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Hanan Ouazan<\/h3><\/div>Managing Partner & Global Lead AI Beschleunigung bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Die Entwicklung von einfachen KI-Assistenten zu leistungsstarken, system\u00fcbergreifenden Agenten spiegelt einen tiefgreifenden Wandel in der Art und Weise wider, wie Unternehmen generative KI nutzen. Im Jahr 2023 versprach der Aufstieg der eingebetteten GenAI eine nahtlose Integration in die t\u00e4glichen Arbeitsabl\u00e4ufe und erm\u00f6glichte es den Nutzern, fortschrittliche Funktionen zu \u00fcbernehmen, ohne ihre Gewohnheiten zu unterbrechen. Doch die hohen Kosten pro Benutzer und die begrenzte Anpassungsf\u00e4higkeit lie\u00dfen viele den Wert dieser Blackbox-L\u00f6sungen in Frage stellen.<\/span><\/p>\nIm Jahr 2024 hatte sich die Erz\u00e4hlung in Richtung Professionalisierung und Industrialisierung verschoben. Tools wie Microsoft Copilot und Salesforce Agentforce begannen, die Grenzen zwischen passiver Unterst\u00fctzung und aktiver Ausf\u00fchrung zu verwischen und deuteten eine Zukunft an, in der Agenten mehr tun k\u00f6nnen als nur zu unterst\u00fctzen - sie k\u00f6nnen autonom handeln. Allerdings waren diese Systeme immer noch an die \u00d6kosysteme gebunden, in denen sie arbeiteten.<\/span><\/p>\n2025 k\u00f6nnte ein entscheidendes Jahr sein: das Aufkommen industrialisierter Agenten, die Prozesse \u00fcber mehrere Systeme hinweg automatisieren k\u00f6nnen. Diese Entwicklung stellt eine entscheidende Herausforderung dar: Die meisten Arbeitsabl\u00e4ufe erstrecken sich \u00fcber mehrere Plattformen, und die Einbettung von Agenten in isolierte Tools schr\u00e4nkt ihr Potenzial von Natur aus ein. Unternehmen stehen vor zwei wichtigen Optionen. Sie k\u00f6nnten ihre Plattformen \u00f6ffnen, um eine umfassendere Kontrolle \u00fcber externe Tools zu erm\u00f6glichen, so dass ihre Agenten Prozesse system\u00fcbergreifend orchestrieren k\u00f6nnen. Alternativ k\u00f6nnten sie ihren Agenten gestatten, au\u00dferhalb ihres eigenen \u00d6kosystems zu operieren, so dass Kunden diese Agenten extern in Anspruch nehmen k\u00f6nnen - eine mutige Ver\u00e4nderung, die neue Gesch\u00e4ftsmodelle erfordern w\u00fcrde, aber den Nutzen der Agenten drastisch erh\u00f6hen k\u00f6nnte.<\/span><\/p>\nDiese Entwicklung zwingt auch dazu, die SaaS-Gesch\u00e4ftsmodelle zu \u00fcberdenken. In dem Ma\u00dfe, wie die Automatisierung in den Mittelpunkt r\u00fcckt, verlieren die Schnittstellen ihre Vorrangstellung und der wahre Wert verlagert sich auf die Intelligenz und data, die diesen Agenten zugrunde liegen - data, das letztendlich dem Kunden geh\u00f6rt. Wie SaaS-Plattformen diese Spannung zwischen Kontrolle und Offenheit meistern, wird die n\u00e4chste \u00c4ra der Innovation bestimmen.<\/span><\/p>\n<\/div>
Managing Partner & Global Lead AI Beschleunigung bei Artefact<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Die Entwicklung von einfachen KI-Assistenten zu leistungsstarken, system\u00fcbergreifenden Agenten spiegelt einen tiefgreifenden Wandel in der Art und Weise wider, wie Unternehmen generative KI nutzen. Im Jahr 2023 versprach der Aufstieg der eingebetteten GenAI eine nahtlose Integration in die t\u00e4glichen Arbeitsabl\u00e4ufe und erm\u00f6glichte es den Nutzern, fortschrittliche Funktionen zu \u00fcbernehmen, ohne ihre Gewohnheiten zu unterbrechen. Doch die hohen Kosten pro Benutzer und die begrenzte Anpassungsf\u00e4higkeit lie\u00dfen viele den Wert dieser Blackbox-L\u00f6sungen in Frage stellen.<\/span><\/p>\n Im Jahr 2024 hatte sich die Erz\u00e4hlung in Richtung Professionalisierung und Industrialisierung verschoben. Tools wie Microsoft Copilot und Salesforce Agentforce begannen, die Grenzen zwischen passiver Unterst\u00fctzung und aktiver Ausf\u00fchrung zu verwischen und deuteten eine Zukunft an, in der Agenten mehr tun k\u00f6nnen als nur zu unterst\u00fctzen - sie k\u00f6nnen autonom handeln. Allerdings waren diese Systeme immer noch an die \u00d6kosysteme gebunden, in denen sie arbeiteten.<\/span><\/p>\n 2025 k\u00f6nnte ein entscheidendes Jahr sein: das Aufkommen industrialisierter Agenten, die Prozesse \u00fcber mehrere Systeme hinweg automatisieren k\u00f6nnen. Diese Entwicklung stellt eine entscheidende Herausforderung dar: Die meisten Arbeitsabl\u00e4ufe erstrecken sich \u00fcber mehrere Plattformen, und die Einbettung von Agenten in isolierte Tools schr\u00e4nkt ihr Potenzial von Natur aus ein. Unternehmen stehen vor zwei wichtigen Optionen. Sie k\u00f6nnten ihre Plattformen \u00f6ffnen, um eine umfassendere Kontrolle \u00fcber externe Tools zu erm\u00f6glichen, so dass ihre Agenten Prozesse system\u00fcbergreifend orchestrieren k\u00f6nnen. Alternativ k\u00f6nnten sie ihren Agenten gestatten, au\u00dferhalb ihres eigenen \u00d6kosystems zu operieren, so dass Kunden diese Agenten extern in Anspruch nehmen k\u00f6nnen - eine mutige Ver\u00e4nderung, die neue Gesch\u00e4ftsmodelle erfordern w\u00fcrde, aber den Nutzen der Agenten drastisch erh\u00f6hen k\u00f6nnte.<\/span><\/p>\n Diese Entwicklung zwingt auch dazu, die SaaS-Gesch\u00e4ftsmodelle zu \u00fcberdenken. In dem Ma\u00dfe, wie die Automatisierung in den Mittelpunkt r\u00fcckt, verlieren die Schnittstellen ihre Vorrangstellung und der wahre Wert verlagert sich auf die Intelligenz und data, die diesen Agenten zugrunde liegen - data, das letztendlich dem Kunden geh\u00f6rt. Wie SaaS-Plattformen diese Spannung zwischen Kontrolle und Offenheit meistern, wird die n\u00e4chste \u00c4ra der Innovation bestimmen.<\/span><\/p>\n<\/div>