Einführung: Die Agenten-AI bewegt sich vom Konzept bis zur Bereitstellung
Im Jahr 2026 ist Agentic AI nicht mehr nur ein aufkommendes Schlagwort. Unternehmen setzen sie aktiv ein, um über die statische Automatisierung hinaus in zielgerichtete, Anpassungssysteme zu gelangen, die Workflows orchestrieren, sich selbst beheben und Entscheidungen in Echtzeit treffen können. Doch obwohl das Versprechen enorm ist, erfordert die Annahme mehr als nur das Anschließen eines LLM. Die Skalierung von Agentic KI in einem globalen Unternehmen erfordert einen speziell entwickelten Technologie-Stack – einen, der Modelle, Orchestrierung, Datenleitungen, Tests und Governance integriert. In diesem Artikel werden die entscheidenden Komponenten des Agentic KI-Stacks erläutert und erläutert, wie Uber AI Solutions einzigartig aufgestellt ist, um Unternehmen bei deren Operationalisierung zu unterstützen.
Warum Unternehmen einen Full-Tech-Stack für Agentige KI benötigen
Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die isoliert arbeiten, bietet die Agentic AI:
- Autonom: Mitarbeitende handeln unabhängig mit minimalem Zugriff.
- Koordiniert: Multi-Agenten-Systeme müssen Domain-übergreifend zusammenarbeiten.
- Zielgesteuert: Ausgaben stimmen mit den Geschäftszielen überein, nicht nur mit Eingaben.
- Bewertet: Systeme müssen kontinuierlich auf Voreingenommenheit, Sicherheit und Genauigkeit überwacht werden.
Um dies auf Unternehmensebene bereitzustellen, müssen mehrere Ebenen der Technologie, der Belegschaft und der Verwaltung integriert werden.
Kernkomponenten des Agentic KI-Stacks
- 1. Orchestrierungsebene
- Multi-Agent-Orchestrierung: Aufschlüsselung von Zielen in Teilaufgaben und Reihenfolge der Ausführung.
- Tools für Routing, Workflow-Logik und die Integration mit APIs.
- Beispiel: Ein KI-Orchestriersystem, das Lieferrouten in Echtzeit an sich ändernde Bedingungen anpasst.
- 2. Human-in-the-Loop (HITL) Governance
- Autonome Systeme erfordern Leitplanken.
- Menschen validieren kritische Ausgaben (z. B. finanzielle Risikobewertungen, medizinische Empfehlungen).
- Hybride Workflows verbinden Autonomie mit Übersicht.
- 3. Daten- und Bewertungsleitungen
- Multimodale Annotation: Text, Audio, Video, LiDAR, Radar.
- Erhebung von Präferenzdaten, Nebenvergleiche und Konsenskennzeichnung.
- Bias-Erkennung und Validierung des Golden-Datensatzes.
- 4. Test & Validierung
- Transportunternehmer für die Modellevaluierung (Genauigkeit, robustheit, Voreingenommenheit, SLA-Einhaltung).
- Red-Teaming und kontroverse Tests.
- Dashboards zur kontinuierlichen Überwachung auf Erklärbarkeit.
- 5. Infrastruktur & Integration
- Cloud-native und API- first für Skalierbarkeit.
- Möglichkeit zur Anbindung von Unternehmenssystemen (ERP, CRM, Data Warehouses).
- Sichere Datenisolierung und Compliance.
Die Rolle hochwertiger Daten in der Agenten-AI
Die Entscheidungskraft der agentischen KI ist nur so stark wie die Daten, anhand derer sie geschult und bewertet wird. Unternehmen brauchen:
- Genaue, große, gekennzeichnete Datensätze über mehrere Domains hinweg.
- Künstliche Daten und Simulationen für Randfälle.
- Domain-Expertise in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel.
Ohne diese Grundlage erfüllen autonome Mitarbeitende nicht die Genauigkeits- und Vertrauensstandards für Unternehmen.
Die wirtschaftlichen Möglichkeiten des Stacks: Geschwindigkeit, Kosten und Qualität
Der Aufbau des richtigen Stacks zahlt sich in drei Richtungen aus:
- Geschwindigkeit: Reduzierung der Time-to-Market von zweistelligen Tagen auf zweistellige Stunden.
- Kosten: Höhere % Einsparungen durch Orchestrierung, Automatisierung und Personaloptimierung.
- Qualität: Über 98 % Genauigkeit im Vergleich zum Branchenstandard von 95 %.
Uber KI-Lösungen: Lieferung des Agentic KI-Stacks
Uber AI Solutions bietet Unternehmen einen bewährten End-to-End-Stack:
- uAufgabe: Workflow-Orchestrierungsplattform, die Bearbeitungs-Überprüfungsschleifen, Konsensmodelle und Echtzeit-Überwachung verwaltet.
- uLabel: Erweitertes Annotations- und Kurier-Tool mit Vorab-Labeling-Prüfungen, Golden Dataset Validierung und Konsensmodellierung.
- uTest: Modell- und Anwendungstests mit automatisierter Qualitätssicherung, konfrontativen Tests und menschlicher Aufsicht.
- Globale Gig-Belegschaft (über 8,8 Millionen Verdiener): Reale Datenerhebung und -bewertung in über 200 Sprachen, über 30 Domains
- Governance-Frameworks: Dashboards, SLA-Tracking und Voreingenommenheits-Audits sind integriert.
Schritte für Unternehmen zur Einführung des Agentic KI-Stacks im Jahr 2026
- Beurteilung der Bereitschaft: Identifiziere Workflows, die Autonomie erfordern (nicht nur Automatisierung).
- Anforderungen an den Karten-Stack: Definiere Orchestrierungs-, Daten- und Governance-Ebenen.
- Beginne mit Piloten: Setze Mitarbeitende in risikoarmen, aber dennoch wirkungsvollen Workflows ein.
- Verantwortungsvoll skalieren: Erweitern Sie die Abdeckung mit Governance-Kennzahlen wie der Vereinbarung zwischen Annotatoren, der Einhaltung der SLA und Fairness-Dashboards. Partnerschaft mit Experten: Nutzen Anbieter wie Uber AI Solutions für globale Skalierung, bewährte Plattformen und eine schnelle Bereitstellung.
Abschluss: Agentische KI braucht den richtigen Stack
Agentic AI ist keine „Plug-and-Play“-Funktion. Es erfordert eine gestapelte Grundlage aus Orchestrierung, Governance, Datenleitungen und Bewertungssystemen, um im Unternehmensbereich zu arbeiten.
Uber AI Solutions kombiniert Technologie, Belegschaft und Governance, um diesen Ansatz schon heute zu liefern – und hilft Unternehmen dabei, schnellere, kostengünstigere und hochwertigere Ergebnisse mit Agentic AI zu erzielen.
Weil im Jahr 2026 die Gewinner nicht nur KI einsetzen werden. Sie skalieren sie verantwortungsbewusst mit dem richtigen Stack.
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