	{"id":1133057,"date":"2026-02-01T12:00:00","date_gmt":"2026-02-01T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/pdf-newsletters\/email_91eb5545\/"},"modified":"2026-07-01T06:38:07","modified_gmt":"2026-07-01T05:38:07","slug":"from-insight-to-action-the-age-of-agentic-ai","status":"publish","type":"pdf-newsletters","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/pdf-newsletters\/from-insight-to-action-the-age-of-agentic-ai\/","title":{"rendered":"VON DER ERKENNTNIS ZUM HANDELN: DAS ZEITALTER DER AGENTENBASIERTEN KI"},"content":{"rendered":"<p>Die Rolle der KI in der Wirtschaft entwickelt sich rasant weiter. Was als Werkzeug zur Gewinnung von Erkenntnissen begann, bewegt sich in Richtung Ausf\u00fchrung, wobei die Systeme nun in der Lage sind, auf Entscheidungen zu reagieren, anstatt sie nur zu informieren. <strong>Dieser Wandel hin zu agentenbasierter KI markiert eine neue Stufe der operativen Reife. <\/strong> Gartner sagt voraus, dass <strong>bis 2028 werden 33% der Unternehmenssoftwareanwendungen agentenbasierte KI enthalten, gegen\u00fcber weniger als 1% im Jahr 2024<\/strong>. Dies signalisiert eine rasche Verlagerung von Hilfsmitteln zu autonomen Systemen, die in die t\u00e4glichen Arbeitsabl\u00e4ufe eingebettet sind.<\/p>\n\n\n\n<p>In dieser Ausgabe gehen wir der Frage nach, wie dieser Wandel Gestalt annimmt, mit Artikeln \u00fcber:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>KI-Agenten<\/strong> Neugestaltung von Engagement und Betrieb im Einzelhandel<\/li>\n\n\n<li><strong>Data-Plattformen<\/strong> Skalierbare Autonomie erm\u00f6glichen<\/li>\n\n\n<li><strong>Lieferkette und Finanzen<\/strong> Einsatz von KI f\u00fcr die Echtzeit-Orchestrierung<\/li>\n\n\n<li><strong>Langfristige Agenten<\/strong> Neudefinition von Governance und Delegation<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Agentische KI und die Zukunft des Einzelhandels: Ein Interview mit Edouard de M\u00e9zerac, Konzern-CEO von Artefact.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Agentische KI und die Zukunft des Einzelhandels: Ein Interview mit Edouard de M\u00e9zerac, Konzern-CEO von Artefact.<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"370\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-01-2-600x370.png\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-01-2-600x370.png\" alt=\"Agentic AI and the future of Retail: An interview with Edouard de M\u00e9zerac, Group CEO of Artefact.\" class=\"lazyload wp-image-1332956\" style=\"width:600px\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27600%27%20height%3D%27370%27%20viewBox%3D%270%200%20600%20370%27%3E%3Crect%20width%3D%27600%27%20height%3D%27370%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-01-2-18x12.png 18w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-01-2-200x123.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-01-2-300x185.png 300w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-01-2-400x247.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-01-2-600x370.png 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-01-2-768x474.png 768w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-01-2-800x493.png 800w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-01-2.png 900w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><em>\u201cMit agentic ist jede Funktion betroffen.\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-16018d1d wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/inside-the-layers-of-the-agentic-revolution-interview-by-tcg-summit\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Den Artikel lesen<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><strong>Wie werden KI-Agenten das Einkaufsverhalten beeinflussen?<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Verbraucher werden pers\u00f6nliche KI-Agenten nutzen<\/strong> um Produkte zu suchen, zu vergleichen und zu kaufen. Das schafft neue Erwartungen an die Bereitschaft von Marken und Websites.