5 Best Practices für den Übergang von Pilotprojekten zu kommerziellen Anwendungen mit KI-Agenten

Von Maneeza Malik, Produktmarketingdirektor

Es ist eine Sache, einen KI-Agenten in einem Pilotprojekt einzusetzen; eine andere ist es, ihn in die Produktion zu bringen und zuverlässige, messbare Geschäftswertschöpfung zu erzielen. Allzu oft schaffen KI-Agenten diesen Schritt nie.

Ein erfolgreicher Proof-of-Concept kann zeigen, dass ein KI-Agent funktioniert. Produktionstests erfordern jedoch viel mehr:

• Meßbare Geschäftsergebnisse
• Zuverlässige Leistung
• Sichere Integrationen
• Übertragbarkeit
• Regierungsführung

Die Daten spiegeln diese Herausforderung wider. Deloitte Berichten zufolge haben nur 25% Organisationen ihre KI-Projekte in die Produktion umgestellt 40% oder weiterentwickelt.

Was trennt diejenigen, die Erfolg erzielen, von denen, die in der Experimentierphase verharren? Die Fähigkeit, von der Behandlung eines KI-Projekts als technischer Demonstration zu einem ganzheitlichen Design, das von Anfang an als erste Stufe einer Produktionsstrategie konzipiert wird.

Warum der KI-Agent Pilot wichtig ist

Ein gut konzipierter KI-Pilot reduziert die Unsicherheit, bevor eine Organisation eine größere Investition tätigt.

Es bietet eine kontrollierte Umgebung, um den Geschäftsplan zu validieren, die Technologie zu testen, Daten- und Integrationsprobleme aufzudecken und zu ermitteln, wie die Benutzer mit dem Agenten interagieren.

Das Ziel ist nicht nur zu beweisen, dass ein KI-Agent eine Aufgabe erfüllen kann. Es geht darum zu bestimmen, ob er dies zuverlässig, sicher und wirtschaftlich kann, und dabei messbare Ergebnisse in großem Maßstab für die Stakeholder zu liefern. Dies macht den Pilotprozess zu einem entscheidenden ersten Schritt und Entscheidungspunkt: Skalierung, Neugestaltung oder Abschaltung.

Warum KI-Agentenpiloten scheitern

Viele Piloten scheitern, weil die KI nicht funktioniert, aber weil der Pilot von vornherein nicht auf die Realitäten der Produktion zugeschnitten ist.

Gängige Fehlerbehandlungsstrategien umfassen:

• Kein messbarer GeschäftsfallDas System funktioniert zwar, aber es gibt keine Basislinie, kein Ziel und keine eindeutige Messgröße für die ROI. Ohne ein definierter Geschäftsaufgabe und Erfolgsmetriken kann das Team nicht beweisen, dass das System einen Mehrwert schafft.
• Dünke Daten und mangelnde IntegrationstiefeDer KI-Agent kann nicht zuverlässig auf die Systeme oder Informationen zugreifen, die er benötigt. Es ist anzumerken, dass ein Agent nur so zuverlässig und effektiv ist, wie die Daten, auf die er zugreifen kann, und die Systeme, mit denen er arbeiten kann.
• Ein zu breites AnwendungsgebietTeams versuchen, einen kompletten Prozess zu automatisieren, anstatt einen einzigen Workflow mit hohem Wert zu demonstrieren. Pilotprojekte sollten mit einem Problem, einem Workflow und einem klar definierten Weg zur Produktion beginnen und sich dann weiterentwickeln.
• Die Produktion wurde als Nachsichtigkeit behandeltDie Kosten für Sicherheit, Compliance, Monitoring, Governance und Betrieb werden zu spät berücksichtigt. Die Produktionsbereitschaft geht nicht nur darum, den Agenten funktionsfähig zu machen – sie geht darum, ihn sicher, beobachtbar, verwaltenbar und wirtschaftlich rentabel für eine skalierbare Nutzung zu machen. Diese Anforderungen müssen von Anfang an in die Planung einbezogen werden, nicht erst vor dem Start.
• Vormontane AutonomieDer KI-Agent erhält breitere Berechtigungen, bevor seine Zuverlässigkeit und Ausfallmöglichkeiten verstanden werden.

HauptinhaltDie beste Verteidigung besteht darin, vor der Entwicklung zu fragen: Was müsste zutreffen, damit wir diesen Agenten mit Zuversicht in die Produktion einbringen können?

