Agentische KI: Informationssysteme verändern

In der sich rasant entwickelnden Technologielandschaft bedeutet Agenten-KI eine transformative Veränderung in der Strukturierung und Verwaltung von Informationssystemen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Endbenutzeranwendungen und SaaS-/Cloud-Lösungen erfordert die agentenbasierte Transformation die Integration neuer Fähigkeiten, um autonome Agenten effektiv zu verwalten. Dazu müssen große Mengen an unstrukturierten Daten verarbeitet und nahtlose Systemintegrationen mit geregelten und geschützten APIs sichergestellt werden.

Langfristig wird die Agenten-KI den Betrieb von Dutzenden oder sogar Hunderten von Agenten innerhalb eines Informationssystems erfordern. Deshalb ist es wichtig, jetzt die richtigen Grundlagen zu schaffen, um eine schnelle Skalierung zu vernünftigen Kosten zu ermöglichen und gleichzeitig das Vertrauen zu erhalten.

Strategische Beratung und Change Management

Die Umsetzung von Agenten-KI erfordert eine solide strategische Beratung, um Rahmenbedingungen für KI und Automatisierung, Sicherheit und Ethik sowie Datenstrategie und IT-Architektur zu schaffen. Darüber hinaus ist ein starkes Veränderungsmanagement unerlässlich, um Aspekte im Zusammenhang mit Menschen und Organisation, Tools und Prozessen zu verändern. Sobald die agenturgestützte KI in dein Informationssystem integriert ist, ist ein kontinuierliches KI-Monitoring zusammen mit KPIs und Erfolgskriterien unerlässlich, um ihre Wirksamkeit zu messen und sicherzustellen.

Das Agentic AI Layers Framework

Der Rahmen besteht aus mehreren Schlüsselkomponenten:

1. Transparenz und Compliance durch Governance &

• Transparente Entscheidungsprotokolle: AI führt ein Protokoll über seine Entscheidungen, um Rechenschaft ablegen und Prüfungen durchführen zu können.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: AI hält sich an rechtliche und ethische Standards für einen verantwortungsvollen Einsatz.
• Erklärbarkeit: KI-Entscheidungen müssen klar begründet werden, um Vertrauen und Zuverlässigkeit zu fördern.

2. KI im Maßstab für operative Unabhängigkeit

• Selbstlernend: Verbessert seine Leistung kontinuierlich auf der Grundlage von Feedback.
• Autonome Entscheidungen: Die KI handelt selbstständig innerhalb definierter Regeln.
• Automatisierte Workflows: Optimiert sich wiederholende Aufgaben für mehr Effizienz.
• Skalierbarkeit und Entscheidungsfindung in Echtzeit: Optimiert die Ressourcen und trifft sofortige Entscheidungen auf der Grundlage von Daten.
• Orchestrierungsschicht: Verwaltet Multi-Agenten-Routing, Koordination und Überwachung.

3. Externe Interaktionen und Multi-Channel-Schnittstellen

• API-Integrationen: KI verbindet sich mit externen Systemen, um Daten abzurufen und zu verarbeiten.
• Multi-Channel-Unterstützung: Interaktion über Text, Sprache und Bilder für ein vielfältiges Nutzererlebnis.
• Verarbeitung von Benutzereingaben: Nutzt NLP, um menschliche Anfragen zu verstehen und zu beantworten.

4. Ethik & Sicherheit

• Schutz der Privatsphäre: Gewährleistung einer robusten Cybersicherheit zur Verhinderung von Datenschutzverletzungen und Verwaltung der Zustimmung zur Datennutzung in verschiedenen Rechtsordnungen.
• Erkennung von Verzerrungen: Kontinuierliche Überwachung und Korrektur von algorithmischen Verzerrungen, um Fairness zwischen verschiedenen demografischen Gruppen zu gewährleisten.
• Schadensverhütung: Einführung von Mechanismen zur Überprüfung von KI-Ergebnissen und zur Gewährleistung einer ethischen Nutzung, um Fehlinformationen und Missbrauch zu verhindern.
• Adversarische Angriffe: Entwicklung von Abwehrmaßnahmen gegen Eingaben, die KI-Systeme so manipulieren, dass sie falsche Ergebnisse produzieren.
• Rechenschaftspflicht und Transparenz: KI-Entscheidungen klar zu verantworten und transparent zu erklären, um Vertrauen zu schaffen.

5. Wissensdatenbank

• Kontextualisierung und RAG (Retrieval-Augmented Generation): Holt relevante Informationen für bessere kontextabhängige Antworten ab.
• Faktenüberprüfung: Stellt sicher, dass die KI-Ergebnisse auf überprüften Informationen beruhen.
• Bereichsspezifisches Enrichment: Verbessert die KI-Fähigkeiten in speziellen Bereichen wie Gesundheit, Finanzen und Recht.

6. Fortschrittliche KI & generative Fähigkeiten

• Reasoning & Anpassungsfähigkeit: Verarbeitet komplexe Abfragen und passt sich der Absicht des Nutzers an.
• Datenabruf in Echtzeit: Zieht externe Daten ab, um genaue Antworten zu generieren.
• Kontextuelle Erweiterung: Erweitert das Wissen der KI durch die Einbindung externer Quellen.

• Training & Feinabstimmung: Kontinuierliche Verbesserung durch Trainings-Updates und Reinforcement Learning (RL).

Die Bedeutung der agentenbasierten KI

Da KI-Systeme immer autonomer und entscheidungsfreudiger werden, ist es wichtig, Transparenz, Compliance und eine ethische KI-Governance zu gewährleisten. Dies ist besonders wichtig in Branchen wie dem Finanzwesen, dem Gesundheitswesen, der Cybersicherheit und der Unternehmensautomatisierung, wo viel auf dem Spiel steht und die Notwendigkeit einer zuverlässigen und verantwortungsvollen KI von größter Bedeutung ist.

Bei OSF bieten wir KI-Expertise, die Geschäfts- und Branchenkenntnisse kombiniert. Außerdem bieten wir eine "Agent Factory" für den Einsatz und die Verwaltung einer großen Anzahl von Agenten an, die sich mit allen Herausforderungen der Datenstrategie befasst, einschließlich Architektur, Integration und Migration, Konfiguration und Optimierung.

Bist du bereit zu erfahren, wie Agentic AI dein Unternehmen verändern kann? Nimm noch heute Kontakt mit uns auf, um deine KI-Strategie zu besprechen und den nächsten Schritt zu skalierbaren, autonomen Informationssystemen zu machen.