Sehen Sie sich die replay Hanan Ouazans Keynote zu den 4 Ps der agentenbasierten AI an:

1. Prozesse: Von einzelnen Aufgaben bis hin zur Koordination

Wenn es um Agenten geht, werden oft zwei Dinge verwechselt: ein Agent, also eine Schnittstelle, die autonom agiert, und Agentizität, ein umfassenderes Paradigma. Es ist die natürliche Weiterentwicklung der Robotic Process Automation (RPA), jedoch mit integrierten Funktionen für logisches Denken und Anpassungsfähigkeit.

Bei herkömmlicher RPA musste jede Regel fest programmiert werden – eine Aufgabe, die schnell unüberschaubar wurde. Agentic AI das: Anstatt jede Entscheidung festzulegen, delegieren wir das Schlussfolgern an den Agenten, was Flexibilität und Skalierbarkeit ermöglicht.

Natürlich stellt sich bei jeder Prozessumgestaltung eine entscheidende Frage: Was sollte automatisiert und was sollte unterstützt werden?

„Die eigentliche Herausforderung besteht nicht darin, zu entscheiden, was automatisiert werden soll. Es geht vielmehr darum, AI zwischen Menschen und AI zu koordinieren.“

Automatisierung ersetzt manuelle Arbeitsschritte, während Augmentation Mitarbeiter befähigt , schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen. Die besten Ergebnisse erzielen Unternehmen jedoch, wenn sie Automatisierung und Augmentation gemeinsam, anstatt sie als gegensätzliche Strategien zu betrachten.

Beispielsweise AI im Rahmen eines Kreditgenehmigungsprozesses automatisch data Hunderten von Dokumenten extrahieren und eingeben. Die Entscheidung über den endgültigen Kreditzins sollte jedoch weiterhin von einem Menschen getroffen werden, der sich auf die AI Empfehlungen stützt. Der Schlüssel liegt in der Koordination: zu wissen, wann man sich auf die Automatisierung verlassen, wann man sie ergänzen und wann man sie validieren sollte.

Das erste „P“, Prozesse, steht für den Übergang von isolierten Anwendungsfällen zu durchgängige Neugestaltungen, die AI menschliches Urteilsvermögen nahtlos miteinander verbinden.

2. Menschen: Weiterbildung, Rollen und die menschliche Revolution

Bei diesem Wandel geht es nicht um den Gegensatz zwischen Mensch und Maschine. Es geht darum, die Arbeitsweise von Unternehmen neu zu definieren. Einige Aufgaben werden wegfallen. Andere werden sich weiterentwickeln. Und es werden völlig neue Rollen entstehen.

„Jede Revolution vernichtet Arbeitsplätze, schafft neue und verändert bestehende. AI da keine Ausnahme.“

Die erste Konsequenz ist die Schulung. Keine Transformation kann gelingen, wenn die Mitarbeiter nicht bereit sind, sie anzunehmen. Selbst das beste AI der Welt wird keinen Erfolg haben, wenn die Menschen nicht wissen, wie man es einsetzt.

Aktuelle Zahlen zeigen, dass zwar 86 % der Beschäftigten der Meinung sind, dass sie AI benötigen, nur 14 % tatsächlich eine solche Schulung erhalten haben. Das ist eine enorme Lücke und ein großes Hindernis für die Einführung.

Über die reine Ausbildung hinaus gewinnen neue hybride Rollen zunehmend an Bedeutung. Katalysatoren schlagen eine Brücke zwischen Technologie und Geschäft. Prozessverantwortliche (POs) überdenken Arbeitsabläufe von Anfang bis Ende. Business Builder (nicht-technische Profile, die Prompts, Agenten und LLM-Logik verstehen) sind ebenfalls im Kommen.

Diese Rollen verdeutlichen eine einfache Wahrheit: AI geht es ebenso sehr um Menschen und Kultur wie um Algorithmen.

3. Plattform: Das neue Betriebssystem für Agenten

Je mehr Teams mit Bots experimentieren, desto mehr zeigt sich: Plötzlich stellen Unternehmen fest, dass sie Hunderte von autonomen Mini-Assistenten haben, die teamübergreifend im Einsatz sind, ohne dass sie diese wirklich im Blick haben oder kontrollieren können.

Es ist ein bisschen so, als hätte man 500 Praktikanten, von denen jeder Zugriff auf gemeinsame Laufwerke hat, doch niemand in der Personalabteilung weiß, dass es sie gibt. Das ist die aktuelle Realität in vielen Unternehmen, die AI ohne zentrale Steuerung einsetzen.

