KI-Pilotprojekte lassen sich leicht starten, doch ihren Nutzen unter Beweis zu stellen, ist eine ganz andere Herausforderung. Erfahren Sie, wie KI-Orchestrierung KI-Agenten, Daten und Geschäftsanwendungen miteinander verknüpft, um Arbeitsabläufe zu automatisieren, manuelle Übergaben zu reduzieren und KI-Initiativen in den täglichen Betrieb zu integrieren.
Was Sie in diesem Artikel lernen werden:
Was KI-Orchestrierung ist, wie sie funktioniert und welche Kernkomponenten sie umfasst.
Warum KI-Orchestrierung für die Geschäftsautomatisierung und die Ausweitung von KI über Pilotprojekte hinaus wichtig ist.
Wie KI-Agenten, Daten und Geschäftssysteme zusammenwirken, um mehrstufige Arbeitsabläufe zu automatisieren.
Die Unterschiede zwischen KI-Orchestrierung, KI-Workflow-Automatisierung und herkömmlicher Automatisierung.
Wie Governance, Sicherheit und menschliche Kontrolle KI-gesteuerte Arbeitsabläufe unterstützen.
So implementieren Sie KI-Orchestrierung, messen den geschäftlichen Nutzen und skalieren die Automatisierung unternehmensweit.
KI-Pilotprojekte lassen sich leicht starten, doch ihren Nutzen unter Beweis zu stellen, ist eine ganz andere Sache. Unternehmen investieren in KI-Tools und -Agenten, doch viele Initiativen kommen kaum über das Experimentierstadium hinaus. Unverbundene Systeme, manuelle Übergaben und begrenzte Einblicke in die Ergebnisse erschweren es, vielversprechende Technologien in messbare Geschäftsergebnisse umzusetzen.
Die KI-Orchestrierung bewältigt diese Herausforderungen, indem sie Agenten, Daten und Geschäftsanwendungen miteinander vernetzt, um mehrstufige Prozesse unternehmensweit zu automatisieren.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, was KI-Orchestrierung ist, wie sie sich von herkömmlicher Automatisierung unterscheidet und wie Unternehmen sie nutzen können, um über isolierte KI-Pilotprojekte hinauszugehen und KI in ihren bestehenden Systemen einzusetzen.
Was versteht man unter KI-Orchestrierung und was sind ihre Kernkomponenten?
Unter KI-Orchestrierung versteht man die Koordination von KI-Agenten, Modellen, Daten und Geschäftsanwendungen zur Automatisierung mehrstufiger Arbeitsabläufe. Dabei wird gesteuert, wie diese Komponenten miteinander interagieren, auf welche Informationen sie zugreifen können und wie Aufgaben zwischen den Systemen weitergeleitet werden – einschließlich der Fälle, in denen eine menschliche Genehmigung erforderlich ist.
Unternehmen müssen dafür sorgen, dass KI-Tools und -Agenten innerhalb bestehender Geschäftsprozesse zusammenarbeiten können, anstatt als separate Anwendungen zu fungieren.
Kernkomponenten der KI-Orchestrierung
| Komponente | Rolle bei der KI-Orchestrierung |
|---|---|
| KI-Agenten | Zugewiesene Aufgaben ausführen, Informationen auswerten und zulässige Aktionen anwendungsübergreifend durchführen. |
| KI-Modelle | Bieten Sie Funktionen wie Sprachverständnis, Inhaltsgenerierung, Klassifizierung und Vorhersage an. |
| Geschäftsdaten | Liefert die Informationen und den Kontext, die Agenten benötigen, um ihre Aufgaben zu erfüllen und fundierte Entscheidungen zu treffen. |
| Schnittstellen und APIs | Verbinden Sie Agenten und Workflows mit bestehenden Anwendungen, Datenbanken und externen Diensten. |
| Koordination der Arbeitsabläufe | Verwaltet Aufgabenabläufe, Abhängigkeiten, Übergaben und Ausnahmen im gesamten Prozess. |
| Governance und Sicherheit | Legt Berechtigungen, Genehmigungsanforderungen, Überwachung und Rechenschaftspflicht für KI-Maßnahmen fest. |
Diese Komponenten ermöglichen es Unternehmen, KI-gesteuerte Aktivitäten abteilungs- und anwendungsübergreifend zu koordinieren und dabei die Kontrolle über die abgerufenen Informationen und die durchgeführten Aktionen zu behalten.
