„KI ist im Agentenzeitalter angekommen“

Im Jahr 2024 ist KI in vielen Branchen zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor geworden. Unternehmen, die auf jene Technologie verzichten, riskieren, in Bereichen wie Effizienz, Innovation und Kundenerwartungen zurückzufallen, denn Künstliche Intelligenz treibt die Automatisierung, Personalisierung und datenbasierte Entscheidungsfindung voran. Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Logistik und E-Commerce profitieren besonders von KI-gestützten Lösungen. Ohne Künstliche Intelligenz setzen Unternehmen sich dem Risiko aus, Marktanteile zu verlieren oder ineffizienter zu arbeiten.

Projekte scheitern, wenn keine klaren, realistischen Ziele definiert werden. Häufig sind auch Datenprobleme mitverantwortlich: Schlechte Datenqualität, Datenmangel oder fehlende Datenintegration können KI-Modelle unbrauchbar machen. Ein weiterer Grund ist eine mangelhafte Integration: Wenn KI-Lösungen nicht mit bestehenden Systemen harmonieren und in die echten Business-Systeme und -Prozesse integriert sind, ist ihr Nutzen begrenzt. Hinzu kommen menschliche Faktoren, etwa ein Mangel an Expertise, denn ohne qualifizierte Fachkräfte für KI und Datenanalyse ist die Umsetzung schwer gangbar oder fehleranfällig. Nicht zuletzt stehen Projekten oft auch unrealistische Annahmen über die Fähigkeiten von Künstlicher Intelligenz im Wege sowie eine Unternehmenskultur, in der neue Technologien grundsätzlich auf Widerstand stoßen.

Ein strukturierter Ansatz ist entscheidend. Am Beginn sollten die Use-Case-Ideation, -Priorisierung und -Konzeption stehen: Zuerst werden Herausforderungen und Ineffizienzen entlang der Wertschöpfungskette identifiziert und mögliche Use Cases zur Automatisierung und Optimierung definiert. Dann geht es um die Evaluation und Priorisierung der identifizierten Use Cases anhand strategischer Bewertungskriterien wie Umsetzbarkeit, Impact und Fit mit der Geschäftsstrategie. Die aussichtsreichsten Anwendungsfälle werden nun detaillierter konzipiert: Der Aufwand sowie die erwarteten Benefits werden analysiert und Letztere in klar messbare Ziele gegossen. Genauso wichtig ist es, die Qualität, Verfügbarkeit und Integrität der notwendigen Daten zu prüfen und alle relevanten Stakeholder in den Prozess miteinzubeziehen. Wenn es schließlich an die Umsetzung geht, beginnt man mit einem Piloten: Man fängt klein an und testet die erste Lösung, um dann weiter zu optimieren und zu skalieren - es handelt sich also um einen iterativen Prozess, bei dem immer wieder Anpassungen gemacht werden.

KI ist im Agentenzeitalter angekommen: Jenseits der Large-Language-Models-getriebenen (LLMs) Lösungen wird KI durch holistische Agentensysteme noch komplexere Aufgaben entlang der Wertschöpfungskette automatisieren. Eine weitere Entwicklung ist Edge AI: Mehr KI-Anwendungen stehen direkt auf Geräten statt in der Cloud zur Verfügung. Als dritten Trend sehe ich die erklärbare KI: Hier liegt der Fokus mehr auf der Transparenz von Modellen und dem Zurückverfolgen auf konkrete Quellen von Informationen. Die Personalisierung im Sinne von maßgeschneidertem Output ist eine weitere absehbare Entwicklung. Nicht zu vernachlässigen ist außerdem die ethische KI mit stärkerer Regulierung und Fokus auf faire, diskriminierungsfreie Algorithmen.