In unserem Beitrag „Die Bausteine einer AI-enabled Work Organization“ haben wir Work Management als eine der Grundlagen für die KI-gestützte Arbeitsorganisation beschrieben. Neben dem Wissens- und Kollaborationskontext des Digital Workplace liefert es die Informationen über Aufgaben, Verantwortlichkeiten, Abhängigkeiten und den Stand der Arbeit. Inzwischen zeigen die Hersteller, wohin diese Überlegung führt: KI-Agenten werden direkt in die Aufgaben- und Projektstrukturen der Work-Management-Plattformen eingebunden. Sie erhalten Arbeitsaufträge, werten Projektinformationen aus, bearbeiten Aufgaben und geben Ergebnisse zur Prüfung zurück.

Nachvollziehen lässt sich das an einer ganzen Reihe von Produktankündigungen aus diesem Jahr. Asana hat im Juni ein gemeinsames Arbeitsmodell für Menschen und KI-Agenten vorgestellt. Atlassian bindet KI-Agenten direkt in Jira ein, Wrike öffnet seine Plattform für externe Agentensysteme und baut die Governance-Funktionen aus, und in Adobe Workfront lassen sich Aufgaben direkt an KI-Agenten zuweisen.

Work-Management-Plattformen koordinieren damit zunehmend auch Aufgaben, die KI-Agenten ausführen. Daraus ergibt sich eine Frage, die wir beim Thema Orchestrierung agentischer Arbeit schon angerissen haben: Welche Funktionen der Agent Orchestration kommen bereits im Work Management an, und welche Anforderungen bleiben darüber hinaus bestehen?

Was gehört heute zum Work Management?

Collaborative Work Management (CWM) umfasst deutlich mehr als Aufgabenlisten: Planung und Koordination von Arbeit, Projekt- und Portfoliosteuerung, Ressourcenmanagement und die Automatisierung wiederkehrender Abläufe.

Im Oktober 2026 hat Gartner einen neuen Magic Quadrant for Collaborative Work Management veröffentlicht. Bewertet werden dort spezialisierte Work-Management-Plattformen, darunter Adobe, Asana, Atlassian, ClickUp, monday.com, Smartsheet und Wrike. Microsoft taucht mit Planner nicht als eigenständiger Anbieter auf. Durch die Verbindung mit Microsoft 365 gehört Planner für unsere Betrachtung trotzdem dazu.

In den begleitenden Critical Capabilities for Collaborative Work Management führt Gartner Generative and Agentic AI als eigenen Anwendungsfall. Für unsere Einordnung unterscheiden wir, angelehnt an die Gartner-Betrachtung, aber in eigener Gliederung, diese Funktionsbereiche:

• Work Planning: Planung und Organisation von Aufgaben, Projekten und Abhängigkeiten.
• In-Context Collaboration: Zusammenarbeit und Abstimmung im unmittelbaren Arbeitskontext.
• Workflow Automation: Steuerung und Automatisierung wiederkehrender Abläufe.
• Content Collaboration: Gemeinsame Nutzung und Bearbeitung von Inhalten.
• Generative and Agentic AI: KI-gestützte Unterstützung und Übernahme einzelner Arbeitsschritte.
• Governance and Security: Kontrolle von Berechtigungen, Systemnutzung und Sicherheitsanforderungen.

Dass agentische Funktionen in den Marktanalysen inzwischen als eigenes Kriterium auftauchen, ist ein Hinweis darauf, dass sie für die Bewertung der Anbieter an Gewicht gewinnen. Mit ihnen bekommen auch die vorhandenen Arbeitsinformationen eine neue Bedeutung. Aufgaben, Zuständigkeiten, Fristen, Ziele und Projektabhängigkeiten liefern genau den Kontext, den Agenten für ihre Arbeit brauchen. Mehrere Hersteller erschließen diese Zusammenhänge gezielt über eigene Datenmodelle, etwa den Enterprise Work Graph von Asana, den Teamwork Graph von Atlassian oder den Work Intelligence Graph von Wrike. Was wir beim Wissensmanagement für KI über die Ordnung des Wissens gesagt haben, gilt hier für die Ordnung der Arbeit.

Vier Entwicklungsrichtungen im Anbietermarkt

Gemeinsam ist allen Ankündigungen die Einbindung von KI-Agenten. Die Strategien dahinter unterscheiden sich aber deutlich. Je nach Ausgangspunkt stehen die gemeinsame Arbeitsumgebung, das Management komplexer Projektportfolios, die Verbindung bestehender Unternehmenssysteme oder die Automatisierung einzelner Fachprozesse im Vordergrund. Die folgende Gruppierung ist unsere redaktionelle Einordnung dieser Produktschwerpunkte und keine offizielle Marktsegmentierung.

