Ausweg aus KI-Agenten-Chaos – eine gemeinsame Sprache für Ihre Systeme
Der KI-Chatbot soll neue Vertriebschancen aufdecken, scheitert aber am Zugriff auf CRM-Daten. Dieses Szenario zeigt: Generative KI liefert erst dann einen Mehrwert, wenn sie auf mehrere Systeme zugreifen kann. Ein offener Standard als Übersetzer verwandelt isolierte KI-Lösungen in intelligente Partner.
Die unaufhaltsame Welle von isolierten KI-Agenten stellt Unternehmen vor Herausforderungen. Wie das einleitende Beispiel zeigt, benötigen KI-Agenten Zugriff auf Unternehmensdaten, um tatsächlich Mehrwert zu schaffen. Doch Systeme wie CRM, DMS oder Ticketsysteme bringen oft eigene KI-Chatbots mit. Um KI-Strategien skalierbar umzusetzen, braucht es eine zentrale Brücke, die wiederverwendbaren Zugriff auf Systemdaten ermöglicht.
Die Lösung: MCP als gemeinsamer Sprachstandard
Diese Brücke heisst Model Context Protocol (MCP). Dieses Modell überwindet die neuen KI-Silos und fungiert als Übersetzer zwischen KI-Agenten und IT-Systemen. Sein wahrer Wert zeigt sich dabei in der Fähigkeit, nicht nur Daten zu lesen, sondern gezielt Aktionen innerhalb der Systeme auszuführen. Dies kann von einer Bestellung anlegen, einen Kundendatensatz aktualisieren bis hin zu einem Termin erstellen reichen. MCP bildet dabei die einheitliche Kommunikationsschicht, die dies zuverlässig ermöglicht.
Das Prinzip ist einfach und effektiv: Die KI sagt, was sie will; MCP übersetzt es und sorgt dafür, dass das System die Anfrage versteht und richtig ausführt. Bestehende Software muss dafür nicht verändert werden, was Investitionen schützt und KI-Strategie zukunftssicher macht.
Der Nutzen: Orchestrierung statt KI-Agenten-Chaos
So wird die Vision einer vernetzten KI-Landschaft Realität. Anstatt vieler isolierter Agenten entsteht ein intelligentes Ökosystem. Daraus ergeben sich zentrale Stärken, die MCP zum Schlüssel für vernetzte KI machen:
Klein starten, nachhaltig wachsen: Mit MCP können Sie klein anfangen, indem Sie zwei Systeme und eine KI-Anwendung verbinden. Die Architektur ist darauf ausgelegt, schrittweise mit Ihren Anforderungen zu wachsen. Neue Systeme und KIs können modular ergänzt werden.
Freie Wahl des KI-Modells: MCP entkoppelt die Systemanbindung von der Wahl des Sprachmodells. Sie können verschiedene KI-Modelle wie von OpenAI, Anthropic oder auch Open Source einsetzen, ohne die angebundenen Systeme erneut integrieren zu müssen. Diese Unabhängigkeit ist ein strategischer Vorteil in einem sich rasant entwickelnden Markt.
Zentrale Kontrolle und Sicherheit: In einer Welt autonom agierender KI-Agenten, die direkt mit Ihren Systemen interagieren, ist eine zentrale Steuerung unerlässlich. MCP gibt Ihnen die Hoheit darüber, welche KI auf welche Daten zugreifen, und welche Aktionen ausführen darf. Das schafft Transparenz, Compliance und Sicherheit.
Zukunftssicher durch Standardisierung: MCP ist Open Source, wodurch Erweiterung und technologische Anpassung langfristig flexibel und lizenzfrei möglich bleiben. Auch grosse Anbieter wie Microsoft oder Atlassian beginnen bereits, den Standard zu adaptieren.
Erfolg entsteht durch Menschen und Technologie
MCP löst das technische Integrationsproblem und macht Ideen endlich realisierbar. Doch der eigentliche Wandel beginnt erst, wenn Mitarbeitende den neuen Möglichkeiten vertrauen, sie aktiv nutzen und ihre Arbeitsweise entsprechend anpassen. Nur wenn Menschen KI-Anwendungen verstehen und in ihren Alltag integrieren, entstehen echte Mehrwerte wie Zeitersparnis, neue Geschäftsideen und mehr Freude an der Arbeit.