<\/li>\n\n\n<li><strong>Einzelh\u00e4ndler werden in KI-\u00d6kosysteme eingebettet<\/strong>. Edouard verweist auf die Partnerschaft zwischen OpenAI und Walmart, bei der Konversationsschnittstellen zu neuen Handelskan\u00e4len werden, die mehr Einblicke in die Verbraucher bieten, als dies bei herk\u00f6mmlichen Transaktionssystemen der Fall ist data.<\/li>\n\n\n<li><strong>Der agentengest\u00fctzte Handel wird die internen Abl\u00e4ufe im Einzelhandel ver\u00e4ndern<\/strong>, Unterst\u00fctzung von Verkaufsteams, Verhandlungen, Werbeaktionen und Lieferantenmanagement. <strong>Was sind die wichtigsten Voraussetzungen f\u00fcr den Einsatz von KI-Agenten?<\/strong><\/li>\n\n\n<li><strong>Data Bereitschaft<\/strong>, mit geregelten, standardisierten, semantisch abgestimmten data-Sets.<\/li>\n\n\n<li><strong>Prozess-Bereitschaft<\/strong>, mit definierten Arbeitsabl\u00e4ufen, in denen Agenten effektiv arbeiten k\u00f6nnen.<\/li>\n\n\n<li><strong>Technische Bereitschaft<\/strong>, von der Wahl der Plattform bis hin zur Entscheidung \"bauen oder kaufen\". <strong>Wo wird der ROI im TCG-Sektor zuerst auftauchen?<\/strong><\/li>\n\n\n<li><strong>Kundenbetreuung<\/strong> bietet unmittelbare Rendite durch KI-gesteuerte Selbstf\u00fcrsorge.<\/li>\n\n\n<li><strong>Marketing und Inhaltsautomatisierung<\/strong> beschleunigen die Anpassung der Kampagne.<\/li>\n\n\n<li><strong>IT-Operationen<\/strong>, von der Code-Migration bis hin zur \u00dcberwachung von Anomalien, stellen gro\u00dfe M\u00f6glichkeiten zur Kosteneinsparung dar.<\/li>\n\n<\/ol>\n\n\n\n<p><strong>Data und agentische Plattformen: Die Wegbereiter der KI-Innovation.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Data und agentische Plattformen: Die Wegbereiter der KI-Innovation.<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"358\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-02-2-600x358.png\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-02-2-600x358.png\" alt=\"Data and agentic platforms: The enablers of AI innovation.\" class=\"lazyload wp-image-1332957\" style=\"width:600px\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27600%27%20height%3D%27358%27%20viewBox%3D%270%200%20600%20358%27%3E%3Crect%20width%3D%27600%27%20height%3D%27358%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-02-2-18x12.png 18w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-02-2-200x119.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-02-2-300x179.png 300w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-02-2-400x239.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-02-2-600x358.png 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-02-2-768x458.png 768w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-02-2-800x477.png 800w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-02-2.png 873w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-16018d1d wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/ressource-document\/data-agentic-platforms-the-enablers-of-ai-innovation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Lesen Sie das Wei\u00dfbuch<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Herk\u00f6mmliche Berichtsarchitekturen k\u00f6nnen die heutigen KI-Anforderungen nur schwer erf\u00fcllen, w\u00e4hrend moderne Modelle wie <strong>data-Seeh\u00e4user, data-Gitter und data-Gew\u00f6lbeger\u00fcste<\/strong> erm\u00f6glichen kontrollierte, gesch\u00e4ftsreife \u00d6kosysteme. Durch die Zusammenf\u00fchrung von strukturierten und unstrukturierten data-Daten unterst\u00fctzen diese Plattformen <strong>pr\u00e4diktive Analytik<\/strong>, <strong>GenAI-Anwendungen<\/strong>, und <strong>Entscheidungsautomatisierung<\/strong>. Sie ver\u00e4ndern bereits die Prognosen, die Kundenbindung und die betriebliche Optimierung. Doch Technologie allein ist nicht ausreichend. Der Erfolg h\u00e4ngt von der \u00dcberwindung <strong>Herausforderungen bei der Integration von Altlasten<\/strong>, <strong>St\u00e4rkung der Regierungsf\u00fchrung<\/strong>, und <strong>Verankerung einer starken data-Verwaltung<\/strong> durch eine schrittweise Umsetzung. Agentic data platforms stellt die n\u00e4chste Entwicklungsstufe dar und erm\u00f6glicht es KI-Systemen, <strong>Entscheidungen und Arbeitsabl\u00e4ufe nahezu in Echtzeit ausl\u00f6sen<\/strong>. Unternehmen, die jetzt investieren, bauen die Intelligenz auf, die erforderlich ist, um in einer <strong>KI-gesteuerte Wirtschaft<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Von den Kosten zum Mehrwert: Die Revolution in der Lieferkette durch KI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Von den Kosten zum Mehrwert: Die Revolution in der Lieferkette durch KI.<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"356\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-03-2-600x356.png\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-03-2-600x356.png\" alt=\"From cost to value: The Supply Chain revolution with AI.\" class=\"lazyload wp-image-1332958\" style=\"width:600px\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27600%27%20height%3D%27356%27%20viewBox%3D%270%200%20600%20356%27%3E%3Crect%20width%3D%27600%27%20height%3D%27356%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-03-2-18x12.png 18w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-03-2-200x119.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-03-2-300x178.png 300w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-03-2-400x237.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-03-2-600x356.png 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-03-2-768x456.png 768w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-03-2-800x475.png 800w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-03-2.png 875w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Die Lieferketten haben sich von einem operativen R\u00fcckgrat zu einem <strong>umk\u00e4mpftes Schlachtfeld<\/strong>. Trotz der zunehmenden Volatilit\u00e4t setzen viele Unternehmen KI in Planung, Logistik und Vertrieb noch immer zu wenig ein. Dieser praktische Leitfaden richtet sich an F\u00fchrungskr\u00e4fte, die ihre Lieferketten von Kostenstellen in <strong>strategische Werttreiber<\/strong> durch den gezielten Einsatz von KI. Die Transformation beginnt mit der Planung: KI verbessert sowohl <strong>Vertriebs- und Betriebsplanung (S&amp;OP) und -umsetzung (S&amp;OE)<\/strong>, und erm\u00f6glicht Unternehmen den \u00dcbergang von reaktiven Prognosen zu <strong>dynamisch, data-driven-Inszenierung<\/strong>. In einer Fallstudie aus dem Bereich Haushaltsger\u00e4te automatisierte KI die funktions\u00fcbergreifende Analyse von Nachfrage, Lagerbest\u00e4nden und Engp\u00e4ssen, was zu einer <strong>40% Steigerung der betrieblichen Effizienz, verbesserte Transparenz auf SKU-Ebene und reduzierter Bestand<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Jenseits der Planung, <strong>KI erm\u00f6glicht die Optimierung der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li><strong>Intelligente Inventarisierungsrichtlinien<\/strong> ein Gleichgewicht zwischen Servicequalit\u00e4t und Kostenkontrolle.<\/li>\n\n\n<li><strong>Logistik-Anwendungen<\/strong> verbessern Sie die eingehenden Materialfl\u00fcsse und die Auslieferungsleistung.<\/li>\n\n\n<li><strong>Digitale Zwillinge und Simulationsmodelle<\/strong> die Szenarioplanung und das Risikomanagement weiter verbessern.<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>GenAI und agentenbasierte KI bei der Transformation des Finanzdienstleistungssektors.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">GenAI und agentenbasierte KI bei der Transformation des Finanzdienstleistungssektors.<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"352\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-04-2-600x352.png\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-04-2-600x352.png\" alt=\"GenAI and agentic AI in the transformation of the Financial Services sector.\" class=\"lazyload wp-image-1332959\" style=\"width:600px\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27600%27%20height%3D%27352%27%20viewBox%3D%270%200%20600%20352%27%3E%3Crect%20width%3D%27600%27%20height%3D%27352%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-04-2-18x12.png 18w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-04-2-200x117.