Warum ist KI-Orchestrierung für die Geschäftsautomatisierung so wichtig?
Die Automatisierung einer einzelnen Aufgabe ist relativ unkompliziert. Die Automatisierung eines gesamten Geschäftsprozesses umfasst oft mehrere Anwendungen, Entscheidungen und Genehmigungen.
Wenn KI-Tools eigenständig arbeiten, müssen Mitarbeiter möglicherweise weiterhin Informationen übertragen, Ergebnisse überprüfen und Aufgaben manuell zwischen den Systemen verschieben. Die KI-Orchestrierung koordiniert diese Schritte und ermöglicht es Unternehmen so, komplexere Prozesse zu automatisieren und gleichzeitig den Überblick und die Kontrolle zu behalten.
Ohne einen koordinierten Ansatz können Unternehmen mit verschiedenen Herausforderungen konfrontiert werden:
Isolierte Systeme: KI-Tools können zwar auf Informationen aus einer Anwendung zugreifen, verfügen jedoch nicht über die erforderlichen Verbindungen, um Aufgaben in einer anderen Anwendung auszuführen.
Manuelle Übergaben: Die Mitarbeiter müssen nach Abschluss einer KI-Aufgabe Informationen weiterleiten oder den nächsten Schritt einleiten.
Eingeschränkte Transparenz: IT-Teams haben Schwierigkeiten, den Fortschritt von Arbeitsabläufen zu verfolgen, Fehler zu erkennen und zu verstehen, wo ein Eingreifen erforderlich ist.
Uneinheitliche Kontrollen: Separate tools may apply different permissions, approval requirements, and security policies.
Schwierigkeiten beim Nachweis des ROI: Die Messung der Auswirkungen einzelner Aufgaben gibt nicht unbedingt Aufschluss darüber, um wie viel Zeit oder Kosten im gesamten Geschäftsprozess eingespart wurden.
Stellen Sie sich ein KI-Tool vor, das Informationen aus eingehenden Lieferantenrechnungen extrahiert. Die Extraktion mag zwar automatisiert sein, doch die Mitarbeiter könnten weiterhin dafür zuständig sein, die Informationen mit den Bestellungen abzugleichen, Genehmigungen einzuholen und das ERP-System zu aktualisieren.
Durch KI-gesteuerte Koordination lassen sich diese Aktivitäten als Teil eines größeren Arbeitsablaufs koordinieren, wodurch sich die Anzahl der manuellen Schritte, die zur Abwicklung des Prozesses erforderlich sind, verringert.
Für Unternehmen, die unter Druck stehen, den Nutzen ihrer KI-Investitionen nachzuweisen, bietet dies die Möglichkeit, Ergebnisse auf Prozessebene zu messen, anstatt einzelne KI-Tools isoliert zu bewerten.
Wie ermöglicht die KI-Orchestrierung eine durchgängige Automatisierung?
Die KI-Orchestrierung ermöglicht eine durchgängige Automatisierung, indem sie koordiniert, wie KI-Agenten, Anwendungen und Arbeitsabläufe Informationen austauschen und Aufgaben ausführen. Anstatt jeden Schritt einzeln zu verwalten, können Unternehmen Prozesse einrichten, die Aufgaben zwischen Systemen weiterleiten, auf Ausnahmen reagieren und bei Bedarf menschliche Eingriffe anfordern.
