Von 1 Agenten zu 100: Wie man KI sicher skaliert einsetzt

Die Skalierung von KI geht weit über den bloßen Einsatz weiterer Tools oder größerer KI-Modelle hinaus. Erfahren Sie, wie Unternehmen skalierbare KI-Systeme mit einer besseren Governance, vernetzten Daten und der Architektur aufbauen, die erforderlich ist, um KI-Initiativen von der Testphase bis in die Produktion zu führen.

Wenn es um KI-Initiativen geht, erzählen die Schlagzeilen oft eine düstere Geschichte. Die MIT Sloan Management Review berichtete kürzlich dass 95% der Pilotprojekte zu generativer KI in Unternehmen scheitern. Gleichzeitig, Gartner schätzt dass 40% Projekte im Bereich der agentenbasierten KI bis Ende 2027 eingestellt werden könnten, da die Kosten steigen, der geschäftliche Nutzen unklar ist und die Risikokontrollen unzureichend sind.

Aber wenn Jitterbit befragte 1.501 IT-Entscheider Von den Unternehmen, die in den USA, Großbritannien und Brasilien damit begonnen hatten, KI in ihrem Geschäftsbetrieb einzusetzen, gaben nur 2,5% der Befragten an, dass KI-Projekte gescheitert seien oder einen negativen ROI erzielt hätten – 78% gaben hingegen an, dass ihre KI-Automatisierungsmaßnahmen bereits einen mäßigen bis hohen Nutzen erzielten.

Diese widersprüchlichen Statistiken zeichnen das Bild der aktuellen KI-Landschaft als eine Art wilden Westen – ja, für diejenigen, die blind hineinstürzen, ist ein Scheitern durchaus möglich, aber Unternehmen, die im Voraus planen und den nötigen Rahmen schaffen, um KI effektiv zu skalieren, werden echten Wert schaffen können.

In diesem blog werden wir untersuchen, warum die Skalierung von KI so schwierig ist (insbesondere auf Unternehmensebene) und wie ein KI-fähiges Geschäftsmodell aussieht.

Die Einführung von KI nimmt zu

Unternehmen gehen über das Experimentieren hinaus und integrieren KI-Systeme direkt in ihre Geschäftsprozesse. KI-Agenten unterstützen mittlerweile den Kundenservice, Vertriebsaktivitäten, das Finanzwesen, die Personalabteilung sowie Supply-Chain-Workflows, und Unternehmen sind darauf bedacht, die Vorteile zu nutzen –unsere Umfrage der IT-Führungskräfte gaben an, dass der durchschnittliche Befragte derzeit einsetzt 28 Agenten. Bis Ende 2026 wird dieser Durchschnitt voraussichtlich bei 40 Agenten liegen; satte 43%: Zunahme der Akzeptanz innerhalb von nur einem Jahr.

Wenn Unternehmen KI skalieren, nimmt die Komplexität rasant zu. Jedes neue KI-System bringt höhere Datenverarbeitungsanforderungen, zusätzliche Integrationen, die Notwendigkeit menschlicher Berührungspunkte und erhöhte Governance-Verantwortlichkeiten mit sich. KI-Agenten beginnen, im gesamten Unternehmen mit ERP-Systemen, Cloud-Diensten, Kundendaten und Automatisierungssoftware zu interagieren. Ohne die richtige Architektur kann die Skalierung von KI zu betrieblichen Belastungen führen, anstatt einen geschäftlichen Nutzen zu bringen.

Herausforderungen bei der Skalierung von KI

Die meisten Unternehmen scheitern nicht daran, dass KI-Modelle wirkungslos sind. Sie scheitern daran, dass Unternehmenssysteme nie dafür ausgelegt waren, KI-Operationen in großem Maßstab zu unterstützen. Eine KI-Anwendung im Teststadium kann oft isoliert erfolgreich sein, aber die Skalierung von KI über Abteilungen hinweg ist etwas anderes. Sobald KI-Systeme mit mehreren Geschäftsbereichen, Datenquellen, Sicherheitskontrollpunkten und Unternehmens-Workflows interagieren, nimmt die operative Komplexität erheblich zu.

