10 Anwendungsfälle zeigen, wie Bereitschaft Agentic AI vorantreibt

Agentische KI scheitert nicht an den Modellen. Sie scheitert daran, dass die Daten, die die Modelle speisen, nicht bereit sind. Den Daten mangelt es an der Qualität, dem Kontext oder der Genauigkeit, die erforderlich sind, um verlässliche Ergebnisse zu liefern.

Die dringende Frage für Unternehmen lautet: "Kann man sich darauf verlassen, dass unsere KI-Agenten oder -Anwendungen einen Geschäftswert liefern?" Laut Gartner, Inc. werden bis Ende 2027 mehr als 40 % der KI-Projekte für Agenten aufgrund eskalierender Kosten, unklaren Geschäftswerts oder unzureichender Risikokontrollen abgebrochen werden.

Der Unterschied zwischen Erfolg und festgefahrenen Anwendungsfällen liegt in der Bereitschaft. Mit der richtigen Grundlage können Unternehmen von Agentic AI Nutzen , die messbare Ergebnisse in großem Umfang liefert.

Um Agentic AI zum Leben zu erwecken, können Unternehmen ihre Metadaten aktivieren, indem sie den Unternehmensdaten einen geschäftlichen Kontext geben. Mit einem Model Context Protocol (MCP)-Server wird Metadaten zum Bindeglied zwischen Daten und KI. Dadurch können KI-Agenten beispielsweise Informationen sicher verstehen und systemübergreifend handeln, indem sie Kontext und Vertrauen hinzufügen, um zuverlässige, zielorientierte Ergebnisse zu erzielen.

Wenn Metadaten auf diese Weise aktiviert werden, wird die Bereitschaft von einem technischen Ziel zu einem strategischen Vorteil. Das ist der Punkt, an dem Bereitschaft zu einem echten Unterscheidungsmerkmal wird. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Metadaten zu aktivieren und intelligente Funktionen zu unterstützen, die greifbare Geschäftsergebnisse liefern. Diese 10 hochwirksamen Anwendungsfälle zeigen, wie Datenaktivierung Agentic AI unterstützt, um nachhaltigen Geschäftswert zu liefern:

1. Steigern Sie die Beständigkeit mit On-Demand-Business-Term-Definitionen

Geschäftliche Herausforderung: Der Vizepräsident der Finanzabteilung eines kürzlich übernommenen Geschäftsbereichs bereitet seinen ersten konsolidierten Bericht vor. Dabei stößt er auf den Begriff "bereinigte Nettokapitalquote", eine zentrale Unternehmenskennzahl mit einer sehr spezifischen Berechnungsmethode. In ihrem früheren Unternehmen hatte ein ähnlicher Begriff eine andere Bedeutung. Die Verwendung der falschen Definition könnte zu wesentlichen Fehlern in der Finanzberichterstattung führen und wochenlange Nacharbeit nach sich ziehen.

Die Lösung: Anstatt mehrere Meetings zu vereinbaren, um die Definition ausfindig zu machen, fragt der VP seinen KI-Assistenten: "Wie lautet die vom Unternehmen genehmigte Definition und Berechnung für die 'bereinigte Nettokapitalquote'?" Sofort ruft der KI-Assistent die maßgebliche Definition aus dem zentralen Unternehmensglossar ab, einschließlich der genauen Formel, des für die Kennzahl verantwortlichen Datenverwalters und eines Links zum offiziellen Grundsatzdokument.

Strategische Implikationen: Diese Fähigkeit ist für die Integration nach einer Fusion von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellt, dass übernommene Einheiten schnell an die Unternehmensstandards angepasst werden können. Auf globaler Ebene wird ein einheitliches, unmissverständliches Geschäftsvokabular durchgesetzt, das die Grundlage für eine genaue aufsichtsrechtliche Berichterstattung (z. B. CCAR und BCBS 239), konsistente globale Analysen und die Beseitigung kostspieliger Fehler aufgrund von Fehlinterpretationen bildet.

2. Tiefergehende Einblicke mit semantischer Suche erschließen

Geschäftliche Herausforderung: Ein globaler supply chain hat die Aufgabe, Ineffizienzen innerhalb der supply chain des Unternehmens zu identifizieren. Er muss die "Logistikleistung" analysieren, aber dieses Konzept wird in den verschiedenen ERP-Systemen und regionalen Geschäftseinheiten unterschiedlich erfasst: als "Einhaltung der SLA der Spediteure" in Nordamerika, als "Versandeffizienz" in APAC und als "Erfolgsquote bei der Auslieferung" in EMEA. Bei einer einfachen Stichwortsuche würden diese kritischen, verwandten Datensätze übersehen.

