Entwicklung agentenbasierter und generativer KI: Was wirklich funktioniert

Die meisten Unternehmen experimentieren mit KI. Nur wenige erzielen konsistente Ergebnisse. Dieser Bericht erklärt die Gründe und zeigt, wie man es anders machen kann.

Generative und agentenbasierte KI sind weit verbreitet, doch die Ergebnisse sind uneinheitlich. Während viele Teams Assistenten erstellen und neue Use Cases testen, berichten nur etwa 40 % von einem konsistenten, messbaren Mehrwert.

Die Diskrepanz hat nichts mit Modellen zu tun. Sie liegt an den Daten, dem Kontext und der Art und Weise, wie KI in reale Workflows integriert wird.

In diesem TDWI-Forschungsbericht wird untersucht, was frühe Experimente von Systemen unterscheidet, die produktiv funktionieren.

Was Sie lernen werden:

• Warum KI-Projekte nach ersten Pilotprojekten ins Stocken geraten
• Wie Unternehmen von Copiloten zu Agenten und Multiagentensystemen übergehen
• Was erforderlich ist, um KI sicher im gesamten Unternehmen zu skalieren

Die Studie zeigt ein klares Muster: Unternehmen, die einen Mehrwert erzielen, behandeln Unternehmensdaten als grundlegend und nicht optional. KI scheitert nicht an Modellen. Sie scheitert, weil die Grundlage noch nicht gegeben ist.

Der Bericht skizziert einen praktischen Rahmen für die Entwicklung von KI-Systemen, die mit einer verlässlichen Datenbasis über das Experimentieren hinausgehen können.

Wenig Zeit? Lesen Sie eine kurze Zusammenfassung der Ergebnisse.