Überlegungen zu unserem jüngsten Vortrag auf der Brünner Konferenz.

Wir wurden zu einer Konferenz in Brünn eingeladen, um unsere Ansichten und unser Fachwissen zu den Themen KI-Automatisierung, KI-Agenten, deren Sicherheit und Preisgestaltung sowie zu einigen anderen Punkten auszutauschen. Themen, mit denen wir uns jetzt täglich umgeben, sowohl in unserem Privatleben als auch bei der Arbeit für unsere Kunden.

Gemeinsam haben wir eine große Frage ausgepackt, die derzeit auf jeder Führungsagenda steht:

Wie kann ein Unternehmen flexibel bleiben, wenn die KI-Landschaft nicht einmal ein Quartal lang still steht?

Im Folgenden finden Sie eine leicht erweiterte Zusammenfassung des Vortrags. Teilweise Feldnotizen aus der Konferenzetage, teils praktischer Leitfaden für Teams, die den KI-Hype hinter sich lassen und konkrete Automatisierungsgewinne erzielen wollen.

1. Warum wir es eine „KI“ -Zukunft genannt haben

Das Potenzial der KI ist riesig, aber ihr Werdegang ist alles andere als vorhersehbar. Die heute verfügbaren Modelle sind gleichzeitig die schwächsten und teuersten, die sie jemals sein werden.  

Vermutlich werden sie nächstes Jahr billiger und besser sein, und im darauffolgenden Jahr wiederholt sich der Zyklus. Diese exponentielle Kurve erfordert eine ebenso exponentielle Denkweise: absolute Flexibilität sowohl in der Strategie als auch in der Architektur.

2. Lernen Sie den Agenten kennen: Ihren neuen digitalen Teamkollegen

Ein KI-Agent ist eine Software, die Aufgaben erledigt, die ein Mensch normalerweise erledigen würde. Manchmal Hand in Hand mit Ihnen, manchmal ganz alleine.

• Kernidee: Kontext ist Sauerstoff. So wie die Leute Hintergrundinformationen für die Arbeit benötigen, benötigen Agenten Daten.
  
• Diese Daten müssen digital gespeichert und programmatisch erreichbar—idealerweise über saubere APIs oder Datenbankzugriff.

3. Daten stehen immer an erster Stelle

Je strukturierter die Daten sind, desto mehr Oberflächenagenten müssen Mehrwert schaffen. Die meisten Unternehmen besitzen das Rohmaterial bereits; es ist nur auf CRM-Datensätze, SharePoint-Ordner, Data Warehouse- und Excel-Dateien (oh, diese Excel-Dateien...) verteilt. Schritt eins besteht darin, diese Inseln mithilfe von APIs zugänglich zu machen, damit Agenten zwischen ihnen hin und her schwimmen können.

4. Den Agenten den richtigen Kontext bieten

Wir haben zwei Teile behandelt:

• Statischer Kontext - Systemaufforderungen, Werkzeugdefinitionen
• Dynamischer Kontext - Interaktive Fragen und Antworten, Daten werden bei Bedarf abgerufen

Faustregel: sendet nur das, was der Agent für die spezifische Anfrage benötigt. Nicht mehr und nicht weniger.

5. Wie entwickelt sich der Automatisierungsgrad

1. Nur menschlich - der gesamte Vorgang ist manuell.
   
2. Mensch + Agent - Der Agent sammelt Erkenntnisse, der Mensch entscheidet trotzdem.
   
3. Der Agent steht an erster Stelle - 80 — 100% des Workflows laufen autonom ab. Menschen greifen nur ein, wenn Urteilsvermögen oder fehlende Daten es erfordern.
   
   

6. Ein konkretes, einfaches Beispiel: Genehmigungen von Urlaubsanträgen

Stufe: Manuell (nur menschlicher Ansatz)
Was wirklich passiert: Der Manager jagt Daten in mehreren Benutzeroberflächen nach und genehmigt oder lehnt sie ab.

Phase: Assistiert (Mensch und KI-Agent)
Was wirklich passiert: Der Manager fragt einen KI-Agenten nach den PTO-Salden, der Teamauslastung und den Projektzeitplänen. Klickt immer noch auf Genehmigen.

Phase: Autonom (nur KI-Agenten-Ansatz)
Was wirklich passiert: Der KI-Agent holt alle Daten ab, wendet die Entscheidungsregeln an und finalisiert die Anfrage -> kein Mensch auf dem Laufenden.

7. Beispiele für andere wirkungsvolle Anwendungsfälle

• Onboarding neuer Mitarbeiter
• Bearbeitung von Rechnungen
• Technischer Tier-1-Support
• Im Wesentlichen alles, wo klare Regeln auf zuverlässige Daten treffen
  

8. Kosten- und Sicherheitsmythen — entlarvt

• Kosten: Sie benötigen kein Bataillon von Ingenieuren oder monatelange Entwicklungszeit mehr. Mit modernen APIs sind bestimmte Automatisierungen um Größenordnungen günstiger als noch vor zwei Jahren.
  
  
• Sicherheit: Große LLM-Anbieter tun dies nicht Trainiere anhand von Daten, die über ihre kostenpflichtigen APIs gesendet wurden. Lokale Modelle sind für Extremfälle möglich, aber für die meisten Teams ist die Cloud sicherer, schneller und wirtschaftlicher (im Moment).
  
  

9. Drei Richtlinien zum Mitnehmen

1. Fangen Sie klein an, klug. Bilden Sie einen einzigen Engpassprozess in Ihrem Unternehmen ab und setzen Sie einen leichten KI-Agenten ein, der ihn umgibt.
   
2. Verfolge Ergebnisse, keine Schlagworte. Wenn ein KI-Pilot den Geschäftswert nicht artikulieren kann, machen Sie eine Pause und denken Sie noch einmal nach.
   
3. Erkunden Sie jetzt, nicht später. Das KI-Zeitalter ist da — und es beschleunigt sich.
   

10. Wie können wir helfen

Bei Moravio wir leben das jeden Tag. Entwurf, Aufbau und Versand von KI-Automatisierungen und KI-Agenten, die tatsächlich ausgeliefert werden. Egal, ob Sie immer noch Möglichkeiten evaluieren oder tief in einer Implementierung stecken, wir springen gerne ein.

Danke für die Einladung, Brno. Tolles Publikum, scharfe Fragen. Weiter zur nächsten Stufe — und zum nächsten KI-Agenten.