Der Pilotprozess sollte dann dazu dienen, dies zu beweisen. Er sollte als strukturierter Weg zur Produktion dienen, mit einem klaren Business Case, Produktionsready-Grundlagen, messbaren Stufen und zunehmenden Maßstäben und Autonomie.

Die Umsetzung des Ansatzes in die Praxis

Wie sieht das in der Praxis aus? Hier sind fünf Möglichkeiten, wie Sie einen Pilotprojekt für ein KI-Agenten-System entwickeln und umsetzen können, wobei die Produktion und Skalierung im Hinterkopf behalten werden.

Best Practice #1: Beginnen Sie mit einem Geschäftsproblem, nicht mit einer KI-Funktionalität

Die erfolgreichsten KI-Agentenprojekte beginnen mit einem geschäftlichen Problem, nicht mit einem Technologieexperiment. Ohne ein klares geschäftliches Ergebnis riskiert es Ihre Teams, eine Lösung zu entwickeln, ohne dass es einen konkreten Bedarf gibt.

Der richtige Ausgangspunkt ist ein Workflow, bei dem ein KI-Agent einen messbaren Unterschied bewirken kann. Suchen Sie nach Prozessen, die Folgendes bieten:

• Hohe Volumenzahl und Wiederholung
• Teuer oder zeitaufwändig
• Beschränkt durch manuelle Übergaben
• Reich an strukturierter oder unstrukturierter Daten
• Geeignet für die gesteuerte Automatisierung

Betrachten wir den Kundenservice: Ein KI-Agent, der Kundenfälle zusammenfasst, könnte nützlich sein. Aber ein KI-Agent, der die Bearbeitungszeit für Klagen um 30 Prozent reduziert, hat einen deutlichen geschäftlichen Nutzen.

HauptinhaltEs beginnt mit einer Werthypothese: Was wird sich verbessern, um wie viel und für wen?

Daran anschließend legen Sie eine Basis für den aktuellen Prozess fest und definieren ein messbares Ziel. Diese dienen als Referenzpunkte für Ihren Pilotprojekt und als Grundlage für die Entscheidung darüber, ob das Projekt skalierbar ist.

Das Ziel ist nicht einfach, zu beweisen, dass die KI funktioniert. Es geht darum, zu beweisen, dass sie messbare Geschäftswert schafft.

Best Practice #2. Designen Sie den Pilot für die Produktion von Anfang an

Erstellen Sie kein Prototyp und erst später eine Produktion. Behandeln Sie den Pilot als Probenproduktion.

Gartner Er prognostiziert, dass bis Ende 2027 mehr als 40% Agentic-AI-Projekte eingestellt werden, da die Kosten gestiegen sind, der geschäftliche Nutzen unklar ist und die Risikokontrollen unzureichend sind. Die beste Möglichkeit, diese Fallstricke zu vermeiden, besteht darin, sie während des Pilotprojekts zu identifizieren und nicht danach.

Testen Sie bereits zu Beginn die Kapazitäten, die die Produktion erfordert:

• Datenzugriff
• Identität, Sicherheit
• Integrationen
• Human-in-the-loop-Überwachung
• Verfügbarkeit, Beobachtbarkeit, Governance
• Fehlersituationen
• Kosten

Wichtige ErkenntnisseDies ist besonders wichtig für KI-Agenten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Softwarelösungen können KI-Agenten Informationen abrufen, Tools anrufen, Entscheidungen treffen und Aktionen in Unternehmenssystemen durchführen. Kleine Lücken in den Bereichen Sicherheit, Zuverlässigkeit, Governance oder Kontrolle können in großem Maßstab zu erheblichen Risiken führen. Produktionsanforderungen sollten im Pilotprozess berücksichtigt werden.

Best Practice #3: Erstellen Sie einen klaren Übergang von der Pilotphase zur Produktionsphase

Ein erfolgreicher Test sollte nicht automatisch zur Bereitstellung in der Produktion führen. Definieren Sie explizite Schritte und Kriterien für den weiteren Fortschritt.

• Phase 1: Entdecken:

  Definieren Sie das Geschäftsproblem, den Arbeitsablauf, die Benutzer, die Basislinie, die Datenanforderungen, die Risiken und den erwarteten ROI bereits zu Beginn.

• Phase 2: Pilotprojekt:

  Laufen Sie den KI-Agent mit einer begrenzten Benutzergruppe, eingeschränkten Berechtigungen und menschlicher Überwachung.