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-04-2-300x176.png 300w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-04-2-400x235.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-04-2-600x352.png 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-04-2-768x451.png 768w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-04-2-800x470.png 800w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-04-2.png 877w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Artefact zeigt, wie die Konvergenz von generativer und agentenbasierter KI <strong>Umgestaltung von Betrieb und Wertsch\u00f6pfung<\/strong> f\u00fcr Banken, Versicherungen und Fintech-Unternehmen. Zu den Anwendungsf\u00e4llen mit hoher Kapitalrendite z\u00e4hlen Handel und Portfoliooptimierung, Kundenbindung, Dokumentenverarbeitung sowie automatisierte Berichterstellung. Fr\u00fchanwender berichten von greifbaren Vorteilen: von <strong>25% \u2013 Verk\u00fcrzung der F&amp;E-Zykluszeiten<\/strong> zu <strong>40% Produktivit\u00e4tssteigerungen im IT-Bereich<\/strong>, sowie erhebliche Kosteneinsparungen im KI-gest\u00fctzten Kundenservice. Der eigentliche Wandel vollzieht sich durch agentenbasierte KI-Systeme, die in der Lage sind, <strong>Transaktionen in Echtzeit \u00fcberwachen, Betrug proaktiv erkennen, Risikomanagement optimieren<\/strong>, und <strong>Arbeitsabl\u00e4ufe automatisieren<\/strong> mit minimalem menschlichem Eingriff, wodurch KI von der Entscheidungsunterst\u00fctzung hin zur Ausf\u00fchrung \u00fcbergeht. Diese neuen F\u00e4higkeiten beschleunigen Innovation und Reaktionsf\u00e4higkeit, doch ihre Skalierung erfordert <strong>starke Governance, data-Sicherheit und Compliance-Rahmenwerke<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Langfristige KI-Agenten \u2013 von kurzen Eingabeaufforderungen bis hin zu dauerhafter Autonomie: Einblicke in die Technologie \u2013 eine dreiteilige Serie.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Langfristige KI-Agenten \u2013 von kurzen Eingabeaufforderungen bis hin zu dauerhafter Autonomie: Einblicke in die Technologie \u2013 eine dreiteilige Serie.<\/h2>\n\n\n\n<p><em><strong>Victor Coimbra<\/strong>, Partner und Leiter der Bereiche \u201ePlatform &amp; IT\u201c bei Data, Artefact LatAm, wurde f\u00fcr seine herausragenden Beitr\u00e4ge zur Innovation im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz in die \u201eForbes Under 30 Brazil\u201c-Liste aufgenommen. Er verf\u00fcgt \u00fcber fundierte Fachkenntnisse bei der Skalierung von KI-L\u00f6sungen und beim Aufbau leistungsstarker Tech-Teams auf internationalen M\u00e4rkten.<\/em><\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"370\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-05-2-600x370.png\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-05-2-600x370.png\" alt=\"Long-run AI agents, from short prompts to sustained autonomy Technology insights: A three-part series.\" class=\"lazyload wp-image-1332960\" style=\"width:600px\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27600%27%20height%3D%27370%27%20viewBox%3D%270%200%20600%20370%27%3E%3Crect%20width%3D%27600%27%20height%3D%27370%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-05-2-18x12.png 18w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-05-2-200x123.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-05-2-300x185.png 300w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-05-2-400x247.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-05-2-600x370.png 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-05-2-768x474.png 768w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-05-2-800x493.png 800w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-05-2.png 900w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><strong>Langfristige KI-Agenten, Teil 1: Das Problem, \u00fcber das niemand spricht.