HeimThoughtSpot setzt KI-Agenten ein, um moderne Analysen bereitzustellen
Für Führungskräfte im Bereich Daten und Analytik treibt die agentische KI einen beispiellosen Wandel voran. Doch die Notwendigkeit zum Handeln zu erkennen und genau zu wissen, was zu tun ist, sind zwei unterschiedliche Herausforderungen. Glücklicherweise stehen Unternehmen wie ThoughtSpot bereit, um zu helfen – sie haben es sich nach eigenen Angaben zur Aufgabe gemacht, „Analytik und BI von Grund auf neu zu gestalten“.
„Agentische Systeme führen uns wirklich in Neuland“, sagt Jane Smith, Field Chief Data and AI Officer bei ThoughtSpot. „Wir bewegen uns weg von passiver Berichterstattung hin zu aktiver Entscheidungsfindung.“
„Herkömmliche BI wartet darauf, dass Sie Erkenntnisse gewinnen“, fährt Jane fort. „Agentische Systeme hingegen überwachen rund um die Uhr mehrere Datenquellen. Sie diagnostizieren, warum Veränderungen auftreten, und leiten automatisch die nächsten Schritte ein.“
„Der Schwerpunkt liegt zunehmend auf dem Handeln.“
Neben dem Wandel von passiv zu aktiv hebt Jane zwei weitere Veränderungen in der BI hervor: die echte Demokratisierung von Daten und die erneute Fokussierung auf die semantische Ebene. „Ein Agent kann nicht so handeln, wie ich es beschrieben habe, wenn er den geschäftlichen Kontext nicht vollständig versteht“, merkt sie an. „Eine robuste semantische Ebene ist unerlässlich, um Ordnung in die Komplexität der KI zu bringen.“
ThoughtSpot bietet eine Reihe von Agenten an, die darauf ausgelegt sind, für Kunden aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Im Dezember stellte das Unternehmen vier neue BI-Agenten vor, die als Team zusammenarbeiten, um moderne Analysen zu liefern.
Spotter 3, die neueste Version eines Agenten, der erstmals Ende 2024 veröffentlicht wurde, sticht besonders hervor. Er lässt sich in Plattformen wie Slack und Salesforce integrieren und beantwortet nicht nur Fragen, sondern bewertet auch die Qualität seiner Antworten und verfeinert sie, bis er die richtige Antwort liefert.
„Mithilfe des Model Context Protocol ermöglicht Spotter 3 die Abfrage der strukturierten Daten Ihres Unternehmens – alles in Ihren Zeilen, Spalten und Tabellen – und bezieht gleichzeitig unstrukturierte Daten ein“, erklärt Jane. „Das bedeutet, dass Sie über unseren Agenten oder, wenn Sie es bevorzugen, über Ihr eigenes LLM hochkontextbezogene Antworten erhalten.“
Mit dieser Fähigkeit geht Verantwortung einher. Wie in ThoughtSpots aktuellem E-Book zu Daten- und KI-Trends für 2026 hervorgehoben wird, müssen Führungskräfte Systeme entwerfen, in denen jede Entscheidung – ob von Menschen oder KI – erklärt, verbessert und als vertrauenswürdig angesehen werden kann.
ThoughtSpot bezeichnet dieses sich entwickelnde Rahmenwerk als „Decision Intelligence“ (DI). „Wir werden mehr von dem sehen, was ich als Entscheidungs-Lieferketten bezeichne“, sagt Jane. „Anstelle von einmaligen Erkenntnissen werden Entscheidungen wiederholbare Phasen durchlaufen: Datenanalyse, Simulation, Aktion und Feedback. Diese Mensch-Maschine-Interaktionen werden in einem sogenannten Entscheidungs-System of Record protokolliert.“
Wie sieht das in der Praxis aus? Jane nennt ein Beispiel aus pharmazeutischen klinischen Studien. „Das System würde jeden Schritt protokollieren und versionieren: wie ein Patient ausgewählt wird, wie Gesundheitsakten einen Kandidaten identifizieren, wie die Entscheidung mit dem Studienprotokoll übereinstimmt, den Matching-Prozess und wie ein Arzt den Patienten letztendlich empfiehlt“, erklärt sie.
„Diese Prozesse können überprüft und für zukünftige Studien verbessert werden. Indem wir jedes Element des Entscheidungsablaufs – ähnlich wie bei einer Lieferkette – akribisch aufzeichnen, schaffen wir einen klaren, nachvollziehbaren Rahmen.“
ThoughtSpot wird vom 4. bis 5. Februar auf der AI & Big Data Expo Global in London vertreten sein. Sehen Sie sich das vollständige Interview mit Jane Smith unten an:
Foto von Steve Johnson auf Unsplash
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