Erfolgreiche KI-Agents erfordern eine skalierbare, sichere und datenzentrierte IT-Infrastruktur. Unternehmen müssen Datensilos aufbrechen, hybride Architekturen nutzen und Datenqualität strategisch optimieren.
Die Einführung von KI-Agents erfordert eine IT-Infrastruktur, die leistungsfähig, skalierbar und vor allem datenzentriert ist. Unternehmen, die ihre IT-Systeme für KI optimieren wollen, müssen sicherstellen, dass ihre Daten konsistent, granular und in Echtzeit verfügbar sind. Ohne eine solide Datenbasis werden KI-Agents nicht nur ineffizient, sondern sogar fehleranfällig. Dieser Artikel zeigt, wie Unternehmen ihre IT-Architekturen strategisch anpassen sollten, um das volle Potenzial von KI-Agents auszuschöpfen. Dabei geht es um die richtige Balance zwischen Cloud- und On-Premise-Architekturen, um die Integration in bestehende Systemlandschaften und um die entscheidende Rolle der Datenqualität.
KI-Agents sind der nächste Evolutionsschritt in der Automatisierung und Entscheidungsunterstützung. Sie versprechen Effizienzgewinne in Kundenservice, Supply Chain Management oder IT-Betrieb. Doch die Realität zeigt: Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten Datenquellen, hoher Latenz und mangelnder Skalierbarkeit ihrer Systeme. Eine Cisco-Studie zeigt, dass 75 % der Unternehmen unter Daten-Silos leiden, was die Qualität der KI-Modelle massiv beeinträchtigt. Damit KI-Agents erfolgreich arbeiten können, braucht es eine neue IT-Architektur, die folgende Kernanforderungen erfüllt:
Werden diese Aspekte nicht adressiert, laufen Unternehmen Gefahr, fehlerhafte KI-Empfehlungen zu erhalten – mit potenziell weitreichenden wirtschaftlichen Folgen.
Die Qualität von KI-Modellen hängt maßgeblich von der Konsistenz und Semantik der zugrunde liegenden Daten ab. Unternehmen müssen fragmentierte Datenquellen zusammenführen und standardisieren, um präzise Ergebnisse zu erzielen.
Ein Beispiel aus dem Gesundheitssektor zeigt, wie entscheidend eine zentrale Datenstrategie ist: Ein führender Anbieter integrierte Patientendaten aus zwölf Quellsystemen mithilfe KI-gestützter Datenmapping-Technologien. Das Ergebnis war eine 34 % höhere Genauigkeit in der Behandlungsvorhersage. Der Schlüssel lag in der Implementierung semantischer Datenmodelle, die automatisch Zusammenhänge zwischen Diagnosen, Medikamentenplänen und Laborwerten erkannten.
Lösungen wie ONTAP AI von NetApp, NVIDIA und Cisco ermöglichen es Unternehmen, isolierte Datenpools zu synchronisieren und eine einheitliche, skalierbare Datenarchitektur zu schaffen. Moderne ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) sorgen dafür, dass Rohdaten standardisiert und Metadaten automatisiert getaggt werden – ein entscheidender Schritt zur Optimierung der Datenqualität und damit der Leistungsfähigkeit von KI-Agents.
Unternehmen stehen vor einer strategischen Entscheidung: Soll die KI-Infrastruktur in der Public Cloud, On-Premise oder als Hybridmodell betrieben werden? Die Wahl hängt von Compliance-Anforderungen, Datenvolumina und der erforderlichen Rechenleistung ab.
Hybride Ansätze setzen sich zunehmend durch, da sie sowohl Flexibilität als auch Kontrolle über unternehmenskritische Daten bieten.
KI-Agents erfordern nicht nur große Rechenkapazitäten, sondern auch niedrige Latenzzeiten. HPE-Analysen zeigen, dass Cloud-native GPU-Knoten die Trainingszeit von NLP-Modellen um bis zu 68 % gegenüber CPU-basierten Systemen reduzieren. Gleichzeitig sollten Unternehmen Vendor-Lock-ins vermeiden, indem sie auf Edge Computing setzen.
Ein Beispiel aus der Praxis: Siemens nutzt Edge-KI-Container, um Qualitätskontrollen in Produktionsstätten durchzuführen. Während 90 % der Daten direkt vor Ort verarbeitet werden, werden nur aggregierte Ergebnisse in zentrale Systeme übertragen – was den Bandbreitenbedarf um 89 % reduziert, ohne die Präzision der KI-Modelle zu beeinträchtigen.
Viele Unternehmen verfügen über gewachsene IT-Landschaften, die nicht einfach durch KI-Systeme ersetzt werden können. Eine nahtlose Anbindung erfordert leistungsfähige Middleware-Lösungen, die unterschiedliche Schnittstellen und Protokolle überbrücken.
Die Talend AI Agent Integration Suite nutzt adaptiv lernende Konnektoren, um SAP-IDoc-, EDIFACT- und REST-APIs ohne manuelle Mapping-Tabellen zu verknüpfen. Dadurch sinkt der Implementierungsaufwand für ERP-Integrationen von 78 auf unter 10 Personentage.
Ein weiterer Schlüsselfaktor ist die automatisierte Datenhygiene. Tools wie DataCalculus oder CleanFlow identifizieren und bereinigen Dubletten, Nullwerte und Formatinkonsistenzen mithilfe von Clustering-Algorithmen. Ein Logistikkonzern konnte so die Vorhersagegenauigkeit seiner Lieferketten-KI von 67 % auf 89 % innerhalb von sechs Wochen steigern.
Unternehmen sollten Daten-Governance-Richtlinien etablieren, um Inkonsistenzen und isolierte Datensilos zu eliminieren. Der Einsatz von automatisierten Metadaten-Tagging-Tools kann helfen, Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen.
Die Kombination aus On-Premise, Cloud und Edge Computing erlaubt es Unternehmen, ihre Ressourcen effizient zu nutzen. Eine datenzentrische Architektur mit Streaming-Datenpipelines reduziert Latenzzeiten und optimiert die Leistung von KI-Agents.
KI-Agents verarbeiten oft hochsensible Daten. Unternehmen sollten End-to-End-Verschlüsselung, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Anomalieerkennung durch KI implementieren. Eine robuste Explainability-Strategie sorgt für Transparenz und Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen.
Die IT-Infrastruktur für KI-Agents ist kein reines Technologieprojekt, sondern eine strategische Weichenstellung. Unternehmen, die in Datenqualität, Skalierbarkeit und Sicherheit investieren, werden langfristig von besseren KI-gestützten Entscheidungen profitieren. Die Zukunft gehört jenen, die ihre IT-Landschaft nicht nur anpassen, sondern ganzheitlich auf die Anforderungen von KI ausrichten.