Lösung: Der Analyst fragt die KI: "Finde alle Datensätze, die sich auf die weltweite Logistik- und Versandleistung beziehen." Der MCP-Server ( Model-Context Protocol ), der auf einem Wissensgraphen basiert, versteht die semantischen Beziehungen zwischen diesen unterschiedlichen Begriffen. Er liefert eine umfassende Sammlung relevanter Tabellen, Berichte und Dashboards aus allen regionalen Systemen und vermittelt so erstmals ein vollständiges Bild.

Strategische Implikationen: Die semantische Suche durchbricht festgefahrene Datensilos, die sich in großen, föderierten Unternehmen ganz natürlich bilden. Sie ermöglicht einen echten 360-Grad-Blick auf komplexe Geschäftsabläufe, von Kundeninteraktionen bis hin zur supply chain . Diese Fähigkeit ist unerlässlich, um verborgene Risiken zu erkennen, funktionsübergreifende Optimierungsmöglichkeiten aufzudecken und unternehmensweite strategische Initiativen voranzutreiben, die von einem ganzheitlichen Verständnis des Geschäfts abhängen.

3. Beschleunigung der Technologie-Modernisierung mit Data Model Discovery

Geschäftliche Herausforderung: Ein Unternehmensarchitekturteam plant die mehrjährige, mehrere Millionen Dollar teure Stilllegung eines alten Mainframe-ERP-Systems, um die Cloud zu beschleunigen. Bevor ein einziger Prozess migriert werden kann, müssen die Teammitglieder die Tausenden von undokumentierten Datenabhängigkeiten verstehen, die sich über Jahrzehnte angesammelt haben. Ein Fehler könnte einen Betriebsausfall in einem kritischen Geschäftssystem, wie z. B. einem Auftragsbearbeitungssystem, auslösen.

Lösung: Ein Architekt bittet die KI, ein vollständiges Datenmodell für die Kundenstammtabelle zu erstellen, einschließlich aller bekannten vorgelagerten Datenquellen und nachgelagerten Verbraucher. Die KI fragt das Lineage-Diagramm des Datenkatalogab und erstellt sofort eine detaillierte relationale Karte, die kritische Abhängigkeiten hervorhebt, die zuvor unbekannt waren, und eine klare Auswirkungsanalyse für den Migrationsplan liefert.

Strategische Implikationen: Diese Fähigkeit verringert das Risiko erheblich und beschleunigt große technologische Transformationsinitiativen. Sie reduziert technische Schulden, indem sie komplexe Altsysteme verständlich macht und so sicherere Cloud , schnellere Anwendungsmodernisierungen und eine zuverlässigere Architekturplanung ermöglicht. Die Zeit, die bei der manuellen Erkennung eingespart wird, schlägt sich direkt in niedrigeren Projektkosten und einer schnelleren Umsetzung der strategischen Ziele nieder.

4. Risikominimierung durch Lokalisierung zertifizierter Datenbestände

Geschäftliche Herausforderung: Ein Chief Risk Officer (CRO) erhält eine dringende Anfrage von einer Bundesaufsichtsbehörde, die Quelldaten für eine wichtige Kennzahl in der letzten CCAR-Stresstest-Einreichung bereitzustellen. Das Team muss innerhalb von 24 Stunden antworten. Der Abruf von Daten aus einer nicht zertifizierten oder veralteten Quelle könnte zu schwerwiegenden aufsichtsrechtlichen Strafen und Reputationsschäden führen.

Lösung: Der Datenverantwortliche des CRO-Teams fragt seinen KI-Assistenten: "Finde den zertifizierten, von der Aufsichtsbehörde genehmigten Datensatz für das Marktrisiko in Q3." Der KI-Assistent liefert sofort ein einziges, priorisiertes Ergebnis: den offiziell zertifizierten Datensatz. Die Antwort enthält auch Metadaten , die das Zertifizierungsdatum und den Namen des Datenverwalters bestätigen, der den Datensatz genehmigt hat, und liefert ein vollständiges und vertretbares Protokoll.

