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Vorsprung mit agentenbasierter KI sichern
Schließen der Datenintegritätslücke mit Daten für agentenbasierte KI
Künstliche Intelligenz tritt in eine neue Phase ein. Unternehmen entwickeln sich über die Phase von Experimenten und Produktivitätssteigerungen hinaus nutzen immer häufiger Systeme mit agentenbasierter KI, die darauf ausgelegt sind, eigenständig zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen über zentrale Geschäftsprozesse hinweg auszuführen. Dieser Wandel verändert die Anforderungen an Unternehmensdaten grundlegend und stellt neue Erwartungen an die Verantwortlichen.
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E-BOOKVorsprung mit agentenbasierter KI sichern
Schließen der Datenintegritätslücke mit Daten für agentenbasierte KI
Agentenbasierte KI setzt neue Maßstäbe für
Datenintegrität
Künstliche Intelligenz tritt in eine neue Entwicklungsphase ein. Unternehmen entwickeln sich über die Phase von Experimenten und Produktivitätssteigerungen hinaus und nutzen immer häufiger Systeme mit agentenbasierter KI, die darauf ausgelegt sind, eigenständig zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen über zentrale Geschäftsprozesse hinweg auszuführen. Dieser Wandel verändert die Anforderungen an Unternehmensdaten grundlegend und stellt neue Erwartungen an die Verantwortlichen.
KI liefert bereits heute messbaren Mehrwert. Unternehmen verzeichnen messbare Fortschritte bei Produktivität, Erkenntnisgewinn und Geschwindigkeit über eine wachsende Bandbreite von Anwendungsfällen hinweg. Für viele Unternehmen wächst dieser Mehrwert jedoch nicht schnell genug, um die Kosten und die Komplexität von KI-Initiativen auszugleichen. Laut McKinsey erzielen 95 Prozent der KI-Initiativen keine positive Kapitalrendite – nicht, weil KI nicht funktioniert, sondern weil sie sich in großem Maßstab nicht zuverlässig operationalisieren lässt. Da KI-Systeme zunehmend näher an den operativen Kern des Unternehmens rücken, reichen schrittweise Verbesserungen nicht mehr aus.
*Quelle: MIT, „The GenAI Divide: The State of AI Business in 2025“
Schließen Sie die Datenintegritätslücke für agentenbasierte KI
Da Unternehmen KI zunehmend in ihre zentralen Geschäftsprozesse integrieren, werden die bestehenden Herausforderungen in der Datenintegrität unübersehbar. Seit Jahrzehnten stehen Unternehmen vor der Herausforderung fragmentierter Daten in hybriden und über Generationen gewachsenen IT-Umgebungen – mit uneinheitlicher Datenqualität, veralteten Informationen und fehlendem Kontext. Durch diese Bedingungen waren Entscheidungssysteme – von Analyseplattformen und Data Warehouses bis hin zu Machine-Learning-Modellen – nicht immer verlässlich.
Geändert hat sich nicht das Vorhandensein dieser Herausforderungen, sondern ihre Wirkung. In Umgebungen mit agentenbasierter KI – in denen Systeme Signale interpretieren, Aktionen priorisieren und autonom ausführen – führen Datenintegritätsfehler nicht mehr zu Verzögerungen bei Entscheidungen oder erfordern menschliches Eingreifen. Sie bestimmen Ergebnisse direkt. Das Ergebnis ist eine wachsende Datenintegritätslücke: die zunehmende Kluft zwischen den Möglichkeiten, die Systeme mit agentenbasierter KI heute bieten, und dem, was Unternehmensdaten derzeit unterstützen können.
Zur Schließung dieser Lücke ist keine neue Definition von Datenintegrität erforderlich. Stattdessen bedarf es einer strategischen Weiterentwicklung. Im Kern bedeutet Datenintegrität seit jeher, dass Daten genau, konsistent und kontextreich sind – Voraussetzungen, die bestimmen, ob Entscheidungen verlässlich getroffen werden können. Daten für agentenbasierte KI sind Daten, die den Integritätsstandard genau an dem Punkt erfüllen, an dem KI-Systeme autonom agieren. Dies markiert den Wandel von der reinen Datenverwaltung, die Analysen und Empfehlungen unterstützt, hin zu einer kontinuierlichen Sicherung der Datenintegrität – als Grundlage für Entscheidungen, die in Echtzeit und im großen Maßstab ausgeführt werden.
