Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die F\u00e4higkeiten der KI-Agenten nicht der alleinige entscheidende Faktor sind. Mindestens ebenso wichtig ist, ob die Organisation \u00fcber eine Datengrundlage verf\u00fcgt, die den Agenten Zugriff auf relevante, aktuelle und verl\u00e4ssliche Informationen erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n
Heute nutzen fast alle befragten Organisationen KI-Agenten oder planen deren Einsatz. Die Nutzung ist jedoch noch begrenzt. Nur 10 Prozent geben an, dass KI-Agenten in ihren Abl\u00e4ufen weit verbreitet sind.<\/p>\n\n\n\n
Dies d\u00fcrfte sich rasch \u00e4ndern. Innerhalb von zwei Jahren planen 69 Prozent der Unternehmen, KI-Systeme in gr\u00f6\u00dferem Umfang einzusetzen. F\u00fcr viele stellt dies einen bedeutenden Schritt von kleinen Pilotprojekten hin zu unternehmensweit eingesetzten, gesch\u00e4ftskritischen L\u00f6sungen dar.<\/p>\n\n\n\n
\u00c4ltere Computersysteme verlangsamen die Entwicklung<\/h2>\n\n\n\n
Mehr als die H\u00e4lfte der Befragten, n\u00e4mlich 55 Prozent, geben an, dass veraltete Datensysteme sie daran hindern, den Einsatz von KI-Agenten auszuweiten.<\/p>\n\n\n\n
Die Studie identifiziert vier Hauptprobleme:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Die Daten sind in separaten Systemen gespeichert, was bedeutet, dass KI-Agenten kein umfassendes Bild des Unternehmens haben.<\/li>\n\n\n\n
- Unstrukturierte Daten, beispielsweise in PDF-Dateien, E-Mails, Videomaterial und Anrufprotokollen, sind schwer zug\u00e4nglich und k\u00f6nnen nur schwer sicher verwaltet werden.<\/li>\n\n\n\n
- Der fehlende Zugriff auf Echtzeitdaten zwingt die Agenten dazu, mit m\u00f6glicherweise bereits veralteten Informationen zu arbeiten.<\/li>\n\n\n\n
- Den Daten fehlt es an ausreichendem Gesch\u00e4ftskontext und klaren semantischen Beziehungen, was es den Anwendern erschwert, die Bedeutung der Informationen und die Beziehungen zwischen verschiedenen Datens\u00e4tzen zu verstehen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
KI-Agenten ben\u00f6tigen nicht nur Zugriff auf gro\u00dfe Datenmengen, sondern die Informationen m\u00fcssen auch relevant, kontextbezogen und verf\u00fcgbar sein, wenn eine Entscheidung getroffen werden muss.<\/p>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\nWesentliche Unterschiede zwischen den Organisationen<\/h2>\n\n\n\n
Der Bericht unterteilt Unternehmen in Datenpioniere und Datennachz\u00fcgler. Datenpioniere gew\u00e4hren ihren KI-Systemen Zugriff auf mehr als 70 Prozent der Unternehmensdaten. Bei Nachz\u00fcglern liegt dieser Anteil bei maximal 30 Prozent.<\/p>\n\n\n\n
KI-Systeme erhalten im Durchschnitt Zugriff auf 45 Prozent der Daten einer Organisation. Die Unterschiede beim Datenzugriff spiegeln sich deutlich im Vertrauen in die Leistung der Agenten wider.<\/p>\n\n\n\n
Insgesamt gaben 51 Prozent der befragten F\u00fchrungskr\u00e4fte an, dass sie den Entscheidungen von KI-Systemen vertrauen und dass diese korrekt und relevant sind, verglichen mit nur 22 Prozent bei Unternehmen, die in puncto Daten hinterherhinken.<\/p>\n\n\n\n
Von den Vorreitern in der Datenanalyse beschreiben 36 Prozent die Ergebnisse der Agenten als durchweg korrekt. Die \u00fcbrigen 64 Prozent bewerten die Ergebnisse in den meisten F\u00e4llen als korrekt. Keiner der Vorreiter gibt an, dass die Ergebnisse nur m\u00e4\u00dfig korrekt oder ungenau sind. Bei den Nachz\u00fcglern hingegen treffen drei von vier Organisationen diese Einsch\u00e4tzung.<\/p>\n\n\n\n
Dem Bericht zufolge deuten die Ergebnisse darauf hin, dass ein breiter und gut verwalteter Zugriff auf Gesch\u00e4ftsdaten die F\u00e4higkeit erh\u00f6ht, KI-Agenten in mehr Funktionen einzusetzen, schnellere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig die Qualit\u00e4t aufrechtzuerhalten.<\/p>\n\n\n\n
Drei Priorit\u00e4ten f\u00fcr das kommende Jahr<\/h2>\n\n\n\n
Die befragten Organisationen nennen drei Datenbereiche, die f\u00fcr die Skalierung von KI-Agenten in den n\u00e4chsten zw\u00f6lf Monaten besonders wichtig sind.<\/p>\n\n\n\n
Die oberste Priorit\u00e4t besteht darin, den Zugriff auf strukturierte und unstrukturierte Daten zu verbessern. Informationen m\u00fcssen dort nutzbar sein, wo sie bereits vorhanden sind, selbst wenn sie \u00fcber verschiedene Systeme und Umgebungen verteilt sind.<\/p>\n\n\n\n
Der zweite Ansatz besteht darin, die Steuerung von Daten und KI-Modellen zu st\u00e4rken. Durch die Integration von Gesch\u00e4ftskonzepten, Regeln und Kontext k\u00f6nnen Organisationen ihre Mitarbeiter dabei unterst\u00fctzen, relevantere und pr\u00e4zisere Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n\n\n\n
Die dritte Priorit\u00e4t besteht darin, die traditionelle Stapelverarbeitung durch Streaming- und ereignisgesteuerte Datenfl\u00fcsse zu ersetzen, wodurch KI-Agenten in der Lage sind, auf Ver\u00e4nderungen zu reagieren und auf Basis aktueller Informationen in Echtzeit zu handeln.<\/p>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\nVon Informationssystemen zu Aktionssystemen<\/h2>\n\n\n\n