Ein koordinierter Arbeitsablauf umfasst in der Regel fünf Phasen:
Informationen und Hintergründe sammeln: Rufen Sie relevante Informationen aus Geschäftsanwendungen, Dokumenten, Datenbanken oder Betriebssystemen ab.
Aufgaben und Bearbeiter koordinieren: Ermitteln Sie, welche Maßnahmen erforderlich sind, und weisen Sie die Aufgaben den entsprechenden Bearbeitern, Anwendungen oder Automatisierungstools zu.
Systemübergreifende Aktionen ausführen: Informationen verarbeiten, Datensätze aktualisieren, Aufgaben erstellen oder Aktionen über verbundene Anwendungen auslösen.
Ausnahmen und Genehmigungen verwalten: Identifizieren Sie Situationen, die zusätzliche Informationen, eine alternative Maßnahme oder eine manuelle Überprüfung erfordern.
Ergebnisse erfassen und Überwachung der Ergebnisse: Verfolgen Sie abgeschlossene Maßnahmen, den Status von Arbeitsabläufen, Ausnahmen und Leistungskennzahlen.
Ein Workflow kann aus einem KI-Agenten oder mehreren spezialisierten Agenten bestehen, die zusammenarbeiten. Er kann zudem KI-gesteuerte Aktionen mit herkömmlicher Automatisierung und menschlichen Entscheidungen kombinieren.
Beispiel: Automatisierung eines Workflows zur Rechnungsfreigabe über verschiedene Unternehmenssysteme hinweg
Nehmen wir ein Beschaffungsteam als Beispiel, das Lieferantenrechnungen mithilfe von Microsoft Dynamics 365 und Microsoft 365 bearbeitet.
Ein von einer KI gesteuerter Arbeitsablauf könnte folgende Schritte umfassen:
Informationen empfangen und extrahieren: Ein KI-Agent liest eine eingehende Rechnung und ermittelt den Lieferanten, die Bestellnummer, die Beträge und weitere relevante Angaben.
Informationen überprüfen: Der Workflow ruft die entsprechende Bestellung aus Dynamics 365 ab und vergleicht die Datensätze.
Ausnahmen erkennen: Wenn die Rechnung nicht mit der Bestellung übereinstimmt, erstellt der Workflow eine Prüfaufgabe und benachrichtigt den zuständigen Mitarbeiter über Microsoft Teams.
Genehmigung beantragen: Der Mitarbeiter prüft die Abweichung und genehmigt sie, lehnt sie ab oder fordert eine Korrektur an.
Vorgang abschließen: Nach der Genehmigung wird durch eine autorisierte Maßnahme das ERP-System aktualisiert und das Ergebnis erfasst.
Anstatt von den Mitarbeitern zu verlangen, jeden Antrag manuell zu koordinieren, steuert die Orchestrierung die Abfolge der Aufgaben und verwaltet die Informationen, die für die Fortsetzung des Prozesses erforderlich sind.
Dies ist ein anschauliches Beispiel. Die verfügbaren Aktionen und Genehmigungsverfahren hängen von den Integrationen und Funktionen der KI-Orchestrierungsplattform ab.
Welche Schnittstellen und Integrationen sind wichtig?
Die KI-Orchestrierung hängt vom Zugriff auf die Systeme ab, in denen Geschäftsdaten gespeichert sind und Arbeitsprozesse ablaufen.
Mithilfe von Schnittstellen und APIs können KI-Agenten Informationen abrufen, mit Anwendungen interagieren und zulässige Aktionen innerhalb bestehender Systeme ausführen. Ohne diese Verbindungen kann ein Agent zwar Empfehlungen aussprechen, diese jedoch nicht unbedingt umsetzen.
Zu den gängigen Unternehmensintegrationen gehören:
ERP- und Finanzsysteme: Microsoft Dynamics 365 und andere Anwendungen zur Verwaltung von Einkauf, Lagerbeständen, Finanzdaten und Betriebsabläufen.
