Agentic AI verspricht Unternehmen den nächsten Produktivitätssprung – vorausgesetzt, KI-Agenten arbeiten auf einer belastbaren, kontextualisierten und kontrollierten Wissensbasis. Enterprise AI Search wird damit zur strategischen Grundlage für vertrauenswürdige KI, die nicht nur informiert, sondern Entscheidungen vorbereitet und Prozesse in definierten Grenzen anstößt. Management Summary Agentic AI verlagert KI vom reinen Antwortsystem hin zu Anwendungen, die…
KI-Agenten versprechen mehr Automatisierung, schnellere Entscheidungen und produktivere Teams. In der Praxis zeigt sich jedoch: Ohne saubere Daten- und Kontextarchitektur verbrauchen sie unnötig viele Tokens, liefern schwer überprüfbare Ergebnisse und treiben die Betriebskosten nach oben. Unternehmen müssen deshalb nicht nur den KI-Einsatz steuern, sondern ihre Wissensbasis so strukturieren, dass Agenten gezielt, nachvollziehbar und effizient arbeiten…
Warum verlässliche KI-Ergebnisse eine strukturierte Wissensbasis voraussetzen und wie Unternehmen diese systematisch aufbauen können. Über ein Viertel der deutschen Unternehmen sieht den Einsatz künstlicher Intelligenz inzwischen als potenzielles Geschäftsrisiko, so das Ergebnis des Allianz Risk Barometer 2026 [1]. Fehlerhafte KI-Ergebnisse im Kundenkontakt oder in der Produktion werfen zunehmend Haftungsfragen auf. Die Risiken generativer KI…