Agentische KI im Unternehmen

KI-Agenten gezielt einsetzen und Geschäftsprozesse effizienter gestalten Agentic AI Schritt für Schritt im Unternehmen einführen , orchestrieren und in bestehende Prozesse integrieren Mit Reifegradmodell, Praxisbeispielen und konkreten Handlungsempfehlungen für die KI-Transformation Wenn KI selbstständig handelt Agentische KI verändert die Arbeitswelt: KI-Agenten übernehmen zunehmend komplexe Aufgaben, nutzen eigenständig Werkzeuge und führen ganze Arbeitsabläufe aus. Für Unternehmen entstehen dadurch neue Möglichkeiten, Prozesse effizienter zu gestalten und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI grundlegend weiterzuentwickeln. Vom einzelnen KI-Agenten bis zur Orchestrierung Dieses Buch zeigt, wie Unternehmen KI-Agenten sinnvoll einsetzen, miteinander vernetzen und effektiv steuern. Sie lernen die technischen und organisatorischen Grundlagen kennen und erfahren, wie Sie mit einem fünfstufigen Reifegradmodell, klaren Verantwortlichkeiten und geeigneten Sicherheitsmechanismen eine tragfähige agentische Organisation aufbauen. Die KI-Transformation gestalten Ein praxisorientierter Fahrplan begleitet Sie von ersten KI-Experimenten über die Einführung eigener Workflow-Agenten bis zu deren produktivem Einsatz und kontinuierlicher Weiterentwicklung. Anhand konkreter Beispiele und einer ausführlichen Fallstudie erfahren Sie, welche Herausforderungen dabei entstehen, wie sich Führungsrollen verändern und worauf es bei einer erfolgreichen KI-Transformation ankommt. Aus dem Inhalt: Agentische KI: Grundlagen, Potenziale und Herausforderungen Unterschiede zwischen Chatbots, KI-Assistenten und KI-Agenten Das fünfstufige agentische Reifegradmodell KI-Agenten orchestrieren und in bestehende Prozesse integrieren Sicherheit, Zugriffsrechte und Kontrolle von KI-Agenten KI-Anwendungsfälle identifizieren und priorisieren Workflow-Agenten entwickeln und produktiv einsetzen Qualität und Zuverlässigkeit durch Evaluation sicherstellen Führung, Zusammenarbeit und Rollen im KI-Zeitalter gestalten Praxisbeispiele und Erfahrungen aus der NETNODE-Fallstudie