Der Vorteil der MCP-Variante. (Source: zVg)
« Wir empfehlen, den Kompetenzaufbau gezielt voranzutreiben »
Das Model Context Protocol (MCP) schlägt die Brücke zwischen KI-Systemen und Fachapplikationen. Mirco Stoffel, Head of AI Business Consulting bei Axians IT Services, sagt, wie die neuen KI-Anwendungen bei Angestellten zum Erfolg werden. Interview: René Jaun
Welche technischen Voraussetzungen müssen erfüllt sein, damit bestehende IT-Systeme MCP-kompatibel werden, ohne dass Anpassungen an der Software selbst notwendig sind?
Mirco Stoffel: Sofern das System über eine ansprechbare Schnittstelle – etwa API – verfügt, sind keine Änderungen an der Software notwendig, um ein IT-System MCP-kompatibel zu machen. Zu beachten ist, dass jeder MCP-Server entweder selbst entwickelt oder ein bereits verfügbarer – etwa herstellerseitig – verwendet werden muss.
Wie geht MCP mit domänenspezifischen Anforderungen um – etwa branchenspezifischen Datenformaten oder sehr individuellen Geschäftsprozessen?
MCP begegnet domänenspezifischen Anforderungen durch individuell anpassbare MCP-Server, die als Adapter zwischen System und KI-Agenten fungieren. Unternehmen können darüber zum Beispiel branchenspezifische Datenformate abbilden, ohne dass der übergeordnete KI-Agent domänenspezifisches Wissen benötigt.
Kritische Stimmen warnen vor den Sicherheitsrisiken in Zusammenhang mit agentischer KI. Die oft weitreichenden Systemberechtigungen, die KI-Agenten haben, könnten leicht missbraucht werden. Wie lässt sich MCP sicher implementieren?
MCP ermöglicht Sicherheitsstandards wie Authentifizierung, Verschlüsselung oder Monitoring. Zudem lassen sich Werkzeuge so gestalten, dass sie nur spezifische Aktionen ausführen oder bei sensiblen Vorgängen eine Freigabe durch Nutzende erfordern.
Welche konkreten Massnahmen empfehlen Sie Unternehmen, um das Vertrauen der Mitarbeitenden in KI-Anwendungen zu stärken – insbesondere, wenn die Systeme autonome Entscheidungen treffen?
Wir empfehlen Unternehmen, eine offene und ehrliche Kommunikation zu etablieren und den Kompetenzaufbau der Belegschaft gezielt voranzutreiben. Ein weiteres wichtiges Werkzeug ist die Implementierung einer «Human-in-the-Loop»-Strategie, die fest in der KI-Governance verankert wird. Diese Massnahme definiert präzise, wann und wie Mitarbeitende autonome KI-Entscheidungen überprüfen, validieren oder manuell übersteuern können, wodurch sie die Kontrolle behalten und sich nicht der Technologie ausgeliefert fühlen.
Wie lassen sich Mitarbeitende sinnvoll in die Gestaltung von KI-gestützten Prozessen einbinden, um Akzeptanz zu fördern und Widerstände abzubauen?
Zuerst sollten Unternehmen Prozess-Workshops mit den direkt betroffenen Mitarbeitenden durchführen. Hier werden gemeinsam die bestehenden Abläufe analysiert, Engpässe identifiziert und Ideen gesammelt, wo KI unterstützen könnte. Anschliessend folgt die Co-Design-Phase, in der interdisziplinäre Teams – bestehend aus Fachexperten und KI-Spezialisten – den neuen KI-gestützten Zielprozess gemeinsam entwerfen. Dabei werden visuelle Hilfsmittel wie Prozesslandkarten oder User Journeys genutzt, um die zukünftige Zusammenarbeit von Menschen und KI greifbar zu machen.
Welche Kompetenzen und Rollen werden Ihrer Einschätzung nach in einer durch MCP und KI vernetzten Systemlandschaft für Mitarbeitende besonders wichtig sein?
Im Bereich GenAI gewinnt die Rolle des Knowledge Engineers und symbolischer KI-Konzepte an Bedeutung. Wissen muss so strukturiert werden, dass KI-Systeme es gezielt nutzen und nachvollziehbare Entscheidungen treffen. Darüber hinaus werden Datenkompetenz (Data Literacy), also das Verständnis für Datenqualität und -interpretation, sowie kritisches Denken und ein Bewusstsein für KI-Ethik unerlässlich sein, um die Ergebnisse von KI-Anwendungen verantwortungsvoll bewerten und nutzen zu können.
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