Hype oder echter Mehrwert? Diese Frage stellen sich viele Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen wollen. Zwar stecken agentische KI-Systeme noch in den Anfängen, doch ist schon jetzt erkennbar, dass ein besonders großes Interesse an der Technologie besteht. Der neue Praxisleitfaden von KNIME zeigt Schritt für Schritt, wie Unternehmen bestehende Daten-Workflows in steuerbare Agentensysteme überführen und so klassische Datenanalyse mit moderner, dynamischer KI-Steuerung verknüpfen können. [...]
Generative KI hat viel Aufmerksamkeit erregt, konzentrierte sich dabei aber größtenteils auf oberflächliche Funktionen: Chatbot-Demos oder Tools zur Inhaltsgenerierung. Diese reichen allerdings nicht aus, um einen nachhaltigen Mehrwert für ein Unternehmen zu schaffen. Ein praxisorientierterer und wirkungsvollerer Ansatz liegt in der agentenbasierten KI – KI-Systemen, die nicht nur reagieren, sondern agieren. KI-Agenten können Entscheidungen treffen, Tools aufrufen, systemübergreifend arbeiten und Aufgaben automatisieren, die sonst manuellen Aufwand erfordern würden. Das eröffnet vor allem in datengetriebenen Unternehmen neue Möglichkeiten.
Hype oder echter Mehrwert?
Hype oder echter Mehrwert? Diese Frage stellen sich heute viele Unternehmen, die den Aufbau und Einsatz von KI-Agenten erwägen. Auch wenn die Entwicklung echter agentischer KI-Systeme laut Analysen von Forrester oder BCG gerade erst an Fahrt aufnimmt, sind die Potenziale klar erkennbar. Denn KI-Agenten können Unternehmen bei einer ganzen Reihe von Herausforderungen unterstützen. Dazu gehören:
- Ungenutzte Daten: Trotz Investitionen in die Dateninfrastruktur fällt es Unternehmen schwer, den Nutzen aus ihren riesigen strukturierten und unstrukturierten Daten zu ziehen. Zwar haben sie Datenpraktiken etabliert und Mitarbeiter in Data Science geschult, doch diese Maßnahmen haben das Potenzial der in den einzelnen Unternehmen gespeicherten proprietären Daten kaum ausgeschöpft. Agentensysteme können als Datenarbeiter fungieren, die diese Daten kontinuierlich analysieren und relevante Erkenntnisse gewinnen.
- Entscheidungslatenz: In schnelllebigen Märkten können manuelle Genehmigungsprozesse und Verzögerungen bei der Datenanalyse zu Engpässen führen, die eine rechtzeitige Entscheidungsfindung behindern und die Geschäftsflexibilität verringern.
- Betriebs- und Datenfragmentierung: Große Organisationen stehen häufig vor Herausforderungen aufgrund nicht verbundener Systeme und Teams, die mit isolierten Daten arbeiten, was zu Ineffizienz und eingeschränkter Zusammenarbeit führt.
- Ressourcenbeschränkungen: Unternehmen stehen unter dem Druck, ihre Produktivität zu steigern, ohne den Personalbestand zu erweitern. Agentensysteme können routinemäßige Analyse- und Entscheidungsaufgaben übernehmen, für die andernfalls zusätzliches Personal erforderlich wäre.
- Regulatorische Komplexität: Compliance-Anforderungen werden immer anspruchsvoller. Agentensysteme können Regeln betriebsübergreifend konsistent anwenden und so menschliche Fehler und Compliance-Risiken reduzieren.
- Steigende Kundenerwartungen: Kunden verlangen einen schnelleren und persönlicheren Service. Agentensysteme können auf Basis umfassender Kundendatenanalysen sofortige Antworten liefern.