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Langfristige KI-Agenten, Teil 1: Das Problem, \u00fcber das niemand spricht.<\/h2>\n\n\n\n<p>Wie lange kann KI sinnvolle Arbeit leisten, bevor sie zusammenbricht? Die Forschung zeigt <strong>Die Aufgabendauer verdoppelt sich alle sieben Monate<\/strong>. Aber die Produktionsrealit\u00e4t bleibt hinter den Benchmarks zur\u00fcck. Bei Unternehmenstests, <strong>keine KI-Ausgaben waren ohne menschliche Bereinigung verwendbar<\/strong>. L\u00fccken in der Dokumentation, Probleme bei der \u00dcberpr\u00fcfung und Qualit\u00e4tsm\u00e4ngel traten systematisch auf. Die Zeit f\u00fcr Nachbesserungen betrug im Durchschnitt ein Drittel der Aufgabendauer. Dies f\u00fchrt zu einem Produktivit\u00e4tsparadoxon. In kontrollierten Studien, <strong>AI-Benutzer waren 19% langsamer aufgrund von Fehlersuche, Kontextwechsel und Qualit\u00e4tsverbesserung<\/strong>. Die eigentliche Ursache liegt in der Architektur. <strong>Wenn Aufgaben l\u00e4nger werden, ist das KI-Arbeitsged\u00e4chtnis ges\u00e4ttigt<\/strong>, wodurch der Kontext verloren geht, Widerspr\u00fcche entstehen und sich Fehler h\u00e4ufen. Die F\u00e4higkeiten variieren auch stark je nach Bereich. Langfristig gesehen verbessert sich die KI schnell, <strong>aber die nachhaltige Autonomie bleibt begrenzt<\/strong>.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"370\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-06-600x370.png\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-06-600x370.png\" alt=\"Long-run AI agents, Part 1: The problem nobody talks about.\" class=\"lazyload wp-image-1332961\" style=\"width:600px\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27600%27%20height%3D%27370%27%20viewBox%3D%270%200%20600%20370%27%3E%3Crect%20width%3D%27600%27%20height%3D%27370%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-06-18x12.png 18w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-06-200x123.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-06-300x185.png 300w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-06-400x247.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-06-600x370.png 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-06-768x474.png 768w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-06-800x493.png 800w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-06.png 900w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><strong>Langfristige KI-Agenten, Teil 2: Drei Ans\u00e4tze, die tats\u00e4chlich funktionieren. <\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Langfristige KI-Agenten, Teil 2: Drei Ans\u00e4tze, die tats\u00e4chlich funktionieren.<\/h2>\n\n\n\n<p>Obwohl die KI bei langen Arbeitsabl\u00e4ufen nachl\u00e4sst, kann der langfristige Agentenbetrieb durch drei architektonische Ans\u00e4tze erweitert werden: <strong>1. Frisch gestarteter Zyklus:<\/strong> Setzt die KI zur\u00fcck, wenn die Leistung nachl\u00e4sst. Die Arbeit wird extern gespeichert, die Sitzungen werden sauber neu gestartet, und der Fortschritt wird schrittweise fortgesetzt. <strong>2. Selektives Ged\u00e4chtnis:<\/strong> Bewahrt nur den wesentlichen Kontext zwischen den Sitzungen. 2. 2. Fortschrittsanzeigen, Zusammenfassungen und \u00c4nderungsprotokolle sorgen f\u00fcr Kontinuit\u00e4t und reduzieren die Informationsflut. <strong>3. Teamkoordination:<\/strong> Verteilt die Arbeit auf mehrere spezialisierte Agenten, die von einem zentralen Koordinator verwaltet werden. Durch die Aufteilung von Aufgaben und die Weiterleitung nur relevanter Informationen erzielen Multi-Agenten-Systeme bei komplexen Aufgaben deutlich bessere Ergebnisse als einzelne Agenten. Bei jedem dieser Ans\u00e4tze werden Informationen ausgelagert, die die KI intern nicht zuverl\u00e4ssig speichern kann. <strong>Der Radsport bevorzugt Einfachheit, Speichersysteme bevorzugen Kontinuit\u00e4t und Teams bevorzugen Gr\u00f6\u00dfe und Spezialisierung<\/strong>. Die meisten Produktionsumgebungen kombinieren alle drei.