, nicht nur Arbeitskräfte effizient zu beschaffen, sondern auch sicherzustellen, dass deren Qualifikationen den spezifischen Anforderungen entsprechen. Dies erfordert eine Weiterentwicklung bestehender Shoring-Modelle, um eine höhere Flexibilität, Qualität und Verfügbarkeit zu gewährleisten. Die Evolution des Shorings Seit geraumer Zeit stehen Unternehmen vor immer neuen Herausforderungen, insbesondere wenn es darum geht, mit den neuesten Innovationen Schritt zu halten und gleichzeitig einen effizienten Betrieb der Organisation zu gewährleisten. Über alle Unternehmensbereiche müssen zunehmend IT-Services entwickelt und bestehende in hoher Qualität bereitgestellt werden. Die Komplexität der IT-Services steigt mehr und mehr an und das dafür erforderliche Know-how bei den Mitarbeitenden wird immer spezialisierter. Für Unternehmen wird es zunehmend schwieriger, qualifizierte Fachkräfte zu finden, die die zahlreichen Services betreuen können. Eine zusätzliche Herausforderung stellt der demografische Wandel dar: Viele Fachkräfte der „Babyboomergeneration“ gehen in den Ruhestand, und mit ihnen geht auch wertvolles Know-how verloren. Diese Entwicklung verschärft den ohnehin schon bestehenden Fachkräftemangel und erfordert neue Strategien, um den Betrieb langfristig zu sichern. Ein bisher häufig verfolgter Lösungsansatz ist die Einbindung externer Fachkräfte auf Basis von Offshoring. Dabei werden unternehmensinterne Arbeitsprozesse an Partner in geografisch entfernten Regionen ausgelagert, um Kosteneinsparungen zu erzielen [2]. Befindet sich der Partner in weiter geografischer Entfernung, spricht man auch von Farshoring. Diese Form wird ergänzt vom Ansatz des Nearshorings, bei dem Arbeitsprozesse in geografisch nahe Regionen auslagert werden, um eine Zusammenarbeit in der gleichen Zeitzone zu gewährleisten sowie um kulturelle und sprachliche Barrieren zu reduzieren [3]. Insbesondere im IT-Bereich hat sich in den letzten Jahrzehnten Offshoring als effektiver Ansatz bewiesen, um die steigende Aufgabenlast in Zeiten des Fachkräftemangels zu kompensieren. Während die derzeit verbreiteten Shoring-Konzepte zwar diverse Vorteile bieten, gibt es oftmals eine bedeutende Herausforderung bei der Umsetzung: Die Anforderungen der Unternehmen im Hinblick auf fachliche Expertise, sprachliche Qualifikation und geografische Lokalität sind derart spezifisch, dass diese sich häufig nicht mit dem verfügbaren Shoring-Angebot decken lassen. Zwar gibt es meist einen großen globalen Talentpool für das gesuchte Profil, doch nur ein kleiner Teil davon erfüllt neben der erforderlichen fachlichen Qualifikation auch Anforderungen an die geografische Nähe und die deutsche Sprache. Von diesen verbliebenen qualiSpektrum LuisLämmermann2 ValentinMayer 3,4 Dr.AndréSchweizer 2 Prof. Dr.NilsUrbach1,4() [email protected] 1Frankfurt University of Applied Sciences, Frankfurt, Deutschland 2TRUSTEQ GmbH, München, Deutschland 3Universität Bayreuth, Bayreuth, Deutschland 4Institutsteil Wirtschaftsinformatik, Fraunhofer Institut für Angewandte Informationstechnik, Bayreuth, Deutschland 155Wirtschaftsinformatik & Management 3–4 | 2025 fizierten Kandidatinnen und Kandidaten ist wiederum nur ein Teil kurzfristig und spontan verfügbar, und noch weniger sind bereit, sich langfristig zu binden. Durch die Diskrepanz zwischen grundsätzlichem Shoring-Angebot und der spezifischen Nachfrage bleiben die Potenziale zur Bewältigung