Strategische Implikationen: Mit dieser Funktion wird Data Governance von einer passiven Richtlinie zu einer aktiven, eingebettet Kontrolle. Für unternehmenskritische Prozesse wie Finanzabschlüsse, behördliche Anmeldungen und Risikomodellierung bietet sie eine unerschütterliche Ebene des Vertrauens und der Sicherheit. Sie stellt sicher, dass die wichtigsten Entscheidungen im Unternehmen jederzeit auf korrekten Daten beruhen, wodurch erhebliche finanzielle und regulatorische Risiken gemindert werden.

5. Verbesserung der Zusammenarbeit durch Identifizierung der Dateneigentümer

Geschäftliche Herausforderung: Ein Datenschutzbeauftragter führt einen Notfallplan für einen potenziellen Datenschutzverstoß aus, der eine Kunden-Marketing-Datenbank betrifft. Um die 72-Stunden-Meldevorschrift der DSGVO einzuhalten, muss er sofort den offiziellen Geschäftsinhaber und den technischen Verwalter des Datensatz ermitteln, um den Umfang zu bewerten und Abhilfemaßnahmen einzuleiten. Stunden mit dem Durchsuchen interner Verzeichnisse zu verschwenden, könnte den Unterschied zwischen der Einhaltung der Vorschriften und einer Geldstrafe in Höhe von mehreren Millionen Euro bedeuten.

Lösung: Der Beamte fragt AI: "Wer ist der geschäftliche Eigentümer und der technische Verantwortliche für die Datenbank EU_CUST_MKTG_PROD?" KI liefert sofort die Kontaktdaten beider Personen, ihre Rollen im Data Governance Council und die vorgesehenen Sicherungen, so dass das Incident Response Team innerhalb von Minuten die richtigen Personen einschalten kann.

Strategische Implikationen: In einer Krise sind schnelle Reaktionen und präzise Maßnahmen von entscheidender Bedeutung. Mit dieser Fähigkeit wird die Widerstandsfähigkeit in das Betriebsmodell des Unternehmens eingebettet, indem die Verantwortlichkeit transparent und sofort zugänglich gemacht wird. Sie verkürzt die Zeit bis zur Lösung kritischer Datenvorfälle, von Sicherheitsverletzungen bis hin zu Qualitätsmängeln, drastisch und reduziert so das Risiko und stärkt eine Kultur der klaren Verantwortlichkeit im gesamten Unternehmen.

6. Vertrauen schaffen durch transparente Datenherkunft

Geschäftliche Herausforderung: Während einer vierteljährlichen Vorstandssitzung stellt der CEO einen überraschenden Anstieg einer wichtigen operativen Kennzahl auf dem globalen dashboard in Frage. Der Chief Data Officer, der bei der Sitzung anwesend ist, wird gebeten, den Ursprung der Zahl zu bestätigen. Wenn er keine zuverlässige Antwort geben kann, könnte das Vertrauen in die gesamte Datenorganisation untergraben werden.

Lösung: Der CDO fragt den KI-Assistenten: "Zeigen Sie mir die Business Lineage für den KPI 'Global New Recurring Revenue' auf dem Executive dashboard." Innerhalb von Sekunden zeigt die KI ein übersichtliches Flussdiagramm an, das bestätigt, dass die Daten aus den zertifizierten Salesforce- und SAP-Data-Marts stammen und durch die standardmäßige, geprüfte ETL-Pipeline verarbeitet wurden, wobei keine Anomalien festgestellt wurden. Der CDO kann dann dem Vorstand in Echtzeit die Herkunft der Metrik erklären.

Strategische Implikationen: Diese Fähigkeit hebt die Data Governance auf die höchste Stufe der strategischen Bedeutung. Sie bietet den Führungskräften einen sofortigen, transparenten Nachweis der Quelle einer Kennzahl, schafft starkes Vertrauen und fördert eine echte data-driven Kultur. Die Fähigkeit, geschäftskritische Informationen so schnell und zuverlässig zu validieren, ist ein starker Beweis für ein ausgereiftes und zuverlässiges Datenökosystem.