1. Isolierte Daten

KI-Systeme sind auf den Zugriff auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen. Wenn Daten in voneinander getrennten Geschäftssystemen liegen, werden KI-Ergebnisse unzuverlässiger und schwerer zu vertrauen. Viele Unternehmen verwalten Daten nach wie vor über Altanwendungen und abteilungsbezogene Tools, die nie für die Zusammenarbeit gedacht waren. Dateningenieursteams verbringen am Ende mehr Zeit mit der Verwaltung von Datenpipelines als mit der Verbesserung von KI-Modellen.

Dies stellt eine große Hürde für die skalierbare Einführung von KI dar. Fast zwei Drittel der von uns befragten Unternehmen nannten Integrationsprobleme., einschließlich der Integration von Altsystemen und Datensilos, als große Hindernisse für eine durchgehende Automatisierung.

2. Komplexe Governance-Anforderungen

Die KI-Governance wird immer komplexer, je mehr KI-Agenten, Modelle für maschinelles Lernen und Automatisierungsabläufe Unternehmen einsetzen. Risiken in den Bereichen Sicherheit, Governance und Datenschutz waren die größten Hindernisse, die Unternehmen daran hinderten, KI-Initiativen von der Pilotphase in den Produktivbetrieb zu überführen; dies gaben 38,5% der Befragten an.

Mit dem Wachstum von Unternehmen verlagert sich der Druck. Eine Untersuchung von Jitterbit ergab, dass Sicherheit für die unteren drei Umsatzstufen nach wie vor das größte Hindernis darstellt, während große Unternehmen mit einer anderen Herausforderung bei der Skalierung konfrontiert sind. Für diese Organisationen sinken die Sicherheitsbedenken auf 28,9%, während die schieren Kosten für den Betrieb von KI im großen Unternehmensmaßstab zum größten Engpass werden, von 37,81 TP242T der Befragten genannt.

Das macht Sicherheit nicht weniger wichtig, zeigt aber, dass sich die Herausforderungen bei der KI-Skalierung mit der Reife weiterentwickeln. Größere Unternehmen verfügen möglicherweise über stärkere Sicherheitsressourcen, sehen sich aber auch einer größeren Prüfung hinsichtlich der Betriebskosten, des ROI und des messbaren Geschäftswerts ausgesetzt.

3. Hohe Betriebskosten

KI-Skalierung übt echten Druck auf die Infrastruktur aus. Da KI-Anwendungen größere Datensätze verarbeiten und mehr Benutzer unterstützen, benötigen Unternehmen Systeme, die höhere Arbeitslasten bewältigen können, ohne dass die Kosten außer Kontrolle geraten. Bei der Skalierung brauchen Teams eine Infrastruktur, die mit der Nachfrage wachsen kann, während die KI-Leistung stabil und die Kosten vorhersehbar bleiben. Ohne einen koordinierten Ansatz können die KI-Kosten schneller steigen als der geschäftliche Wert, den sie erzeugen.

Erstellung eines Frameworks zur erfolgreichen Skalierung von KI

Organisationen, die KI erfolgreich skalieren, betrachten sie als eine operationale Transformation und nicht als eine Reihe isolierter KI-Projekte. Eine erfolgreiche KI-Skalierungsstrategie erfordert vernetzte Systeme mit einem ausgereiften Governance-Ansatz und die Zusammenarbeit zwischen technischen und geschäftsorientierten Teams.

Beginnen Sie mit der Systemintegration

KI-Agenten sind nur so nützlich wie die Systeme und Daten, auf die sie zugreifen können. Bevor Unternehmen KI skalieren, benötigen sie eine vernetzte Architektur, die KI-Systemen einen sicheren Zugriff auf Unternehmensdaten und die Workflows gewährt, die sie unterstützen sollen.

Systemintegration Dies wird dadurch ermöglicht, dass Kernsysteme zusammengeführt werden, anstatt Teams zu zwingen, für jede neue KI-Initiative einmalige Verbindungen zu verwalten. Ohne dieses Fundament fügt jeder neue Agent einen weiteren unverbundenen Arbeitsablauf hinzu, den Betriebsteams pflegen müssen.

Definiere klare Ziele

Die Skalierung von KI sollte konkrete Unternehmensziele unterstützen. Unternehmen geraten oft ins Stocken, wenn KI-Initiativen von operativen Zielen oder Key Performance Indicators (KPIs) abgekoppelt bleiben.

