G2 hat alle freigegebenen Bewertungen von KI-Agenten aus Unternehmen mit mehr als 1.000 Beschäftigten in den fünf meistbewerteten Agenten-Kategorien zusammengetragen: 3.222 Reviews zu 231 Produkten, von Januar 2025 bis 23. Oktober 2026. Dann wurden sie daraufhin gelesen, was Käufer tatsächlich wollen. Die Antwort: weniger Autonomie, als Anbieter verkaufen, und mehr Kontrolle, als die meisten Produkte liefern.
Zuerst die Nutzung, denn dort liegt die gute Nachricht. Die Zahl der Unternehmens-Reviews von KI-Agenten hat sich mehr als verdoppelt, von 983 im Jahr 2025 auf 2.239 im Jahr 2026. 53 Prozent der Rezensenten greifen die meiste Zeit oder immer zu ihrem Agenten, nach 47 Prozent im Vorjahr; der Anteil, der ihn jedes Mal nutzt, stieg von 11 auf 17 Prozent. Was abgegeben wird, ist meist unspektakulär: Prozessautomatisierung führt mit 34 Prozent der Anwendungsfälle, dann Kundenservice mit 27 und Softwareentwicklung mit 21 Prozent; Sales Development liegt bei 12, Marketing bei 7 Prozent. Unternehmen erproben Agenten im Backoffice, bevor sie ihnen Umsatz anvertrauen.
Dann die Leine. 77 Prozent der Rezensenten vertrauen ihrem Agenten „ziemlich“ oder „sehr“. Gefragt, wie viel Autonomie sie gewähren würden, wählen 60 Prozent „Autonomie mit Leitplanken“, 21 Prozent „begrenzte Autonomie“, 11 Prozent wollen einen Menschen, der jede Aktion freigibt, und 7 Prozent würden volle Autonomie erteilen — ein Punkt mehr als 6 Prozent im Jahr 2025. Vertrauen verlängert die Leine, nimmt sie aber selten ab: Selbst unter denen, die „sehr“ vertrauen, würden nur 15 Prozent volle Autonomie geben, und rund jeder Zehnte dieser Gruppe will weiterhin einen Menschen im Kreis. Am festesten halten die, die das Risiko tragen — 5 Prozent der Admins und 2 Prozent der Executive Sponsors würden volle Autonomie erlauben, gegenüber 10 Prozent der Alltagsnutzer.
Mehr Vertrauen schafft nicht Genauigkeit. 92 Prozent bewerten die Genauigkeit der Ausgaben bereits mit 4 oder 5 von 5; bei der Frage, wie gut der Agent seine Ergebnisse erklärt, sind es 82 Prozent. Auf die Frage, was Vertrauen erhöhen würde, nannten 79 Prozent eine Verbesserung von Sichtbarkeit oder Kontrolle: Entscheidungen erklären (32 Prozent), mehr Einstellungen für Leitplanken (29 Prozent), eine Warnung vor fragwürdigen Aktionen (18 Prozent). Nur 21 Prozent wünschten sich bessere Zuverlässigkeit.
Diese Vorsicht hat eine Rechnung. Die separat erhobene Umfrage des G2-Berichts „AI Agents 2026“, zitiert in derselben Analyse, beziffert die „Distrust Tax“: 31 Prozent der Organisationen verbringen sechs oder mehr Stunden pro Woche mit der Aufsicht über Agenten, und 45 Prozent sagen, Aufsicht und Nacharbeit fressen mehr als ein Viertel der Gewinne.
Die Reviews zeigen auch, dass der erste Glanz verblasst. Der durchschnittliche Weiterempfehlungswert sank von 9,24 (2024) über 9,10 (2025) auf 9,04 (2026), und perfekte 10er fielen erstmals unter die Hälfte, von 55 auf 48 Prozent. Setup und Komplexität sind in beiden Jahren die häufigste Klage, in 25 Prozent der negativen Anmerkungen von 2026 genannt, mit Spitzenwerten bei Support-Agenten (34 Prozent) und SDRs (31 Prozent). Das Lob für Integration, einst das Hauptargument, fiel von 30 auf 21 Prozent — was selbstverständlich wird, wird nicht mehr erwähnt.
Am schärfsten ist die Zahl zur Adoption. Der durchschnittliche Anteil der vorgesehenen Nutzer, die ihren Agenten vollständig übernommen haben, fiel von 68 Prozent (2024) auf 55 Prozent (2026), und fast drei von zehn Rezensenten sagen, dass 30 Prozent oder weniger der eigentlich vorgesehenen Personen ihn tatsächlich nutzen. Rund ein Fünftel der Reviews zu Agenten-Buildern und Kundensupport-Agenten beklagt Kosten, gegenüber 9 Prozent bei Business-Operations-Agenten; mehrere beschreiben nutzungsbasierte Preise, die sich kaum prognostizieren lassen.
Einschränkungen: G2s Stichprobe besteht aus selbst gewählten Anbieterbewertungen und ist zu Produkten verschoben, die um Reviews bitten; die Anteile bei Lob und Kritik stammen aus Keyword-Tagging und sind richtungsweisend, nicht exakt. Die Richtung ist jedoch über alle Kategorien konsistent und deckt sich mit dem, was Deployment-Teams berichten: Der schwierige Teil von Unternehmensagenten ist nicht mehr das Modell, sondern die Übergabe, der Prüfpfad und die Person, die unterschreiben muss, wenn etwas schiefgeht.
