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Warum sich Agentic AI am Datenfundament entscheidet​

Agentic AI ist in fast jeder Anwendungslandschaft angekündigt und nur selten produktiv. Forschung und Anbieter kommen zum gleichen Befund: es scheitert am Datenfundament, nicht am Modell.

Zu unterscheiden sind zwei Klassen von Anwendungsfällen. Die mitgelieferten Agenten in SAP, Salesforce oder Microsoft 365 kennen nur die Daten ihrer eigenen Anwendung. Die selbst gebauten Agenten arbeiten über Systemgrenzen hinweg, und genau dort steckt das eigene Geschäftsmodell.

MCP hat die Integrationsfrage weitgehend entschärft, löst aber nur Konnektivität und keine Bedeutung.

Ein Datenfundament braucht deshalb zwei Bausteine: Daten integrieren und zugreifbar machen, und ein semantisches Layer vorhalten, das Definitionen, Glossar und Governance versioniert bereitstellt.

KI kann dabei Vorschläge generieren, kuratieren muss trotzdem jemand. Der Weg dorthin verläuft in drei Schritten: Status Quo verstehen, Systeme entkoppeln, ein Fundament für viele Use-Cases.

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Philipp Ziemer, Partner & Head Data Management, INFORM DataLab GmbH

Philipp Ziemer ist ein erfahrener Experte für Datenmanagement und Analytics mit einer Leidenschaft dafür, aus Daten geschäftlichen Mehrwert zu generieren. Er verfügt über mehr als 10 Jahre Erfahrung bei der INFORM DataLab GmbH in Aachen – einem auf Data & AI spezialisierten Beratungsunternehmen. Er ist spezialisiert auf die Umsetzung praxisnaher Datenlösungen für große Unternehmenskunden und unterstützt diese dabei, die Herausforderungen zu meistern, Daten für Business-Anwender zugänglich zu machen. Philipps Projekterfahrung umfasst die Architektur und Implementierung globaler Datenmanagement-Plattformen für führende Hersteller in der Automobil-, Luft- und Raumfahrt-, Schifffahrts- und Maschinenbauindustrie. Darüber hinaus hat er spezialisierte Datenlösungen konzipiert, die auf die besonderen Anforderungen von Kunden aus dem Bank- und Finanzdienstleistungssektor zugeschnitten sind.

Philipp verfolgt aktuelle Entwicklungen aufmerksam und berät Unternehmen zu Modern Data Stack, Data Governance, Data Mesh sowie zur Integration von KI in Datenmanagement-Prozesse. Über seine Projektarbeit hinaus teilt er sein Wissen mit der breiteren Daten-Community als Autor im INFORM DataLab Blog und als Gast im BARC Data Culture Podcast.