In diesem Umfeld ist Datenintegrität keine unterstützende Disziplin mehr. Sie wird zu einer betrieblichen Notwendigkeit. Wenn Daten in Silos isoliert, unvollständig, veraltet, inkonsistent oder nicht konform sind, liefern autonome Systeme nicht nur ungenaue Analysen – sie erzeugen Ergebnisse, denen nicht vertraut werden kann. Daten für agentenbasierte KI schaffen die Voraussetzungen, damit KI-Agenten fundiert analysieren, entscheiden und handeln können.
Dieses E-Book präsentiert einen strategischen Rahmen für Datenverantwortliche, die ihre Organisation auf agentenbasierte KI vorbereiten. Es definiert sechs zentrale Anforderungen, um die Datenintegritätslücke zu schließen und Daten für agentenbasierte KI zu etablieren. So können autonome Systeme messbare Geschäftsergebnisse liefern und gleichzeitig mit den organisatorischen Kontrollmechanismen, der Risikotoleranz und den regulatorischen Vorgaben im Einklang bleiben.
Warum agentenbasierte KI höchste Anforderungen an Datenintegrität stellt
Viele Unternehmen haben bereits in die Modernisierung ihrer Datenlandschaften investiert, und diese Entwicklung setzt sich fort. Neue Plattformen, Architekturen und Verfahren haben den Datenzugang erweitert, die Qualität in geschäftskritischen Bereichen verbessert und eine stärkere Governance sowie ein präziseres Monitoring etabliert. Diese Maßnahmen haben bedeutende Fortschritte in den Bereichen Analyse, Machine Learning und generative KI ermöglicht und bleiben ein wesentlicher Bestandteil der fortlaufenden Transformation.
Insbesondere die Einführung generativer KI hat deutlich an Dynamik gewonnen, da sie das Potenzial bietet, die Produktivität des Einzelnen zu steigern. Diese Systeme fassen Informationen zusammen, generieren Inhalte und unterstützen bei Analysen, sind jedoch darauf ausgelegt, die Entscheidungsfindung durch Menschen zu unterstützen. Wenn Ergebnisse nicht den Erwartungen entsprechen, können Fachkräfte eingreifen, Ausgaben validieren und ihr Urteilsvermögen anwenden, bevor Maßnahmen ergriffen werden.
Agentenbasierte KI führt ein grundlegend anderes Modell ein. Diese Systeme sind darauf ausgelegt, eigenständig zu analysieren, Prioritäten zu setzen und über vernetzte Workflows hinweg Maßnahmen auszuführen. Mit dem Übergang von KI-Unterstützung zu eigenständigem Handeln im Namen der Organisation sinkt die Toleranz gegenüber ungenauen, inkonsistenten oder unzureichend kontextualisierten Daten erheblich. Datenintegrität entwickelt sich von einer unterstützenden Disziplin zu einer operativen Notwendigkeit.
Obwohl moderne Funktionen zur Sicherstellung der Datenintegrität mehr Genauigkeit, Konsistenz und Kontext ermöglichen, werden sie häufig nur selektiv eingesetzt. Integritätsinitiativen konzentrieren sich häufig auf besonders geschäftskritische Bereiche, werden an definierten Kontrollpunkten durchgesetzt oder basieren auf manuellen Prozessen und spezialisiertem Fachwissen. Dieser Ansatz war ausreichend, solange die Ergebnisse der KI von Menschen überprüft wurden, ist jedoch für eine autonome Ausführung nicht skalierbar.
Mit steigenden Anforderungen wird der Kostenfaktor zum begrenzenden Element. Wenn die Datenintegrität durch manuelle Eingriffe und den Einsatz seltener Fachkenntnisse aufrechterhalten wird, ist mit hohen Kosten zu rechnen. Dies ist langfristig kaum tragfähig – insbesondere, wenn das Datenvolumen wächst und KI-Systeme ein dauerhaftes Vertrauen in die Daten erfordern. Organisationen stehen häufig vor der Wahl, entweder die Integritätsabdeckung zu hohen Kosten auszuweiten oder sie auf einen engen Kreis von Anwendungsfällen zu beschränken – beides unterstützt jedoch nicht die Skalierung, die agentenbasierte KI erfordert.
