AI Expo 2026, Tag 1: Schwerpunkte Governance und Datenbereitschaft für den Erfolg eines agentengesteuerten Unternehmens

Während die Aussicht auf KI als digitaler Mitarbeiter dominierte die Tagesordnung des ersten Tages bei der gemeinsam stattfindenden Veranstaltung KI- und Big-Data-Expo Und Konferenz für intelligente AutomatisierungDie technischen Sitzungen konzentrierten sich auf die Infrastruktur, die für ein effektives Funktionieren erforderlich ist.

🤖 Von passiver Automatisierung zu agentengesteuerten KI-Systemen

Ein Hauptthema auf der Ausstellungsfläche war der Übergang von der passiven Automatisierung zur "agentische" SystemeDiese hochentwickelten Werkzeuge analysieren, planen und führen Aufgaben aus, anstatt starren Abläufen zu folgen. Amal Makwana von Citi Es wurde detailliert beschrieben, wie diese Systeme in unternehmensweiten Arbeitsabläufen funktionieren. Diese Fähigkeit unterscheidet sie von der früheren robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA).

Scott Ivell und Ire Adewolu von DeepL Sie bezeichneten diese Entwicklung als Schließung der „Automatisierungslücke“. Sie argumentierten, dass agentenbasierte KI eher als digitaler Mitarbeiter denn als einfaches Werkzeug fungiert.

Der wahre Wert wird freigesetzt durch Verringerung der Distanz zwischen Absicht und AusführungDie Brian Halpin von SS&C Blue Prism Sie wiesen darauf hin, dass Organisationen in der Regel die Standardautomatisierung beherrschen müssen, bevor sie agentenbasierte KI einsetzen können.

Diese Transformation erfordert Governance-Rahmenwerke, die in der Lage sind, mit nicht-deterministischen Ergebnissen umzugehenDie Steve Holyer von InformaticaNeben Referenten von MuleSoft und Salesforce argumentierten sie, dass die Architektur dieser Systeme eine strenge Überwachung erfordert. Eine Governance-Ebene muss kontrollieren, wie Agenten auf Daten zugreifen und diese nutzen, um Betriebsstörungen zu verhindern.

📊 Datenqualität: Der entscheidende Implementierungsblocker

Die Leistung eines autonomen Systems hängt vollständig von der Qualität seiner Eingaben ab. Andreas Krause von SAP Es wurde festgestellt, dass KI ohne vertrauenswürdige, vernetzte Unternehmensdaten scheitert. Damit GenAI im Unternehmenskontext funktionieren kann, muss sie auf Daten zugreifen können, die sowohl vertrauenswürdig als auch vernetzt sind. präzise und kontextbezogenDie

Meni Meller von Gigaspaces Er ging auf die technische Herausforderung von „Halluzinationen“ in LLMs ein. Er plädierte für die Verwendung von eRAG (Retrieval-Augmented Generation) In Kombination mit semantischen Schichten werden Datenzugriffsprobleme behoben. Dieser Ansatz ermöglicht es Modellen, faktische Unternehmensdaten in Echtzeit abzurufen.

Auch Speicherung und Analyse stellen erhebliche Herausforderungen dar. Ein Gremium mit Vertretern von Equifax, British Gas und Centrica Die Notwendigkeit cloudnativer Echtzeitanalysen wurde erörtert. Für diese Organisationen ergibt sich der Wettbewerbsvorteil aus der Fähigkeit, Analysestrategien umzusetzen, die skalierbar und sofortDie

🔒 Physikalische Sicherheit und Systembeobachtbarkeit

Die Integration von KI erstreckt sich auf physische Umgebungen und birgt Sicherheitsrisiken, die sich von Softwarefehlern unterscheiden. Ein Gremium, bestehend aus Edith-Clare Hall von ARIA Und Matthew Howard von IEEE RAS untersuchten, wie verkörperte KI in Fabriken, Büros und öffentlichen Räumen eingesetzt wird. Sicherheitsprotokolle müssen festgelegt werden, bevor Roboter mit Menschen interagieren.Die

Perla Maiolino vom Oxford Robotics Institute Sie lieferte eine technische Perspektive auf diese Herausforderung. Ihre Forschung zu Time-of-Flight (ToF)-Sensoren und elektronische Haut Ziel ist es, Robotern sowohl Selbstbewusstsein als auch Umweltbewusstsein zu verleihen. In Branchen wie der Fertigung und Logistik tragen diese integrierten Wahrnehmungssysteme zur Unfallverhütung bei.

In der Softwareentwicklung bleibt die Beobachtbarkeit ein paralleles Anliegen. Yulia Samoylova von Datadog hob hervor, wie KI die Art und Weise verändert, wie Teams Software entwickeln und Fehler beheben.

Mit zunehmender Autonomie der Systeme steigt auch die Fähigkeit dazu. beobachten Sie ihren inneren Zustand und ihre Denkprozesse wird für die Zuverlässigkeit notwendig.

⚙️ Infrastruktur- und Adoptionshindernisse

Die Umsetzung erfordert eine zuverlässige Infrastruktur und eine aufgeschlossene Kultur. Julian Skeels von Expereo Er argumentierte, dass Netzwerke speziell für KI-Workloads konzipiert werden müssen. Dies beinhaltet den Aufbau souveräne, sichere und stets verfügbare Netzwerkstrukturen ist in der Lage, hohe Durchsatzraten zu bewältigen.

Natürlich bleibt der menschliche Faktor unberechenbar. Paul Fermor von IBM Automation Er warnte davor, dass das traditionelle Denken im Bereich der Automatisierung die Komplexität der KI-Einführung oft unterschätzt. Er nannte dies die „Illusion der KI-Bereitschaft“Die Jena Miller Er bekräftigte diesen Punkt und merkte an, dass Strategien nutzerzentriert sein müssen, um die Akzeptanz zu gewährleisten. Wenn die Mitarbeiter den Werkzeugen nicht vertrauen, bringt die Technologie keinen Nutzen.

Ravi Jay von Sanofi Es wurde vorgeschlagen, dass Führungskräfte frühzeitig im Prozess operative und ethische Fragen stellen müssen. Der Erfolg hängt davon ab, zu entscheiden, wo eigene Lösungen entwickelt und wo etablierte Plattformen erworben werden.

💡 Wichtigste Erkenntnisse für Technologie-Führungskräfte

Die Ergebnisse der Sitzungen vom ersten Tag der parallel stattfindenden Veranstaltungen deuten darauf hin, dass die Technologie zwar in Richtung autonomer Agenten tendiert, der Einsatz jedoch eine solide Datengrundlage erfordert.

• CIOs sollten sich auf die Etablierung von Daten-Governance-Rahmenwerken konzentrieren. die die abrufgestützte Generierung unterstützen
• Die Netzwerkinfrastruktur muss bewertet werden um sicherzustellen, dass es die Latenzanforderungen agentenbasierter Workloads erfüllt
• Strategien zur kulturellen Übernahme müssen parallel verlaufen zur technischen Umsetzung

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