- Der Artikel argumentiert, dass die größte Herausforderung für KI-Agenten in Unternehmen nicht mehr das KI-Modell selbst ist, sondern die internen Daten und das Wissen, das fragmentiert, inkonsistent und schwer zu verwalten ist.
- Die derzeit übliche Implementierungsmethode baut für jede KI-Anwendung einen eigenen Kontext auf. Dies führt dazu, dass mehrere Teams dasselbe Dokument verarbeiten und unterschiedliche Embeddings, Indizes und Wissensdatenbanken erstellen, was die Kosten erhöht und zu inkonsistenten Antworten führt.
- Wenn sich Dokumente, Quellcode oder Geschäftsprozesse ändern, wird jedes KI-System unabhängig aktualisiert, was dazu führt, dass KI-Agenten unterschiedliche Versionen des Wissens verwenden.
- Der Autor schlägt vor, eine gemeinsame Wissensplattform für das Unternehmen aufzubauen, anstatt jede KI-Anwendung ihre eigenen Daten verwalten zu lassen.
- Dieses Modell besteht aus 4 Schichten: Raw (speichert Originaldaten); Refined (standardisiert Dokumente in Wissensobjekte); Integrated (verbindet Daten aus mehreren Systemen zu einem einheitlichen Wissensmodell); Serving (stellt optimierte Daten für jeden KI-Agenten oder mehrere Anwendungen bereit).
- Die Integrated-Schicht verbindet Dokumente, Quellcode, Jira, E-Mails und andere Systeme über Geschäftseinheiten und Beziehungen wie Abhängigkeit, Eigentum oder Auswirkung. Dies hilft der KI, den Unternehmenskontext zu verstehen, statt nur nach Schlüsselwörtern zu suchen.
- Die Serving-Schicht erstellt gemeinsame Ressourcen wie Suchindizes, Embeddings, Wissensgraphen und APIs und baut gleichzeitig spezifische Kontexte für jeden KI-Agenten auf, ohne Daten zu duplizieren.
- Diese Architektur unterstützt das Datenlebenszyklus-Management, die Herkunftsverfolgung, die Zugriffskontrolle, die Erklärbarkeit von KI-Ergebnissen und die unternehmensweite Wiederverwendung von Wissen.
- Das System ermöglicht es auch, Feedback von KI-Agenten in die Plattform zurückzuführen, um das Wissensmodell des Unternehmens kontinuierlich zu moderieren und zu verbessern.
- Der Autor kommt zu dem Schluss, dass der nächste Wettbewerbsvorteil für Unternehmen nicht durch den Bau weiterer KI-Agenten entsteht, sondern durch den Aufbau zuverlässiger Daten- und Wissensplattformen, da das Prinzip „schlechte Daten rein, schlechte Ergebnisse raus“ auch für die KI gilt.
📌 KI-Agenten sind nur dann effektiv, wenn sie mit einer einheitlichen, genauen und gut verwalteten Unternehmenswissensquelle versorgt werden. Anstatt dass jede KI-Anwendung ihren eigenen Kontext erstellt, sollten Unternehmen in eine gemeinsame Wissensplattform mit vier Datenverwaltungsschichten investieren. Dies hilft, Redundanzen abzubauen, die Konsistenz zu erhöhen, die Erklärbarkeit zu verbessern und eine Grundlage für die Skalierung von KI im gesamten Unternehmen zu schaffen.