Deshalb ist eine robuste Plattform entscheidend, nicht nur für die Bereitstellung von Agenten, sondern auch für deren Überwachung, Bewertung und Steuerung. Dies ist entscheidend für die Gewährleistung von Rückverfolgbarkeit, Verantwortlichkeit und Sicherheit.

Die IT-Abteilung von morgen wird höchstwahrscheinlich stark an eine Personalabteilung für AI erinnern. Doch damit ist die Verantwortung noch nicht erschöpft. Geschäfts-, data und IT-Teams müssen sich die Aufsicht teilen:

  • IT stellt sicher, dass die Infrastruktur und data reibungslos funktionieren.
  • Data stellen sicher, dass die Mitarbeiter die richtigen Informationen abrufen und verwenden.
  • Geschäftsteams stellen sicher, dass die Antworten dem Ton der Marke, den Kundenbedürfnissen und den Compliance-Vorgaben entsprechen.

Kurz gesagt: Agent-Governance ist nicht nur eine technische Angelegenheit, sondern funktionsübergreifend.

Letztendlich bleibt data der entscheidende Faktor. Viele Pilotprojekte laufen isoliert betrachtet hervorragend, scheitern jedoch bei der Integration in Produktionssysteme, weil data verfügbar data . In einer Welt, in der Modelle zur Massenware geworden sind, data das Alleinstellungsmerkmal eines Unternehmens. Bei richtiger Handhabung lässt sich die agentische Transformation nachhaltig skalieren.

4. Position: Der bevorstehende Wandel in der digitalen Präsenz

Das vierte „P“, Position, ist nach außen gerichtet. Es geht darum, wie AI die Kundeninteraktion, die Sichtbarkeit der Marke und die digitale Strategie verändern.

In dieser neuen Ära entwickeln sich Dialog-Engines wie ChatGPT, Gemini oder Mistral zu Zugängen zu Informationen und sogar zu Transaktionen. In den USA können Nutzer nun Produkte direkt in ChatGPTkaufen.

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

Die aufstrebende Disziplin der Generative Engine Optimization (GEO) geht weit über die traditionelle Suchmaschinenoptimierung (SEO) hinaus. Konversationsmaschinen stützen sich auf eine Mischung aus verschiedenen Quellen, von Community-Foren bis hin zu unabhängigen Blogs, und nicht nur auf suchmaschinenoptimierte Seiten.

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

Im Jahr 2023 betrug der Anteil nur 2,5 % der Online-Suchanfragen auf Konversationsplattformen. Heute ist diese Zahl auf 6 %. Das mag gering erscheinen, doch wenn sich dieser Trend fortsetzt, wird er bald die digitale Suche dominieren.

Das bedeutet, dass Unternehmen sich neu positionieren . Einige werden sich vielleicht dafür entscheiden, ihre data in große Sprachmodelle einzuspeisen und so zu unsichtbaren Backoffice-Anbietern zu werden. Andere werden ihre eigenen Dialoglösungen entwickeln, um diese Ökosysteme zu ergänzen. So oder so muss die Entscheidung strategisch und nicht reaktiv getroffen werden.

Vorbereitung auf die agentische Zukunft

Um ein handlungsfähiges Unternehmen zu werden, reicht es nicht aus, lediglich Technologien einzusetzen. Dazu muss die Arbeitsweise einer Organisation grundlegend überdacht werden – Prozess für Prozess, Mitarbeiter für Mitarbeiter, Plattform für Plattform.

„Betrachten Sie die agentische Transformation nicht als eine Reihe von Anwendungsfällen. Betrachten Sie sie vielmehr als eine Neugestaltung der Arbeitsweise Ihres Unternehmens.“

Wer erfolgreich sein will, muss AI als bloßes Werkzeug betrachten, sondern als Partner, der Arbeit, Lernen und Kundenbindung neu gestaltet. Diese Revolution steht noch am Anfang, doch eines ist klar: Die Skalierung AI nur eine technische Herausforderung, sondern auch eine organisatorische. Und diejenigen, die die 4Ps beherrschen, sind am besten aufgestellt, um sie anzuführen.

Hanan Ouazan ist Absolvent der École Normale Supérieure und der École Centrale de Lille mit Abschlüssen in maschinellem Lernen und AI. Er kam vor Artefact zehn Jahren zu Artefact . Heute ist er geschäftsführender Gesellschafter und Global Lead AI .