Alibaba stellt Qwen 3.5 vor: Was das neue Agentic-AI-Modell für Unternehmens-Workflows bedeutet

Einordnung des heutigen Launches

Alibaba hat am 16. Februar 2026 Qwen 3.5 vorgestellt – ein neues KI-Modell, das explizit für die sogenannte „agentic AI era“ positioniert wird. Im Fokus stehen nicht mehr nur Chat-Dialoge, sondern KI-Systeme, die komplexe, mehrstufige Aufgaben eigenständig planen und ausführen können.

Laut Alibaba soll Qwen 3.5:

• deutlich leistungsfähiger als sein direkter Vorgänger sein,

• bis zu rund 60 % geringere Nutzungskosten bieten,

• große Workloads bis zum Achtfachen effizienter verarbeiten,

• und „visuelle agentische Fähigkeiten“ mitbringen, also eigenständig Aktionen über mobile und Desktop-Apps hinweg auslösen können.

Für Unternehmen ist das mehr als ein weiteres LLM-Release: Es ist ein Wettbewerbssignal im High-End-Segment, das Preise, Architekturentscheidungen und Compliance-Fragen unmittelbar berührt.

Was ist „agentic AI“ im Kontext von Qwen 3.5?

Vom Chatbot zur ausführenden Instanz

Bereits mit der Qwen App hatte Alibaba im Consumer-Bereich demonstriert, wie „agentic AI“ aussehen kann: Nutzer können etwa Reiseplanung, Restaurantbuchung und Bezahlung in einem Dialog erledigen, während die KI im Hintergrund verschiedene Dienste wie Taobao, Alipay, Fliggy oder Amap orchestriert – inklusive realer Telefonanrufe und Transaktionsausführung.

Qwen 3.5 verallgemeinert diesen Ansatz auf Modell-Ebene:

• Planung mehrstufiger Workflows: Das Modell entwirft eigenständig Abläufe mit mehreren Schritten, z. B. „Daten analysieren → Bericht generieren → Stakeholder informieren → Ticket anlegen“.

• Tool- und App-Steuerung: Über Schnittstellen können Agenten Dokumente lesen, APIs aufrufen, Formulare ausfüllen oder UI-Elemente bedienen.

• Visuelle Interaktion: „Visuelle agentische Fähigkeiten“ deuten darauf hin, dass das Modell Bildschirminhalte versteht (z. B. UI-Screenshots) und daraus Aktionen ableitet – relevant für RPA-ähnliche Szenarien.

Für Enterprise-Workflows bedeutet das: LLMs rücken von der beratenden Rolle (Assistenz) zur operativ handelnden Instanz auf.

Technische und wirtschaftliche Eckpunkte für Entscheider

Leistungs- und Kostenversprechen

Alibaba positioniert Qwen 3.5 mit zwei zentralen Argumenten:

1. Performance-Sprung: gegenüber dem Vorgängermodell, insbesondere bei großen Aufgabenvolumina (z. B. Batch-Verarbeitung, lange Kontexte, komplexe Reasoning-Aufgaben).

2. Deutlich geringere Inferenzkosten: rund 60 % Kostensenkung im Vergleich zur vorherigen Generation.

Implikation für CIOs und CDOs:

• Benchmarking wird Pflicht: Ob Qwen 3.5 US-Modelle in Ihrer Domäne wirklich schlägt, lässt sich nur durch eigene Benchmarks (Code, Tabellen, lange Kontexte, domänenspezifische Daten) klären.

• Kostenstruktur neu kalkulieren: Wenn die genannten Einsparungen stabil erreichbar sind, können agentische Szenarien wirtschaftlich werden, die mit westlichen Premium-Modellen aktuell zu teuer sind (z. B. dauerhafte Hintergrund-Agenten, massenhafte Dokumenten-Analyse).

Architektur: Von LLM-Integration zu Agenten-Orchestrierung

Mit Qwen 3.5 rückt die Frage in den Vordergrund, wie Unternehmen agentische Fähigkeiten integrieren:

• Tool-basiert: LLM plant, ruft aber explizit definierte Tools und APIs auf (z. B. über LangChain, MCP oder proprietäre Frameworks).

• Workflow-basiert: Abläufe werden als Workflows modelliert, die Qwen 3.5 dynamisch instanziiert und anpasst.

• UI-orientiert: Visuelle Agenten, die GUI-Anwendungen bedienen (z. B. Legacy-ERP ohne saubere API).

Damit verschiebt sich die Rolle der IT von „LLM anbinden“ zu:

• Rollen- und Rechte-Design für Agenten,

• sicherer Tool- und Datenzugriff,

• Monitoring und Auditing agentischer Aktionen.

Konkrete Unternehmens-Use-Cases

1. Komplexe Backoffice-Workflows

Beispiele:

• Kreditantragsbearbeitung: Dokumente einsammeln, extrahieren, Plausibilitätsprüfung, Entscheidungsdokument vorbereiten, Fall in Kernsystem anlegen.

• Beschaffung: Anforderungen sammeln, Lieferanten anfragen, Angebote vergleichen, Bestellungen auslösen, Status verfolgen.

Qwen-3.5-Agenten könnten hier u. a.:

• mehrere Systeme (ERP, DMS, E-Mail, Ticketing) orchestrieren,

• Ausnahmefälle an Mitarbeitende eskalieren,

• Protokolle und Entscheidungsbegründungen automatisch erzeugen.

2. Kundenservice und Incident Management

Statt nur Antworten zu generieren, können Agenten mit Qwen 3.5:

• Tickets klassifizieren und priorisieren,

• Diagnose-Workflows in IT- oder IoT-Systemen anstoßen,

• Kunden aktiv über Statusänderungen informieren,

• Rückfragen stellen, wenn Informationen fehlen.

Hier ist der Hebel nicht nur Kostensenkung, sondern auch Reaktionsgeschwindigkeit und Durchsatz.

3. Multimodale Betriebs- und Standortprozesse

Mit visuellen agentischen Fähigkeiten ergeben sich Szenarien wie:

• Auswertung von Dashboards oder HMI-Screens per Screenshot,

• Erfassung von Zählerständen, Mängeln oder Schäden anhand von Bildern,

• Unterstützung bei Remote-Inspektionen, indem Agenten Bildmaterial, Protokolle und Normen verknüpfen.

Gerade in Produktion, Logistik und Facility Management kann das den Übergang von statischen Berichten hin zu kontinuierlicher Überwachung und Steuerung beschleunigen.

Auswirkungen auf Sourcing- und Compliance-Strategien

Mehr Wettbewerb im High-End-LLM-Segment

Mit Qwen 3.5 intensiviert sich das Rennen zwischen:

• US-Anbietern (OpenAI, Anthropic, Google),

• chinesischen Playern (Alibaba, ByteDance/Doubao, DeepSeek),

• und offenen Modellen, die von Cloud- oder Spezialanbietern gehostet werden.

Für Unternehmen bedeutet das:

• Preis- und Leistungsdruck auf etablierte Premium-Modelle,

• größere Vielfalt an Modellen für unterschiedliche Risikoprofile (on-prem, regionales Hosting, Multi-Vendor-Strategien),

• aber auch höhere Volatilität: Modelle und Preismodelle verändern sich schnell.

Datenlokalisierung, Exportkontrollen und Vendor-Risiko

Beim Einsatz von Qwen-3.5-basierten Diensten sollten Unternehmen insbesondere prüfen:

• Datenstandorte: Wo werden Daten gespeichert und verarbeitet (China, EU, andere Regionen)?

• Regulatorische Vorgaben: Datenschutz (z. B. DSGVO), branchenspezifische Auflagen (Finanz, Gesundheitswesen), mögliche Exportkontrollen für bestimmte KI-Kapazitäten.

• Vendor-Lock-in: In welchem Maß sind Agenten-Workflows portierbar, falls der Anbieter oder die regulatorische Lage sich ändert?

Best Practice ist ein abstrakter Agenten-Layer, der Modelle austauschbar macht und Workflows, Policies und Audit-Logs im eigenen Kontrollbereich hält.

Handlungsempfehlungen für CIOs, CDOs und Architekt:innen

1. Use-Case-Portfolio für agentische Workflows definieren

• Start mit 3–5 klar abgegrenzten, hochvolumigen Prozessen (z. B. Dokumenten-Verarbeitung, wiederkehrende Backoffice-Aufgaben).

• Für jeden Prozess definieren: Zielmetriken (Durchlaufzeit, Fehlerquote, Kosten pro Fall) und akzeptables Risikoniveau.

2. Qwen 3.5 frühzeitig in Benchmarking einbeziehen

• Qwen 3.5 mit bestehenden Modellen (westlich und offen) auf identischen Aufgaben vergleichen.

• Neben Qualität und Kosten: Latenz, Stabilität, Tool-Integration, Agenten-APIs, Observability testen.

3. Sicherheits- und Governance-Layer für Agenten aufbauen

• Klare Rollen, Rechte und Limits für Agenten (Budget, Systemzugriffe, genehmigungspflichtige Aktionen).

• Policy-Engine und Audit-Trails etablieren, bevor Agenten produktiv agieren.

• Für sensible Bereiche ggf. ein „Human-in-the-Loop“-Muster beibehalten.

