Agentic AI: Warum du erst deinen Prozess kennen musst

Was brauchen KI-Agenten, damit KI im Unternehmen wirklich funktioniert? Meistens scheitert es an Daten, an fehlenden Schnittstellen oder an einem Prozess, den nie jemand sauber definiert hat.

In dieser Folge von it depends schauen wir uns an, was ein KI-Agent in deinem Unternehmen braucht: gute Daten und Fähigkeiten, die über Schnittstellen erreichbar sind. Ich erkläre, warum eine Composable-Architektur nach dem MACH-Prinzip dafür der kürzeste Weg ist und der Agent damit einfach der nächste Kanal neben Shop, App und Kasse wird. Dazu eine Geschichte aus einem Kundenprojekt mit einem SAP-Commerce-Monolithen, in dem genau dieser Gedanke die Stimmung im Workshop gedreht hat. Und wir klären, ob du MCP brauchst oder ob deine APIs reichen.

Danach geht es um den Teil, an dem ich die meisten Projekte stolpern sehe: die Prozessanalyse. Du lernst unsere vier Schritte (zuschauen, zerlegen, rechnen, Wahrheit sammeln) kennen und erfährst, wie du mit fünf Kriterien den richtigen Prozess für deinen ersten Agenten findest, wozu du ein Golden Dataset brauchst und wie du die Autonomie vom Schattenmodus bis zur Automatik schrittweise hochdrehst. Außerdem erzähle ich, wie wir bei foobar selbst mit agentischem Coding angefangen haben und was wir dabei auf die harte Tour gelernt haben.

Am Ende hast du vier Fragen, die du dir stellen solltest, bevor du über das richtige Modell oder das richtige Agenten-Tool nachdenkst.

Teil 1 verpasst? Was ein KI-Agent überhaupt ist und woraus er besteht: Was ist wirklich los bei KI-Agenten?

🧩 Du willst wissen, welcher Prozess bei euch der richtige erste Kandidat für einen KI-Agenten ist? Im Agentic Impact Check von foobar.agency machen wir in zwei Wochen mit dir die Prozessanalyse, bewerten die Kandidaten und testen echte Fälle an einem Prototyp. Am Ende hast du den Bauplan für deinen ersten Agenten: https://foobar.agency/de/impact-check

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