AI Agent Systems sind die Zukunft der KI im Unternehmenseinsatz

Viele Unternehmen stehen vor der Frage, wie sie aus dem Pilotstadium ihrer KI-Projekte in den produktiven Betrieb umsteigen können. Die Herausforderungen, mit denen sie konfrontiert sind, betreffen Datenschutz, Qualität und natürlich die Betriebskosten.

Eine Antwort sind „AI Agent Systems“, ein Trend, der sich in diesem Jahr noch beschleunigen wird.

Agentic AI besteht im Wesentlichen aus Systemen, die einen spezialisierten Multi-Agenten-Ansatz erfordern. Im Gegensatz zur allgemeinen KI, die populäre Modelle wie ChatGPT antreibt und sich auf riesige, internetweite Datensätze stützt, verfolgen AI Agent Systems einen maßgeschneiderten Ansatz. Sie basieren auf miteinander verbundenen KI-Agenten, die jeweils individuelle Tools, Funktionen oder große Sprachmodelle (LLMs) nutzen. Sie werden geschaffen, um präzise, organisatorische und bereichsspezifische Herausforderungen zu bewältigen. Unternehmen brauchen mehr als nur „allgemeine Intelligenz“. Sie brauchen „Datenintelligenz“. Das läutet nicht weniger als eine neue Ära der Relevanz, Präzision und des Vertrauens in ihre Daten ein.

Erfüllung spezifischer organisatorischer Anforderungen

Im Gegensatz zu KI-Modellen für allgemeine Zwecke, die darauf abzielen, alles zu beantworten (und manchmal ihr Ziel wegen Halluzinationen oder unzureichender Datenbasis verfehlen), stützen sich AI Agent Systems auf mehrere zugrunde liegende Komponenten. Sie sind die Voraussetzung für eine im Vergleich bessere Leistung. Benutzern erlaubt dies eine Vereinfachung oder vollständige Automatisierung sehr spezifischer Aufgaben und Ziele. Die KI-Agenten haben eine bestimmte Rolle und werden mit spezialisierten LLMs und vorkonfigurierten Funktionen erstellt. Beispielsweise kann ein Kundendienstmitarbeiter mit einem Finanzprognose-Agenten zusammenarbeiten. Er wurde speziell für den Fachbereich entwickelt und ist deshalb in der Lage bessere Vorhersagen zu treffen.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass Unternehmen Lösungen erhalten, die auf ihre Arbeitsabläufe, Kunden und Branchen zugeschnitten sind – etwas, das allgemeine Modelle nur schwer liefern können. AI Agent Systems sind nicht „allwissend“, sondern sind präzise in der Beantwortung fachspezifischer Fragen.

Vertrauensbildung durch Validierung

Viele Unternehmen schrecken möglicherweise immer noch vor der Einführung neuer KI-Projekte zurück, weil sie Fehler, Voreingenommenheit oder unvorhersehbare Ergebnisse befürchten. AI Agent Systems begegnen diesem Problem direkt, indem sie menschliche Aufsicht und KI-basierte Validierungsmechanismen integrieren. Viele Unternehmen entscheiden sich für Bewertungssysteme, bei denen der Mensch im Mittelpunkt steht allerdings in Kombination mit Tools, die KI-Ergebnisse vor ihrer Bereitstellung bewerten, überprüfen und verfeinern. Diese Validierungsebenen schaffen mehr Vertrauen. Für Unternehmen bedeutet dies eine reibungslose Einführung, größeres Vertrauen und bessere Ergebnisse.