des Fachkräftemangels sowie die Realisierung von ökonomischen Vorteilen häufig unerschlossen oder gehen stark zulasten von Qualität. AI-Shoring: Ein neuer Shoring-Ansatz mit dem Versprechen zur Erfüllung des magischen Dreiecks Rund um die Fortschritte bei künstlicher Intelligenz bahnt sich ein neuer, innovativer Shoring-Ansatz an, welcher vielversprechende Möglichkeiten für Unternehmen bietet: AIShoring. Beim AI-Shoring werden die Kompetenzen von qualifizierten Fachkräften mit den Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz passgenau kombiniert, um Tätigkeiten als hybrides Mensch-KI-System auszuführen. AI-Shoring basiert dabei auf der Einbindung von spezialisierten KI-Agenten, die in der Lage sind, im Verbund mit der menschlichen Fachkraft die bisherigen Aufgaben effizienter und qualitativ besser auszuführen. Dabei kann je nach Komplexität sowie Automatisierungspotenzial der Rolle eine vollständige Automatisierung oder eine Teilautomatisierung mit menschlicher Beteiligung erzielt werden. Die KI-Agenten agieren dabei stets im Einklang mit den Prozessanforderungen des Unternehmens und führen Aktionen in klar definierten Rahmen aus. Durch die Verknüpfung mehrerer KI-Agenten können zudem leistungsfähigere Multi-Agenten-Systeme entstehen, die die Anforderungen komplexer Geschäftsprozesse erfüllen. AI-Shoring =Reduzierte Zeit AI-Shoring =Reduzierte Kosten AI-Shoring =Erhöhte Qualität 1 2 3 Qualität Qualität Qualität Z eitKostenZeitKostenZei tK oste n Abb.1 Leistungsversprechen des AI-Shorings Zusammenfassung 1. AI-Shoring als Antwort auf den Fachkräftemangel: Durch die Kombination menschlicher Expertise mit KI-Agenten können Unternehmen Effizienz steigern, Kosten senken und die Qualität ihrer Services verbessern. 2. Von unterstützenden KI-Systemen zu autonomen Agenten: Aktuelle technologische Fortschritte markieren den Übergang zu einer Ära, in der KI nicht nur assistiert, sondern eigenständige Rollenprofile übernimmt. 3. Strategische Integration ist entscheidend für den Unternehmenserfolg: Unternehmen, die AI-Shoring gezielt in ihre Prozesse einbinden, sichern sich langfristige Wettbewerbsvorteile und gestalten die zukünftige Arbeitswelt aktiv mit. Spektrum Wirtschaftsinformatik & Management 3–4 | 2025156 Das übergeordnete Ziel des AI-Shorings ist dabei das Erzielen einer Mensch-KI-Komplementarität, bei der sowohl der Mensch als auch KI-Agenten ihre Stärken optimal einbringen, um gemeinsam effizientere und effektivere Arbeitsergebnisse zu erzielen. Dies verspricht Unternehmen passgenau zur benötigten Shoring-Rolle nicht nur Kosten und Zeit zu senken, sondern auch die Verfügbarkeit und Qualität ihrer Dienstleistungen zu erhöhen (siehe Abb.1). Anwendungsfälle für AI-Shoring AI-Shoring bietet zahlreiche vielversprechende Anwendungsfälle für Unternehmen, sowohl im IT-Bereich als auch in anderen Unternehmensbereichen. Beispielsweise kann AIShoring bei der Bereitstellung von IT-Services, im Projektmanagement, aber auch im Customer Service oder dem Marketing bedeutende Mehrwerte für Unternehmen bieten. Einer der populärsten Anwendungsfälle von AI-Shoring ist die Softwareentwicklung. Hier können spezialisierte KIAgenten im Zusammenspiel mit menschlichen Shoring-Rollen über alle Phasen der Softwareentwicklung Mehrwerte stiften. In der Phase der Anforderungsanalyse können spezialisierte KI-Agenten zur präziseren und effizienteren Planung beitragen, indem Abhängigkeiten