Thought Leadership
Agentic AI verändert die Art und Weise, wie KI-Systeme Entscheidungen treffen und handeln. Doch um wirklich intelligent zu sein, müssen diese Systeme nicht nur auf Daten zugreifen, sondern auch den Kontext verstehen und Daten geschickt integrieren.
Ähnlich wie der Data Lake, der oft in einem unübersichtlichen Datenchaos endet, brauchen auch KI-Agenten einen strukturierten Zugang, um ihren vollen Nutzen zu entfalten. Experten von KNIME erklären, was nötig ist, um diese Herausforderung zu meistern.
Das Beispiel des smarten Kühlschranks: Der Wert von Kontext
Ein Beispiel aus dem Alltag zeigt die Problematik: Ein smarter Kühlschrank kann Zutaten erkennen und Gerichte vorschlagen, doch ohne zusätzlichen Kontext – wie die Anzahl der Gäste oder Ernährungspräferenzen – stößt er schnell an seine Grenzen. Genau so verhält es sich mit KI-Systemen: Sie können nur dann echten Mehrwert bieten, wenn sie nicht nur auf konsistente Daten zugreifen, sondern auch den Kontext verstehen.
Ein KI-Agent im Unternehmen braucht eine ganzheitliche Sicht auf alle relevanten Daten. Nur durch die Verknüpfung von Informationen aus verschiedenen Quellen – CRM, ERP, Ticketing-Systeme und mehr – kann der Agent fundierte und kontextbezogene Entscheidungen treffen. Fehlt dieser ganzheitliche Blick, bleibt der KI-Agent in seiner Funktionalität eingeschränkt und kann nur fragmentierte Antworten liefern.
Daten intelligent integrieren
Der Zugang zu mehreren Datenquellen ist unerlässlich, aber die Integration muss klug und ohne Datenverlust erfolgen. Eine bloße Kopie der Daten in ein neues System führt zu Problemen wie hohem Speicherverbrauch und Qualitätsverlusten. Um fundierte Antworten zu erhalten, muss der Agent direkt auf die Originalquellen zugreifen können, anstatt nur Duplikate zu verarbeiten.
Die richtigen Werkzeuge bereitstellen
Agenten benötigen spezialisierte Tools, um die benötigten Informationen effizient zu verarbeiten. Diese Tools ermöglichen es den KI-Agenten, Aufgaben wie Berechnungen oder das Abrufen vollständiger Kundendaten zu übernehmen – ohne dass der Agent die zugrunde liegende Datenquelle kennen muss. Es geht darum, den Agenten die richtigen Ressourcen zur Verfügung zu stellen, um präzise und vollständige Informationen zu liefern.
Fazit: Der Schlüssel zur echten Intelligenz
Die Herausforderung der Datenintegration ist also nicht nur technischer Natur, sondern eine Frage der richtigen Werkzeuge und einer klugen Datenstrategie. Nur so können agentische Systeme wirklich intelligent werden und echten Mehrwert liefern.
(vp/KNIME)
