In der sich ständig wandelnden Landschaft der digitalen Technologie sind Datenbanken keine bloßen Aufzeichnungswerkzeuge mehr, sondern treten als aktive Entscheidungsmaschinen ins Rampenlicht. Während wir in die agentische Ära eintreten, definieren autonome Agenten Geschäftsabläufe neu mit ihrer Fähigkeit zu wahrnehmen, zu schlussfolgern, zu handeln und zu lernen. Die wahre Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass diese intelligenten Systeme Vertrauen und Kontrolle bewahren. Laut Google Cloud besteht die Lösung darin, die konventionelle Datenbank in eine KI-native Plattform zu verwandeln, die wie das Gewissen eines Agenten wirkt und nicht nur erklärt, was passiert ist, sondern auch warum.
Die drei wichtigsten Führungsmandate
- Transformation der Datenbank: Führungskräfte sind damit beauftragt, ihre Datenplattformen von statischen Repositorien in aktive Teilnehmer an KI-gesteuerten Entscheidungen zu verwandeln. Der Wandel erfordert die Integration von Wahrnehmung, Kognition und Handlung innerhalb der Datenbank.
- Mit Wissensgraphen einen KI-Vorteil schaffen: Der Wettbewerbsvorteil in dieser Ära basiert auf umfassenden proprietären Daten, die in Unternehmenswissensgraphen strukturiert sind und so anspruchsvolle Schlussfolgerungsfähigkeiten ermöglichen.
- ‘AgentOps’ für schnelle KI-Einsätze annehmen: Die Beschleunigung der KI-Wertschöpfung ist entscheidend. Die Implementierung von AgentOps-Frameworks überwindet Engpässe im menschlichen Workflow und erleichtert den schnellen Übergang von der Konzeption zu produktionstauglichen autonomen Systemen.
Phase Eins: Wahrnehmung beherrschen
Die Schaffung von Agenten mit tadellosen Wahrnehmungsfähigkeiten ist entscheidend. Unternehmen wie The Home Depot demonstrieren dies mit ihrem ‘Magic Apron’-Agenten, der den Kunden in Echtzeit maßgeschneiderte Anleitungen bietet. Die Umwandlung baut darauf, Echtzeit-Betriebsdaten mit analytischen Erkenntnissen zu verbinden und den Informationsfluss innerhalb von Plattformen wie BigQuery, Spanner und AlloyDB zu vereinheitlichen.
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Agenten mit der Fähigkeit auszustatten, unstrukturierte Daten zu verstehen – wie Texte oder Bilder – ist unerlässlich. Plattformen wie BigQuery ermöglichen eine einheitliche Datenverarbeitung, wodurch Agenten multimodale Informationen für bereicherte Entscheidungsfindung nutzen können, was den Erfolg widerspiegelt, den man im biologischen Modellieren mit DeepMind’s AlphaFold 3 gesehen hat.
Einhaltung und Sicherheit gewährleisten
Die schnelle Abfolge von Entscheidungen im Maschinentempo erfordert eine Governance. Die Transformation von Datenkatalogen in KI-bewusste Kontrolloberflächen wie Dataplex ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Handlungen der Agenten den vordefinierten Sicherheits- und Compliance-Protokollen entsprechen.
Phase Zwei: Kognition und Schlussfolgerung verbessern
Die Fähigkeit eines Agenten, genau wahrzunehmen, muss durch eine robuste kognitive Architektur ergänzt werden. Systeme wie Spanner und BigQuery bieten Kurz- und Langzeitspeicherfähigkeiten, die für das Schlussfolgern und Ableiten von Erkenntnissen aus umfangreichen Datensätzen unerlässlich sind.
Aufbau von Schlussfolgerungsfähigkeiten
Die Einführung von GraphRAG ermöglicht es KI-Systemen, unterschiedliche Datenquellen nahtlos zu verbinden, tiefere Einblicke zu fördern und fortgeschrittene Problemlösungsfähigkeiten zu entwickeln. Dies positioniert den Unternehmenswissensgraphen als die entscheidende Barriere in der KI-Strategie.
Phase Drei: Handeln mit Vertrauen
Vertrauen ist das Fundament der KI-nativen Ära. Die direkte Einbettung von KI-Fähigkeiten in Datenplattformen unterstützt das transparente Schlussfolgern von Agenten und eröffnet neue Wege für vertrauenswürdige KI-Einsätze, wie dies durch die Pionierarbeit von DeepMind im Bereich der erklärbaren KI gezeigt wird.
Von der Theorie zur Praxis: AgentOps in Aktion
Sobald Vertrauen etabliert ist, wird Geschwindigkeit zum entscheidenden Faktor. Durch die Annahme von AgentOps-Praktiken beschleunigen Unternehmen wie Gap Inc. ihre KI-Initiativen und nutzen vollständig integrierte Ökosysteme, die um Plattformen wie Vertex AI aufgebaut sind, was den Übergang von der Entwicklung zur Bereitstellung erleichtert.
Voranschreiten in der KI-nativen Ära
Die Reise in die agentische Ära erfordert die Ausgestaltung eines umfassenden KI-nativen Stacks. Durch die Vereinheitlichung von Wahrnehmung, das Entwickeln von Kognition und das Meistern der letzten Meile des Handelns durch AgentOps können Organisationen KI-Experimente in relevanten Geschäftswert umwandeln.
Der Pfad ist für eine Ära geebnet, in der Datenbanken mit Wahrnehmung agieren, tief schlussfolgern und Operationen mit autonom gesteuerter Geschwindigkeit ermöglichen, was eine transformative Zukunft verspricht.