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Erinnern Sie sich an R2-D2 in Star Wars – wie er eigenständig Probleme löste und die Helden unterstützte? Genau das ist der Kern von Agentic Artificial Intelligence: Systeme, die eigenständig denken und handeln – ähnlich wie die Roboter aus Science-Fiction-Filmen.
Doch anders als in Hollywood wird diese Technologie gerade Realität – mit Anwendungen, die die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, revolutionieren werden.
Ein Beispiel: Supply Chain Management Data Scientists optimieren die Auftragsabwicklung mit einem dynamischen Netzwerk von AI Agents:
- Ein Master Agent übernimmt die strategische Planung
- Specialist Agents tracken Bestände und koordinieren Lieferungen
- Controller Agents steuern Timing und Abläufe
- Execution Agents integrieren sich in Datenbanken, Logistiksysteme und Kundenplattformen Das Ergebnis: effiziente, fehlerfreie und transparente Order Fulfillment-Prozesse – stets unter menschlicher Aufsicht.
Während Maschinen, die komplexe Geschäftsprozesse durch Schlussfolgern, Planen und eigenständige Entscheidungen steuern, einen bedeutenden Fortschritt darstellen, befindet sich die Technologie noch in der Entwicklung und steht vor mehreren Herausforderungen.
Wie verändert Agentic AI Ihr Unternehmen?
Erleben Sie, wie führende Unternehmen Agentic AI bereits einsetzen.
Ein Blick auf die drei Kernbereiche, die diese Innovation vorantreiben.
1. Verbessern Sie Ihre Daten- und Technologiebasis
Agentic AI lebt von Daten. Qualität, Vielfalt und Aktualität der Daten bestimmen, wie gut ein Agent lernen und fundierte Entscheidungen treffen kann. Mit wachsender Skalierung und zunehmender Reife steigen auch die Anforderungen an Dateninfrastruktur, Integration und Sicherheit erheblic
Darauf sollten Sie bei der Entwicklung von Agentic-AI-Systemen achten:
- Daten effizient integrieren: Silos auflösen und Data Lakes sowie integrierte Pipelines nutzen, um Agenten eine einheitliche Sicht auf Informationen zu ermöglichen.
- Datensicherheit priorisieren: Verschlüsselung, Authentifizierungsprotokolle und Echtzeitüberwachung implementieren, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
- Regulatorische Anforderungen erfüllen: Einhaltung aller relevanten KI-Vorgaben und Datenschutzgesetze sicherstellen, um Missbrauch zu vermeiden.
- Grundmodelle integrieren: Large Language Models (LLMs) und multimodale Modelle einsetzen, um unterschiedliche Daten – Text, Bilder, Videos – zu verarbeiten.
- Rechenleistung ausbauen: Cloud- und verteilte Systeme nutzen, um Echtzeitverarbeitung und Skalierbarkeit zu gewährleisten.
- Modulare Architektur entwerfen: Systeme so gestalten, dass Funktionen ergänzt oder angepasst werden können, ohne umfassende Umbauten.
- LLMOps managen: API-Kontrollen, Observability und Performance-Tracking überwachen und Feedback-Schleifen etablieren.
2. Bereiten Sie Ihr Team auf die erfolgreiche Einführung von KI vor
Agentic AI bringt eine neue Arbeitsweise mit sich, die oft auch einen kulturellen Wandel erfordert, um das volle Potenzial auszuschöpfen. Erfolg hängt nicht nur von der Technologie ab, sondern auch von ihrer Einführung durch wirksames KI-Change-Management.
So können Sie beginnen, die kulturellen Herausforderungen anzugehen:
Vertrauen aufbauen: Transparenz bei KI-Entscheidungen fördern. Explainable AI hilft Mitarbeitenden, Stakeholdern und Kunden, die Funktionsweise nachzuvollziehen.
Rollen neu definieren: Mitarbeitende für Aufgaben weiterqualifizieren, die Urteilsvermögen und Aufsicht erfordern – und so eine Belegschaft schaffen, die KI gezielt steuern und überwachen kann.
Anpassungsfähigkeit fördern: Beschäftigte befähigen, mit Agentic AI zu arbeiten und neue Verantwortlichkeiten anzunehmen.
Bereichsübergreifende Zusammenarbeit stärken: IT, Data Science, Operations und Risk Management vernetzen, um KI an den übergreifenden Unternehmenszielen auszurichten.
3. KI sicher und ethisch halten
Governance im Bereich Agentic AI bringt eigene Herausforderungen mit sich, insbesondere durch die Fähigkeit der Agenten, autonom zu handeln. Verantwortung kann unscharf werden – gerade in regulierten Branchen. Umso wichtiger ist es, verantwortungsvolle KI-Praktiken früh zu verankern.
So fördern Sie den sicheren und ethischen Einsatz von KI:
Strenge Governance-Kontrollen etablieren: Klare Richtlinien entwickeln und durchsetzen, wie Agenten Entscheidungen treffen und welche Handlungen zulässig sind. Diese Regeln direkt in die Entscheidungsmechanismen integrieren („Compliance by Design“), um Audits zu erleichtern und Verantwortlichkeiten klar zu definieren.
Bias-Risiken adressieren: Ein Responsible-AI-Framework mit ethischen Leitlinien für Datennutzung aufstellen, regelmäßige Bias-Audits durchführen und vielfältige Perspektiven einbeziehen.
Regulatorische Compliance sicherstellen: Proaktiv Prüfungen, detaillierte Dokumentation und Echtzeitüberwachung etablieren – und so Vertrauen bei Kunden und Aufsichtsbehörden schaffen.
KI in Unternehmen: Den Wandel aktiv mitgestalten
Agentic AI birgt enormes Potenzial. Doch es liegt an uns, daraus eine praktische, sichere und revolutionäre Technologie zu formen. Mit den richtigen Grundlagen können wir autonome KI von einem Konzept zu einem wirkungsvollen Instrument entwickeln, das Unternehmensinnovation über Jahre hinweg vorantreibt. Lassen Sie uns diesen Schritt gemeinsam gehen.