Asana, monday.com und ClickUp: gemeinsame Arbeitsumgebungen für Menschen und Agenten

Asana hat am 4. Juni 2026 sein Konzept eines „Operating System for Human-Agent Teams“ vorgestellt. Menschen und KI-Agenten sollen auf Grundlage derselben Projektpläne, Verantwortlichkeiten und Informationen zusammenarbeiten. Grundlage ist der Enterprise Work Graph, der Aufgaben, Projekte, Verantwortlichkeiten und Ziele verknüpft. Darauf setzen die AI Teammates für konkrete Arbeitsaufträge und das AI Studio für die Gestaltung von Workflows auf, ein persönlicher Assistent namens Asana Dash ist angekündigt.

Spannender finden wir die schon am 28. Mai 2026 bekannt gegebene Übernahme von StackAI. StackAI bringt die Orchestrierung komplexerer KI-Workflows über verschiedene Unternehmenssysteme hinweg mit. Nach Darstellung von Asana können AI Teammates Arbeitskontext aus dem Work Graph an StackAI-Workflows übergeben und deren Ergebnisse wieder in Asana verfügbar machen. Das Work Management von Asana reicht damit über die eigentliche Projektkoordination hinaus.

monday.com positioniert sich seit Mai 2026 als AI Work Platform und setzt auf KI-Agenten direkt in den bestehenden Arbeitsabläufen. Schon am 11. März hatte das Unternehmen eine Infrastruktur für externe KI-Agenten angekündigt, über die sich Agenten anmelden, authentifizieren und innerhalb der Plattform arbeiten können. Nach Herstellerangaben organisieren sie zum Beispiel Projekte, aktualisieren Workflows, erstellen Berichte und lösen Automatisierungen aus.

ClickUp setzt stärker auf einen integrierten Workspace. Mit Brain², vorgestellt im Juni 2026, entwickelt der Anbieter seine KI-Funktionen für eine Arbeitsumgebung weiter, die Aufgaben, Dokumente, Kommunikation und weitere Arbeitsinformationen zusammenführt. Der Work Context Graph soll der KI ermöglichen, Zusammenhänge über einzelne Dokumente oder Aufgaben hinaus zu berücksichtigen. Dazu kommt die Nutzung unterschiedlicher KI-Modelle.

Wrike und Smartsheet: komplexe Projektarbeit und Governance

Wrike kommt aus der Perspektive komplexer Unternehmensprojekte und Portfolios. Im Juli 2026 hat das Unternehmen eine Strategic-Portfolio-Management-Lösung vorgestellt, im Oktober folgte eine erweiterte Agentic-AI-Strategie auf Grundlage des Work Intelligence Graph. Wrike bindet externe KI-Agenten in bestehende Aufgaben- und Projektabläufe ein, gibt ihnen strukturierte Projekt- und Portfolioinformationen als Kontext und setzt auf rollenbasierte Berechtigungen, die Nachvollziehbarkeit automatisierter Änderungen und menschliche Kontrollpunkte.

Was davon heute schon nutzbar ist, zeigen die Wrike-Neuerungen vom Oktober 2026: Aufgaben lassen sich ab dem Business-Tarif direkt an Agenten zuweisen, Anfragen können in allen Tarifen über MCP eingehen, und der Activity Report weist aus, ob eine Änderung von einem Agenten oder über MCP kam. Die Project Manager Workmates für Projektplanung, Ressourcenverteilung, Meeting-Nachbereitung und Risikoüberwachung sollen laut Ankündigung dagegen erst schrittweise im Laufe des Jahres folgen.

Smartsheet hat am 4. November 2026 neue Agentic Workflows und spezialisierte KI-Agenten vorgestellt. Nach Herstellerangaben sind verfügbar:

• Agentic Workflows für wiederkehrende Aufgaben wie wöchentliche Projektberichte oder die Prüfung von Risiken und Abhängigkeiten,
• ein Creation Agent, der Projektstrukturen einschließlich Sheets, Dashboards, Reports und Automatisierungen erstellt,
• ein Data Quality Agent, der Arbeitsdaten prüft und Qualitätsprobleme kennzeichnet.

Hinzu kommen Integrationen zu ServiceNow, Microsoft Dynamics 365, HubSpot und Workday. Ein Integration Agent steht dagegen erst in einer frühen Zugangsphase zur Verfügung. Neue Funktionen für Security Event Streaming und Data Classification ergänzen die Governance-Möglichkeiten.

