Wie man ein agentisches Unternehmen aufbaut: Die 4 Ps der AI-Transformation

Sehen Sie sich die replay von Hanan Ouazans Keynote über die 4Ps der Agentic AI an:

1. Prozesse: Von Aufgaben zur Orchestrierung

Wenn von Agenten die Rede ist, werden oft zwei Dinge verwechselt: ein Agent, die eine Schnittstelle ist, die eigenständig agiert, und Agententätigkeit, das ein breiteres Paradigma ist. Es ist die natürliche Entwicklung von robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA), aber mit eingebautem Denkvermögen und Anpassungsfähigkeit.

Bei der traditionellen RPA musste jede Regel hart kodiert werden, eine Aufgabe, die schnell unüberschaubar wurde. Agentische KI ändert das: Statt jede Entscheidung zu kodieren, delegieren wir das Argumentieren an den Agenten, und ermöglicht so Flexibilität und Skalierung.

Natürlich stellt sich bei jeder Neugestaltung von Prozessen eine entscheidende Frage: Was sollte automatisiert werden und was sollte ergänzt werden?

“Die eigentliche Herausforderung besteht nicht darin, zu entscheiden, was automatisiert werden soll. Es ist die Zusammenarbeit von Menschen und KI zu orchestrieren.”

Automatisierung beseitigt manuelle Schritte, während Augmentation befähigt Mitarbeiter um schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen. Die besten Ergebnisse erzielen Unternehmen jedoch, wenn sie Automatisierung und Augmentation gemeinsam orchestrieren, anstatt sie als gegensätzliche Strategien zu behandeln.

In einem Kreditgenehmigungsverfahren könnte die KI beispielsweise automatisch data aus Hunderten von Dokumenten extrahieren und eingeben. Aber die Entscheidung über den endgültigen Kreditzins wird immer noch besser von einem Menschen getroffen, der sich auf die von der KI generierten Empfehlungen stützt. Der Schlüssel ist Inszenierung: Zu wissen, wann man sich auf die Automatisierung verlassen, wann man ergänzen und wann man validieren sollte.

Das erste “P”, Prozesse, geht es um den Wechsel von isolierten Anwendungsfällen zu End-to-End-Redesigns, die KI und menschliches Urteilsvermögen nahtlos kombinieren.

2. Menschen: Ausbildung, Rollen und die menschliche Revolution

Bei diesem Wandel geht es nicht um Menschen gegen Maschinen. Es geht darum, die Art und Weise, wie das Unternehmen arbeitet, neu zu definieren. Einige Aufgaben werden verschwinden. Andere werden sich weiterentwickeln. Und es werden völlig neue Rollen entstehen.

“Jede Revolution vernichtet Arbeitsplätze, schafft Arbeitsplätze und verändert bestehende Arbeitsplätze. KI ist da keine Ausnahme.”

Die erste Auswirkung ist die Schulung. Kein Wandel kann gelingen, wenn die Mitarbeiter nicht bereit sind, ihn anzunehmen. Selbst das beste KI-System der Welt wird keinen Erfolg haben, wenn die Menschen nicht wissen, wie man es benutzt.

Jüngste Zahlen zeigen, dass während 86% der Mitarbeiter glauben, dass sie KI-Schulungen benötigen, nur 14% haben es tatsächlich erhalten. Das ist eine große Lücke und ein großes Hindernis für die Akzeptanz.

Neben der Ausbildung gibt es immer mehr hybride Rollen. Katalysatoren die Kluft zwischen Technologie und Geschäft überbrücken. Prozessverantwortliche (POs) überdenken Sie die Arbeitsabläufe von Grund auf. Business Builders (nicht-technische Profile, die Prompts, Agenten und die LLM-Logik verstehen) sind ebenfalls im Kommen.

Diese Rollen verkörpern eine einfache Wahrheit: Bei der KI-Transformation geht es ebenso sehr um Menschen und Kultur wie um Algorithmen.

3. Plattform: Das neue Betriebssystem für Agenten

Wenn immer mehr Teams mit Agenten experimentieren, passiert etwas Interessantes: Plötzlich stellen Unternehmen fest, dass sie über Hunderte von autonomen Mini-Assistenten verfügen, die teamübergreifend arbeiten und kaum sichtbar oder kontrollierbar sind.

Das ist ein bisschen so, als hätte man 500 Praktikanten, von denen jeder Zugriff auf gemeinsame Laufwerke hat, von denen aber niemand in der Personalabteilung weiß, dass sie existieren. Das ist die derzeitige Realität vieler Unternehmen, die KI-Agenten ohne zentrale Steuerung einsetzen.

Aus diesem Grund ist eine robuste Plattform ist entscheidend, nicht nicht nur für die Bereitstellung von Agenten, sondern auch für deren Überwachung, Bewertung und Steuerung. Es ist unerlässlich, um Nachvollziehbarkeit, Verantwortlichkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

Die IT-Abteilung von morgen wird sehr wahrscheinlich wie eine Personalabteilung für KI-Agenten aussehen. Aber damit endet die Verantwortung noch nicht. Geschäfts-, data- und IT-Teams müssen gemeinsam die Aufsicht führen:

• IT sorgt dafür, dass die Infrastruktur und die data-Pipelines reibungslos funktionieren.
• Data Teams überprüfen, ob die Agenten die richtigen Informationen abrufen und verwenden.
• Business-Teams überprüfen Sie, ob die Antworten mit der Marke, den Kundenbedürfnissen und der Einhaltung von Vorschriften übereinstimmen.

Kurz gesagt, Agent Governance ist nicht nur technisch, sondern auch funktionsübergreifend.

Und schließlich bleibt die data-Qualität der wichtigste Faktor, der über Erfolg oder Misserfolg entscheidet. Viele Piloten funktionieren isoliert hervorragend, versagen dann aber bei der Integration in Live-Systeme, weil data in Echtzeit nicht zugänglich ist. In einer Welt, in der Modelle eine Ware sind, data ist die Differenzierung eines Unternehmens. Wenn sie gut gehandhabt wird, skaliert die agenturische Transformation nachhaltig.

4. Position: Der kommende Wandel der digitalen Präsenz

Das vierte “P”.” Position, blickt nach außen. Es geht um die Art und Weise, wie KI-Agenten die Kundeninteraktion, die Markensichtbarkeit und die digitale Strategie verändern.

In dieser neuen Ära werden Konversationsmaschinen wie ChatGPT, Gemini oder Mistral zu Gateways für Informationen und sogar Transaktionen. In den USA können Benutzer jetzt Produkte kaufen direkt in ChatGPT.

Das wirft eine entscheidende Frage auf: Wenn Kunden die Produkte eines Unternehmens entdecken, vergleichen und kaufen können, ohne jemals die Website zu besuchen, welchen Zweck erfüllt dann die digitale Präsenz eines Unternehmens?

Die aufkommende Disziplin der Generative Engine-Optimierung (GEO) geht weit über traditionelle SEO hinaus. Konversationsmaschinen greifen auf eine Vielzahl von Quellen zurück, von Community-Foren bis hin zu unabhängigen Blogs, und nicht nur auf Seiten, die bei der Suche bewertet wurden.

“GEO ist nicht SEO 2.0. Es ist ein komplettes Umdenken darüber, wie Menschen Marken finden, auswählen und mit ihnen interagieren.”

Im Jahr 2023, nur 2.5% der Online-Suchen begannen auf Konversationsplattformen. Heute ist diese Zahl gestiegen auf 6%. Das mag wenig erscheinen, aber wenn der Trend anhält, wird er bald die digitale Entdeckung dominieren.

Dies bedeutet, dass die Unternehmen sich neu positionieren jetzt. Einige werden sich dafür entscheiden, ihr data direkt in große Sprachmodelle einzuspeisen und zu unsichtbaren Back-Office-Anbietern zu werden. Andere werden ihre eigenen Konversationserlebnisse aufbauen, um diese Ökosysteme zu ergänzen. Wie auch immer, die Entscheidung muss strategisch und nicht reaktiv sein.

Vorbereitung auf die agenturische Zukunft

Um ein agentenorientiertes Unternehmen zu werden, braucht es mehr als nur den Einsatz von Technologie. Es geht darum, die Arbeitsweise einer Organisation zu überdenken, Prozess für Prozess, Person für Person, Plattform für Plattform.

“Betrachten Sie die agentische Transformation nicht als eine Reihe von Anwendungsfällen. Betrachten Sie es als eine Neuformulierung der Arbeitsweise Ihres Unternehmens.”

Diejenigen, die erfolgreich sind, werden KI nicht als Werkzeug, sondern als Kollaborateur sehen: ein Werkzeug, das die Arbeit, das Lernen und die Kundenbindung neu gestaltet. Diese Revolution ist noch jung, aber eines ist klar: Die Skalierung von KI ist nicht nur eine technische, sondern auch eine organisatorische Herausforderung. Und diejenigen, die die 4Ps beherrschen, werden am besten in der Lage sein, sie zu führen.

Hanan Ouazan ist ein Absolvent der Ecole Normale Supérieure und der Ecole Centrale de Lille mit Abschlüssen in ML und AI. Er kam vor fast einem Jahrzehnt zu Artefact. Er ist jetzt Managing Partner & Global Lead AI Acceleration.