Agentenbasierte KI setzt neue Maßstäbe, da hierfür eine Datenintegrität vorgeschrieben wird, die kontinuierlich, skalierbar und wirtschaftlich tragfähig ist. Sie zeigt die Grenzen von Ansätzen auf, die auf menschliche Aufsicht und fragmentierte Verfahren angewiesen sind. Unternehmen müssen zudem die Priorisierung und Aufrechterhaltung von Integrität neu definieren, wenn KI-Systeme langsam eigenständig agieren. Für die Erfüllung dieses Standards bedarf es keines Neubeginns. Allerdings muss die Herangehensweise an Datenintegrität im täglichen Geschäftsbetrieb verändert werden.
Die Datenintegritätslücke agentenbasierter KI
Wenn Unternehmen den Schritt zu agentenbasierter KI vollziehen, zeigt sich häufig eine Diskrepanz zwischen den vorhandenen Daten und den Daten, die autonome Systeme benötigen. Diese Lücke ist nicht auf einen einzelnen Fehler oder eine fehlende Funktionalität zurückzuführen. Stattdessen spiegelt sie eine Reihe dauerhafter Bedingungen wider, die Genauigkeit, Kontext, Vertrauen und Skalierbarkeit einschränken – Bedingungen, die Unternehmensdaten seit Langem begrenzen, deren Auswirkungen jedoch erheblich zunehmen, wenn KI-Systeme eigenständig agieren sollen.
Gemeinsam bilden diese Bedingungen die Datenintegritätslücke agentenbasierter KI. Sie treten häufig gemeinsam auf und verstärken sich gegenseitig, was es Unternehmen erschwert, das Maß an Vertrauen zu gewährleisten, das für autonome Entscheidungsprozesse erforderlich ist.
Festgesetzt
Kritische Daten sind über hybride und generationsübergreifende IT-Umgebungen verteilt. Obwohl diese Verteilung häufig beabsichtigt ist – gesteuert durch Leistungsanforderungen, Kosten oder spezifische Anwendungsbedürfnisse – fehlt es vielen Unternehmen an einem klaren, gemeinsamen Verständnis darüber, wo sich ihre Daten befinden, wie sie strukturiert sind und wie auf sie zugegriffen werden kann. Wenn Daten nicht einfach identifiziert, verstanden oder über verschiedene Umgebungen hinweg verknüpft werden können, sind sie für KI-Systeme, die auf zeitnahen und verlässlichen Zugriff angewiesen sind, de facto unzugänglich.
Unvollständig
Viele Datensätze enthalten nicht die erforderlichen Attribute und Kontextinformationen für präzise Entscheidungen. Interne Daten liefern häufig nur ein unvollständiges Bild und lassen entscheidende Lücken in Bezug auf Standort, Risiko, Nachfrage, Verhalten oder reale Bedingungen offen. Ohne die Anreicherung durch zuverlässige Drittquellen arbeiten KI-Systeme mit blinden Flecken, durch die fundierte Analysen nicht immer möglich sind – insbesondere, wenn Entscheidungen externe Faktoren berücksichtigen müssen, die in internen Systemen nicht erfasst werden.
Veraltet
Daten, die in regelmäßigen Abständen statt kontinuierlich aktualisiert werden, zwingen KI-Systeme dazu, auf rückblickende Informationen zuzugreifen. In dynamischen Umgebungen können selbst geringfügige Verzögerungen dazu führen, dass Entscheidungen nicht mehr mit den aktuellen Bedingungen übereinstimmen. Wenn KI-Systeme zunehmend autonome Aufgaben übernehmen, führt die Nutzung veralteter Daten schnell zu einem Vertrauensverlust in die gelieferten Ergebnisse.
Inkonsistent
Probleme mit der Datenqualität sind in Unternehmensumgebungen weiterhin weit verbreitet. Daten können ungenau, unvollständig, nicht standardisiert, doppelt vorhanden oder nicht mit ihrer Nutzung abgestimmt sein. Diese Qualitätsprobleme treten in unterschiedlichen Systemen und Workflows auf, was eine durchgängig verlässliche Nutzung der Daten im gesamten Unternehmen erschwert. Bei agentenbasierter KI führt mangelhafte Datenqualität zu Unklarheiten und Fehlern, die autonome Systeme weder durch Interpretation noch durch Eskalation korrigieren können.
