Enterprise AI 2025: Von Experimenten zu autonomen KI-Agenten

IBM hat eine Rei­he neuer Enter­prise-AI-Dien­ste und Erweiterun­gen sein­er wat­sonx-Plat­tform angekündigt, die Unternehmen dabei unter­stützen sollen, KI-Pro­jek­te in reale Ein­satzszenar­ien zu über­führen. Die wat­sonx-Plat­tform, die 2023 einge­führt wurde, wurde 2024 um Orchestrierungs­funk­tio­nen für KI-Assis­ten­ten erweit­ert. 2025 liegt der Schw­er­punkt nun darauf, die Nutzung von autonomen KI-Agen­ten voranzutreiben¹IBM thinks that over a bil­lion new appli­ca­tions will be built with gen AI : Here’s how they’re going to help that hap­pen with agen­tic AI.

IBM stellte eine Rei­he neuer Funk­tio­nen vor, darunter einen zen­tralen Kat­a­log für vorge­fer­tigte Agen­ten (AI Agent Cat­a­log), ein Part­ner­pro­gramm für die Inte­gra­tion von Drit­tan­bi­eter-Agen­ten (Agent Con­nect), vorge­fer­tigte Vor­la­gen für spez­i­fis­che Domä­nen wie Ver­trieb, Beschaf­fung und HR, einen No-Code-Builder für nicht-tech­nis­che Busi­ness-Nutzer sowie ein Toolk­it für Entwick­ler. Außer­dem gibt es eine Mul­ti-Agent-Orchestrierung, die die Zusam­me­nar­beit zwis­chen Agen­ten ermöglicht, sowie Agent Ops (aktuell in pri­vater Vorschau) für Teleme­trie und Überwach­barkeit.

Das Hauptziel von IBM beste­ht darin, Unternehmen zu helfen, von Exper­i­menten zu pro­duk­tiv­en KI-Imple­men­tierun­gen überzuge­hen, wobei der Fokus auf der Gener­ierung von Mehrw­ert und ROI liegt. Allerd­ings zeigt IBM-gespon­serte Forschung, dass Unternehmen nur in 25 % der Fälle den erwarteten ROI erre­ichen. Ursachen dafür sind unter anderem der eingeschränk­te Zugang zu Unternehmens­dat­en, isolierte Anwen­dun­gen und hybride Infra­struk­turen. IBM betont daher die Bedeu­tung offen­er Stan­dards wie dem Mod­el Con­text Pro­to­col (MCP) und die Inte­gra­tion mit Tools wie Langchain oder Crew AI.

Ein weit­er­er Schw­er­punkt liegt auf Gov­er­nance und Sicher­heit. IBM hat Sicher­heits- und Gov­er­nance-Mech­a­nis­men in die wat­sonx-Plat­tform inte­gri­ert. So wer­den über 100 Metriken zur Bew­er­tung von Mod­ellen und Agen­ten genutzt, um Ver­trauen und Com­pli­ance sicherzustellen.

Die Auswirkun­gen von Agen­tic AI zeigen sich bere­its in der Prax­is: IBM nutzt eigene KI-Agen­ten, um interne Prozesse zu opti­mieren. Beispiel­sweise wer­den 94 % der HR-Anfra­gen durch KI-Agen­ten beant­wortet, und die Beschaf­fungszeit­en kon­nten um bis zu 70 % reduziert wer­den. Auch Part­ner wie Ernst & Young set­zen auf IBM-Tech­nolo­gien, um KI-gestützte Plat­tfor­men für ihre Kun­den zu entwick­eln.

Für Unternehmen, die KI umfassend ein­set­zen möcht­en, bietet IBM eine klare Strate­gie. Wichtig sind dabei die Inte­gra­tion mit beste­hen­den Sys­te­men, robuste Sicher­heits- und Gov­er­nance-Mech­a­nis­men, eine Bal­ance zwis­chen Autonomie und Vorherse­hbarkeit der Agen­ten sowie die Mes­sung des ROI. KI-Agen­ten wer­den zunehmend zum zen­tralen Bestandteil von Unternehmensstrate­gien, wobei Kol­lab­o­ra­tion und Offen­heit entschei­dend für den Erfolg sind.