Erfolgreiche KI-Agenten leben von einer soliden Datenbasis, meint Databricks

Künstliche Intelligenz und insbesondere KI-Agenten gelten als Schlüsseltechnologie für Unternehmen, die schnell wachsen wollen. Doch der Erfolg dieser Systeme hängt maßgeblich von einem Faktor ab: der Qualität und Struktur der zugrundeliegenden Daten. Ohne eine durchdachte Datenarchitektur können selbst die fortschrittlichsten KI-Agenten ihr Potenzial nicht entfalten.

Bevor Unternehmen KI-Agenten erfolgreich einsetzen können, müssen sie ihre Dateninfrastruktur auf ein solides Fundament stellen. „Gründer und Gründerinnen sollten von Beginn an darüber nachdenken, wie sie eine starke Datenarchitektur aufsetzen, Silos abbauen und KI als Kern ihrer Prozesse einbetten“, erklärt Nico Gaviola, VP Digital Natives & Emerging Enterprise bei Databricks EMEA.

Eine einheitliche Datenarchitektur löst das Problem isolierter Datenbestände, die in verschiedenen Abteilungen oder Systemen gespeichert sind. Nur wenn Daten zentral zugänglich und standardisiert sind, können KI-Agenten effektiv arbeiten und ihre autonomen Fähigkeiten ausspielen.

Warum Datenstandardisierung entscheidend ist

KI-Agenten unterscheiden sich von einfachen Large Language Models (LLMs) durch ihre Fähigkeit, komplexe, spezifische Aufgaben eigenständig zu lösen. Diese Autonomie setzt jedoch voraus, dass die Agenten mit hochwertigen, strukturierten Unternehmensdaten trainiert werden.

Die Standardisierung der Daten ermöglicht es, mehrere KI-Agenten miteinander zu verknüpfen. Ein praktisches Beispiel: Ein Kundensupport-Agent kann mit einem Prognose-Agenten zusammenarbeiten. Wenn ein Kunde einen Support-Fall auslöst, berechnet der zweite Agent sofort die anfallenden Kosten. Dies beschleunigt Reaktionszeiten und verbessert die Kundenzufriedenheit erheblich.

Governance als Wettbewerbsvorteil

Besonders in regulierten Märkten wie Europa spielt die Einhaltung von Datenschutzvorschriften eine zentrale Rolle. „Der Druck zur Einhaltung von Vorschriften sollte als Vorteil betrachtet werden“, betont Gaviola. Unternehmen müssen nachweisen können, dass ihre KI-Nutzung auf regulierten Datenfundamenten basiert und Compliance-Vorgaben wie der DSGVO oder dem EU AI Act entspricht.

Drei Elemente sind dabei entscheidend:

• Datenherkunft: Transparenz darüber, woher die Daten stammen
• Versionierung: Nachvollziehbarkeit von Änderungen im Zeitverlauf
• Automatisierte Auswertung: Kontinuierliche Bewertung der Ergebnisqualität

Diese Governance-Mechanismen schaffen nicht nur rechtliche Sicherheit, sondern verbessern auch die Qualität der KI-Outputs. Teams erhalten direkte Transparenz darüber, wie sich KI-Agenten verhalten, auf welchen Daten sie basieren und wie sich Ergebnisse entwickeln.

Praxisbeispiel: Parloa

Das deutsche Startup Parloa zeigt, wie dieser Ansatz in der Praxis funktioniert. Das Unternehmen hat KI-Agenten zum Kern seines Kundenservice gemacht und gleichzeitig eine einheitliche, kontrollierte Datenbasis aufgebaut, die vollständig DSGVO-konform ist. Die Plattform folgt dem Prinzip „Privacy by Design“, sodass sensible Kundendaten ohne Kontrollverlust verwendet werden können.

Durch die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von KI-Agenten schafft Parloa Transparenz für Regulierungsbehörden und Endnutzer. Gleichzeitig können KI-gesteuerte Kundeninteraktionen skaliert werden, ohne dass Qualität oder Compliance leiden.

Schnellere Skalierung durch solide Datenbasis

„Indem Startups KI-Agenten als Kern ihrer Geschäftsabläufe von Beginn an integrieren, skalieren sie schneller als mit dem Einsatz von nur einem Large Language Model“, so Nico Gaviola.

Der Grund liegt in der Effizienz, die eine durchdachte Datenarchitektur ermöglicht. KI-Agenten können nicht nur Kundenkontakte automatisieren, sondern auch interne Verwaltungsvorgänge optimieren. Dies verschafft Management und Investoren Echtzeit-Einblicke in Liquidität, Umsatz und Gewinn, was fundierte und schnelle Entscheidungen ermöglicht.

Fazit: Daten vor KI

Der Erfolg von KI-Agenten steht und fällt mit der Qualität der Datenbasis. Unternehmen, die von Anfang an in eine einheitliche Datenarchitektur investieren, Silos abbauen und Governance-Mechanismen implementieren, schaffen die Voraussetzungen für effektive KI-Nutzung. Gaviola fasst zusammen: „Startups, die dies umsetzen, werden sich gegen ihre Konkurrenten durchsetzen und letztlich erfolgreich sein.“ Dass Databricks so argumentiert, ist keine Überraschung, bietet man Unternehmen doch selbst eine Daten-Plattform, auf der man KI-Agenten aufsetzen kann.

Die Botschaft ist klar: Bevor Unternehmen in KI-Agenten investieren, sollten sie ihre Dateninfrastruktur auf Vordermann bringen. Nur so können die autonomen Systeme ihr volles Potenzial entfalten und echten Mehrwert schaffen.