Die Bedeutung solider Datengrundlagen

Um solche vertrauenswürdigen Systeme aufzubauen, ist eine robuste Datengrundlage unerlässlich. Daten sind der Kern eines jeden AI Agent Systems. Aus Firmen werden Daten- und KI-Unternehmen. Der Weg dorthin ist jedoch nicht ohne Herausforderungen und die sind wie bei allen IT-Projekten sehr individuell. Jeder möchte derzeit KI in seine IT-Prozesse einbinden, wobei alle Beteiligten „dabei sein“ wollen, aber nur wenige wissen, wo sie überhaupt anfangen sollen. Daten befinden sich überall. Besonders bei fragmentierten Datensätzen bereitet die Vereinheitlichung Kopfzerbrechen, diese Herausforderung ist so alt wie Data Warehousing. Um dieses Problem in den Griff zu bekommen, sind Governance und Sicherheit von entscheidender Bedeutung. Der Grund dafür liegt in der größeren Datenbasis, sie ist oft mit größeren Risiken verbunden.

Doch trotz all dieser Herausforderungen machen Unternehmen Fortschritte, oft beginnend mit Pilotprojekten, die vor der Skalierung den ROI nachweisen. Dieser iterative Ansatz ist eine strategische Möglichkeit, die Menschen, Prozesse und Technologien aufzubauen, die für die Nachhaltigkeit langfristiger KI-Transformationen erforderlich sind.

Ein entscheidender Faktor für erfolgreiche KI-Transformationen ist die Fokussierung auf Datenintelligenz. Unternehmen können dies durch moderne Datenarchitekturen – wie Data Intelligence-Plattformen – erreichen, die Daten an einem Ort vereinen, verwalten und operationalisieren. Mit Schnittstellen für natural Language und der Integration von firmeneigenen Daten können Unternehmen benutzerdefinierte Modelle erstellen, die ihre spezifischen Anforderungen wirklich verstehen. Diese Systeme ermöglichen es nicht-technischen Mitarbeitern, einfacher mit Daten zu interagieren, wodurch KI demokratisiert und die Akzeptanz in allen Teams beschleunigt wird.

Tatsächlich gehen in einem kürzlich veröffentlichten Bericht von Economist Impact fast 60 Prozent der Befragten davon aus, dass die natürliche Sprache innerhalb von drei Jahren die primäre oder einzige Methode für nicht-technische Mitarbeiter sein wird, um mit komplexen Datensätzen zu arbeiten.

Fazit: AI Agent Systems gehört die Zukunft

In der Zukunft der Unternehmens-KI geht es nicht darum, größere, eigenständige Modelle zu erstellen, sondern darum, Systeme spezialisierter KI-Agenten zu entwickeln, die harmonisch zusammenarbeiten. Dieser Ansatz fördert Vertrauen, liefert Präzision und ermöglicht es Unternehmen, ihre jeweils einzigartigen Herausforderungen zu meistern.

Unternehmen können ihre eigenen AI Agent Systems entwickeln, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind, wenn sie von der richtigen Datenplattform unterstützt werden. Eine robuste Datenplattform ermöglicht es Unternehmen, ihre proprietären Daten zu nutzen, um maßgeschneiderte, domain-spezifische AI Agent Systems zu erstellen, die zuverlässige, qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern. Die Kombination von Tools wie Vektordatenbanken für präzisen Datenabruf, Feinabstimmung oder Aufforderung zur domain-spezifischen Argumentation sowie ein Kontroll-Framework zur Gewährleistung von Sicherheit und Compliance hilft Unternehmen. Sie erstellen auf dieser Grundlage intelligente Anwendungen, die speziell auf ihre Geschäftsziele zugeschnitten sind.

Letztlich stellen AI Agent Systems einen Paradigmenwechsel bei der Einführung generativer KI dar. Diese Systeme lösen nicht nur Probleme, sondern schaffen auch Vertrauen, sind wertsteigernd und definieren die Möglichkeiten der KI neu. Für Unternehmen, die bereit sind, den Sprung zu wagen, bedeutet die nächste Generation der KI nicht „allgemeine Intelligenz“, sondern läutet stattdessen ein neues Zeitalter der „Datenintelligenz“ ein.

Autor: Matthias Ingerfeld, Area VP & TechGM leading Field Engineering in Central EMEA bei Databricks