Autonome KI-Agenten gelten als nächste große Evolutionsstufe der Unternehmens-IT – doch zwischen Pilotprojekt und produktivem Einsatz klafft eine gefährliche Lücke. Wer sie schließen will, muss zuerst sein Datenfundament grundlegend erneuern.
Agentic AI im Unternehmenseinsatz: Vier Schritte zum belastbaren Datenfundament
Autonome KI-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen, stehen bei vielen Unternehmen ganz oben auf der Agenda. Doch der Schritt vom Pilotprojekt zur produktiven Skalierung scheitert in der Praxis häufig nicht an der Technologie selbst – sondern an einer unzureichenden Dateninfrastruktur. Experten aus dem Unternehmensumfeld beschreiben vier konkrete Voraussetzungen, die Entscheider vor dem Ausbau von Agentic-AI-Systemen schaffen müssen.
Warum das Datenfundament über den Erfolg entscheidet
Agentic AI unterscheidet sich grundlegend von klassischen Large Language Models, die auf einzelne Anfragen antworten. Autonome Agenten treffen Entscheidungen in Echtzeit, greifen auf mehrere Datenquellen zu und führen mehrstufige Prozesse ohne menschliches Eingreifen durch.
Veraltete, inkonsistente oder schlecht strukturierte Daten führen bei autonomen Systemen nicht zu einzelnen Fehlern – sie multiplizieren sich über Prozessketten hinweg und können operative Schäden erzeugen.
Damit steigen die Anforderungen an Datenqualität, Konsistenz und Zugänglichkeit erheblich. Was bei einem einfachen Chatbot noch tolerierbar ist, wird bei einem mehrstufig agierenden Agenten schnell zum systemischen Risiko.
Die vier Schritte im Überblick
1. Datenqualität und -governance systematisch verankern
Bevor Agenten auf Unternehmensdaten zugreifen, müssen klare Ownership-Strukturen bestehen: Wer ist für welche Datensätze verantwortlich, und nach welchen Standards werden sie gepflegt? Ohne definierte Data-Governance-Prozesse agieren KI-Systeme auf unsicherem Grund.
Das betrifft insbesondere Master Data Management – also die einheitliche Verwaltung zentraler Stammdaten wie Kundendaten, Produktinformationen oder Finanzkennzahlen.
2. Semantische Einheitlichkeit herstellen
Agentic-AI-Systeme müssen verstehen, was Daten bedeuten – nicht nur, wie sie strukturiert sind. Unternehmen mit gewachsenen IT-Landschaften haben häufig dasselbe Konzept in verschiedenen Systemen unterschiedlich benannt oder modelliert.
Knowledge Graphs und einheitliche Ontologien helfen dabei, diese semantischen Lücken zu schließen und sicherzustellen, dass Agenten systemübergreifend mit konsistenten Informationen arbeiten.
3. Echtzeit-Datenzugang ermöglichen
Statische Datensätze reichen für autonome Agenten nicht aus. Viele Geschäftsprozesse erfordern aktuelle Informationen – etwa zu Lagerbeständen, Marktpreisen oder Kundenstatus.
Streaming-Architekturen, moderne API-Schichten und Event-Driven-Systeme werden zur technischen Grundvoraussetzung für skalierbare Agenten.
Unternehmen müssen daher gezielt in Echtzeit-Dateninfrastrukturen investieren, um ihre Agenten mit der nötigen Aktualität zu versorgen.
4. Sicherheit und Zugriffssteuerung auf Datenebene
Autonome Systeme, die selbstständig auf Unternehmensdaten zugreifen und Aktionen auslösen, erhöhen die Angriffsfläche erheblich. Granulare Zugriffskontrollen, Audit-Logs und klare Richtlinien darüber, welche Agenten auf welche Daten zugreifen dürfen, sind keine nachgelagerte Compliance-Aufgabe –
Sicherheitsarchitektur muss von Beginn an Teil des Systems sein, nicht nachträglich aufgesetzt werden.
Skalierung als strategische Entscheidung
Die vier Schritte verdeutlichen: Wer Agentic AI produktiv skalieren will, betreibt im Kern ein umfassendes Daten-Modernisierungsprogramm. Unternehmen, die diesen Aufwand scheuen und stattdessen auf schnelle Implementierungen setzen, riskieren Systeme, die zwar in kontrollierten Umgebungen funktionieren, unter realen Bedingungen jedoch unzuverlässig oder unkontrollierbar werden.
Für deutsche Unternehmen ist diese Einordnung besonders relevant: In regulierten Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen oder der Fertigungsindustrie sind die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Datenintegrität durch Vorgaben wie die DSGVO oder branchenspezifische Compliance-Rahmen ohnehin hoch.
Wer diese Strukturen bereits konsequent aufgebaut hat, kann das bestehende Datenfundament als echten Wettbewerbsvorteil beim Einsatz autonomer KI-Systeme nutzen.
Quelle: ZDNet AI – Scaling Agentic AI Requires Strong Data Foundation