automatisiert identifiziert und Anforderungen konzipiert und evaluiert werden. In der Phase der Entwicklung kann ein maßgeschneiderter KI-Agent die Shoring-Rolle bei der Codegenerierung unterstützen und so eine schnellere und effizientere Entwicklung ermöglichen. Im Bereich des IT-Betriebs können KI-Agenten im Zusammenspiel mit der menschlichen Shoring-Komponente effizient verdächtige Anomalien in Betriebslogs erkennen und auswerten, was eine frühzeitige Identifikation und Reaktion auf potenzielle Sicherheitsvorfälle erleichtert. UNTERNEHMENMIT NACHFRAGE LinuxAdministrator COBOLDeveloper IaC-Engineer Datenbank - Administrator Mensch-KI-Rollen KOMPETENZBASIERTEKONZEPTIONONBOARDING &INTEGRATION BENÖTIGTEROLLENPROFILE LEISTUNGSERBRINGUNG TALENT POOL AISHORING-CENTER CloudEngineer Software Entwickler Security Engineer Data Analyst …. AI-SHORING CORE TEAM KI-AGENTEN-POOL Anomalie und Mustererkennung Testfallgenerierung undAuswertung Wissensmanagement undDokumentation …. Code-Generierung Abb.2 AI-Shoring-Konzept Spektrum 157Wirtschaftsinformatik & Management 3–4 | 2025 Auch über den technischen IT-Bereich hinaus findet AIShoring immer mehr Einzug. Im Projektmanagement kann es eine wertvolle Unterstützung bieten, etwa durch den Einsatz eines KI-basierten Scrum-Agenten, der dabei hilft, Aufgaben zu organisieren, Fortschritte zu überwachen und Teamprozesse zu optimieren. Im Kundendienst kann ein KI-gestützter Wissensagent dabei helfen, dass Anfragen automatisiert bearbeitet werden können –oder im Falle komplexerer Sachverhalte– der Shoring-Rolle relevante Informationen zur schnellen Bearbeitung zur Verfügung stellen, wodurch die Produktivität des Kundendienstes verbessert wird. Funktionsweise des AI-Shoring-Centers Das AI-Shoring-Center stellt die zentrale Funktionseinheit zur Bereitstellung von AI-Shoring-Services dar. Die Konzeption von AI-Shoring-Services erfolgt hierbei in einem mehrstufigen Prozess. Im ersten Schritt übermitteln Unternehmen die konkreten Rollenprofile, wie etwa die eines Terraform-Entwicklers. Die Kompetenzen und Anforderungen an die jeweilige Rolle werden anschließend durch AI-Shoring-Experten aufgeschlüsselt und als hybrides Mensch-KI-System konzeptioniert. Benötigte KI-Agenten werden im Bedarfsfall entwickelt und auf den Unternehmenskontext angepasst. Im weiteren Schritt erfolgen das Onboarding sowie die Integration der AI-Shoring-Rolle im Unternehmen, um die schnelle Bereitstellung und Leistungserbringung zu gewährleisten (Abb.2). Chancen und Herausforderungen AI-Shoring bietet gegenüber dem traditionellen Shoring zahlreiche Vorteile sowohl hinsichtlich Qualität, Zeit als auch der Kosten. Neben Kostenund Zeiteinsparungen durch schnellere Aufgabenerbringung sowie erhöhter Verfügbarkeit bietet das Konzept aufgrund der gezielten Förderung der MenschKI-Komplementarität insbesondere auch eine höhere Qualität hinsichtlich der Arbeitsergebnisse. Die Umsetzung des AI-Shoring-Konzepts ist dabei je nach Integrationsgrad der KI-Agenten nicht ganz trivial und mit bestimmten Anforderungen verbunden. Im Falle eines niedrigen Integrationsgrads des KI-Agenten, welcher den Shoring-Mitarbeitenden zudem nur unterstützt, beschränken sich die Anforderungen in der Regel auf das fachliche Onboarding der menschlichen Rolle sowie die Definition des notwendigen Datenschutzniveaus der vom KI-Agenten verarbeiteten Unternehmensdaten. Bei tiefer Integration eines vollständig