KI -Agenten Surge: Die IT -Abteilungen verwandeln sich in neue HR -Einheiten

Agentische KI: Das Rückgrat moderner Unternehmenssysteme

Agentische KI verändert die Landschaft vernetzter Unternehmen und geht weit über den Bereich einfacher Hilfsanwendungen hinaus. Diese KI-Agenten werden zur treibenden Kraft hinter den Microservices, die Unternehmenssysteme stützen. Mit der zunehmenden Nutzung entwickeln sich IT-Abteilungen zu einer Art „Personalabteilung“ für KI, die sich um die Beschaffung, Einarbeitung und Verwaltung dieser digitalen Assistenten kümmert, ähnlich wie die Personalabteilung menschliche Mitarbeiter verwaltet.

Diese Erkenntnisse kamen bei einer Podiumsdiskussion auf dem kürzlich stattgefundenen Mobile World Congress, organisiert von Deloitte, auf, die sich mit der sich entwickelnden Rolle von KI-Agenten in Unternehmen befasste. Die Diskussionsteilnehmer zogen Parallelen zwischen agentischer Architektur und dem Aufstieg von Microservices und stellten fest, wie beide große, monolithische Anwendungen in kleinere, handlichere und flexiblere Einheiten aufteilen.

Von Monolithisch zu Microservices

„Agentische KI ist der nächste Schritt, um Probleme aufzuteilen und zu lösen“, erklärte Bryan Thompson, Vizepräsident für GreenLake-Produktmanagement bei HPE. Er hob das Potenzial der agentischen KI hervor, in Microservices segmentiert zu werden, um eine gezieltere Problemlösung zu ermöglichen. „Es geht darum, diese Modelle zu nutzen, um sie in spezialisierte Dienste aufzuteilen“, fügte er hinzu.

Fred Devoir, globaler Leiter der Lösungsarchitektur für Telekommunikation bei Nvidia, stimmte zu und betonte, wie agentische KI hilft, Unternehmens-Workflows zusammenzufügen. „Wir integrieren Komponenten in eine RESTful-Architektur“, sagte er. „Nvidia optimiert diese Microservices und fügt sie zu Bauplänen zusammen, die schnell Wert oder Ergebnisse liefern.“

Fähigkeiten jenseits traditioneller Microservices

Abdi Goodarzi, Leiter der generativen KI-Produkte, Innovationen und neuen Geschäftsfelder bei Deloitte, wies darauf hin, dass agentische KI Fähigkeiten bietet, die die traditioneller Microservice-Architekturen weit übertreffen. „Wir hatten noch nie eine Technologie, die eigenständig Ideen entwickeln oder ausführen konnte“, bemerkte er. „Diese unabhängige Ausführung ist wirklich die Stärke der KI.“

Agentische KI-Dienste übernehmen viele der mühsamen Aufgaben, die zuvor von Menschen erledigt wurden, und bilden eine parallele Arbeitskraft, die von der IT-Abteilung statt von der Personalabteilung verwaltet wird. „Es ist das gleiche Konzept wie das Humankapitalmanagement, aber auf KI-Agenten angewendet“, bemerkte Devoir. „Die IT-Abteilung agiert nun als Personalabteilung für diese Agenten, kuratiert sie, setzt Grenzen, schult sie und passt sie für spezifische Aufgaben und die Integration in menschliche Arbeitsabläufe an. Es ist ein komplexer Job, ähnlich wie bei der Personalabteilung, aber auf einer viel tieferen technischen Ebene.“

Organisatorische und kulturelle Veränderungen

Der Aufstieg der agentischen KI erfordert erhebliche Veränderungen innerhalb von Organisationen. Goodarzi betonte den emotionalen Aspekt: „Menschen haben Emotionen, Agenten nicht. Wie integrieren wir Emotionen in die Ausführung von Arbeit? Mit der Veränderung von Arbeitsprozessen müssen auch die Kultur, die Talentstrategien und die Art und Weise, wie Menschen und Maschinen zusammenarbeiten, angepasst werden.“

Herausforderungen bei der Implementierung

Die Implementierung agentischer KI in Unternehmen bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf Datenmanagement, Vertrauenswürdigkeit und Talente. Goodarzi erwähnte die großen Investitionen, die Unternehmen in die Organisation strukturierter Daten getätigt haben. „Sie haben ERP-Systeme und Systeme für Aufzeichnungen und Aktionen aufgebaut, aber diese führen oft zu Datensilos.“

Agentische KI kann helfen, dies zu adressieren, indem Agenten dort eingesetzt werden, wo die Daten liegen. „Man bringt die KI zu den Daten“, erklärte Devoir. „Wenn man einen Serviceaufruf tätigt, fragt er die Datenagenten nach einer Antwort und fasst diese Daten dann in ein Modell zusammen.“

Vertrauenswürdigkeit ist ein weiteres kritisches Thema. Goodarzi betonte die Notwendigkeit, Daten und Ergebnisse zu überprüfen: „Haben Sie es mit den richtigen Daten zu tun? Sind die Ergebnisse korrekt? Traditionelle Technologien konzentrierten sich auf transaktionale Aktivitäten, aber agentische KI ist probabilistisch. Sie liefert die bestmögliche Antwort basierend auf ihrer Schulung und Datenverarbeitung.“

Vertrauen in diese KI-Agenten ist von größter Bedeutung: „Können Sie diesem Agenten vertrauen? Sind die Daten korrekt? Das sind Fragen, die beantwortet werden müssen.“

Der Weg nach vorn

Trotz dieser Herausforderungen ist das Potenzial der agentischen KI unbestreitbar. Goodarzi schloss: „Dies sind neue Konzepte für Unternehmen, was die Einführung verlangsamt hat. Aber die Fähigkeiten sind real, und die Technologie ist fortschrittlich genug für den Einsatz in Unternehmensproduktionssystemen. Ich glaube, dass dieses Jahr eine erhebliche Zunahme sehen wird.“

Die Reise zu einem von agentischer KI unterstützten Unternehmen ist komplex, aber die Belohnungen in Bezug auf Effizienz und Innovation sind erheblich. Während Unternehmen weiterhin diese Gewässer navigieren, wird die Rolle der KI-Agenten für ihren Erfolg nur noch integraler werden.