Atlassian und Microsoft: Work Management mit dem Digital Workplace verbinden

Atlassian hat im Februar 2026 die direkte Integration von KI-Agenten in Jira vorgestellt, zunächst als offene Beta. Agenten lassen sich damit in bestehende Projektabläufe einbinden, mit Aufgaben beauftragen und über definierte Workflow-Ereignisse aktivieren. Der Teamwork Graph verknüpft dabei Arbeitsinformationen aus Jira und Confluence.

Im August folgte die Integration von Rovo und Jira in Microsoft 365. Nutzende können seitdem in Microsoft Teams und Copilot auf Atlassian-Kontexte zugreifen und Jira-Aufgaben bearbeiten. Das passt zu einem Muster, das wir in vielen Digital-Workplace-Landschaften sehen: Diskutiert wird in Teams, dokumentiert in Confluence, die verbindlichen Aufgaben liegen in Jira. KI-Agenten können diese Informationen verbinden, ohne dass alles in eine einzige Plattform überführt werden muss.

Microsoft geht mit Planner, Teams und Copilot einen anderen Weg. Laut den Planner-Neuerungen vom 30. September 2026 ist der Planner Agent inzwischen auch in Basispläne integriert. Er beantwortet Fragen zu bestehenden Plänen, erstellt Aufgaben und aktualisiert sie. Zusätzlich ist Planner enger mit Teams und Outlook verbunden. Wie sich Copilot zur zentralen Schaltstelle im Microsoft-Ökosystem entwickelt, haben wir schon im Frühjahr beschrieben.

Für Unternehmen stellt sich damit die Frage, ob die vorhandenen Werkzeuge die eigenen Anforderungen an die Arbeitskoordination schon abdecken oder ob es für komplexere Portfolios und Agentenworkflows zusätzliche Lösungen braucht.

Adobe Workfront: Agenten in bestehenden Fachprozessen

Adobe Workfront steht für eine weitere Richtung. Die Plattform unterstützt vor allem Marketing-, Kreativ- und Content-Prozesse, in denen Aufgabenplanung, Produktion, Ressourcenmanagement, Review und Freigaben eng zusammenhängen. Laut den Adobe Workfront AI Release Notes sind sogenannte AI Task Collaborators seit August 2026 allgemein verfügbar. Sie können regulären Workfront-Aufgaben zugewiesen werden und lassen sich zum Beispiel über Microsoft Copilot Studio, Claude oder Writer konfigurieren. Seit dem 22. Oktober 2026 enthält der Workfront MCP Connector außerdem für alle Kunden Werkzeuge für Freigabeprozesse und die Bearbeitung von Workfront Boards.

Und die Anbieter aus dem DACH-Raum?

Auch Anbieter aus dem DACH-Raum öffnen ihre Plattformen für KI-Agenten, bisher allerdings vorsichtiger und vor allem lesend. Meisterplan bietet seit dem 29. Juli 2026 einen MCP-Server, über den externe KI-Agenten Projekte, Kennzahlen und Szenarien auslesen können, und seit Oktober einen Copilot-Agenten für Microsoft Teams. Schreibzugriff ist erst geplant. InLoox stellt seit Ende September einen MCP-Zugang bereit, der nur lesend arbeitet und auf die Daten beschränkt bleibt, die die jeweilige Person sehen darf. Mit der aktuellen Version kommen KI-Funktionen als Beta hinzu, etwa für Statusberichte, wobei die KI Aufgaben und Projekte nur als Entwurf anlegt. awork geht einen Schritt weiter: Der awork Agent legt nach Bestätigung Aufgaben und Dokumente an, autonome Agenten sind angekündigt.

Bei allen drei stehen Berechtigungsgrenzen und die Bestätigung durch Menschen im Vordergrund.

Welche Aufgaben der Agent Orchestration übernimmt Work Management schon?

Mit der Einbindung von KI-Agenten in Arbeitsaufträge und Workflows gehen die Produkte klar über Textgenerierung und Projektzusammenfassungen hinaus. Damit überschneiden sich zwei Funktionsbereiche, die sich bisher gut auseinanderhalten ließen.

Work Management organisiert die fachliche Arbeit: Arbeitsaufträge, Verantwortlichkeiten, Prioritäten, Abhängigkeiten, Status und Freigaben. Agent Orchestration organisiert die automatisierte Ausführung: die Planung der Ausführungsschritte, die Auswahl und Koordination von Agenten und Werkzeugen, den Umgang mit Zwischenergebnissen und die Behandlung von Fehlern.