Industriesysteme: SCADA, IoT-Plattformen und betriebliche Datenquellen, die Informationen über Anlagen, Produktion und physikalische Prozesse liefern.
CRM-Plattformen: Anwendungen, die Kundeninformationen, Vertriebsaktivitäten und Serviceaufzeichnungen enthalten.
Tools für die Zusammenarbeit: Microsoft Teams, Outlook und andere Plattformen, die für Kommunikation, Benachrichtigungen und Genehmigungen genutzt werden.
Dokumentenarchive und Datenbanken: SharePoint, Unternehmensdatenbanken und andere Quellen für Unternehmensinformationen.
Beispielsweise könnte ein Industrieunternehmen Betriebsdaten aus einem SCADA-System nutzen, um einen Zustand zu erkennen, der Maßnahmen erfordert. Ein durch KI gesteuerter Workflow könnte dann relevante Informationen abrufen, das zuständige Team benachrichtigen und einen autorisierten Geschäftsprozess einleiten.
KI-Orchestrierung vs. KI-Workflow-Automatisierung vs. herkömmliche Automatisierung
Sowohl die herkömmliche Automatisierung als auch die KI-gestützte Workflow-Automatisierung und die KI-Orchestrierung können den manuellen Arbeitsaufwand reduzieren, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken.
Bei der herkömmlichen Automatisierung werden Prozesse anhand vordefinierter Regeln oder Anweisungen ausgeführt. Robotic Process Automation (RPA) kann beispielsweise sich wiederholende Interaktionen mit Software-Schnittstellen automatisieren.
Bei der Automatisierung von Arbeitsabläufen mittels KI werden KI-Funktionen in automatisierte Prozesse integriert. Zu diesen Funktionen können das Interpretieren von Dokumenten, das Klassifizieren von Informationen, das Erstellen von Inhalten oder das Treffen kontextabhängiger Entscheidungen gehören.
Die KI-Orchestrierung koordiniert KI-Agenten, Modelle, Daten und Anwendungen, damit diese über mehrere Aufgaben und Systeme hinweg zusammenarbeiten können.
Diese Ansätze schließen sich nicht gegenseitig aus. Ein koordinierter Prozess kann traditionelle Automatisierung, KI-gestützte Arbeitsschritte und mehrere Akteure nutzen, um ein Geschäftsziel zu erreichen.
Vergleich: Herkömmliche Automatisierung, KI-basierte Workflow-Automatisierung und KI-basierte Orchestrierung
| Fähigkeit | Traditionelle Automatisierung, einschließlich RPA | Automatisierung von Arbeitsabläufen mittels KI | KI-Orchestrierung |
|---|---|---|---|
| Hauptzweck | Definierte Aufgaben und Prozesse ausführen | KI in automatisierte Arbeitsabläufe integrieren | Koordination der KI-Fähigkeiten und -Aktivitäten über Arbeitsabläufe und Systeme hinweg |
| Entscheidungsfindung | In erster Linie vordefinierte Regeln | Kombiniert Regeln mit KI-gestützten Entscheidungen | Koordiniert modellgesteuerte Entscheidungen, Agenten und Workflow-Logik |
| Flexibilität der Arbeitsabläufe | Folgt in der Regel den konfigurierten Schritten | Kann vielfältigere Eingaben und Bedingungen interpretieren | Kann adaptive, mehrstufige Prozesse koordinieren |
| KI-Agenten | In der Regel nicht erforderlich | Kann KI-Agenten beinhalten | Kann einen oder mehrere Agenten verwalten |
| Systemübergreifende Koordination | Möglich durch konfigurierte Integrationen | Möglich durch KI-gestützte Integrationen | Konzentriert sich auf die Koordinierung von KI-bezogenen Aktivitäten über vernetzte Systeme hinweg |
| Ausnahmebehandlung | Regeln, Warnmeldungen und menschliches Eingreifen | Regeln, KI-Auswertung und menschliche Überprüfung | Koordiniert automatisierte Antworten, Maßnahmen der Mitarbeiter und manuelle Genehmigungen |
| Beispiel | Rechnungsdaten zwischen Anwendungen übertragen | Rechnungsdaten mithilfe von KI extrahieren und klassifizieren | Koordination der Rechnungsprüfung, der Ausnahmebehandlung, der Genehmigung und der ERP-Aktualisierungen |
Wo kommt die Multi-Agenten-Orchestrierung zum Einsatz?
