Das „Wie“: Bewältigung der Komplexitäten agentischer KI

Täglich arbeite ich mit Kunden zusammen, die versuchen, agentische KI in ihren Unternehmen einzuführen. Sie alle stehen vor ähnlichen Herausforderungen: Unternehmensreife (z. B. wie integriere ich agentische KI effektiv und sicher in die Geschäftsprozesse und die IT-Landschaft meines Unternehmens?), Vertrauensbildung (z. B. wie stelle ich sicher, dass sich meine KI-Agenten so verhalten, wie sie sollen?) und Zeit bis zur Markteinführung (z. B. wie schaffe ich schnell den Sprung vom Proof-of-Concept zur Umsetzung?).

Der Erwerb von KI-Agenten allein reicht jedoch nicht aus und wird auch nicht zum Erfolg führen. Die strategische Herausforderung besteht vielmehr darin, die erforderlichen Fähigkeiten für deren Verwaltung zu entwickeln. 

Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung agentischer KI besteht darin, Anwendungen unternehmenstauglich zu machen. Dazu müssen KI-Agenten sicher in eine komplexe IT-Umgebung integriert und ihre Interaktionen über verschiedene Systeme hinweg koordiniert werden. Um dies zu erreichen, müssen Unternehmen Folgendes leisten:

Nutzung bestehender Investitionen: Bauen Sie auf bestehenden strategischen Investitionen in Daten- und KI-Plattformen auf. Ob IBM Watsonx, Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) oder Google Cloud – diese Plattformen bilden die Grundlage für die Implementierung agentischer KI.

Bewertung von Anwendungsfällen: Führen Sie gründliche Bewertungen Ihrer Geschäftsprozesse durch, um diejenigen zu identifizieren, die von agentischer KI profitieren können. Dazu gehört die Bewertung der Eignung von Prozessen für agentische KI und die Ermittlung der geeigneten KI-Fähigkeiten, die für deren Transformation erforderlich sind.

Konzeption einer skalierbaren Architektur: Entwickeln Sie eine Architektur, welche die nahtlose Integration und Koordination von Agenten über verschiedene Plattformen hinweg unterstützt. Dazu gehören Funktionen wie Multi-Agenten-Koordination, sichere Zusammenarbeit zwischen Agenten, kontrollierter Zugriff auf Tools und zentralisierte Verwaltung des Agentenlebenszyklus.

Vertrauen ist für die Akzeptanz und Effektivität von agentischer KI von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen sich mit verschiedenen Aspekten der Datenqualität, Governance und Sicherheit auseinandersetzen:

Datenbereitschaft: Stellen Sie sicher, dass Ihre Mitarbeiter Zugriff auf hochqualitative, relevante Daten haben. Dazu gehören die Kuratierung von Datenprodukten, die Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten sowie die Aufrechterhaltung der Datenqualität, um Echtzeitanalysen und die Genauigkeit von KI-Modellen zu unterstützen.

Integration von Kontrollen: Implementieren Sie tragfähige Kontrollen innerhalb der agentischen Workflows, insbesondere bei risikoreichen Anwendungsfällen. Dazu gehören die Einbettung von Beobachtbarkeit, „Human-in-the-Loop“-Kontrollen und Audit-Trails, um das Verhalten der Agenten und deren Auswirkungen auf die Geschäftsergebnisse zu überwachen.

Sicherheitsmaßnahmen: Erstellen Sie umfassende Sicherheitsprotokolle, die Daten während der Übertragung und im Ruhezustand schützen. Dazu gehört die Sicherung von Daten in Multi-Cloud-Umgebungen und die Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.

Wettbewerbsvorteile in der Geschäftswelt hängen von Schnelligkeit und Flexibilität ab. Um den Wert agiler KI zu maximieren, müssen Unternehmen ihre Markteinführungszeiten verkürzen:

Wertorientierte Pilotprojekte: Priorisieren Sie Pilotprojekte, die einen unmittelbaren Mehrwert bieten. Dazu müssen Anwendungsfälle ausgewählt werden, in denen KI bereits in Form eines minimal funktionsfähigen Produkts (Minimal Viable Product, MVP) innerhalb von in der Regel acht bis zwölf Wochen konkrete Vorteile aufweisen kann.

Skalierbare Orchestrierung: Implementieren Sie leistungsfähige Ebenen für die Agentenorchestrierung, damit Agenten plattformübergreifend arbeiten und dabei Aufgaben koordinieren und Prozessgrenzen berücksichtigen können.

Leistungsoptimierung: Sorgen Sie für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Kosten, wenn die Anzahl der Agenten zunimmt. Dazu gehört die Optimierung der Aufgabenverteilung auf die am besten geeigneten großen Sprachmodelle (LLMs) und Tools sowie die Verwendung von Caching, Fallback-Modellen und Nutzungskontrollen zur Maximierung des ROI.

Agentische KI birgt ein enormes Potenzial für die Transformation von Geschäftsprozessen, doch ihre erfolgreiche Bereitstellung erfordert die Bewältigung komplexer Herausforderungen. Durch die Vorbereitung der Unternehmen, die Schaffung von Vertrauen und die Beschleunigung der Markteinführung lassen sich diese Hürden überwinden und die strategischen Vorteile der agentischen KI freischalten.  

Da wir an der Schwelle zu einer neuen Ära des digitalen Betriebs stehen, die durch Autonomie, Geschwindigkeit und kontinuierliche Optimierung gekennzeichnet ist, wird der Weg zur agentischen KI nicht nur zu einem technologischen Wandel, sondern zu einer transformativen Reise für ganze Unternehmen. Die Zeit ist reif, diesen Wandel anzunehmen und kalkulierte Risiken einzugehen, um eine Zukunft zu erschließen, in der KI-Agenten die menschlichen Fähigkeiten nahtlos ergänzen und optimieren und so zu einer beispiellosen Effizienz und Innovation beitragen.