autonomen KI-Agenten als ausschließliche ShoringRolle müssen neben der Einhaltung des Datenschutzes auch die technischen Schnittstellen für den notwendigen Informationsbedarf und die ausführbaren Handlungsoptionen im Geschäftsprozess spezifiziert und geschaffen werden. Letztgenannte Form des AI-Shoring bietet sich insbesondere für Unternehmen an, bei denen die KI-Agenten skalierbar sind. Für die Anbieter von AI-Shoring-Services ist insbesondere die Konzeption modularer KI-Agenten, welche sich auf verschiedene Unternehmenskontexte übertragen lassen, essenziell. Je autonomer AI-Shoring-Services dabei ausgestaltet sind, desto komplexer ist die Anpassung auf Unternehmenskontexte. Von zentraler Bedeutung bei der Konzeption der AI-ShoringServices ist dabei auch insbesondere die durchdachte Aufteilung der Aufgaben zwischen Mensch und KI-Agent zur Erzielung größtmöglicher Komplementarität und Wirtschaftlichkeit. Aktuelle Entwicklungen und Zukunftsperspektiven Die Entwicklung autonomer KI-Agenten schreitet mit hoher Geschwindigkeit voran und wird in den kommenden Jahren die Art und Weise, wie Unternehmen Arbeit organisieren, grundlegend verändern. Während aktuelle AI-ShoringAnsätze noch stark auf die Unterstützung durch menschliche Fachkräfte setzen, werden zukünftige Systeme zunehmend eigenständig agieren. Fortschritte im Bereich multimodaler KI, bei verstärktem Reinforcement Learning und domänenspezifischen Agentensystemen ermöglichen eine noch präzisere und effizientere Automatisierung komplexer Aufgaben. Handlungsempfehlung 1. Gezielte Identifikation geeigneter Anwendungsbereiche: Unternehmen sollten mithilfe eines AI-Readiness-Assessments analysieren, welche Prozesse sich für AI-Shoring eignen, insbesondere repetitive oder datenintensive Aufgaben in IT, Kundenservice und Projektmanagement. 2. Schrittweise Integration und Mensch-KI-Komplementarität fördern: Statt vollständiger Automatisierung sollten Unternehmen hybride Modelle testen, in denen KI-Agenten und menschliche Fachkräfte komplementär zusammenarbeiten. 3. Governance, Compliance und ethische Standards beachten: Der Einsatz von KI-Agenten erfordert klare Richtlinien für Datenschutz, Transparenz und Verantwortlichkeiten, um nachhaltige und vertrauenswürdige Lösungen zu schaffen. Spektrum Wirtschaftsinformatik & Management 3–4 | 2025158 Ein zentraler Trend wird die zunehmende Standardisierung und Modularisierung von KI-Agenten sein. Unternehmen werden nicht mehr nur maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, sondern auf flexible, anpassbare Agenten zugreifen, die sich nahtlos in verschiedene Geschäftsprozesse integrieren lassen. Gleichzeitig wird sich die Governance dieser Systeme weiterentwickeln, um Aspekte wie Datenschutz, Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen, ethische Standards sowie regulatorische Konformität sicherzustellen. Mit der steigenden Leistungsfähigkeit von KI-Agenten stellt sich zudem die Frage, wie Unternehmen den Wandel von einer unterstützenden zu einer stärker automatisierten Arbeitswelt gestalten. Der Fokus wird sich von der bloßen Effizienzsteigerung hin zu neuen Organisationsstrukturen und hybriden Teams verschieben, in denen Mensch und KI in dynamischen Rollen zusammenarbeiten. Unternehmen, die frühzeitig eine klare Strategie für den Einsatz von AI-Shoring entwickeln, können nicht nur von Kosteneinsparungen und Effizienzgewinnen profitieren, sondern auch ihre