Unter Multi-Agenten-Orchestrierung versteht man die Koordination mehrerer KI-Agenten, die auf ein gemeinsames Ziel hinarbeiten.
Beispielsweise könnte ein Agent Informationen abrufen, ein anderer diese analysieren und ein dritter eine autorisierte Aktion einleiten. Die Orchestrierung steuert, wie diese Agenten Informationen austauschen, Aufgaben koordinieren und den Workflow abschließen.
Die Multi-Agenten-Orchestrierung ist eine Anwendung des umfassenderen Konzepts der KI-Orchestrierung. Nicht jeder orchestrierte Arbeitsablauf erfordert mehrere Agenten.
Die Einstellung weiterer Mitarbeiter führt nicht automatisch zu einer höheren Effizienz eines Prozesses. Ihre Aufgaben, die Anbindung an andere Systeme und ihre Zusammenarbeit müssen aufeinander abgestimmt werden, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.
Welche Governance-Maßnahmen, Sicherheitsvorkehrungen und menschliche Kontrolle sind erforderlich?
Wenn KI-Agenten auf Unternehmensdaten zugreifen und anwendungsübergreifend Aktionen ausführen können, benötigen Unternehmen klare Kontrollmechanismen darüber, was diese tun dürfen.
Mithilfe von KI-Orchestrierung lassen sich Berechtigungen, Genehmigungen und die Überwachung über vernetzte Arbeitsabläufe hinweg verwalten, wodurch Unternehmen Einblick in die Aktivitäten der Mitarbeiter erhalten und die Kontrolle über Vorgänge behalten, die einer menschlichen Überprüfung bedürfen.
Zu den wichtigen Aspekten in Bezug auf Governance und Sicherheit gehören:
Rollenbasierte Berechtigungen: Legen Sie fest, auf welche Systeme, Daten und Aktionen ein Agent zugreifen darf.
Genehmigungen durch Mitarbeiter: Vor der Durchführung sensibler, weitreichender oder finanziell bedeutender Maßnahmen ist eine Überprüfung durch einen Mitarbeiter erforderlich.
Prüfpfade: Erfassen Sie die Aktivitäten der Bearbeiter, Workflow-Entscheidungen, Systeminteraktionen und Genehmigungen.
Datenschutz: Wenden Sie angemessene Sicherheitsmaßnahmen auf Informationen an, die zwischen Agenten und verbundenen Anwendungen ausgetauscht werden.
Überwachung und Warnmeldungen: Erkennen Sie Fehler im Arbeitsablauf, unerwartete Aktionen und Situationen, die ein Eingreifen erfordern.
Agenten- und Modellverwaltung: Behalten Sie den Überblick über die in den Geschäftsprozessen verwendeten KI-Funktionen, Konfigurationen und Richtlinien.
Wie sollten die Genehmigung und die Eskalation ablaufen?
Menschliche Kontrolle ist besonders wichtig, wenn automatisierte Vorgänge finanzielle, betriebliche oder sicherheitsrelevante Konsequenzen haben.
Beispielsweise könnte ein KI-Agent anhand von Informationen aus einem ERP-System eine Bestellung bei einem Lieferanten erstellen. Der Workflow könnte die Bestellung automatisch an einen Einkaufsleiter weiterleiten, sobald der Wert einen vordefinierten Schwellenwert überschreitet.