Nicht konform
Mit zunehmender Autonomie von KI-Systemen wird das Fehlen einer konsistenten Governance zu einem entscheidenden Risiko. In vielen Unternehmen wird die Datenverwaltung nicht einheitlich über verschiedene Umgebungen, Anwendungsfälle oder Phasen des Datenlebenszyklus hinweg umgesetzt. Ohne klare Richtlinien, Nachvollziehbarkeit und praktische Überprüfungsmechanismen fällt es Organisationen schwer, zu erläutern, wie KI-gestützte Entscheidungen getroffen wurden, oder die Übereinstimmung mit internen Kontrollen und externen Vorschriften nachzuweisen. Wenn Daten nicht kontrolliert und verwaltet werden, agieren autonome Systeme ohne die Richtlinien, die für Vertrauen und Verantwortlichkeit erforderlich sind.
Kostenintensiv
Die Sicherstellung der Datenintegrität beruhte bislang auf manuellen Prozessen und spezialisierten Fachkenntnissen. Dieser Ansatz kann in bestimmten Anwendungsfällen funktionieren, ist jedoch kostenintensiv und bei größerer Skalierung nur schwer aufrechtzuerhalten. Da KI-Systeme kontinuierliches Vertrauen statt punktueller Validierung erfordern, ist die Abhängigkeit von menschlichem Eingreifen eine wesentliche Hürde für eine breitere Einführung. Jede dieser Bedingungen begrenzt für sich genommen die Ergebnisse von KI-Anwendungen. In ihrer Gesamtheit verhindern sie, dass Unternehmen von der Experimentierphase zur autonomen Ausführung übergehen. Um die Datenintegritätslücke agentenbasierter KI zu schließen, müssen alle sechs Aspekte berücksichtigt werden – nicht als isolierte Themen, sondern als miteinander verbundene Herausforderungen, die die Einsatzbereitschaft von Unternehmensdaten für agentenbasierte KI bestimmen.
Der strategische Aspekt:
Daten für agentenbasierte KI
Agentenbasierte KI hebt die Anforderungen an die Datenqualität in Unternehmen auf ein neues Niveau. Wenn KI-Systeme den Schritt von der Generierung von Erkenntnissen hin zu autonomen Entscheidungen und Handlungen vollziehen, ist Datenintegrität nicht länger nur eine unterstützende Funktion – sie wird zu einer strategischen Verpflichtung für Datenverantwortliche, die für Vertrauen, Leistungsfähigkeit und Risikomanagement zuständig sind.
Daten für agentenbasierte KI definieren den Standard, den Unternehmensdaten in diesem Umfeld erfüllen müssen. Es sind Daten, die zum Zeitpunkt der Entscheidungsumsetzung durch Genauigkeit, Konsistenz und Kontext überzeugen – nicht nur in der Analysephase. Sie werden auf einem verlässlichen Qualitätsniveau angereichert und aufrechterhalten, über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg kontrolliert und in der Form sowie zum Zeitpunkt bereitgestellt, die bzw. den autonome Systeme benötigen, um zuverlässig zu agieren.
Unternehmen werden diesen Aspekt aus unterschiedlichen Ausgangssituationen heraus angehen. Alle befinden sich auf dem Weg zu einer stärkeren Datenintegrität, und die meisten haben bereits Initiativen in einer oder mehreren ihrer Dimensionen umgesetzt. Diese Maßnahmen sind notwendig und von hohem Wert. Agentenbasierte KI hebt ihre Gültigkeit nicht auf – sie erhöht den Standard, den sie gemeinsam erfüllen müssen. Die Frage lautet nicht mehr, ob Integritätsdisziplinen existieren, sondern ob sie ausreichen, um die Anforderungen autonomer Entscheidungsprozesse zu erfüllen.