Vorhandenes Knowhows mit KI kombinieren
Der praktische Nutzen von KI-Agenten liegt in ihrer Fähigkeit, autonom zu handeln und dabei die Produktivität von Menschen gezielt zu steigern. Sie analysieren Situationen, bewerten Optionen und können unter Einhaltung festgelegter Parameter geeignete Maßnahmen ergreifen. Unternehmen, die agentenbasierte Systeme implementieren, können diese als Datenarbeiter einsetzen, die aktiv Erkenntnisse aus Unternehmensdaten extrahieren, analysieren, kombinieren oder anpassen. Diese Agenten verbinden das technische Knowhow von Data Scientists mit dem Fachwissen von Business-Experten. So wird es Organisationen ermöglicht, ihre angesammelten Datenbestände produktiv zu nutzen. Anstatt dass die Daten ungenutzt in verschiedenen Systemen verbleiben, wandeln diese Agenten sie in verwertbare Informationen um, die fundierte Entscheidungen im gesamten Unternehmen unterstützen.
Das Beste daran: Viele Unternehmen sind für agentische KI besser vorbereitet, als sie denken. Datenteams – ob aus Analytics, Data Science oder BI – bauen seit langem die Infrastruktur, das Fachwissen und die Datenbestände auf, die für agentenbasierte Lösungen erforderlich sind. Statt komplett neue KI-Teams zu gründen und bei Null anzufangen, können Unternehmen vorhandene Analysetools, Pipelines und das Knowhow ihrer Datenspezialisten nutzen.
Datateams, die bisher reine Datenlieferanten waren, werden so Mitgestalter intelligenter Systeme. Agentische KI bietet ihnen die Chance, ihr Knowhow in skalierbare, präzise und effiziente Tools zu überführen und so einen direkten Beitrag für effiziente Agenten zu leisten. Besonders in komplexen Analyseumgebungen können Data Engineers, Analysten und Fachbereiche gemeinsam an der Entwicklung intelligenter Systeme mitwirken. Sie definieren Regeln, Workflows und Tools, die Agenten dazu befähigen innerhalb kontrollierter Parameter, selbstständig und zielgerichtet zu handeln.
Michael Berthold ist CEO von KNIME. (c) KNIME
“KI-Agenten helfen Datenteams, das Potenzial von Daten voll auszuschöpfen – ohne dabei die Kontrolle zu verlieren. Laut Analysen von Forrester oder BCG sind bislang nur wenige Systeme wirklich agentisch – und viele verhalten sich noch immer wie eine Black Box. Doch die Arbeit mit Agentensystemen muss kein Kompromiss zwischen Komplexität und Transparenz sein“, erklärt KNIME-CEO Michael Berthold. „KNIME ermöglicht eine modulare, visuelle und steuerbare Entwicklung von Agenten und löst damit das Problem der fehlenden Nachvollziehbarkeit. Damit haben wir eine entscheidende Hürde genommen und den Weg der Agententechnologie in die Datenanalyse geebnet.”
Praxisguide zur Entwicklung nützlicher Tools und KI-Agenten
Das Whitepaper von KNIME zeigt, wie bestehende Daten-Workflows in steuerbare Agentensysteme überführt werden können. Nach einer Einführung mit Informationen zu KI-Agenten, wie diese funktionieren und welche Komponenten sie benötigen, folgt ein Leitfaden zum schrittweisen Aufbau nützlicher Tools und agentischer Systeme.
- Schritt 1: Entwicklung von Tools + Tools MCP kompatibel machen
- Schritt 2: Aufbau einfacher toolgesteuerter Agenten
- Schritt 3: Entwicklung komplexerer Agenten, die interne und externe Tools einbeziehen
- Schritt 4: Entwicklung eines „Ask-me-anything“-Agenten
- Schritt 5: Steuerung und Kontrolle von Governance und Risiken bei KI-Agenten
- Schritt 6: Passende Anwendungsbereiche im eigenen Unternehmen identifizieren
- Ausblick: Die Zukunft agentischer Workflows
Das Whitepaper steht hier zum kostenfreien Download zur Verfügung: Transitioning Your Data Team to AI Agent Readiness: A Practical Guide with KNIME | KNIME.
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