• Stufe 3: Beweisen:

  Validieren Sie geschäftliche und technische Ergebnisse. Testen Sie Randfälle, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Ausfallmöglichkeiten und Akzeptanz.

• Stufe 4: Vorbereiten:

  Harden Integrationen, Datenpipelines, Evaluierungen, Beobachtbarkeit, Governance und Support.

• Stufe 5: Produktion:

  Implementieren Sie die Lösung schrittweise unter Überwachung, mit Schritten zur Eskalation, Rückrufverfahren und klarem Eigentumsvorbehalt.

• Stufe 6: Skala:

  Vergrößern Sie Benutzer, Workflows, Volumen und Autonomie nur dann, wenn Performance und Wirtschaftlichkeit dies unterstützen.

Wichtige ErkenntnisseDer “stage-gate”-Ansatz schafft einen geordneten Weg von “es funktioniert” zu „es ist bereit, skalierbar zu werden“.”

Best Practice #4: Messen Sie das Wesentliche

Ein erfolgreicher Pilot benötigt sowohl geschäftliche als auch technische Kennzahlen. Erstellen Sie eine Referenzebene vor dem Pilot und definieren Sie klare Ziele für:

• Geschäft: Zykluszeit, Produktivität, Kosteneinsparung
• Qualität: Genauigkeit, Fehler, Aufgabenabfertigung, Häufigkeit von Halluzinationen
• Agentleistung: Tool-Call-Erfolg, Aufgabenabwicklung, Fehlerbehebung
• Adoption: Aktive Benutzer und Workflow-Abdeckung
• Operationen: Latenz, Verfügbarkeit, Kosten pro Aufgabe
• Automatisierung: Prozentsatz der eigenständig erledigten Aufgaben
• Risiko: menschliche Interventionen, Verstöße gegen die Richtlinien, Sicherheitsvorfälle
• ROIRückfallzeitraum und Leistung des Business-Cases

Wichtige ErkenntnisseDie richtigen Kennzahlen variieren je nach Anwendungsfall. Vereinbaren Sie diese vor Beginn des Pilotprojekts, damit Sie den Fortschritt messen und eine auf Fakten basierende Entscheidung darüber treffen können, ob Sie den Umfang des Projekts skalieren sollten.

Best Practice #5: Ingenieur für Zuverlässigkeit, Überwachung und Steuerung

Ein KI-Agent, der in einer Demo gut funktioniert, kann in der Produktion dennoch unvorhersehbar handeln. KI-Agenten benötigen dieselbe Ingenieursdisziplin wie andere Produktionssysteme.

Schaffen Sie von Anfang an Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit und Kontrolle in den Pilot:

• GitterrostDefinieren Sie, welche Daten der Agent zugänglich sein darf, welche Aktionen er durchführen darf und wann er Maßnahmen einstellen oder verschärfen muss. Verlangen Sie für Risikoreiche Aktionen die entsprechenden Berechtigungen und die Zustimmung des Managements.
• Automatisierte BewertungTesten Sie die Vollständigkeit der Aufgaben, die Genauigkeit, die Halluzinationen, die Leistung bei Tool-Call-Verfahren und die Wiederherstellung von Ausfällen. Durchführen Sie regelmäßige Evaluierungen und bei jeder Änderung von Modellen, Anweisungen, Tools oder Daten.
• ÜbertragbarkeitTrack-Leistung, Latenzzeit, Kosten, Ausfälle, menschliche Eingriffe und Verstöße gegen Richtlinien werden aufgezeichnet, sodass Probleme erkannt und diagnostiziert werden können.
• FehlersituationenDefinieren Sie, wie der Agent reagieren soll, wenn er eine Aufgabe nicht erledigen kann, eine unerwartete Situation aufweist oder den Zugriff auf ein erforderliches Tool oder System verliert.
• Kontrollierte Autonomie: Beginnen Sie mit eingeschränkten Berechtigungen und menschlicher Überwachung. Erweitern Sie den Zugriff und die Autonomie nur, wenn der Agent konsistente Leistung zeigt.

Das ist die Grundlage von AgentOps.Agenten als Produktionssysteme behandeln, die ständige Tests, Überwachung, Evaluierung und Optimierung erfordern. Das Ziel ist nicht ein Agent, der nie fehlschlägt. Es geht um eine KI-Agenten, deren Verhalten, Leistung, Kosten und Fehler messbar und kontrollierbar sind.

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