Anstatt KI ungerichtet in der Breite einzusetzen, konzentrieren sich erfolgreiche Unternehmen auf messbare Ergebnisse, die an effiziente und kostenkontrollierte Geschäftsabläufe sowie positive Kundenerlebnisse gekoppelt sind. Diese Ausrichtung hilft Unternehmen dabei, die KI-Anwendungen zu priorisieren, die den größten geschäftlichen Nutzen generieren.

Priorität für Governance und Rechenschaftspflicht

KI-Governance ist nichts, was Unternehmen nachträglich anpassen können. Da sich KI-Systeme über die Geschäftsprozesse hinweg ausdehnen, werden Governance-Kontrollen zur Grundlage für eine skalierbare KI-Einführung. Teams benötigen Transparenz über Datenzugriffe, KI-Ausgaben und Systemaktivitäten, bevor KI-Initiativen in Produktionsumgebungen übergehen.

Dies wird besonders wichtig, da autonome KI-Agenten Zugriff auf sensible Daten und kritische Geschäftsprozesse erhalten. Unternehmen benötigen eine klare menschliche Überwachung mit starken Zugriffskontrollen und der Überwachung von Laufzeitaktivitäten, während KI-Systeme im gesamten Unternehmen agieren.

Verfolgen Sie eine auf den Menschen ausgerichtete KI-Strategie

Die Skalierung von KI erfordert von Unternehmen, dass sie neben der Technologie selbst auch Arbeitsabläufe und Verantwortlichkeiten überdenken. Gartner prognostiziert, dass bis 2027, wird die Hälfte der Unternehmen ohne eine umfassende, auf den Menschen ausgerichtete KI-Strategie Top-KI-Talente an Wettbewerber verlieren, die die Befähigung der Belegschaft über die bloße Einführung stellen.

Die Skalierbarkeit von KI hängt ebenso sehr von Menschen wie von der Infrastruktur ab. Unternehmen benötigen Data-Science-Teams, KI-Expertise, Betriebsteams und Geschäftsanwender, die zusammenarbeiten, um KI-Systeme über die Zeit hinweg zu verwalten.

Krabbeln, gehen, laufen (in dieser Reihenfolge)

Unternehmen müssen nicht jede KI-Fähigkeit von Grund auf neu entwickeln. Vorgefertigte KI-Agenten und Low-Code-Automatisierungsplattformen helfen Unternehmen dabei, die KI-Entwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig die betriebliche Komplexität zu verringern. Sobald Teams Governance-Kontrollen und Integrationsstandards etabliert haben, können sie zu fortgeschritteneren Modellen für maschinelles Lernen und maßgeschneiderten KI-Anwendungen expandieren. Dieser iterative Prozess ermöglicht es Unternehmen, KI sicherer zu skalieren und gleichzeitig technische Schulden zu reduzieren.

Die Bewältigung dieser Skalierungsanforderungen erfordert mehr als isolierte Tools oder einmalige KI-Projekte; sie erfordert ein vernetztes, kontrolliertes Fundament, das das Wachstum im gesamten Unternehmen unterstützen kann.

Wie Jitterbit eine sichere und skalierbare KI-Bereitstellung ermöglicht

Um KI erfolgreich und mit maximaler Wirkung zu skalieren, benötigen Unternehmen vernetzte Systeme. Jitterbit Harmony ist eine einheitliche Integrations-, Orchestrierungs- und Automatisierungsplattform, die auf die Sicherheits- und Skalierbarkeitsanforderungen von Unternehmen ausgelegt ist.

Mit Jitterbit können Unternehmen:

• Verbinden Sie KI-Agenten mit Unternehmenssystemen und Automatisierungs-Workflows
• Beschleunigen Sie die KI-Entwicklung mit vorgefertigten KI-Agenten und Low-Code-Tools
• Verwaltung von Datenzugriffs- und Governance-Kontrollen in einer zentralisierten Plattform
• Überwachen Sie KI-Ausgaben und Laufzeitaktivitäten in Echtzeit
• Benutzerdefinierte KI-Agenten erstellen mit Hilfe von Agentische KI Professional Services

Um mehr zu erfahren, Nehmen Sie Kontakt mit einem Jitterbit AI-Experten auf, oder Demo vereinbaren der KI-fähigen Harmony-Plattform.