Warum KI-Systeme ohne solide Datengrundlage scheitern und wie man das Problem beheben kann

Wenn es Ihre Aufgabe ist, Ihr Unternehmen bei der Einführung von KI-Systemen zur Beschleunigung seiner Prozesse zu unterstützen, müssen Sie bei den Grundlagen beginnen – und das bedeutet Ihre Daten für die KI-Nutzung verfügbar machenAgentic AI skaliert mit der Datenstärke, wie Niels Zeilemaker, globaler CTO bei Xebia, erklärt.

„Wenn man das nicht bedenkt, kann man zwar den besten Agenten entwickeln, aber er wird niemals die richtigen Daten finden; vielleicht interpretiert er die Daten falsch, vielleicht verknüpft er verschiedene Felder in Ihren Daten, die niemals miteinander verbunden werden sollten“, erklärt Zeilemaker.Diese Fehler sind nicht unbedingt dem Agenten anzulasten. Vielmehr liegt es an Ihrer Infrastruktur, die für KI-Agenten nicht ausgelegt ist."

📊 Die entscheidende Rolle der Datenkatalogisierung

Ein Bereich, der besonders Beachtung verdient, merkt Zeilemaker an, ist DatenkatalogisierungEs ist kein neues Konzept, aber für Agenten ändert sich die Spielregeln. „Wenn man einen Datenkatalog für eine Organisation erstellt, die ausschließlich aus Menschen besteht, gibt es immer eine Ausweichmöglichkeit“, sagt er. „Wenn etwas nicht gut dokumentiert ist, kann man zum Telefon greifen, einen Kollegen ansprechen und so eine Art Hintertür nutzen, um zu fragen: ‚Wie gehe ich mit diesem speziellen Datensatz am besten um?‘“

Agenten haben keinen solchen Ausweg. Sie müssen sich auf den Datenkatalog und dessen Einträge verlassen, und wenn die Beschreibung falsch ist, können die Agenten ihre Aufgaben nicht erfüllen.

🎯 Xebias Ansatz zur KI-Transformation

Xebias Ziel ist es, Unternehmen dabei zu helfen, ihre KI-Strategie in produktionsreife Lösungen umzusetzen und so einen schnelleren und echten Wandel zu ermöglichen. Zu den Kernwerten des Unternehmens gehören die Fokussierung auf den Menschen und kompromisslose Qualität. Doch der vielleicht wichtigste Wert, so Zeilemaker, ist… Wissensaustausch – beispielsweise bei Veranstaltungen wie der TechEx Global North America, an der Xebia teilgenommen hat.

„Ich denke, der Wissensaustausch ist sehr wichtig für uns und ermöglicht es uns auch, einen Schritt voraus zu sein, uns schnell an neue Veränderungen im Markt anzupassen, weil jeder dieses Bestreben hat, Neues zu entdecken und zu teilen, was funktioniert und was nicht“, sagt Zeilemaker.Indem wir uns stark für den Austausch von Wissen und Innovationen einsetzen, versuchen wir auch, einige wenige Bereiche auszuwählen, in denen wir eine führende Rolle einnehmen wollen."

🏗️ Aufbau der KI-Stiftung

Daten und KI gehören offensichtlich zu diesen Bereichen. Auf der AI & Big Data Expo erklärte Zeilemaker den Teilnehmern, wie sie diese KI-Grundlage schaffen und ihre fragmentierten Datenlandschaften vereinheitlichen können. Es war ein offener Bericht darüber, wie… Durch die Kombination von speziell entwickelten KI-Agenten mit Expertenwissen im Engineering wird ein Zeitrahmen von 12 bis 24 Monaten in ein Festpreis-Projekt mit Meilensteinen umgewandelt.Die

Der übergreifende Gedanke dabei ist das, was Xebia nennt. Agentic Data Foundation (ADF)Die Lösung erweitert die Datenplattform um Host-Agenten und ermöglicht deren Einsatz sowohl in kundenorientierten Anwendungsfällen als auch in internen Prozessen. Während die Migration von Legacy- auf moderne Plattformen schon immer gefragt war, verzeichnet Xebia nun vermehrt Kunden, die einen schnelleren und zuverlässigeren Weg in Datenplattformen suchen. Laut Zeilemaker entwickeln Berater und Kunden die Lösung in diesem Fall gemeinsam.

