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Beherrschung des KI-Agentenmanagements: Ein umfassender Leitfaden für CIOs zur effektiven Governance
Unternehmensnetzwerke werden rasant mit KI-Agenten gefüllt, wodurch ein bedeutender Unterschied entsteht. Blinder Fleck der Regierungsführung Für Führungskräfte, die Multi-Cloud-Infrastrukturen verwalten: Da verschiedene Geschäftsbereiche verstärkt generative Technologien einsetzen, sehen sich CIOs mit fragmentierten und unkontrollierten Assets in ihren Ökosystemen konfrontiert. Diese Situation ähnelt den Herausforderungen der Schatten-IT im Cloud-Zeitalter, betrifft aber autonome Akteure, die Geschäftslogik ausführen und auf sensible Daten zugreifen können.
📊 Wichtigste Statistik: IDC prognostiziert, dass die Anzahl der aktiv eingesetzten KI-Agenten übersteigen wird. eine Milliarde bis 2029– eine vierzigfache Steigerung gegenüber dem aktuellen Niveau. Allein in der ersten Hälfte des Jahres 2025 stieg die Zahl der neu geschaffenen Agenten sprunghaft an. 119 ProzentDie
Für die Unternehmensführung verlagert sich die unmittelbare Herausforderung von der Entwicklung dieser Agenten hin zu sie lokalisieren, prüfen und kontrollieren Salesforce hat auf diese Fragmentierung reagiert, indem es seine MuleSoft Agent Fabric-Funktionen erweitert und automatisierte Erkennungstools eingeführt hat, die die Verwaltung von KI-Agenten unabhängig von ihrer Herkunft zentralisieren sollen.
🔍 Automatisierung der Discovery: Die Kernlösung
Sichtbarkeit bleibt die Kernproblem Für Sicherheits- und Betriebsteams gilt: Wenn Marketingteams KI-Agenten auf einer Plattform einsetzen und Logistikteams auf einer anderen aufbauen, wird eine effektive Steuerung schwierig, da die zentrale IT den Gesamtüberblick über die digitale Belegschaft des Unternehmens verliert.
⚙️ So funktionieren Agentenscanner
Die aktualisierte Architektur von MuleSoft begegnet Herausforderungen im Bereich der Transparenz durch 'Agent Scanner'Diese Instrumente überwachen kontinuierlich wichtige Ökosysteme, darunter:
- Salesforce Agentforce
- Amazonas-Felsgrund
- Google Vertex AI
Anstatt sich darauf zu verlassen, dass Entwickler ihre Bereitstellungen manuell registrieren, wird das System automatisiert die ErkennungDie
Die Suche nach einem Agenten ist nur der erste Schritt; Compliance-Verantwortliche müssen die zugrundeliegende Logik verstehen. Die Scanner extrahieren Metadaten, die die Fähigkeiten des Agenten, die ihn steuernden LLMs und die spezifischen Datenendpunkte, auf die er zugreifen darf, detailliert beschreiben. Diese Informationen werden anschließend in ein Standardformat normalisiert. Agent-to-Agent (A2A) SpezifikationenDadurch wird ein einheitliches Profil für Assets unabhängig vom jeweiligen Anbieter erstellt.
„Die erfolgreichsten Organisationen des nächsten Jahrzehnts werden diejenigen sein, die die gesamte Vielfalt der Multi-Cloud-KI-Landschaft nutzen. Die erweiterten Funktionen von MuleSoft Agent Fabric geben Ihnen die Freiheit, plattformübergreifend Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig die für die Skalierung notwendige einheitliche Transparenz und Kontrolle zu gewährleisten.“
💼 Governance und Kostenkontrolle für KI-Agenten
Nicht verwaltete Agenten erstellen finanzielle Ineffizienz und RisikoexpositionNehmen wir einen CISO im Bankensektor: Im Normalbetrieb erfordert die Überprüfung eines neuen Kreditsachbearbeiters die manuelle Anforderung von Dokumentationen der Entwicklungsteams. Die automatisierte Katalogisierung ermöglicht es Sicherheitsteams hingegen, sofort einzusehen, auf welche Finanzdatenbanken ein Sachbearbeiter zugreift, und seine Berechtigungsstufen ohne manuelles Eingreifen zu überprüfen.
💰 Finanzielle Vorteile der Sichtbarkeit
Aus finanzieller Sicht fördert Transparenz die Konsolidierung. Große Unternehmen leiden häufig unter Redundanz, da regionale Teams unabhängig voneinander ähnliche Tools beschaffen oder entwickeln. Ein multinationaler Hersteller könnte beispielsweise drei separate Teams Bezahlung für unterschiedliche Zusammenfassungsagenten auf verschiedenen Plattformen.
Durch die Verwendung der MuleSoft Agent Visualizer Um die Immobilien nach Jobtyp zu filtern, können die Betriebsleiter diese Überschneidungen identifizieren, sie zu einem einzigen leistungsstarken Asset zusammenfassen, redundante Lizenzkosten reduzieren und das Budget für neue Entwicklungen umverteilen.
🚀 Erfolgreicher Übergang zu einem „agentischen Unternehmen“
Innovation entsteht oft an den Rändern, wo Datenwissenschaftler maßgeschneiderte Tools außerhalb formaler Beschaffungskanäle entwickeln. Die erweiterte Agent Fabric trägt diesem Problem Rechnung, indem sie die Registrierung von "einheimische" Agenten und Model Context Protocol (MCP)-Server über URL. Dies ist insbesondere für Branchen wie die Logistik relevant, in denen Teams interne Tools zur Optimierung proprietärer Datenbanken entwickeln.
