Damit KI über das Experimentieren hinauskommt, müssen Agenten mit dem operativen Kontext verbunden und jene Geschäftsprozesse identifiziert werden, in denen sie den größten Nutzen stiften können. Unternehmens-KI kann Empfehlungen erzeugen, Aufgaben automatisieren und Organisationen helfen, schneller Entscheidungen zu treffen. Ohne ein Verständnis dafür, wie ein Unternehmen tatsächlich arbeitet, können jedoch selbst leistungsstarke Modelle die Einschränkungen und Zusammenhänge übersehen, die darüber bestimmen, ob eine Entscheidung richtig ist.
Für Devavrat Shah, Chief Scientist für Enterprise AI bei Celonis, steht dieser Kontext im Zentrum dessen, was er „Decision Intelligence“ nennt. KI-Agenten können einzelne Aufgaben innerhalb größerer Entscheidungsprozesse unterstützen, argumentiert er, benötigen dafür aber ein Verständnis der Rolle jeder Aufgabe und der geschäftlichen Rahmenbedingungen, die sie umgeben. Ohne den richtigen operativen Kontext riskieren Agenten, wichtige Einschränkungen zu übersehen, kostspielige Fehler zu machen oder übermäßig viele Rechenressourcen zu verbrauchen, während sie herauszufinden versuchen, was sie wissen müssen.
Die Lösung beginnt damit, KI mit den Prozessen und Daten zu verbinden, die Unternehmen bereits nutzen. Eine Kontextschicht kann Agenten helfen, Arbeitsabläufe zu verstehen, innerhalb definierter Leitplanken zu arbeiten und Empfehlungen zu erstellen, die Menschen prüfen und genehmigen können. Shah rät Organisationen, mit einer konkreten geschäftlichen Entscheidung zu beginnen, deren schwierigste Schritte zu identifizieren und zu testen, ob KI sie verbessern kann. Die Messung von Zugewinnen bei Geschwindigkeit und Wert kann anschließend helfen zu entscheiden, ob sich eine Anwendung lohnt, skaliert zu werden.
Dieser Ansatz könnte auch verändern, wie Beschäftigte ihre Zeit verbringen. Die Automatisierung repetitiver, manueller Arbeit und die Koordination von Aufgaben über Teams hinweg könnten Menschen Freiraum für komplexere strategische Entscheidungen verschaffen. Diesen Vorteil zu realisieren erfordert jedoch Investitionen in die Weiterbildung der Belegschaft, damit Mitarbeitende die Ergebnisse der KI und deren Auswirkungen verstehen. Mit Blick nach vorn sieht Shah Chancen, die von routinemäßigen operativen Aufgaben bis zur unternehmensweiten Planung in Finanzen, Personalmanagement, Marketing und Vertrieb reichen.
Quelle: MIT Technology Review AI · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing