Agentic Mesh – Grundlage für die Automatisierung von Geschäftsprozessen

In den kommenden Jahren stehen Unternehmen vor der Herausforderung, komplexe Wissensarbeitsprozesse mittels Generative AI effizient zu digitalisieren. Eine zentrale Rolle spielen dabei KI-Agenten, die eng zusammenarbeiten, um diese Prozesse zu automatisieren. Nicht der einzeln Agent, sondern das Zusammenspiel vieler Agenten, die wiederum andere starten und nutzen können, ist der Schlüssel zum Erfolg. Dies schafft zwei zentrale Anforderungen: Zum einen die sichere und effiziente gemeinsame Nutzung von Unternehmensressourcen, zum anderen die Orchestrierung dieser Agenten – und hier kommt das sogenannte Agentic Mesh ins Spiel.

Ein Agentic Mesh kombiniert generative KI mit einer flexiblen Infrastruktur und ermöglicht es, Prozesse dynamisch und automatisiert zu gestalten. Diese Architektur basiert auf den Prinzipien des Data Mesh und des Service Mesh, wobei die Integration von Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM), Daten- und Servicekatalogen sowie Zero-Trust-Sicherheitsmechanismen von entscheidender Bedeutung ist.

Motivation: Warum Agentic Meshes?

Unternehmen müssen ihre Prozesse nicht nur effizienter, sondern auch skalierbarer, flexibler und sicherer gestalten, um von den Vorteilen generativer AI zu profitieren. Die klassische IT-Landschaft bringt jedoch wenig mit, um den Anforderungen von Agenten gerecht zu werden. Der Zugriff auf Daten, der Zugriff auf Services und die Nachvollziehbarkeit ist auf den menschlichen Nutzer ausgelegt. Die existierende Automatisierung beinhaltet im wesentlichen einfache Vorgänge mit starren Abläufen, jede Änderung am Prozess braucht einen Menschen, der die Anpassung vornimmt. Deshalb sind klassische Softwaresysteme nicht ausreichend, um der Flexibilität gerecht zu werden, die die wachsende Komplexität von Geschäftsprozessen, die Vielfalt an Datenquellen und die vorhandenen Anforderungen an Datenschutz und Sicherheit erfordern.

Ein Agentic Mesh ermöglicht es, Prozesse durch generative KI dynamisch zu gestalten, anstatt auf feste Regeln oder einfache Skripte beschränkt zu sein. Ein Beispiel dafür ist ein Agent, der nicht nur Berichte generiert, sondern auch Datenquellen validiert, alternative Ansätze analysiert und in kritischen Fällen menschliche Zustimmung einholt. Diese Architektur ermöglicht es Unternehmen, nicht nur Routineaufgaben zu automatisieren, sondern die Qualität von Wissensarbeit zu verbessern und gleichzeitig Effizienzgewinne durch Flexibilität und Elastizität zu erzielen.

Vorteile von Agenten

Auf Generative AI basierende Agenten bieten zahlreiche Vorteile. Agenten können deutlich schneller agieren als Menschen. Sie verarbeiten Informationen in Echtzeit, treffen Entscheidungen in Sekundenbruchteilen und beschleunigen dadurch Geschäftsprozesse erheblich. Sie sind frei skalierbar, da hunderte oder sogar tausende von ihnen gleichzeitig arbeiten können. Dies ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen und eine Vielzahl komplexer Aufgaben parallel zu bewältigen, ohne dabei Engpässe zu erzeugen.

Zusätzlich ist alles, was Agenten tun, dokumentiert und nachvollziehbar. Aus ihren Handlungen entsteht automatisch ein Auditlog, der die berücksichtigten Daten, das Reasoning, die aufgerufenen Tools und die den Entscheidungen zugrunde liegenden Informationen dokumentiert. Das sorgt für Transparenz und erleichtert die Einhaltung von Compliance-Anforderungen. Und sie sind in der Lage, eigene Strategien zu entwickeln, sie zu bewerten, zu generalisieren und kontinuierlich zu verbessern. Dies geschieht auf Basis von Selbstbeobachtung, technischem Feedback sowie menschlichem Feedback, wodurch die Agenten immer effektiver und effizienter werden.