In einer Umgebung mit agentenbasierter KI muss Datenintegrität an jedem Ort gewährleistet sein, an dem Entscheidungen getroffen und Maßnahmen umgesetzt werden. Wenn Daten isoliert, unvollständig, veraltet, inkonsistent, nicht konform oder kostenintensiv in der Verwaltung bleiben, werden diese Bedingungen unmittelbar von autonomen Systemen übernommen. Lücken, die früher Analysen verzögerten oder manuelle Eingriffe erforderten, bestimmen heute Ergebnisse in Echtzeit.
Daten für agentenbasierte KI schaffen einen gemeinsamen Standard, um Initiativen zur Datenintegrität auf diese neue Realität auszurichten. Sie bieten eine klare Grundlage, um die Einsatzbereitschaft zu bewerten und Maßnahmen zu priorisieren – unabhängig davon, wo die Daten gespeichert sind oder wie sie im gesamten Unternehmen genutzt werden. Der folgende Abschnitt beschreibt sechs zentrale Anforderungen, die diesen Standard definieren und einen klaren Weg zur Schließung der Datenintegritätslücke agentenbasierter KI aufzeigen.
Definition der Anforderungen für Daten für agentenbasierte KI
Die notwendige Qualität von Daten für agentenbasierte KI wird erreicht, wenn eine Reihe grundlegender Anforderungen konsequent erfüllt wird – überall dort, wo autonome Entscheidungen stattfinden. Viele Unternehmen erfüllen bereits heute einige dieser Anforderungen im Rahmen bestehender Initiativen zur Datenintegrität. Agentenbasierte KI hebt jedoch den Anspruch auf ein neues Niveau, da erwartet wird, dass alle Anforderungen gemeinsam erfüllt werden, um Autonomie in großem Maßstab zu ermöglichen.
Die folgenden sechs Anforderungen definieren, was Datenverantwortliche sicherstellen müssen, um die Datenintegritätslücke agentenbasierter KI zu schließen und Daten für agentenbasierte KI zu etablieren.
Vereinheitlichen Sie Ihre Daten
Agentenbasierte KI erfordert eine einheitliche Sicht auf die Daten im gesamten Unternehmen. Dies bedeutet nicht, dass alle Daten physisch auf einer einzigen Plattform zusammengeführt werden müssen. Es bedeutet, Daten über die gesamte IT-Landschaft hinweg über einen gemeinsamen Datenkatalog zu verbinden, damit sie identifiziert, klassifiziert und verstanden werden können, sowie Daten dort zu integrieren, wo dies erforderlich ist, um fundierte Entscheidungen und eine effiziente Umsetzung zu unterstützen. Ohne dieses Maß an Transparenz und Vernetzung bleiben Daten fragmentiert und können von autonomen Systemen nicht zuverlässig genutzt werden.
Verschaffen Sie sich einen Vorsprung durch Datenanreicherung
Interne Daten allein bieten selten ausreichenden Kontext für autonome Entscheidungsprozesse. Daten für agentenbasierte KI werden mit verlässlichen Drittanbieter- und kontextbezogenen Informationen, etwa zu Standort- oder Nachfragedaten, angereichert, um kritische Lücken zu schließen und reale Bedingungen präzise abzubilden. Datenanreicherung reduziert blinde Flecken, erhöht die Entscheidungsgenauigkeit und ermöglicht es KI-Systemen, über die in operativen Systemen erfassten Informationen hinaus zu analysieren und zu schlussfolgern.
Agieren Sie im Jetzt
Autonome Systeme sind auf Daten angewiesen, die den aktuellen Zustand präzise widerspiegeln. Daten für agentenbasierte KI werden kontinuierlich aktualisiert und in einem definierten Zustand gehalten, sodass Entscheidungen auf aktuellen Informationen basieren – nicht auf Daten, die vor Stunden oder Tagen gültig waren. Wenn KI auf veralteten Informationen basiert, erfüllen Ergebnisse geschäftliche und operative Realitäten schnell nicht mehr.
Gestalten Sie Daten gezielt
Unterschiedliche Entscheidungen erfordern unterschiedliche Standards für Datenqualität. Daten für agentenbasierte KI sind für den vorgesehenen Zweck optimal geeignet und weisen genau dort die erforderlichen Eigenschaften für eine verlässliche Ausführung (Vollständigkeit, Gültigkeit und Konsistenz) auf, wo sie am wichtigsten sind. In autonomen Umgebungen können Datenqualitätsprobleme nicht durch menschliches Urteilsvermögen gefiltert werden, da sie die Ergebnisse unmittelbar beeinflussen.