Einige Orchestrierungsaufgaben lassen sich nach den aktuellen Entwicklungen bereits dem erweiterten Work Management zuordnen:

Die Tabelle beschreibt dokumentierte Produktfähigkeiten, keine einheitliche technische Architektur. Wer Aufgaben an Agenten vergeben kann, hat damit noch keine vollständig automatisierte, systemübergreifende Prozessausführung.

Was bleibt außerhalb des Work Managements?

Trotz der neuen Funktionen lösen Work-Management-Plattformen nicht automatisch alle Anforderungen der Agent Orchestration. Vier Aufgabenbereiche bleiben aus unserer Sicht bestehen.

Das betrifft zunächst die Ausführung komplexer Agentenaufgaben. Umfangreiche Aufgaben in einzelne Schritte zu zerlegen, mehrere spezialisierte Agenten zu koordinieren und ihre Laufzeitzustände zu verwalten, bleibt häufig Sache eigenständiger Agentensysteme.

Sobald Agenten auch verbindliche Vorgänge in ERP-, CRM- oder anderen Fachsystemen auslösen, braucht es zusätzliche Workflow- und Prozesssteuerung über die Systeme hinweg.

Dazu kommt die Governance über alle Agenten einer Organisation. Berechtigungen innerhalb eines Work-Management-Systems regeln nicht, wie ein Unternehmen seine Agenten insgesamt verwaltet, kontrolliert und überwacht. Spätestens wenn mehrere Agentenplattformen im Einsatz sind, wird das zu einem eigenen Thema.

Und schließlich die durchgängige Nachvollziehbarkeit. Ein Work-Management-System dokumentiert, wer eine Aufgabe beauftragt, freigegeben und erledigt hat. Für automatisierte Arbeit müssen darüber hinaus gegebenenfalls die ausgeführten Aktionen, relevanten Entscheidungspunkte, technischen Änderungen und Prüfungen festgehalten werden. Der fachliche Audit Trail und die technischen Ausführungsprotokolle müssen sich dafür miteinander verknüpfen lassen.

Wie eng beides zusammengehen kann, zeigt Asana mit StackAI: Work Graph und systemübergreifende Ausführung in einem Produktangebot. Die Trennung ist deshalb keine feste Systemgrenze. Sie hilft aber zu klären, welche Anwendung den Arbeitsauftrag verwaltet, welche die Ausführung organisiert und wo Ergebnisse und Verantwortlichkeiten dokumentiert werden.

Neue Kriterien für die Auswahl

Aus den Herstellerentwicklungen ergeben sich zusätzliche Kriterien für die Bewertung von Work-Management-Plattformen. Neben den klassischen Anforderungen an Projektplanung, Ressourcensteuerung und Reporting lohnt sich ein Blick auf diese Fragen:

Diese Kriterien haben wir aus den untersuchten Produktentwicklungen abgeleitet. Sie ergänzen bestehende Funktionsbewertungen, ersetzen aber keine Analyse der konkreten Lösungen im eigenen Anwendungsfall.

Fazit: Die Grenze zwischen Work Management und Agent Orchestration verschiebt sich

Collaborative Work Management übernimmt zunehmend Funktionen, die für die Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten gebraucht werden. Die Wege der Anbieter unterscheiden sich dabei deutlich, technisch wie im verfügbaren Funktionsumfang. Ein Signal, dass einer der genannten oder andere Anbieter besser oder schlechter aufgestellt ist, sehen wir darin nicht. Welcher Ansatz passt, hängt von der vorhandenen Arbeitsumgebung und den eigenen Prozessen ab.

Work Management könnte damit künftig die fachliche Koordination menschlicher und agentischer Arbeit gemeinsam übernehmen. Ob eine Aufgabe von einem Menschen oder einem Agenten erledigt wird, müsste dann nicht mehr zwangsläufig unterschiedliche organisatorische Strukturen bedeuten. Die eigentliche agentische Ausführung kann weiterhin in spezialisierten Systemen laufen. Damit sind wir nah an den Work Charts, über die wir im vergangenen Jahr nachgedacht haben.

Abgeschlossen ist diese Entwicklung noch nicht. Bei komplexen Multi-Agent-Prozessen, systemübergreifender Ausführung und übergreifender Agent Governance bleiben eigenständige Anforderungen bestehen. Wie Arbeitsaufträge, menschliche Verantwortung und automatisierte Ausführung über die verschiedenen Systeme hinweg zusammenspielen sollen, müssen die meisten Organisationen erst noch klären.

Wie Agenten den Digital Workplace und das Work Management verändern, diskutieren wir auch beim Shift/Work Smart Work & Employee Communications SUMMIT am 12. November 2026.