7. Treffen Sie sichere Entscheidungen mit Qualitätsbewertungen in Echtzeit

Geschäftliche Herausforderung: Der automatisierte Handelsalgorithmus eines quantitativen Hedge-Fonds ist dabei, ein Multi-Milliarden-Dollar-Portfolio auf der Grundlage eingehender Marktdaten-Feeds von mehreren globalen Börsen neu zu gewichten. Eine Mikrosekunde Datenverzögerung oder ein einziger fehlerhafter Feed könnte eine Kaskade von fehlerhaften Geschäften auslösen, die zu katastrophalen finanziellen Verlusten führen. Das System benötigt eine abschließende, automatisierte Prüfung, ob der Handel erfolgreich ist oder nicht.

Solution: As a final step in its execution logic, the automated trading system makes a programmatic call to the AI assistant: “Confirm data quality and latency for all constituent feeds of the ‘Global Risk Arbitrage’ model.” The AI assistant instantly validates that all feeds are operating within their prescribed quality thresholds, such as >99.9% accuracy, <50ms latency, and returns a “PROCEED” signal. If any feed was degraded, it would return a “HALT” signal, preventing the trade from proceeding.

Strategische Implikationen: Dies ist ein Beispiel für den höchsten Standard des operativen Risikomanagements. Für hochfrequente, automatisierte Entscheidungsfindung wie den algorithmischen Handel, die supply chain in Echtzeit und die Betrugserkennung ist die Integration dieser sofortigen, programmatischen Qualitätsprüfungen von entscheidender Bedeutung. Sie sind ein wichtiger Schutz, der verhindert, dass automatisierte Systeme aufgrund von ungenauen Daten katastrophale Entscheidungen treffen.

8. Rationalisierung von Compliance- und Audit-Antworten

Geschäftliche Herausforderung: Ein internes Revisionsteam bereitet sich auf eine bevorstehende Prüfung durch eine Bundesaufsichtsbehörde, wie das Office of the Comptroller of the Currency (OCC), vor. Zur Vorbereitung muss das Team proaktiv validieren, dass alle Daten, die in den BCBS 239-Risikoberichtsrahmen der Bank verwendet werden, aus zertifizierten Quellen stammen und eine vollständige, durchgängige Herkunft aufweisen. Dieser Prozess erforderte in der Vergangenheit ein Team von mehreren Mitarbeitern, die ihn über mehrere Monate hinweg manuell durchführten.

Lösung: Der leitende Prüfer stellt der KI eine komplexe, vielschichtige Frage: "Listen Sie alle Datenbestände auf, die von den BCBS 239-Modellen verwendet werden. Bestätigen Sie für jeden Datenbestand den Zertifizierungsstatus, zeigen Sie die Zugehörigkeit zum Unternehmen auf und nennen Sie den Datenverwalter. Die KI fragt den Wissensgraphen ab und erstellt in wenigen Minuten einen umfassenden, prüfungsfertigen Bericht, der zwei Datensätze mit abgelaufenen Zertifizierungen identifiziert.

Strategische Implikationen: Diese Funktion verwandelt die Prüfungsvorbereitung von einer reaktiven, arbeitsintensiven Übung in einen proaktiven, kontinuierlichen Compliance-Prozess. Sie reduziert die mit Prüfungen verbundenen Kosten und den Zeitaufwand drastisch. Noch wichtiger ist jedoch, dass sie das Risiko negativer behördlicher Feststellungen verringert, die zu schweren finanziellen Strafen und Rufschädigung führen können. Dies zeugt von einer hochmodernen, proaktiven Compliance-Position.

9. Beschleunigung von Onboarding und Time-to-Value

Geschäftliche Herausforderung: Ein Fortune-100-Pharmaunternehmen erwirbt ein Biotech-Unternehmen, um seine Arzneimittelforschung zu beschleunigen. Es muss 50 hochspezialisierte Datenwissenschaftler an Bord holen und sie in das riesige und komplexe Ökosystem der klinischen Studiendaten des Mutterunternehmens integrieren. Ein langwieriger Onboarding-Prozess könnte wichtige Forschungsarbeiten verzögern und die erwarteten Vorteile der milliardenschweren Akquisition gefährden.

Lösung: Als Teil des Integrationsplans erstellt das Büro des CDO rollenbasierte "AI Welcome Kits". Ein neuer klinischer Data-Scientist kann fragen: "Was sind die wesentlichen Datenbestände für die onkologische Forschung?" Er erhält sofort ein kuratiertes Paket mit Links zu den wichtigsten Genomdatenbanken, zertifizierten klinischen Studienergebnissen, wichtigen Datenglossaren und Kontaktinformationen für die führenden Datenverwalter in seinem Bereich.

