Agentic AI: Wie man seine neuen digitalen Mitarbeitenden führt
Während KI-Assistenten auf Anweisungen reagieren, handeln KI-Agenten proaktiv, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Wir bewegen uns weg von reiner Automatisierung hin zur überwachten Autonomie. Ein solcher Agent agiert innerhalb von Zielen und Grenzen, die vom Menschen definiert werden.
Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob Unternehmen Agentic AI einführen werden, sondern wie sie deren Governance und Überwachung organisieren.
Massnahmen, um KI-Agenten wirksam zu überwachen
Die Überwachung stellt die grösste Herausforderung bei agentischen Systemen dar. Der Mehrwert von Expertinnen und Experten liegt nicht mehr allein in der Erstellung eines Ergebnisses, sondern in ihrer Fähigkeit, Rahmenbedingungen zu schaffen, welche die Qualität und Konformität der von den Agenten getroffenen Entscheidungen gewährleisten. Drei Elemente sind dabei besonders wichtig:
- Klar definierte Leistungsindikatoren: Akzeptanzkriterien, erwartete Qualitätsniveaus sowie messbare Ziele hinsichtlich Zeit, Kosten oder Ressourceneinsatz.
- Vollständige Nachvollziehbarkeit der ausgeführten Aktionen, damit Entscheidungen verstanden und Audits erleichtert werden können.
- Ein der Kritikalität der Aufgaben angepasstes Überwachungsniveau: von stichprobenartigen Kontrollen bis hin zur systematischen menschlichen Freigabe.
Vertrauensvolle Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitenden und KI-Agenten aufbauen
Die Einführung von KI-Agenten verändert die Arbeitsteilung grundlegend. Die Frage lautet nicht mehr, welche Aufgaben automatisiert werden sollen, sondern wie eine effiziente Zusammenarbeit zwischen Menschen und autonomen Systemen organisiert werden kann.
Entscheidend ist die Festlegung der Rahmenbedingungen, in denen jede Partei ihre Rolle behält: Die Mitarbeitenden behalten die Kontrolle, während der KI-Agent ausschliesslich innerhalb seines definierten Ausführungsbereichs tätig wird. Während KI Geschwindigkeit und Verarbeitungskapazität mitbringt, bleiben Aspekte wie Urteilsvermögen, Abwägungen und vor allem die Verantwortung für Entscheidungen weiterhin ausschliesslich beim Menschen.
Leistungsfähigkeit, Kostenkontrolle und digitale Nachhaltigkeit miteinander vereinbaren
Die Effizienz eines agentischen Systems bemisst sich nicht allein an seiner fachlichen Leistung. Sie muss auch die Betriebskosten, den Ressourcenverbrauch und die Umweltverträglichkeit berücksichtigen.
Ein Agent kann für die Erledigung einer einzigen Aufgabe Dutzende von Modellaufrufen ausführen. Jeder verbrauchte Token, jeder Modellaufruf und jede Ausführungsschleife verursacht Kosten.
Die Optimierung eines agentischen Systems basiert auf einem kontinuierlichen Abwägen zwischen Leistung und einem sparsamen Einsatz der verfügbaren Ressourcen.
Auf dem Weg zu einer verantwortungsvoll geführten, wertschöpfenden KI
Agentic AI markiert eine neue Ära der digitalen Transformation. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, muss ihr Einsatz sowohl durchdacht und verantwortungsbewusst erfolgen.
Bei Sopra Steria wird dieses Potenzial im «AI Backbone» gebündelt, einer gemeinsam genutzten Infrastruktur, die es Mitarbeitenden ermöglicht, KI-Agenten in einem sicheren, geregelten und wirtschaftlich kontrollierten Rahmen zu entwickeln und einzusetzen.
Dieser Ansatz verdeutlicht unsere Fähigkeit, spezialisierte KI-Agenten über den gesamten Lösungslebenszyklus unserer Lösungen hinweg intelligent zu orchestrieren. Durch ihren systematischen Einsatz gestalten wir die Entwicklung von Lösungen neu und schaffen für unsere Kunden greifbaren, messbaren Mehrwert.
Denn in Zukunft wird die Leistungsfähigkeit von Organisationen nicht nur von ihrer Fähigkeit abhängen, KI zu nutzen, sondern vor allem von ihrer Fähigkeit, sie effektiv zu steuern.
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