Digitalisierung von Wissensarbeit

Die Digitalisierung von Wissensarbeit mit generativen KI-Agenten ist ein komplexer Prozess, der mehr erfordert als nur technische Schnittstellen. Wichtig ist, das spezifische Wissen der jeweiligen Fachbereiche zu verstehen und zu nutzen. Dieses Wissen ist oft nicht vollständig im Voraus bekannt, sondern wird erst durch die praktische Anwendung sichtbar.

Ein zentraler Ansatz ist hier das Prinzip „Human in the Loop“. Dabei greift der KI-Agent auf menschliches Feedback zurück, wenn ihm wichtiges Wissen oder strategische Entscheidungen fehlen. So lernt der Agent mit der Zeit dazu, wird besser und autonomer. Wie ein Mensch sammelt er durch praktische Erfahrung Wissen, das ihn effizienter und handlungsfähiger macht.

Doch dieses Wissen kann nicht allein von einer zentralen IT-Abteilung aufgebaut werden. Es entsteht nur durch die direkte Zusammenarbeit von Agenten und Experten aus den jeweiligen Fachbereichen. Deshalb ist ein dezentraler Ansatz notwendig, bei dem die Fachleute direkt in die Entwicklung und das Training der Agenten eingebunden sind.

Die zentrale IT übernimmt dabei eine andere Rolle: Sie stellt eine Plattform bereit, mit der die Fachbereiche ihre eigenen Agenten erstellen, trainieren und weiterentwickeln können. Diese Plattform muss einfach zu bedienen sein und den Experten ermöglichen, ihre Agenten selbstständig anzupassen, ohne tiefes IT-Wissen zu benötigen.

Dieser dezentrale Ansatz sorgt dafür, dass die Agenten optimal auf die Bedürfnisse der jeweiligen Fachbereiche durch sie selbst abgestimmt sind. Gleichzeitig profitieren sie durch praktischen Einsatz stetig vom Kompetenzzugewinn. So entsteht ein flexibles System, das die Digitalisierung der Wissensarbeit nachhaltig unterstützt und über Zeit wirksamer und verlässlicher wird.

Herausforderungen und Voraussetzungen für ein funktionierendes Agentic Mesh

Die Implementierung eines Agentic Mesh ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die sowohl technologische als auch organisatorische Herausforderungen mit sich bringt. Gleichzeitig erfordert sie eine solide technische und organisatorische Grundlage, um Agenten Zugriff auf Daten, Tools und Prozesse zu ermöglichen.

KI-Agenten müssen einfach mit bestehenden Systemen und Datenquellen kommunizieren können. Dafür ist eine einheitliche Schnittstellenstrategie nötig, damit sie Daten finden und auf sie zugreifen können. Eine zentrale Runtime-Umgebung, die mehrere Agenten gleichzeitig ausführen und Ressourcen effizient verwalten kann, sorgt für Flexibilität und Skalierbarkeit und bietet eine stabile Basis für die sichere und zuverlässige Nutzung der Agenten.

Ein umfassendes Sicherheitsmodell, das auf dem Zero-Trust-Prinzip basiert, ist entscheidend, um Risiken zu minimieren. Jeder Zugriff wird kontinuierlich authentifiziert, autorisiert und verschlüsselt übertragen, um sensible Daten zu schützen. Gleichzeitig sorgt eine lückenlose Protokollierung und Auditierbarkeit für die Nachvollziehbarkeit aller Agentenentscheidungen. Mechanismen wie „Human in the Loop“ schaffen zusätzlich Vertrauen und unterstützen die Einhaltung von Compliance-Richtlinien.

Ein robustes Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) regelt klar definierte Rechte und Rollen für Agenten und Nutzer. Es ermöglicht eine flexible Vergabe von Berechtigungen, insbesondere für den Zugriff auf sensible Daten. Ein zentraler Datenkatalog organisiert und katalogisiert dezentrale Datenquellen, während der zentrale Servicekatalog den Zugriff auf Tools, APIs und Plugins vereinfacht.