Strategische Implikationen: Diese Fähigkeit ist ein direkter Wegbereiter für den Erfolg von Fusionen und Übernahmen. Durch die radikale Beschleunigung der Time-to-Productivity für spezialisierte, hochwertige Talente aus übernommenen Unternehmen kann das Unternehmen die strategischen finanziellen und wissenschaftlichen Ziele der Übernahme schneller erreichen. In der Größenordnung wird dies zu einem bedeutenden Wettbewerbsvorteil in einem Markt, in dem der Kampf um Talente sehr hart ist.

10. Reduzierung von Unordnung und Kosten durch Identifizierung redundanter Daten

Geschäftliche Herausforderung: Im Rahmen einer unternehmensweiten Effizienzinitiative hat ein CDO die Aufgabe, die ausufernden Cloud um 10 Millionen US-Dollar jährlich zu reduzieren. Es wird vermutet, dass jahrzehntelange dezentrale Abläufe zu einer massiven Datenredundanz in AWS, Azure und Google Cloud geführt haben. Es fehlen jedoch die Tools, um diese Redundanz in diesen Umgebungen systematisch zu identifizieren und nachzuweisen.

Lösung: Ein Unternehmensarchitekt verwendet KI, um strategische Abfragen durchzuführen, wie z. B.: "Zeige mir alle Datensätze bei allen Cloud mit mehr als 1 TB Speicherplatz, auf die in den letzten 180 Tagen nicht zugegriffen wurde und die eine Schemaähnlichkeit von mehr als 90 % mit einem zertifizierten Unternehmensbestand aufweisen." Die KI liefert eine nach Prioritäten geordnete Liste von Kandidaten, die mit hoher Wahrscheinlichkeit stillgelegt werden müssen, zusammen mit den Speicherkosten und den Kontaktinformationen der jeweiligen Dateneigentümer.

Strategische Implikationen: Diese Fähigkeit hat eine direkte und messbare Auswirkung auf das Endergebnis. Sie liefert die evidenzbasierte Intelligenz, die für die Durchführung strategischer Datenstilllegungs- und -konsolidierungsprojekte erforderlich ist, was zu erheblichen Einsparungen bei den Kosten für Cloud und -Rechner führt. Neben den Kosteneinsparungen werden auch Sicherheitsrisiken gemindert, indem der Datenbestand des Unternehmens reduziert und die Verwaltung sensibler Daten vereinfacht wird, was die Einhaltung von Vorschriften erleichtert.

Agentische KI erwacht zum Leben, wenn Daten aktiviert werden

Die Schlussfolgerung ist klar. Beim Erfolg der agentenbasierten KI geht es nicht darum, dem neuesten Modell hinterherzujagen. Es geht darum, Daten so vorzubereiten, dass sie intelligent, sicher und in großem Umfang funktionieren. Von der Reduzierung der Vorbereitungszeit für Audits bis hin zur Beseitigung redundanter Cloud - der geschäftliche Nutzen von Agentic AI wird nur dann deutlich, wenn Unternehmen in eine geregelte, aktivierte Datengrundlage investieren.

Unternehmen, die Agentic AI einsetzen, verwandeln ihre Metadaten in eine dynamische, operative Grundlage, die Beständigkeit, Transparenz und Automatisierung im gesamten Unternehmen fördert.

Jetzt ist es an der Zeit, sich zu fragen: "Ist unser Unternehmen wirklich KI-fähig?" Holen Sie sich ein Exemplar des eBooks "The Enterprise Guide to Agentic AI Bereitschaft", um den Weg zum Erfolg von Agentic AI zu finden.

Über Kunal Shah

Kunal Shah ist Director of Product Marketing für Data Intelligence und Beobachtbarkeit. Er ist ein ehemaliger Software-Ingenieur, der sich nun auf Go-to-Market-Strategien und Produktwachstum spezialisiert hat. In der Vergangenheit hatte er leitende Positionen im Produktmarketing und in der Technologieimplementierung inne und baute dabei sein Fachwissen in den Bereichen Edge AI, IoT, Data Engineering, Data Science und AI/ML-basierte SaaS- und On-Premise-Lösungen für Unternehmen auf. Akademisch gesehen hat Kunal einen MBA von der Duke University, einen Master in MIS von der Texas A&M University und einen Bachelor in Engineering von der University of Mumbai.