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"370\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-07-600x370.png\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-07-600x370.png\" alt=\"Long-run AI agents, Part 2: Three approaches that actually work.\" class=\"lazyload wp-image-1332962\" style=\"width:600px\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27600%27%20height%3D%27370%27%20viewBox%3D%270%200%20600%20370%27%3E%3Crect%20width%3D%27600%27%20height%3D%27370%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-07-18x12.png 18w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-07-200x123.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-07-300x185.png 300w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-07-400x247.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-07-600x370.png 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-07-768x474.png 768w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-07-800x493.png 800w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-07.png 900w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><strong>Langfristige KI-Agenten, Teil 3: Was dies f\u00fcr Unternehmen bedeutet.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Langfristige KI-Agenten, Teil 3: Was dies f\u00fcr Unternehmen bedeutet.<\/h2>\n\n\n\n<p>Wenn KI auf lange Sicht einsatzf\u00e4hig wird, <strong>KI-Assistenten werden sich zu KI-Arbeitern entwickeln<\/strong>. Es werden bis zu achtst\u00fcndige Arbeitsabl\u00e4ufe mit vollst\u00e4ndigen Ergebnissen und Implementierungen entstehen.<\/p>\n\n\n\n<p>:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li>Schnittstellen werden sich von Dialogtools zu Delegationssystemen weiterentwickeln, wobei Dashboards, Kontrollpunkte, Pr\u00fcfpfade und Wiederherstellungsmechanismen die Echtzeit-Eingabeaufforderungen ersetzen werden.<\/li>\n\n\n<li>Die Qualit\u00e4t und Steuerung von Data werden von entscheidender Bedeutung sein, da langfristig betriebene KI Fehler vervielfachen, Berechtigungen \u00fcberschreiten oder auf fehlerhaften Annahmen basieren kann.<\/li>\n\n\n<li>Rahmenwerke f\u00fcr begrenzte Autonomie, einschlie\u00dflich Zugriffskontrollen, Eskalationsausl\u00f6ser und Protokollierung von Entscheidungen, werden verbindlich vorgeschrieben.<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Langfristig gesehen ist KI noch nicht ganz ausgereift, aber sie ist bereits heute praktikabel f\u00fcr <strong>gezielte Anwendungsf\u00e4lle<\/strong>. Realistische Chancen liegen in <strong>strukturierte, aufmerksamkeitsintensive Arbeit<\/strong> mit messbaren Resultaten. Unternehmen, die bewusst experimentieren und starke Leitplanken setzen, werden <strong>einen fr\u00fchen Vorteil erlangen<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Nexans-Kundenbeispiel: Entwicklung einer globalen data- und KI-Strategie f\u00fcr das Jahr 2028.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Nexans-Kundenbeispiel: Entwicklung einer globalen data- und KI-Strategie f\u00fcr das Jahr 2028.<\/h2>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"600\" height=\"370\" src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-08-600x370.png\" data-orig-src=\"https:\/\/www.artefact.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-08-600x370.png\" alt=\"Nexans Client Case: Building a 2028 global data and AI strategy.\" class=\"lazyload wp-image-1332963\" style=\"width:600px\" srcset=\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27600%27%20height%3D%27370%27%20viewBox%3D%270%200%20600%20370%27%3E%3Crect%20width%3D%27600%27%20height%3D%27370%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\" data-srcset=\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-08-18x12.png 18w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-08-200x123.png 200w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-08-300x185.png 300w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-08-400x247.png 400w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-08-600x370.png 600w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-08-768x474.png 