„Die Agenten müssen sich auf den Datenkatalog und dessen Angaben verlassen – und wenn die Beschreibung falsch ist, können die Agenten ihre Aufgaben nicht erfüllen.“

„Nachdem wir Migrationen auf die altmodische Art durchgeführt und einige mithilfe von LLM-Codierung beschleunigt haben, integrieren wir dies nun in die Datenplattform und nutzen den zusätzlichen Kontext, den es liefern kann, um Migrationen noch weiter zu beschleunigen“, sagt er.

Diese gesammelten Erfahrungen haben sie geprägt Xebia Axis: Agentic Data FoundationXebias Antwort darauf, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Daten schneller KI-fähig zu machen als jede andere Lösung.

⚙️ Xebia ACE: KI-native Softwareentwicklung

Eine weitere Waffe, die Xebia in seinem Arsenal hat, ist Xebia ACE: KI-native Softwareentwicklung, ein Rahmenwerk, das KI in den gesamten Softwareentwicklungszyklus (SDLC) einer Organisation integriert. Richtig umgesetzt, Die Bereitstellung kann um bis zu 40 % beschleunigt werden, während die Kosten für die Transformation bestehender Systeme um bis zu 70 % gesenkt werden.Die

Zeilemaker merkt an, dass Xebia ACE besonders für größere Unternehmen nützlich ist, die „während des Softwareentwicklungszyklus (SDLC) möglicherweise weiterhin an einer bestimmten Governance oder Arbeitsweise festhalten möchten“. Doch es geht hier um mehr. Zeilemaker führt Vibe Coding als Beispiel an. „Beim Vibe Coding kann zwar jeder eine App erstellen, aber niemand traut sich, diese Apps tatsächlich in die Produktion zu bringen“, sagt er.Wenn Sie sich für ACE entscheiden, profitieren Sie weiterhin von vielen Vorteilen der Beschleunigung von LLM-Studiengängen, erhalten aber gleichzeitig die gleiche Qualität der Endergebnisse, die Sie bisher gewohnt waren."

„Wenn Sie beim Codieren auf die Verwendung von LLMs umsteigen möchten, bietet Ihnen Xebia ACE ein sehr gutes Framework, ohne das Risiko oder die Nachteile einer unkontrollierten LLM-Entwicklung, bei der man auf das Beste hofft und dabei ein Stück Kontrolle oder Governance verliert“, fügt Zeilemaker hinzu.

🔒 Sicherheit und Kontrolle in der KI-gesteuerten Entwicklung

Für Unternehmen ist diese Kontrolle entscheidend. Angesichts der enormen Menge an generiertem Code könnte der KI-gestützte Softwareentwicklungszyklus (SDLC) durch Sicherheitslücken zu einer Schwachstelle werden. Zeilemaker argumentiert, dass die Branche dieses Problem noch lösen muss, und nimmt mit Interesse den jüngsten Schritt von Anthropic zur Veröffentlichung eines Pull-Request-Reviewers zur Kenntnis.

„Das ist eine interessante Sache, von der wir wahrscheinlich noch mehr sehen werden“, sagt er.Es wird sehr ausführliche Pull-Request-Reviews geben, die Sie bei jedem neuen Produktionsrelease durchführen. Zusätzlich wird ein sehr erfahrenes Teammitglied in Form eines LLM in den Prozess eingebunden, der eine Art unabhängige Überprüfung durchführt."

„Ich denke, das ist ein interessanter Aspekt im Hinblick darauf, was wir in Zukunft häufiger sehen werden.“

🚀 Der Weg nach vorn

Letztendlich gilt für Organisationen jeder Stand ihrer Entwicklung, von der Bewertung ihrer Datenbereitschaft bis hin zur Bereitschaft, diese umzusetzen. Xebia ist in der Lage, die Grundlagen zu schaffen – und darauf aufbauend die notwendigen Transformationen zu realisieren.Die

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