Nach der Genehmigung kann der Workflow mit der nächsten genehmigten Maßnahme fortgesetzt werden. Wird die Genehmigung abgelehnt oder werden zusätzliche Informationen benötigt, kann der Prozess einen anderen Verlauf nehmen.
Dadurch können Unternehmen Routineaufgaben automatisieren und gleichzeitig bestimmte Entscheidungen weiterhin unter menschlicher Kontrolle belassen.
Die Genehmigungsanforderungen sollten der Art der Maßnahme, dem damit verbundenen Risiko und den bestehenden Richtlinien der Organisation Rechnung tragen.
Wie schafft man den Übergang von KI-Pilotprojekten zum operativen Einsatz?
Um die KI-Koordination in den täglichen Betrieb zu integrieren, reicht es nicht aus, lediglich einige KI-Tools miteinander zu verknüpfen. Unternehmen benötigen einen zuverlässigen Zugriff auf Geschäftssysteme, klar definierte Arbeitsabläufe, eine angemessene Governance sowie Möglichkeiten zur Messung der Ergebnisse.
Wenn man mit einem bestimmten Prozess und messbaren Zielen beginnt, kann dies Teams dabei helfen, die Leistung zu bewerten, bevor die Automatisierung auf weitere Arbeitsabläufe ausgeweitet wird.
Sechs Schritte zur Implementierung von KI-Orchestrierung
1. Bestehende Systeme und Daten bewerten
Ermitteln Sie die Anwendungen, Informationen und Integrationen, die an dem Prozess beteiligt sind. Stellen Sie fest, ob die benötigten Daten zugänglich, zuverlässig und für KI-gesteuerte Arbeitsabläufe geeignet sind.
2. Wählen Sie einen messbaren Anwendungsfall aus
Wählen Sie einen Geschäftsprozess mit klaren Zielen, festgelegten Zuständigkeiten und Möglichkeiten zur Reduzierung manueller Arbeit aus. Legen Sie vor Beginn der Umsetzung fest, wie der Erfolg bewertet werden soll.
3. Die erforderlichen Anwendungen verbinden
Verwenden Sie sichere Schnittstellen und APIs, um Agenten und Workflows einen angemessenen Zugriff auf bestehende Systeme zu gewähren. Nutzen Sie nach Möglichkeit bereits bestehende Integrationen, um unnötige Komplexität zu vermeiden.
4. Festlegung der Führungsstruktur
Legen Sie fest, wozu die Mitarbeiter befugt sind, welche Handlungen einer Genehmigung bedürfen und wie die Aktivitäten überwacht und protokolliert werden.
5. Den Arbeitsablauf testen
Bewerten Sie den Prozess unter realistischen Bedingungen, einschließlich unvollständiger Informationen, Systemfehlern, unerwarteter Eingaben und Genehmigungsanforderungen. Vergewissern Sie sich, dass Ausnahmen angemessen behandelt werden, bevor Sie eine umfassendere Automatisierung aktivieren.
6. Ergebnisse messen und ausbauen
Überwachen Sie die Leistung des Workflows, analysieren Sie Fehler und optimieren Sie den Prozess. Sobald der Workflow seine Ziele erreicht hat, prüfen Sie, ob sich der gleiche Ansatz auch auf weitere Geschäftsaktivitäten anwenden lässt.
Wie können Unternehmen den Nutzen der KI-Orchestrierung messen?
Um die Auswirkungen der KI-Orchestrierung aufzuzeigen, sollten Unternehmen die Ergebnisse über den gesamten Geschäftsprozess hinweg bewerten.
Zu den nützlichen Kennzahlen gehören:
Dauer bis zum Abschluss des Prozesses: Wie lange es dauert, einen Workflow von Anfang bis Ende abzuschließen.