Optimieren Sie die Governance
Mit zunehmender Autonomie von KI-Systemen muss die Governance klare Richtlinien für den Umgang mit Daten vorgeben. Daten für agentenbasierte KI müssen in der Praxis wirksam verwaltet und kontrolliert werden, um dem Unternehmen Sicherheit darüber zu geben, wo sich „gute Daten“ befinden. So wird auch sichergestellt, dass Entscheidungen nachvollziehbar, überprüfbar und mit internen Richtlinien sowie sich weiterentwickelnden regulatorischen Anforderungen – einschließlich neuer, KI-spezifischer Vorschriften – übereinstimmen. Ohne Governance kann das Vertrauen in autonome Ergebnisse nicht aufrechterhalten werden.
Niedrigere Kostenstruktur
Agentenbasierte KI erhöht die Anforderungen an Datenintegrität und stellt gleichzeitig neue Herausforderungen in puncto Wirtschaftlichkeit. Ansätze, die auf manuellen Prozessen und spezialisierten Fachkenntnissen basieren, sind kostenintensiv und nur schwer skalierbar. Daten für agentenbasierte KI erfordern eine kosteneffizientere Struktur – eine, die KI nutzt, um Aufgaben der Datenintegrität zu automatisieren und die Abhängigkeit von knappem Fachwissen zu verringern, und die über eine interoperable Suite von Funktionen bereitgestellt werden kann, die Daten in hybriden Datenumgebungen verwaltet.
„KI ist allgegenwärtig – doch der tatsächliche ROI hängt von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Daten für agentenbasierte KI ermöglichen es Unternehmen, den Schritt von der Experimentierphase zur operativen Umsetzung mit Vertrauen, Governance und Sicherheit zu vollziehen.“
Josh Rogers
CEO von Precisely
So unterstützt Precisely Unternehmen dabei, die Datenintegritätslücke agentenbasierter KI zu schließen
Datenorientierte Führungskräfte entscheiden sich für Precisely, da wir ihnen helfen, den Kontext und die Nutzung ihrer Daten zu maximieren und gleichzeitig Kosten und Aufwand zu minimieren – Ergebnisse, die erforderlich sind, um Datenintegrität für agentenbasierte KI zu operationalisieren. Durch die Kombination aus Enterprise-Software, Daten und Data Strategy Consulting ermöglicht Precisely Unternehmen, die Genauigkeit, Konsistenz und den Kontext ihrer Daten in komplexen, hybriden Umgebungen dauerhaft sicherzustellen.
Im Mittelpunkt dieses Ansatzes steht die Data Integrity Suite von Precisely, in der Datenintegration, Datenqualität, Data Governance, Datenanreicherung und räumliche Analysen als interoperable Services auf einer gemeinsamen Data Integrity Foundation basieren. Diese Grundlage stellt gemeinsame Funktionen bereit, die Services verbinden, Automatisierung ermöglichen und die Skalierung von Datenintegrität im Zusammenspiel mit agentenbasierter KI unterstützen – ohne eine einheitliche, starre Datenarchitektur vorzugeben.
Kontext maximieren
Agentenbasierte KI basiert auf vertrauenswürdigen und klar verstandenen Daten. Precisely unterstützt Unternehmen dabei, Daten über hybride und Legacy-Umgebungen hinweg zu verbinden und zu integrieren – einschließlich SAP, IBM und Mainframe-Systemen –, damit diese bei Bedarf in modernen Plattformen nutzbar gemacht werden können.
Ein zentraler Datenkatalog schafft Transparenz darüber, wo sich Daten befinden und wie sie genutzt werden können, während die Anreicherung mit verlässlichen Drittanbieter- und standortbezogenen Daten entscheidenden Kontext aus der Praxis hinzufügt. In Verbindung mit einer dauerhaft hohen Datenqualität liefern diese Funktionen agentenbasierter KI die vollständigen und verlässlichen Eingaben, die für präzises und lückenloses Schlussfolgern erforderlich sind.
