KI benötigt autonome Daten: Vertrauen in KI aufbauen

KI kann beeindruckende Dinge leisten, aber nur, wenn die Daten, mit denen sie gefüttert wird, nicht ständig überwacht werden müssen.

„Autonomie-fähige Daten“ bedeutet, dass Ihre Daten KI-Agenten und automatisierte Arbeitsabläufe unterstützen können, ohne dass jemand darüber wachen muss. Das ist der Unterschied zwischen KI-Systemen, die vertrauenswürdige und zuverlässige Entscheidungen treffen, und solchen, die ständige menschliche Eingriffe erfordern, um kostspielige Fehler zu vermeiden.

Der technische Wandel: Von Dashboards zu dynamischen Agenten

Datenteams gehen über statische Dashboards und geplante Berichte hinaus und nutzen Workflows, in denen KI-Agenten Entscheidungen treffen, Aktionen auslösen und Systeme mit minimaler menschlicher Aufsicht aktualisieren.

Diese „agentenbasierten“ Workflows sind nicht nur Automatisierungsskripte, die vorab festgelegte Schritte ausführen. Es handelt sich um Systeme, die Eingaben (wie Rechnungen oder E-Mails) erfassen, diese anhand von Kontext und Geschäftslogik auswerten und autonom Maßnahmen über mehrere Systeme hinweg ergreifen.

Zu den realen Unternehmensbeispielen, die wir sehen, gehören:

• Transaktionsabgleich – Agenten gleichen Rechnungen mit ERP-Transaktionen ab, ohne dass eine manuelle Überprüfung erforderlich ist.
• Dokumentenintelligenz – Automatisierte Analyse und Aufzeichnung aus unstrukturierten Quellen.
• Dynamische Berichterstellung – Personalisierte Einblicke und nachgelagerte Systemaktualisierungen, ausgelöst durch Datenmuster.
• Workflows für natürliche Sprache – Nicht-technische Fachexperten interagieren mit komplexen Prozessen über Gespräche.

Die entscheidende Herausforderung: Wie kann man darauf vertrauen, dass ein Agent sicher handelt, wenn die zugrunde liegenden Daten möglicherweise unvollständig, veraltet oder einfach falsch sind?

Wir sind an einem Punkt angelangt, an dem KI nicht mehr durch die Modellleistung, sondern durch die Daten Bereitschaftfügbarkeit

Was agentische Arbeitsabläufe wirklich erfordern

Autonome Systeme stellen grundlegend andere Anforderungen an Ihre Dateninfrastruktur als herkömmliche BI- und Analyselösungen.

Interoperabilität wird unerlässlich mit zunehmender Verbreitung agentenbasierter Systeme. Tools und Dienste, auf die Agenten angewiesen sind, sei es für die Datenvalidierung, Zugriffskontrolle, Anreicherung oder nachgelagerte Aktionen, müssen als aufrufbare, verifizierte Bausteine verfügbar sein. Das Model Context Protocol (MCP) entwickelt sich zu einem Standard, der es Agenten ermöglicht, externe Dienste in Echtzeit sicher zu erkennen und aufzurufen, wodurch isolierte Tools zu vertrauenswürdigen Komponenten innerhalb des agentenbasierten Ökosystems werden.

Eine frühzeitige Validierung ist wichtiger denn je. In den meisten Anwendungsfällen in Unternehmen fließen Daten ständig durch Streaming und Transformationsebenen, bevor sie in Speichersystemen landen. Durch die Validierung der Daten auf dieser Ebene und die Überprüfung auf Aktualität, Schema-Integrität, Genauigkeit und Anomalien wird verhindert, dass fehlerhafte Daten jemals in Ihre Data Lakes oder Vektordatenbanken gelangen. Vorausschauende KI-Architekten integrieren die Validierung zunehmend direkt in Streaming , anstatt Probleme erst nachgelagert zu entdecken.

Der Speicher muss zuverlässige Snapshots unterstützen. Wenn Daten in einem Daten-Lake landen, müssen sie versioniert und konsistent sein. Agenten treffen Entscheidungen oft auf der Grundlage der präzisen Datenkorrektheit zu bestimmten Zeitpunkten, wodurch Zeitreisen und Überprüfbarkeit zu entscheidenden Fähigkeiten autonome Operationen werden.

Unstrukturierte Daten müssen vor der Vektorisierung validiert werden. Da Agenten zunehmend mit Dokumenten, Texten und Bildern arbeiten, ermöglichen Vektordatenbanken eine semantische Suche und ein kontextbasiertes Verständnis. Die Daten sollten jedoch vor der Einbettung validiert werden. Bei der Konvertierung von OCR-gesteuerten PDF-Dateien sollten beispielsweise wichtige Datenelemente zunächst auf Vollständigkeit und Richtigkeit überprüft werden, um sicherzustellen, dass die Agenten auf vertrauenswürdigen, genauen Eingaben basieren.

Maßnahmen erfordern sichere APIs. Über die Analyse hinaus aktualisieren Agenten Datensätze, erstellen Aufgaben und versenden Benachrichtigungen. Sichere, gut verwaltete APIs sind die Kanäle, über die Agenten Erkenntnisse in direkte Unternehmensmaßnahmen umsetzen.

Eine einheitliche Governance ist unverzichtbar. Damit Agenten sicher auf Daten zugreifen und diese bearbeiten können, müssen sie wissen, wo sich diese befinden, wem sie gehören und welche Richtlinien für sie gelten. Moderne Kataloge und Governance-Frameworks gewährleisten einen kontrollierten, konformen und nachvollziehbaren Datenzugriff in jedem Schritt.

Beobachtbarkeit reaktiv sein.Beobachtbarkeit die Datenqualität bei der Eingabe in das System überprüft, verhindert Fehler, bevor sie auftreten. Dadurch wird die Datenqualität von reaktiven Korrekturen zu proaktiver Sicherheit, wodurch Vertrauen aufgebaut wird, bevor ein Agent die Daten überhaupt zu Gesicht bekommt.

Was wir in realen Anwendungsfällen in Unternehmen beobachten

Aus unserer Arbeit mit Kunden, die diesen Wandel begleiten, haben sich mehrere Muster herauskristallisiert:

Agenten-Workflows erfordern niedrige Latenz und zuverlässige Eingaben. Ein Rechnungsabgleich-Agent kann nicht auf die nächtliche Stapelverarbeitung warten, wenn er Bestellungen, Belege und Rechnungen abgleichen muss, sobald diese im Laufe des Tages eingehen.

Die Validierung muss auf der Erfassungsebene erfolgen. In Data Lakes muss die Validierung vor der Vektorisierung erfolgen, nicht nachdem die Daten in der Zugriffsebene angekommen sind, wo sie von Agenten verarbeitet werden. 

Agenten benötigen einen einheitlichen, kontrollierten Zugriff für die Stapelverarbeitung, Streaming und Vektorebenen. Ein fragmentierter Zugriff schafft blinde Flecken und Sicherheitslücken.

Wenn Ai mit weniger menschlicher Aufsicht betrieben werden soll, kann Ihre Datenqualität nicht reaktiv bleiben. Die Probleme müssen erkannt und behoben werden, bevor die Agenten mit den Daten interagieren.

Was „Autonomous-Ready-Daten“ wirklich bedeuten

Autonom-fähige Daten bedeuten, dass Ihre Daten wissen, was sie sind, woher sie stammen, wem sie gehören und ob sie in gutem Zustand sind. Entscheidend ist, dass sie all dies ohne menschliches Zutun nachweisen können.

Die meisten Unternehmen sind noch nicht so weit, weshalb KI-Projekte ins Stocken geraten, unzuverlässige Ergebnisse liefern oder auf Anwendungsfälle beschränkt bleiben, die proprietäre Daten vollständig vermeiden.

Die Lücke besteht nicht in der technischen Leistungsfähigkeit, sondern in Bereitschaft architektonischen Bereitschaft. Unternehmen benötigen Plattformen, die Kontext bieten, Zuverlässigkeit gewährleisten, Rückverfolgbarkeit ermöglichen, Daten angemessen verpacken und Zugriffsregeln automatisch durchsetzen.

Dieser Blogbeitrag befasst sich damit, wie die Actian Data Intelligence Platform Unternehmen dabei hilft, diese Lücke zu schließen.

Autonome Daten benötigen einen realen Kontext

Warum das wichtig ist: KI kann nicht erraten, was Ihre Daten bedeuten. Sie benötigt klare Definitionen, Beziehungen und einen geschäftlichen Kontext. Ohne diese Informationen liefert KI unzuverlässige oder sogar völlig falsche Antworten.

Große Sprachmodelle und RAG-Workflows (Retrieval-Augmented Generation) sind besonders anfällig für Kontextlücken. Wenn Agenten kein semantisches Verständnis für Geschäftsbegriffe haben, halluzinieren sie, interpretieren falsch oder geben Antworten, die zwar technisch korrekt, aber praktisch nutzlos sind.

Wie Actian hilft:

• Gemeinsames Geschäftsglossar sorgt dafür, dass alle, Menschen und Agenten, innerhalb des Unternehmens dieselben Begriffe verwenden.
• Wissensgraph zeigt, wie Daten miteinander verbunden sind, wem sie gehören und was sie darstellen, und bietet damit die semantische Ebene, die KI benötigt, um korrekt zu argumentieren.
• Vernetzte Metadaten werden aus Ihrer gesamten Umgebung zusammengetragen, sodass die KI nicht blind arbeitet oder gefährliche Annahmen über die Bedeutung der Daten trifft.

Fähigkeiten des Wissensgraphen von Actian Fähigkeiten über eine einfache Katalogisierung hinaus. Sie schaffen ein semantisches Gefüge, das Agenten dabei hilft, nicht nur zu verstehen, welche Daten vorhanden sind, sondern auch, wie verschiedene Teile miteinander und mit Ihren Geschäftsprozessen in Beziehung stehen.

Autonome Daten müssen zuverlässig sein

Warum das wichtig ist: KI versagt schnell, wenn Daten verspätet eintreffen, fehlen oder einfach falsch sind. Mit schlechten Daten trainierte Modelle liefern schlechte Vorhersagen. Agenten, die auf veralteten Daten basieren, treffen schlechte Entscheidungen. Und im Gegensatz zu menschlichen Analysten, die offensichtliche Probleme erkennen können, arbeiten autonome Systeme selbstbewusst mit fehlerhaften Eingaben weiter.

Damit der Betrieb ohne ständige Überwachung durch Menschen möglich ist, müssen die Daten von selbst in einem guten Zustand bleiben.

Wie Actian hilft:

• Kontinuierliche Überwachung überwacht Pipelines und Datensätze auf Probleme, bevor diese sich auf nachgelagerte Systeme auswirken.
• Anomalie zeigt Qualitätsprobleme frühzeitig auf und erkennt Probleme wie unerwartete Nullwerte, Schemaabweichungen oder statistische Ausreißer.
• Die Ursachenanalyse zeigt, wo Probleme entstanden sind, sodass sie an der Quelle behoben werden können und nicht nur nachgelagert gepatcht werden müssen.
• Datenqualitätsrahmen sorgen für gute Gewohnheiten bei der Erstellung, Nutzung und Weitergabe von Daten zwischen Teams.

Der Ansatz von Actian zur Beobachtbarkeit dem Grundsatz, dass die Validierung bereits bei der Erfassung erfolgen muss. Durch die Überwachung der Daten während ihres Transports durch die Pipelines und ihrer Speicherung werden Probleme erkannt, bevor sie überhaupt von den Agenten bemerkt werden.

Autonome Daten erfordern klare Rückverfolgbarkeit

Warum das wichtig ist: Wenn ein KI-Agent eine Empfehlung ausspricht oder eine Maßnahme ergreift, müssen Teams wissen, welche Daten er verwendet hat und wie diese Daten transformiert wurden. Rückverfolgbarkeit ist nicht nur wünschenswert, sondern für die Fehlerbehebung, die Prüfung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unerlässlich.

In Branchen wie Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen ist Compliance keine Option, sondern Pflicht. Wenn Ihre KI-Modelle Daten mit unklarer Herkunft oder unzureichenden Zugriffskontrollen verwenden, riskieren Sie Strafen durch die Aufsichtsbehörden und den Verlust des öffentlichen Vertrauens.

Wie Actian hilft:

• Durchgängige Herkunft zeigt jeden Schritt, wie sich Daten von den Quellsystemen über Transformationen bis hin zum endgültigen Verbrauch bewegen und verändern.
• Auswirkungsanalyse hilft Teams zu verstehen, warum eine KI-Ausgabe so aussieht, wie sie aussieht, indem sie die supply chain rückwärts verfolgt.
• Automatisierte Dokumentation unterstützt regulatorische und Überprüfungsanforderungen ohne manuellen Aufwand oder separate Herkunftstools.

Wenn etwas schiefgeht – und in komplexen Datenumgebungen geht immer etwas schief –, verwandelt eine umfassende Herkunftsanalyse tagelange Untersuchungen in eine gezielte Fehlerbehebung, die nur wenige Minuten dauert.

Autonome Daten müssen verpackt werden, nicht roh

Warum das wichtig ist: KI-Agenten arbeiten besser mit klaren, konsistenten Eingaben als mit einer unübersichtlichen Sammlung von Rohdaten, die sie selbst auswerten müssen. So wie APIs die Anwendungsentwicklung revolutioniert haben, indem sie Funktionen in wiederverwendbare Schnittstellen verpackt haben, revolutionieren Datenprodukte die KI-Entwicklung, indem sie Daten in vertrauenswürdige, kontrollierte Assets verpacken.

Rohdaten-Dumps führen zu Unklarheiten. Ist das die richtige Kundentabelle? Welche Umsatzzahl ist maßgeblich? Was bedeutet dieses Feld eigentlich? Mitarbeiter, die sich mit diesen Fragen auseinandersetzen müssen, verschwenden Zeit und machen Fehler.

Wie Actian hilft:

• Datenprodukte Erstellen Sie saubere, gebrauchsfertige Datensätze mit klaren Eigentumsverhältnissen und SLAs.
• Datenverträge legen Regeln fest, damit Verbraucher genau wissen, was die Daten umfassen, welche Qualitätsstandards gelten und was sie erwarten können.
• Klare Verantwortlichkeiten macht Eigentumsverhältnisse und Verantwortlichkeiten eindeutig und beseitigt das Problem „Wen soll ich fragen?“.
• Einheitlicher Zugriff ermöglicht es Teams, dieselben regulierten Daten sowohl für operative Systeme als auch für analytische Workloads zu nutzen.

Fähigkeiten des Unternehmensdatenmarktplatzes von Actian Fähigkeiten Datenprodukte auffindbar und nutzbar. Anstatt dass Agenten Schemata und Tabellen durchsuchen, greifen sie auf klar definierte Produkte mit integriertem Kontext, Qualitätsgarantien und geeigneten Zugriffskontrollen zu.

Autonome Daten erfordern sichere Zugriffsregeln

Warum das wichtig ist: Wenn KI oder Agenten Daten autonom abrufen, benötigen Sie Sicherheitsvorkehrungen, um eine versehentliche Offenlegung oder einen Missbrauch zu verhindern. Ein menschlicher Analyst würde möglicherweise erkennen, dass die Sozialversicherungsnummern von Kunden nicht in einem Marketingbericht enthalten sein sollten. Ein autonomer Agent würde jedoch alle Daten, auf die er Zugriff hat, ohne Weiteres einbeziehen, sofern dies nicht ausdrücklich durch Richtlinien untersagt ist.

Zugriffsregeln sollten den Daten überallhin folgen, unabhängig davon, ob sie für Training, Echtzeit-Inferenzen oder operative Maßnahmen verwendet werden.

Wie Actian hilft:

• Durchsetzung von Richtlinien legt klare, zentralisierte Regeln fest, wer oder was verschiedene Arten von Daten verwenden darf.
• Automatische Maskierung und Sensitivitätskennzeichnungen bieten Schutz auf Basis der Datenklassifizierung, ohne dass bei jedem use case manuelle Eingriffe erforderlich sind.
• Konsistente Kontrollen sorgen für eine einheitliche Durchsetzung über alle Systeme hinweg, sodass Richtlinien nicht verloren gehen, wenn Daten zwischen Plattformen verschoben werden.
• Das Prinzip der geringsten Privilegien sorgt dafür, dass KI-Systeme nur auf Daten zugreifen, für die sie ausdrücklich berechtigt sind.

Bei moderner Governance geht es nicht darum, „Nein“ zu sagen, sondern darum, ein sicheres „Ja“ in großem Maßstab zu ermöglichen. Der Ansatz von Actian ermöglicht es Teams, den Datenzugriff für Menschen und Agenten zu demokratisieren und gleichzeitig die für Compliance und Sicherheit erforderlichen Kontrollen aufrechtzuerhalten.

Warum autonome Daten der eigentliche Schlüssel zu zuverlässiger KI sind

KI funktioniert nur dann gut, wenn die zugrunde liegenden Daten für sich allein stehen können. Sie können über die ausgefeiltesten Modelle, die neuesten agentenbasierten Frameworks und modernsten Architekturen verfügen, aber wenn Ihre Datenbasis fragil ist, werden es auch Ihre KI-Initiativen sein.

Bei autonom-fähigen Daten geht es darum, Probleme im Voraus zu verhindern und nicht im Nachhinein zu beheben. Es geht darum, Vertrauen in Ihre Dateninfrastruktur aufzubauen, damit Agenten mit echtem Selbstvertrauen arbeiten können – ebenso wie die für sie verantwortlichen Teams.

Die Actian Data Intelligence Platform bietet Unternehmen die Grundlage, um KI und Agenten einen sicheren Betrieb in großem Maßstab zu ermöglichen. Durch die Bereitstellung von Kontext über eine Wissensgraphenarchitektur, die Gewährleistung von Zuverlässigkeit durch kontinuierliche Überwachung, die Ermöglichung der Rückverfolgbarkeit durch umfassende Herkunftsangaben, die Bündelung von Daten durch regulierte Produkte und die Durchsetzung des Zugriffs durch automatisierte Richtlinien unterstützt Actian Unternehmen dabei, den Schritt von vorläufigen KI-Pilotprojekten zu selbstbewussten Produktionsimplementierungen zu vollziehen.

Das Zeitalter der Agenten ist angebrochen. Die Frage ist nicht, ob Ihr Unternehmen autonome KI einsetzen wird, sondern ob Ihre Daten dafür bereit sein werden, wenn Sie sich dafür entscheiden.

Sind Sie bereit, Ihre Daten für die Autonomie vorzubereiten? Erfahren Sie, wie die Actian Data Intelligence Platform Ihnen dabei helfen kann, die Grundlage für zuverlässige, vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu schaffen.

Über den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.