Fehler- und Ausnahmeraten: Wie häufig treten im Prozess Probleme auf oder ist eine zusätzliche Überprüfung erforderlich?
Reduzierung des manuellen Arbeitsaufwands: Der Zeitaufwand der Mitarbeiter für sich wiederholende Arbeitsschritte vor und nach der Automatisierung.
Erfolgreiche automatisierte Abschlüsse: Der Anteil der Workflows, die ohne ungeplante Eingriffe abgeschlossen wurden.
Einhaltung von Vorschriften und Prüfungsumfang: Ob die erforderlichen Genehmigungen, Kontrollen und Aufzeichnungen über Aktivitäten vorliegen.
Durch die Messung der Leistung kompletter Arbeitsabläufe können Unternehmen beurteilen, ob ihre Investitionen in KI zu Verbesserungen im Tagesgeschäft führen.
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Häufig gestellte Fragen zur KI-Orchestrierung
Was ist KI-Orchestrierung und wie funktioniert sie?
Die KI-Orchestrierung koordiniert KI-Agenten, Modelle, Daten und Anwendungen, um mehrstufige Geschäftsabläufe auszuführen. Sie steuert, wie Aufgaben zwischen Systemen weitergeleitet werden, wie Informationen ausgetauscht werden und wann Genehmigungen oder andere Kontrollmaßnahmen erforderlich sind. Auf diese Weise können Unternehmen Prozesse automatisieren, die mehrere KI-Funktionen und Geschäftsanwendungen umfassen.
Was ist der Unterschied zwischen KI-Orchestrierung und KI-Agenten-Orchestrierung?
Unter KI-Orchestrierung versteht man die übergreifende Koordination von KI-Modellen, Agenten, Daten, Tools und Arbeitsabläufen. Die KI-Agenten-Orchestrierung konzentriert sich speziell auf die Koordination von Agenten, einschließlich der Art und Weise, wie diese kommunizieren, Aufgaben aufteilen und Aufgaben erledigen. Die Agenten-Orchestrierung kann daher Teil eines umfassenderen KI-Orchestrierungsansatzes sein.
Inwiefern unterscheidet sich die KI-Orchestrierung von der herkömmlichen Workflow-Automatisierung und RPA?
Herkömmliche Automatisierung und RPA führen in der Regel vordefinierte Aufgaben anhand konfigurierter Regeln oder Software-Interaktionen aus. Die KI-Orchestrierung koordiniert KI-Fähigkeiten und Agenten, die Informationen interpretieren, Entscheidungen unterstützen und Aktionen über vernetzte Systeme hinweg ausführen können. Diese Ansätze können innerhalb desselben automatisierten Geschäftsprozesses zusammenwirken.
Warum benötigen Unternehmen eine KI-Orchestrierung, um KI-Agenten in bestehenden Systemen einzusetzen?
Mithilfe der KI-Orchestrierung können Unternehmen die Aktivitäten der Agenten anwendungsübergreifend koordinieren, den Systemzugriff verwalten, Ausnahmen bearbeiten und die Ergebnisse von Arbeitsabläufen überwachen. Dies ist insbesondere dann von Bedeutung, wenn mehrere KI-Tools oder -Agenten zusammenarbeiten müssen, um Prozesse abzuschließen, die mehrere Anwendungen, Abteilungen oder Genehmigungsanforderungen umfassen.
Auf welche Funktionen sollten Unternehmen bei einer KI-Orchestrierungsplattform achten?
Unternehmen sollten die Integrationsmöglichkeiten, das Management von KI-Agenten und Arbeitsabläufen, Zugriffskontrollen, Genehmigungsprozesse, Überwachungsfunktionen und die Nachvollziehbarkeit bewerten. Die Plattform sollte die bereits im Unternehmen genutzten Anwendungen und Datenquellen unterstützen und eine angemessene Kontrolle über automatisierte Vorgänge ermöglichen.
