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Agentic-AI-Systeme arbeiten naturgemäß in weiten Teilen autonom. Diese Autonomie kann Unternehmen einen echten Mehrwert bringen. Cloudbasierte KI-Agenten können etwa:  

• Vorfälle beheben,
• Kosten optimieren oder
• dynamisch mit Benutzern interagieren.

Werden die KI-Agenten allerdings unzureichend kontrolliert oder arbeiten auf einer schlechten Grundlage, kann das zu unerwünschtem Verhalten, Ineffizienzen oder sogar Compliance-Verstößen führen. Indem Sie die folgenden drei Tipps beherzigen, bleibt Ihnen das erspart.

1. Systeme engmaschig kontrollieren

Ein praktischer Ansatz besteht darin, zunächst klare, richtlinienbasierte Einschränkungen für die spezifischen Aktionen zu definieren, die die KI-Agenten ausführen sollen. Die Hyperscaler (AWS, Microsoft und Google Cloud) bieten dazu beispielsweise IAM-Tools, Ressourcen-Tagging und Richtlinien-Engines an. Diese empfehlen sich, um die Berechtigungen der Agentic-AI-Systeme und den Umfang ihrer Aktionen zu kontrollieren, respektive einzuschränken.

Es ist in der Regel deutlich einfacher (und günstiger), Einschränkungen später zu lockern, als gefährliche Verhaltensweisen der KI korrigieren zu müssen. Jedes Agentic-AI-Deployment sollte zudem mit detaillierten cloudbasierten Kontrollmaßnahmen einhergehen – etwa:

• Least-Privilege-Zugang,
• expliziten Approval Gates für riskante Aktionen,
• Ratenbegrenzungen und
• umfassenden Audit-Logs.  

2. Cloud-Native-Integrationen nutzen

Um wirklich effektiv zu sein, benötigt agentische KI zwei Schlüsselelemente:

• schnellen Zugriff auf akkuraten Kontext und
• zuverlässige Schnittstellen.

Ein gängiger Fehler ist, KI-Systeme als eigenständige Komponente zu behandeln, statt als Entität, die die nativen Integrationen nutzt, die Cloud-Plattformen bieten. Nehmen Sie Plattformfunktionen wie AWS EventBridge oder Azure Event Grid in Anspruch, um Ihren KI-Agenten Live-Kontext zu liefern. Verbinden Sie diese über integrierte SDKs mit Servicekatalogen, Security- und Orchestrierungslösungen, statt über anfällige, benutzerdefinierte Interfaces. Mit Managed-Workflow-Services wie AWS Step Functions und Azure Logic Apps lassen sich zudem auch komplexe Aktionen sequenzieren und “State” händeln.

Mit anderen Worten: Entwerfen Sie Ihre Agentic-AI-Systeme so, dass sie zu einem natürlichem Bestandteil Ihres Cloud-Ökosystems werden. Verschwenden Sie keine Zeit mit “Plumbing” oder “Glue Code“. Nutzen Sie nach Möglichkeit Managed Services für Daten, Event Management und Orchestrierung. So können Sie sich darauf konzentrieren, dass Ihre KI-Agenten wirklich intelligent sind. Weil sich Cloud Services schneller weiterentwickeln, als Sie manuell erstellte Konnektoren warten, ist diese Strategie zudem auch zukunftssicher(er).

3. Feedback Loops optimieren

Agentic-AI-Systeme unterscheiden sich von herkömmlichen Automatisierungslösungen vor allem durch ihre Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen. In Cloud-Umgebungen sind Feedback Loops nicht nur für das zugrundeliegende KI-Modell essenziell: Sie spielen auch eine tragende Rolle dabei, das Verhalten der KI-Agenten auf die Unternehmensziele sowie auf langfristige Resilienz auszurichten.

Mit Cloud-Diensten wie AWS CloudWatch, Azure Monitor oder GCP Cloud Logging ist es möglich, die Aktionen Ihrer KI-Agenten zu instrumentalisieren und ihre Outputs detailliert zu erfassen. Diese Daten lassen sich in Machine-Learning-Pipelines einspeisen, um Ihre Agenten neu zu trainieren. Monitoring- und Alert Dashboards versetzen schließlich sowohl Menschen als auch Maschinen in die Lage, Abweichungen oder Fehlverhalten leicht zu erkennen.

Agentic AI ist keine Lösung, die man einmal einrichtet und dann “vergisst”. Nutzen Sie die Monitoring- und Retraining-Funktionen Ihrer Cloud-Plattform, um sicherzustellen, dass sich Ihre KI-Agenten weiterentwickeln und mit den Anforderungen Ihres Unternehmens Schritt halten. Kontinuierlich zu messen, anzupassen und zu optimieren sollte zur Gewohnheit werden – nicht zu einer nachträglichen Überlegung. (fm)

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