Architektur für die Ära der agentenbasierten KI

Der Aufstieg der agentenbasierten KI

In den letzten Jahren wurde die Einführung von KI von beeindruckenden Demos, schnellen Modellveröffentlichungen und Schlagzeilen über Leistungsbenchmarks dominiert. Doch wie Dr. Stefan Ebener (Google) in unserem jüngsten TEQ Shift-Podcast erläuterte, verlagert sich die Diskussion von Modellen, die reagieren, zu KI-Systemen, die handeln.

Diese neue Stufe, die so genannte agentenbasierte KI, beschreibt Systeme, die selbstständig auf definierte Ziele hinarbeiten können. Sie geben nicht nur eine einzige Antwort aus, sondern überwachen den Kontext, treffen Entscheidungen, führen sie aus und passen sie an, ohne dass der Mensch ständig nachfragen muss.

Die agentenbasierte KI verspricht schrittweise Veränderungen in Bezug auf Effizienz, Automatisierung und Leistungsfähigkeit. Aber ohne die richtige Architektur besteht die Gefahr, dass sie zum teuersten Experiment in der Geschichte Ihres Unternehmens wird.

"Wenn man das Fundament auslässt, baut man auf Sand. Agentische KI ist leistungsfähig, aber sie ist keine Zauberei."
- Dr. Stefan Ebener, Google

Warum Architektur besser ist als Geschwindigkeit

Viele Unternehmen eilen von der Machbarkeitsstudie zum Pilotprojekt, ohne sich Gedanken über die zugrundeliegenden Systeme zu machen, die KI in grösserem Umfang unterstützen werden. Das Ergebnis? Fragmentierte Implementierungen, steigende Kosten und eine wachsende Kluft zwischen anfänglicher Begeisterung und messbarem ROI.

Bei der agentenbasierten KI ist die Architektur wichtiger denn je, da diese Systeme:

• Sie arbeiten kontinuierlich und nicht in isolierten Interaktionen.

• Sie sind eng mit Betriebs- und Entscheidungssystemen verbunden.

• von Datenströmen abhängen, die zuverlässig, sicher und konform sein müssen.

• eine Orchestrierung zwischen mehreren KI- und Nicht-KI-Komponenten erfordern.

Ein Ansatz, bei dem die Architektur im Vordergrund steht, stellt sicher, dass jede dieser Anforderungen von Anfang an berücksichtigt wird und nicht als Reaktion auf Skalierungsprobleme aufgeschraubt wird.

Die vier Säulen der agentenbasierten KI-Architektur

Auf der Grundlage von Best Practices aus der Industrie und den Erkenntnissen aus unserer Diskussion mit Dr. Ebener werden hier vier wesentliche Komponenten für den Aufbau einer nachhaltigen agentenbasierten KI-Architektur genannt:

1. Dateninfrastruktur, die in Echtzeit funktioniert

Agentische KI lebt vom Kontext. Das bedeutet, dass Ihre Dateneingabe-, -verarbeitungs- und -speicherungsebenen Aktualisierungen in nahezu Echtzeit unterstützen müssen. Batch-Pipelines, die über Nacht aktualisiert werden, reichen nicht aus, wenn sich das System sofort an veränderte Bedingungen anpassen muss.

2. Orchestrierungsschicht

Agentische Systeme arbeiten selten isoliert. Sie müssen über APIs, Microservices und Unternehmensplattformen hinweg koordiniert werden. Eine Orchestrierungsschicht ermöglicht diese Koordination, so dass die KI Workflows auslösen, mit anderen Systemen interagieren und Ausnahmen effektiv behandeln kann.

3. Governance- und Sicherheits-Frameworks

Da agentenbasierte KI autonom agieren kann, ist ein Risikomanagement unverzichtbar. Dazu gehören Zugangskontrollen, Prüfprotokolle, Ausfallsicherheit und bei Bedarf Mechanismen mit menschlicher Beteiligung. Diese Sicherheitsvorkehrungen erhalten das Vertrauen und die Einhaltung der Vorschriften, insbesondere in regulierten Branchen.

4. Skalierbare Rechenleistung und Speicher

Die Nachfrage nach KI-Verarbeitung kann in unvorhersehbarer Weise ansteigen. Die Architekturen sollten Cloud-nativ und elastisch sein, mit eingebauter Kostenüberwachung. So wird sichergestellt, dass die Skalierung nicht zu einer Budgetüberschreitung führt.

Zu vermeidende Fehler

Aus unserer Arbeit mit Unternehmens-KI und den von Dr. Ebener geteilten Lektionen ergeben sich immer wiederkehrende Fallstricke beim Einstieg in die agentenbasierte KI:

• Sie als "Add-on" zu bestehenden Systemen zu betrachten und nicht als Kernfunktion.

• Die Komplexität der Integration wird unterschätzt, was zu Verzögerungen und überhöhten Budgets führt.

• Vernachlässigung der Governance, was zu Compliance-Risiken und Reputationsschäden führt.

• Übermässige Konzentration auf das Modell und Vernachlässigung der dafür erforderlichen Betriebsumgebung.

Jeder dieser Fehler hat dieselbe Ursache: das Streben nach kurzfristigen Gewinnen, anstatt nachhaltige Werte zu schaffen.

Vom Proof-of-Concept zur Produktion

Der Übergang von einem vielversprechenden PoC zu einem produktionsreifen System ist der Punkt, an dem die meisten KI-Projekte ins Stocken geraten. Um diese Kluft zu überbrücken, brauchen Teams:

1. Einen klaren Business Case: Welches Problem löst die agentenbasierte KI, und wie wird der Erfolg gemessen?

2. Definierte Integrationspunkte: Mit welchen Systemen wird die KI interagieren, und welche Daten benötigt sie?

3. Einführungshandbücher: Standardisierte Verfahren für Rollout, Überwachung und Updates.

4. Änderungsmanagement: Sicherstellen, dass die Teams die KI verstehen, ihr vertrauen und mit ihr zusammenarbeiten können.

"Ein KI Agent ist nicht nur ein technisches Projekt, sondern eine organisatorische Veränderung. Ohne Akzeptanz und Einsatzbereitschaft wird es nicht funktionieren."
- Dr. Stefan Ebener, Google

Der strategische Nutzen

Wenn der Ansatz "Architektur zuerst" richtig umgesetzt wird, verwandelt sich KI von einer Sammlung von Experimenten in ein strategisches Gut. Er:

• Verkürzt die Time-to-Value für neue Anwendungsfälle.

• Erhöht die Widerstandsfähigkeit des KI-Betriebs.

• Ermöglicht schnellere Iterationen, ohne die Einhaltung von Vorschriften oder Budgets zu gefährden.

• Das Unternehmen ist in der Lage, künftige KI-Fortschritte ohne gröyssere Nacharbeiten zu übernehmen.

Eine Roadmap für Führungskräfte

Für CTOs, CIOs und Innovationsleiter ist der nächste Schritt klar: Behandle agentenbasierte KI als langfristige Fähigkeit, nicht als kurzfristiges Rennen. Das bedeutet Folgendes:

• Frühzeitig in eine skalierbare, sichere Infrastruktur investieren.

• Auf kontinuierliche Verbesserung hinarbeiten.

• KI-Fähigkeiten mit den geschäftlichen Prioritäten in Einklang bringen.

Die Unternehmen, die in der Ära der agentenbasierten KI erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die nicht nur fragen : "Was können wir bauen?", sondern "Was können wir aufrechterhalten?