Unternehmen investieren stark in KI-Agenten, um Abläufe zu optimieren, aber viele Implementierungen liefern keine realen Ergebnisse. Das Kernproblem ist nicht die Integration, sondern das Verstehen. Agenten haben mit der inhärenten Mehrdeutigkeit von Geschäftsdaten, Richtlinien und Prozessen zu kämpfen, oft weil ihnen eine gemeinsame, konsistente Definition von Schlüsselbegriffen fehlt.
Datensilos sind die Norm: Vertriebsteams definieren „Kunde“ anders als die Finanzabteilung, Produktdefinitionen variieren zwischen den Abteilungen (SKU vs. Produktfamilie vs. Marketingpakete) und selbst grundlegende Kennzahlen wie „Produktverkäufe“ können mehrere Interpretationen haben. Ohne standardisierte Definitionen können KI-Agenten Daten nicht zuverlässig kombinieren, was zu ungenauen Erkenntnissen und fehlerhafter Automatisierung führt. Dies führt auch zu Compliance-Risiken, da die ordnungsgemäße Klassifizierung sensibler Daten (PII gemäß DSGVO oder CCPA) auf einer einheitlichen Kennzeichnung und Interpretation beruht.
Während Demos gut funktionieren, zeigt der reale Einsatz bei unübersichtlichen Geschäftsdaten, dass KI-Agenten mehr als nur Zugriff auf Daten benötigen – sie müssen verstehen, was die Daten bedeuten.
Die Lösung: Eine ontologiebasierte Wahrheitsquelle
Der Schlüssel zur Erschließung zuverlässiger KI-Agenten liegt im Aufbau einer Ontologie : einer formalen, expliziten Definition von Geschäftskonzepten, ihren Beziehungen und Hierarchien. Eine Ontologie fungiert als einzige Quelle der Wahrheit und stellt sicher, dass jeder – und jeder KI-Agent – Begriffe konsistent versteht.
Dies kann domänenspezifisch sein (z. B. Finanzen oder Gesundheitswesen) oder auf die internen Strukturen einer Organisation zugeschnitten sein. Die Erstellung einer Ontologie ist eine Vorabinvestition, schafft aber eine solide Grundlage für die Agenten-KI und standardisiert Geschäftsprozesse.
Ontologien können in abfragbaren Formaten wie Triplestores oder, für komplexere Regeln, in beschrifteten Eigenschaftsdiagrammen wie Neo4j gespeichert werden. Bestehende öffentliche Ontologien (FIBO für Finanzen, UMLS für Gesundheitswesen) bieten einen Ausgangspunkt, erfordern jedoch häufig eine Anpassung, um einzigartige Geschäftsdetails widerzuspiegeln.
Wie Ontologien KI-Agenten antreiben
Nach der Implementierung wird eine Ontologie zur treibenden Kraft für KI-Agenten. Sie können die KI anweisen, bei der Entdeckung von Daten und Beziehungen der Ontologie zu folgen. Die Ontologie selbst kann über eine Agentenschicht offengelegt werden, sodass Agenten sie direkt abfragen können. Anschließend werden Geschäftsregeln und -richtlinien in die Ontologie eingebettet, um sicherzustellen, dass die Agenten diese einhalten.
Dieser Ansatz reduziert das Risiko von Halluzinationen, die durch große Sprachmodelle (LLMs) im Kern vieler KI-Systeme verursacht werden, erheblich. Beispielsweise kann ein Agent so programmiert werden, dass er eine Richtlinie durchsetzt, die besagt, dass ein Kreditstatus „ausstehend“ bleibt, bis für alle zugehörigen Dokumente die Verifizierungsflags auf „wahr“ gesetzt sind. Der Agent fragt die Wissensdatenbank ab, um festzustellen, welche Dokumente fehlen, und setzt dann die Regel durch.
Eine praktische Umsetzung
Betrachten Sie diese Architektur: Strukturierte und unstrukturierte Daten werden von einem Document Intelligence (DocIntel)-Agenten verarbeitet, der eine Neo4j-Datenbank basierend auf einer geschäftsspezifischen Ontologie befüllt. Ein Datenerkennungsagent fragt dann dieses Diagramm ab, um die richtigen Daten für andere KI-Agenten zu finden, die Geschäftsprozesse ausführen. Die Kommunikation zwischen Agenten erfolgt über Protokolle wie A2A (Agent zu Agent), und Benutzeroberflächen werden unter Verwendung neuer Standards wie AG-UI (Agent User Interaction) erstellt.
Diese Methode ermöglicht eine skalierbare Kontrolle über Halluzinationen durch die Durchsetzung ontologiegesteuerter Pfade und die Aufrechterhaltung von Datenklassifizierungen. Anomalien – wie ein halluzinierter „Kunde“ mit nicht überprüfbaren Daten – können leicht erkannt und beseitigt werden.
Während dieser Ansatz einen Mehraufwand mit sich bringt (Datenerkennung, Diagrammdatenbanken), bietet er großen Unternehmen die notwendigen Leitplanken, um komplexe Geschäftsprozesse zuverlässig zu orchestrieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die Entwicklung von KI-Agenten zwar schnell weiterentwickelt, eine klar definierte Ontologie jedoch nicht optional ist – sie ist die Grundvoraussetzung für den Aufbau vertrauenswürdiger und effektiver KI-Lösungen in der realen Welt.