Innovationsfähigkeit nachhaltig stärken. Zusammenfassung Der anhaltende Fachkräftemangel und die zunehmende Komplexität von IT-Services erfordern neue Strategien, um Unternehmen langfristig wettbewerbsfähig zu halten. Während klassische Outsourcing-Modelle wie Offshoring und Nearshoring bislang eine Lösung darstellten, stoßen sie zunehmend an ihre Grenzen. AI-Shoring eröffnet hier eine neue Perspektive, indem es menschliche Fachkräfte mit spezialisierten KI-Agenten kombiniert und so eine effizientere sowie qualitativ hochwertigere Aufgabenbearbeitung ermöglicht. Die aktuellen Entwicklungen im Bereich autonomer KIAgenten zeigen, dass diese Systeme nicht mehr nur unterstützend wirken, sondern zunehmend eigenständige Aufgaben übernehmen können. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, diese Entwicklung strategisch zu gestalten und AIShoring gezielt in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Die Zukunft gehört hybriden Arbeitsmodellen, in denen Mensch und KI-Agenten komplementär zusammenarbeiten. Unternehmen, die sich frühzeitig auf diese Transformation vorbereiten, können nicht nur Effizienzgewinne realisieren, sondern auch Innovationspotenziale ausschöpfen. AI-Shoring ist damit nicht nur eine Antwort auf den Fachkräftemangel, sondern ein zentraler Baustein für die Arbeitswelt von morgen. Funding. Open Access funding enabled and organized by Projekt DEAL. Open Access. Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die in diesem Artikel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen. Weitere Details zur Lizenz entnehmen Sie bitte der Lizenzinformation auf http:// creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de. Hinweis des Verlags Der Verlag bleibt in Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutsadressen neutral. Kernthesen 1. AI-Shoring transformiert die Arbeitswelt grundlegend, indem es menschliche Fachkräfte mit autonomen KI-Agenten kombiniert und dadurch Effizienz, Qualität und Verfügbarkeit von Dienstleistungen steigert. 2. Der Übergang von unterstützenden KI-Systemen zu autonomen Agenten markiert einen Paradigmenwechsel, bei dem KI nicht nur assistiert, sondern zunehmend eigenständige Aufgaben und komplette Rollenprofile übernimmt. 3. Unternehmen müssen AI-Shoring strategisch und verantwortungsbewusst implementieren, um die Chancen der Automatisierung optimal zu nutzen, ohne dabei Governance, Compliance und ethische Aspekte zu vernachlässigen. Spektrum 159Wirtschaftsinformatik & Management 3–4 | 2025 Springer Nature oder sein Lizenzgeber (z.B. eine Gesellschaft oder ein*e andere*r Vertragspartner*in) hält die ausschließlichen Nutzungsrechte an diesem Artikel kraft eines Verlagsvertrags mit dem/den Autor*in(nen) oder anderen Rechteinhaber*in(nen); die Selbstarchivierung der akzeptierten Manuskriptversion dieses Artikels durch Autor*in(nen) unterliegt ausschließlich den Bedingungen dieses Verlagsvertrags und dem geltenden Recht. Mehr zum Thema fi nden Sie online www.springerprofessional.de/wum Literatur [1] Saunders, C., Gebelt, M., & Hu, Q. (1997). Achieving success in information systems outsourcing. California Management Review, 39(2), 63–79. [2] Levy, D. L. (2005). Offshoring in the new global political economy. Journal of Management Studies, 42(3), 685–693. [3] Oshri, I., Kotlarsky, J., & Willcocks, L. (2009). The handbook of global outsourcing and offshoring. Bd. 2009. London: Palgrave Macmillan. Spektrum