Nutzung maximieren
Damit agentenbasierte KI echten Mehrwert liefert, müssen hochwertige, kontrolliert verwaltete Daten überall dort nutzbar sein, wo Entscheidungen getroffen werden. Das Ausführungsmodell der Data Integrity Suite ermöglicht in Kombination mit einem umfangreichen Satz an APIs die Bereitstellung der richtigen Daten, im richtigen Kontext und zum richtigen Zeitpunkt. Über dieses Modell können Unternehmen Datenintegritätslogiken einmalig definieren und Prozesse dort ausführen, wo die Daten sich befinden – lokal, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen.
Integrierte Data Governance schafft das Vertrauen, dass KI-Systeme verantwortungsvoll und skalierbar über Ökosysteme, Modelle und Workflows hinweg betrieben werden können.
Aufwand minimieren
Mit den steigenden Anforderungen an die Datenintegrität müssen Unternehmen auch die Kosten für deren Aufrechterhaltung berücksichtigen. Die Precisely Data Integrity Suite reduziert die Abhängigkeit von manuellen Prozessen und spezialisiertem Fachwissen, indem sie eine benutzerfreundliche Oberfläche und integrierte Automatisierung bietet. KI-gestützte Funktionen und KI-Agenten steigern die Teamleistung durch Empfehlungen und geführte Best Practices.
Datenintegrität reduziert den manuellen Aufwand, hängt aber auch von einer effizienten Architektur und Kosteneffizienz ab. Die Services der Data Integrity Suite für Datenqualitätsmanagement, Governance, Integration und Anreicherung sind auf Interoperabilität ausgelegt. Diese modularen Services basieren auf einer gemeinsamen Grundlage, die eine Wiederverwendung über verschiedene Initiativen hinweg ermöglicht, den Aufwand reduziert, die Time-to-Value beschleunigt und Skalierbarkeit ohne zusätzliche Komplexität unterstützt. Organisationen können entsprechend ihrem aktuellen Bedarf starten und ihr Wachstum im eigenen Tempo vorantreiben, während sich die Einführung von agentenbasierter KI weiter ausweitet.
Die Zukunft mit zuverlässigen Daten
Wenn Unternehmen die Datenintegritätslücke agentenbasierter KI schließen, schaffen sie die Voraussetzungen dafür, dass KI echten operativen Mehrwert liefert. Entscheidungen werden präziser. Prozesse werden effizienter gestaltet. Teams erhalten die Fähigkeit, sich an veränderte Bedingungen anzupassen. Diese Ergebnisse basieren nicht allein auf Experimenten, sondern auf Daten, die integriert, verwaltet, angereichert und auf einem verlässlichen Qualitätsstandard dauerhaft gesichert sind.
Trotz erheblicher Investitionen in KI fällt es vielen Unternehmen weiterhin schwer, ihre Maßnahmen in messbare Ergebnisse umzusetzen. Die Lücke entsteht nicht durch fehlenden Ehrgeiz oder mangelnde Innovation. Es fehlt einfach an Datenintegrität, die den Anforderungen automatisierter Entscheidungsfindung im großen Maßstab gerecht wird. Führungskräfte, die für Leistung, Resilienz und Risikomanagement verantwortlich sind, sehen es mittlerweile als strategische Priorität an, diese Lücke zu schließen.
Fortschritt erfordert nicht, dass alles auf einmal gelöst wird. Der Prozess beginnt mit der Fokussierung auf geschäftskritische Daten und deren Ausrichtung auf den Standard, der für KI-Systeme, die eigenständig handeln statt nur zu unterstützen, erforderlich ist. Jeder Schritt steigert die Dynamik und bereitet die Organisation auf ein höheres Maß an Autonomie vor.
Precisely arbeitet auf diesem Weg mit Tausenden von Unternehmen zusammen. Mit umfassender Expertise in Datenintegrität und generationsübergreifenden IT-Umgebungen unterstützt Precisely Unternehmen dabei, den von agentenbasierter KI geforderten Standard für Datenintegrität zu erfüllen und das Potenzial von KI in nachhaltige geschäftliche Wirkung zu überführen.
Sprechen wir über Ihren Prozess hin zu Daten für agentenbasierte KI
Wenden Sie sich an uns, um zu erfahren, wie Precisely Sie dabei unterstützen kann, die Lücke bei Daten für agentenbasierte KI zu schließen.