💡 Brancheneinblicke: Anstatt verborgen zu bleiben, können diese Vermögenswerte registriert und auffindbar gemacht zur unternehmensweiten Wiederverwendung, um den ROI zu maximieren und Doppelarbeit zu vermeiden.
„Agentenscanner ermöglichen es uns, uns auf Innovationen anstatt auf die Bestandsverwaltung zu konzentrieren. Da jeder Agent automatisch erkannt und katalogisiert wird, können unsere Teams zusammenarbeiten, Arbeit wiederverwenden und intelligentere Multi-Agenten-Lösungen entwickeln.“
AT&T nutzt das Framework ebenfalls, um Agenten über Kundensupport, Chat und Sprachinteraktionen hinweg zu orchestrieren.
„Angesichts der rasanten Entwicklung im Bereich KI bietet MuleSoft Agent Fabric uns das nötige Framework für die Skalierung. Es vereint und orchestriert alle Agenten und MCP-Server, die wir für Kundensupport, Chat und Sprachinteraktionen entwickeln. Es ist nicht nur ein Werkzeug, sondern ein entscheidender Wegbereiter für all unsere zukünftigen Projekte.“
🎯 Wichtige Handlungsschritte für Führungskräfte
- Angenommen, Ihr Bestand an KI-Agenten ist unvollständig und setzen Sie automatisierte Scan-Tools ein, um eine Basislinie der Wahrheit zu erstellen.
- Mandats-Governance-Richtlinien die Verpflichtung aller Agenten – ob gekauft oder selbst entwickelt – ihre Fähigkeiten und Datenzugriffsrechte in einem standardisierten Format wie A2A offenzulegen.
- Ausgaben regelmäßig prüfen Mithilfe von Transparenztools können doppelte Funktionalitäten in Cloud-Umgebungen identifiziert werden.
- Redundante Agenten zusammenführen um die Gesamtbetriebskosten (TCO) zu kontrollieren
Der Übergang zu einem "Agentisches Unternehmen" Dies erfordert einen grundlegenden Wandel in der Governance hinsichtlich der Nachverfolgung von IT-Assets. Die Zeiten, in denen Integrationen über veraltete Tabellenkalkulationen verwaltet wurden, sind mit der Geschwindigkeit der Bereitstellung von KI-Agenten unvereinbar.
Wenn Organisationen von Pilotprogrammen zur Massenimplementierung übergehen, wird der entscheidende Faktor nicht die Intelligenz einzelner Mitarbeiter sein, sondern der Zusammenhang des Netzwerks, das sie verbindetDie
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Was sind KI-Agenten-Scanner und wie funktionieren sie?
KI-Agentenscanner sind automatisierte Erkennungstools, die kontinuierlich große Cloud-Ökosysteme wie Salesforce Agentforce, Amazon Bedrock und Google Vertex AI durchsuchen, um laufende Agenten zu identifizieren. Sie extrahieren Metadaten zu Agentenfunktionen, LLMs und Datenzugriffsberechtigungen und normalisieren diese Informationen anschließend in standardisierte Agent-zu-Agent-Spezifikationen (A2A) für eine einheitliche Transparenz.
2. Warum ist die Steuerung von KI-Agenten für Unternehmen so wichtig?
Unkontrollierte KI-Systeme schaffen Kontrolllücken, die zu Sicherheitsrisiken, Compliance-Problemen und finanzieller Ineffizienz führen. Ohne zentrale Transparenz können Unternehmen den Datenzugriff nicht effektiv prüfen, Doppelausgaben vermeiden und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben durch die Systeme nicht sicherstellen. Eine angemessene Steuerung ermöglicht es Unternehmen, die Kontrolle zu behalten und gleichzeitig die KI-Einführung zu skalieren.
3. Wie können Unternehmen durch die Nutzung von KI-Agententransparenz Kosten senken?
Visualisierungstools wie MuleSoft Agent Visualizer helfen dabei, redundante Agenten über verschiedene Plattformen und Geschäftsbereiche hinweg zu identifizieren. Durch die Konsolidierung doppelter Funktionen in einzelne, leistungsstarke Assets können Unternehmen redundante Lizenzkosten vermeiden, die Ressourcenzuweisung optimieren und die Gesamtbetriebskosten (TCO) senken, während gleichzeitig die betriebliche Effizienz gesteigert wird.
4. Was ist ein „Agentic Enterprise“ und wie gelingt Unternehmen der Übergang zu diesem Modell?
Ein „agentisches Unternehmen“ ist eine Organisation, die KI-Agenten erfolgreich und in großem Umfang in ihren gesamten Abläufen einsetzt und verwaltet. Die Umstellung erfordert automatisierte Erkennungstools, standardisierte Governance-Richtlinien, eine zentrale Agentenkatalogisierung und Frameworks, die es ermöglichen, sowohl kommerzielle als auch selbstentwickelte Agenten zu registrieren und unternehmensweit wiederzuverwenden.
5. Wie begegnet MuleSoft Agent Fabric den Herausforderungen der Multi-Cloud-KI?
MuleSoft Agent Fabric bietet ein einheitliches Framework zum Erkennen, Katalogisieren und Orchestrieren von KI-Agenten über verschiedene Cloud-Plattformen hinweg. Es automatisiert die Agentenerkennung, normalisiert Metadaten in Standardformate, ermöglicht die Registrierung benutzerdefinierter Agenten und bietet zentrale Transparenz – so können Unternehmen Innovationen frei vorantreiben und gleichzeitig Governance und Kontrolle wahren.