4. Szenarien mit China-Bezug gesondert bewerten

• Für globale Unternehmen mit Niederlassungen, Lieferketten oder Kunden in China kann Qwen 3.5 eine attraktive Option sein, z. B. für lokal gehostete, chinesischsprachige Agenten.

• Parallel müssen globale Richtlinien für Datenflüsse, Logging und Incident Response definiert werden, um unterschiedliche Rechtsräume konsistent abzudecken.

Fazit

Mit Qwen 3.5 signalisiert Alibaba, dass die nächste Wettbewerbsrunde nicht mehr primär um Chatqualität, sondern um agentische Fähigkeiten, Kosten pro ausgeführter Aktion und Integrationstiefe in reale Workflows geführt wird.

Unternehmen, die heute beginnen, ihre Prozesslandschaft auf agentische Szenarien hin zu analysieren, Benchmarks aufzusetzen und Governance-Strukturen zu etablieren, können diese neue Konkurrenz im LLM-Markt gezielt nutzen – und vermeiden gleichzeitig, von schnellen Modellzyklen und geopolitischen Verschiebungen überrascht zu werden.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist Qwen 3.5 von Alibaba und wofür wurde es entwickelt?

Qwen 3.5 ist ein neues KI-Modell von Alibaba, das speziell für die „agentic AI era“ konzipiert wurde. Statt nur Texte zu generieren, soll es komplexe, mehrstufige Aufgaben eigenständig planen und über verschiedene Systeme und Apps hinweg ausführen, insbesondere in Unternehmens-Workflows.

Was bedeutet „agentic AI“ im Kontext von Qwen 3.5 genau?

„Agentic AI“ beschreibt KI-Systeme, die nicht nur beraten, sondern aktiv handeln: Sie planen Workflows, rufen Tools und APIs auf und stoßen eigenständig Aktionen in Anwendungen an. Im Kontext von Qwen 3.5 heißt das, dass das Modell z. B. Daten analysieren, Berichte erstellen, Stakeholder informieren und Tickets in Geschäftssystemen anlegen kann.

Wie unterscheidet sich Qwen 3.5 von klassischen Chatbots oder früheren LLM-Generationen?

Klassische Chatbots beschränken sich meist auf die Beantwortung von Anfragen im Dialog. Qwen 3.5 geht darüber hinaus, indem es mehrstufige Prozesse eigenständig orchestriert, Tools und GUIs bedient und visuelle Inhalte wie Screenshots auswertet. Gleichzeitig verspricht Alibaba einen deutlichen Performance-Sprung und bis zu rund 60 % geringere Nutzungskosten im Vergleich zum Vorgänger.

Welche konkreten Use-Cases können Unternehmen mit Qwen 3.5 umsetzen?

Typische Einsatzszenarien sind komplexe Backoffice-Workflows wie Kreditantragsbearbeitung oder Beschaffung, bei denen mehrere Systeme orchestriert und Entscheidungen dokumentiert werden. Weitere Use-Cases sind Kundenservice und Incident Management mit automatischer Ticketbearbeitung sowie multimodale Betriebsprozesse in Produktion, Logistik oder Facility Management auf Basis von Bildern und Dashboards.

Welche Auswirkungen hat Qwen 3.5 auf IT-Architekturen und Governance in Unternehmen?

Mit agentischer KI verschiebt sich der Fokus von der reinen LLM-Integration hin zur Orchestrierung von Agenten, Tools und Workflows. IT-Abteilungen müssen Rollen- und Rechtekonzepte für Agenten entwickeln, sicheren Tool- und Datenzugriff gestalten und Monitoring sowie Audit-Trails für alle agentischen Aktionen etablieren.

Was sollten CIOs und CDOs jetzt konkret tun, um Qwen 3.5 zu bewerten?

Unternehmen sollten ein Portfolio von 3–5 priorisierten Prozessen für agentische Workflows definieren und Qwen 3.5 in strukturierte Benchmarks gegen bestehende Modelle einbeziehen. Dabei sind neben Qualität und Kosten auch Latenz, Stabilität, Tool-Integration, Agenten-APIs und Observability zu testen, bevor produktive Rollouts erfolgen.

Welche besonderen Chancen und Risiken ergeben sich für internationale Unternehmen mit China-Bezug?

Für internationale Unternehmen mit Standorten, Lieferketten oder Kunden in China kann Qwen 3.5 eine attraktive Option für lokal gehostete, chinesischsprachige Agenten bieten. Gleichzeitig müssen Datenlokalisierung, regulatorische Vorgaben, Exportkontrollen und Vendor-Risiken sorgfältig geprüft sowie ein abstrahierter Agenten-Layer aufgebaut werden, um Modellwechsel und geopolitische Veränderungen abfedern zu können.