768w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-08-800x493.png 800w, https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/february-news-08.png 900w\" data-sizes=\"auto\" data-orig-sizes=\"(max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Als weltweit f\u00fchrendes Unternehmen im Bereich der Elektrifizierung ist Nexans in 40 L\u00e4ndern t\u00e4tig, um die Energiewende und die nachhaltige Elektrifizierung zu unterst\u00fctzen. Aufbauend auf seinem erfolgreichen Leistungsprogramm SHIFT hat Nexans <strong>SHIFT AI<\/strong> data und KI zu den wichtigsten Faktoren f\u00fcr die Unternehmensleistung zu machen. Sie definierten eine <strong>2028 AI<\/strong> Vision, gr\u00fcndete eine <strong>vereinheitlicht data platform<\/strong>, und <strong>stark eingesetzt data governance<\/strong>. <strong>Herausforderung<\/strong>: Struktur data und KI zur Unterst\u00fctzung der gesch\u00e4ftlichen Transformation in gro\u00dfem Ma\u00dfstab. Mit SHIFT AI verfolgte Nexans das Ziel, <strong>Steigerung der Nutzung von data im Unternehmen von 20% auf 90%<\/strong>. Um dies zu tun, mussten sie:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n\n<li>Bewertung des Reifegrades von data und KI<\/li>\n\n\n<li>Legen Sie eine Strategie fest, die auf die gesch\u00e4ftlichen Priorit\u00e4ten abgestimmt ist<\/li>\n\n\n<li>Identifizieren und priorisieren Sie hochwertige AI Anwendungsf\u00e4lle<\/li>\n\n\n<li>Steigern Sie die Flexibilit\u00e4t entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette<\/li>\n\n\n<li>Gleichgewicht zwischen Wachstum, Nachhaltigkeit und wirtschaftlicher Leistung <strong>L\u00f6sung<\/strong>: Nexans hat ein zentralisiertes und verwaltetes data platform eingesetzt.<\/li>\n\n\n<li>Es wurden \u00fcber 70 Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr data, BI und KI in verschiedenen Unternehmensbereichen ermittelt<\/li>\n\n\n<li>25 strategische Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr den Zeithorizont 2028 wurden nach Priorit\u00e4t geordnet<\/li>\n\n\n<li>Im Jahr 2025 wurden f\u00fcnf Anwendungsf\u00e4lle eingef\u00fchrt <strong>Ergebnisse<\/strong>: Ein skalierbares data- und KI-Betriebsmodell, das bereits Gesch\u00e4ftswert liefert, und eine industrielle KI-Strategie, die auf die langfristige Unternehmensleistung ausgerichtet ist.<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p><em>\u201cNexans arbeitet nun mit einem data-System in Industriequalit\u00e4t und einem KI-Framework, das die langfristige Gesch\u00e4ftsleistung, operative Exzellenz und Nachhaltigkeitsziele direkt unterst\u00fctzt. Heute wird data als strategischer Verm\u00f6genswert verwaltet, der fest in die Kerngesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe von Nexans eingebettet ist.\u2019<\/em> <strong>Guillaume Eymery<\/strong>, Chief Strategy &amp; Purchasing Officer und Mitglied der Excom bei Nexans<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-16018d1d wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/cases\/nexans-a-2028-global-data-and-ai-strategy-roadmap-built-on-databricks-data-foundations-and-governance\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Lesen Sie den Kundenfall<\/a><\/div>\n<\/div>","protected":false},"featured_media":1110641,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"pdf-mail-category":[848695],"class_list":["post-1133057","pdf-newsletters","type-pdf-newsletters","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","pdf-mail-category-data-ai-digest"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pdf-newsletters\/1133057","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pdf-newsletters"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/pdf-newsletters"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1110641"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1133057"}],"wp:term":[{"taxonomy":"pdf-mail-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pdf-mail-category?post=1133057"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}