Um die Akzeptanz der neuen Technologie zu fördern, sind Schulungsprogramme für Mitarbeitende wichtig. Diese helfen, den Umgang mit Agenten zu erleichtern und sie als unterstützende Hilfsmittel wahrzunehmen, nicht als Konkurrenz.

Schichtenmodell eines Agentic Mesh

Ein Agentic Mesh ist in mehreren Schichten organisiert, die jeweils eine spezifische Funktion erfüllen und in enger Wechselwirkung zueinander stehen.

Die Infrastruktur- und Sicherheitslayer bildet das Fundament der Plattform, in der die physische und virtuelle Infrastruktur bereitgestellt und die Sicherheit durch Zero-Trust-Mechanismen sichergestellt wird. Alle Daten sind verschlüsselt, sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung. Die Identitäts- und Zugriffsmanagement-Schicht verwaltet Identitäten und Zugriffsrechte von Agenten und Nutzern, um sicherzustellen, dass jede Anfrage authentifiziert und autorisiert wird.

Die Daten- und Serviceverwaltungsschicht stellt die Daten und Dienste bereit, die Agenten benötigen. Ein Datenkatalog gewährleistet die Auffindbarkeit der relevanten Daten, während ein Servicekatalog den Zugriff auf Tools und APIs organisiert. Die Agentenverwaltungsschicht ist das Herzstück des Agentic Mesh. Hier werden Agenten entwickelt, ausgeführt und überwacht. Mechanismen zur Accountability und Human-in-the-Loop-Interventionen sind hier integriert. Die Entwicklungs- und Designschicht bietet Werkzeuge für die Entwicklung und Anpassung von Agenten, sodass Fachabteilungen ohne tiefgehende Programmierkenntnisse Agenten erstellen können. Schließlich beschreibt die Benutzer- und Domänenschicht die Interaktion der Endnutzer mit der Plattform und den Agenten. Dashboards und intuitive Benutzeroberflächen sorgen für eine einfache Nutzung der Agenten.

Schritte zur Implementierung eines Agentic Mesh

Die Implementierung eines Agentic Mesh erfordert eine strategische Vorgehensweise, um die Vorteile dieser Technologie voll auszuschöpfen. Unternehmen sollten mit Pilotprojekten beginnen, um den Nutzen zu prüfen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Erfahrungen können genutzt werden, um die Plattform iterativ zu skalieren. Die technische Grundlage sollte mit der Vorbereitung der Infrastruktur, der Implementierung einer Zero-Trust-Architektur und der Entwicklung einer stabilen Agenten-Runtime geschaffen werden.

Domänenexperten sollten aktiv in die Entwicklung eingebunden und Self-Service-Plattformen bereitgestellt werden, damit Fachabteilungen Agenten selbständig konfigurieren können. Die Akzeptanz der neuen Technologie kann durch transparente Kommunikation und Schulungsprogramme gefördert werden, sodass Mitarbeitende die Agenten als Hilfsmittel verstehen und nicht als Konkurrenz betrachten.

Governance und Accountability sind ebenfalls essenziell, wobei klare Rollen und Verantwortlichkeiten sowie Mechanismen zur Nachvollziehbarkeit Vertrauen und Compliance sicherstellen. Unternehmen sollten Standards für API-Integration nutzen und kontinuierliche Verbesserung auf Basis von Benutzerfeedback implementieren.

Fazit

Agentic Meshes sind eine notwendige Grundlage, um Unternehmensprozesse flexibel, effizient und sicher mit Generative AI zu automatisieren. Die erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch eine umfassende technische und organisatorische Vorbereitung sowie eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen. Unternehmen, die diese Herausforderungen meistern, können nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch langfristige Innovations- und Wettbewerbsvorteile erzielen. Die Zukunft gehört den Unternehmen, die Agentic Meshes strategisch und umsichtig nutzen, um an der nächsten Welle der Automatisierung teilzuhaben.