Die meisten Organisationen wollen heute große Sprachmodelle (LLMs) nutzen und Proof of Concepts sowie KI-Agenten implementieren, um Kosten in ihren Geschäftsprozessen zu optimieren und neue kreative Benutzererfahrungen zu liefern. Allerdings sind die meisten dieser Implementierungen “Einmalprojekte”. Als Ergebnis haben Unternehmen Schwierigkeiten, eine Rendite in vielen dieser Anwendungsfälle zu realisieren. Generative KI (GenAI) verspricht, über Software wie Co-Pilot hinauszugehen. Diese Lösungen könnten zu SME-Akteuren werden, die autonom Aktionen ausführen. Um zu diesem Punkt zu gelangen, müssen Organisationen GenAI-Lösungen zusätzliches Wissen und Speicher, die Fähigkeit zu Planen und Neu zu planen, sowie die Fähigkeit geben, mit anderen Agenten zusammenzuarbeiten, um Aktionen auszuführen.
Obwohl einzelne Modelle in manchen Szenarien geeignet sind und als Co-Piloten dienen, öffnen agentische Architekturen die Tür für LLMs, aktive Komponenten der Automatisierung von Geschäftsprozessen zu werden. Unternehmen sollten in Betracht ziehen, auf LLM-basierte Multi-Agenten (LLM-MA) Systeme zurückzugreifen, um komplexe Geschäftsprozesse zu optimieren und die Rendite zu verbessern. Ein LLM-MA System beschreibt ein Ökosystem von KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Herausforderungen zu lösen.
Unternehmen müssen von datenzentrisch zu KI-zentrisch wechseln, um das volle Potenzial eines LLM-MA-Systems zu erschließen. Dies erfordert eine Modernisierung des Daten- und Informationsverbrauchsansatzes, eine Änderung des Betriebsmodells und die Einführung von Governance, die Daten, KI und RAI vereint. GenAI kann auch bei der Datenqualitätsverbesserung und als Governance-Spezialist, Co-Pilot oder halbautonomer Agent dienen. Organisationen, die diese neuen Paradigmen annehmen, werden die nächste Welle der digitalen Transformation anführen.