de.wedoany.com-Bericht: Der Workflow-Automatisierungsanbieter Pegasystems (kurz Pega) hat eine Reihe von KI-Erweiterungen vorgestellt, die Unternehmen dabei helfen sollen, KI-Agenten in kritische Geschäftsprozesse zu integrieren und gleichzeitig Governance, Zuverlässigkeit und Kostenkontrolle zu gewährleisten.
Die auf der PegaWorld-Konferenz angekündigten Aktualisierungen umfassen Agenten-Orchestrierung, Anwendungsentwicklung, Mitarbeiterschulung sowie ein neues Preismodell, das den wachsenden Bedenken hinsichtlich der Kosten von KI auf Basis großer Sprachmodelle Rechnung trägt. Die Ankündigungen sind Teil der Version Pega Infinity '26, die voraussichtlich im dritten Quartal erscheinen wird.
Pega adressiert eine zunehmend hitzige Debatte: Wie können Organisationen KI-Agenten über Pilotprojekte hinaus in großem Maßstab einsetzen, ohne betriebliche, Compliance- oder finanzielle Risiken einzugehen? Kerim Akgonul, Chief Product Officer des Unternehmens, erklärte, dass Infinity '26 möglicherweise die ambitionierteste Produkteinführung des Unternehmens seit über einem Jahrzehnt sei.
Angesichts der Kluft zwischen KI-Investitionen und tatsächlichen Erträgen wies Don Schuerman, CTO und Marketingchef von Pega, darauf hin, dass man erkannt habe, dass Agenten bei unvorsichtigem Einsatz eine große Anzahl von Tokens verbrauchen könnten, ohne die Geschäftseffizienz wesentlich zu verbessern. Tokens sind die Datenbausteine (wie Wortteile und Satzzeichen), die KI-Modelle verarbeiten und generieren; die meisten KI-Modellanbieter berechnen Gebühren basierend auf dem Token-Verbrauch.
Kern der Ankündigung ist die erweiterte Unterstützung für das Model Context Protocol (MCP), das es KI-Agenten von Drittanbietern ermöglicht, Pega-Workflows zu erkennen und auszuführen. Agenten, die auf Plattformen wie Anthropics Claude, Googles Gemini, OpenAIs LLM und Amazon Web Services' AgentCore basieren, können künftig Pega-gesteuerte Geschäftsprozesse aufrufen, während sie gleichzeitig die Unternehmens-Governance-Kontrollen einhalten.
Pega ist der Ansicht, dass viele KI-Agenten-Ansätze zu stark auf wiederholte Schlussfolgerungen großer Sprachmodelle angewiesen sind, was zu inkonsistenten Ergebnissen und hohen Kosten führt. Das Unternehmen fördert seine sogenannte „Predictable AI“-Architektur, die einen Großteil der KI-Schlussfolgerungen in die Anwendungsentwurfszeit und nicht in die Laufzeit verlagert. Kerim Akgonul erklärte, dass die neuen MCP-Funktionen Organisationen eine einfache Möglichkeit bieten, ihre KI-Agenten mit kritischen Geschäftsprozessen zu verbinden, um vorhersagbare Ergebnisse zu vorhersagbaren Kosten zu orchestrieren.
Das Unternehmen hat außerdem neue Agentendienste eingeführt, darunter einen „Agentenzuweisungs-Agenten“, der bei Bedarf an Genehmigungen oder zusätzlichen Informationen automatisch Mitarbeiter oder Kunden kontaktieren kann, sowie einen Dokumentenverarbeitungs-Agenten, der Informationen aus Dokumenten, Bildern und PDFs analysieren, klassifizieren und extrahieren kann.
Im Bereich der Entwicklung hat Pega Infinity Studio vorgestellt, eine neu gestaltete, KI-gestützte Entwicklungsumgebung, die die Funktionen seiner Blueprint-KI-Workflow-Design-Plattform integriert. Infinity Studio lässt sich in Codierungsassistenten von Drittanbietern wie GitHub Copilot, Claude Code und OpenAI Codex integrieren und bettet gleichzeitig bewährte Architekturpraktiken in den Entwicklungsprozess ein. Entwickler können in Infinity Studio KI-Assistenten nutzen, um Integrationen zu konfigurieren, Workflows zu entwerfen und Benutzeroberflächen mittels natürlicher Sprachbefehle zu ändern. Die Plattform generiert automatisch Implementierungspläne basierend auf Blueprint-Designs und stellt Workflows über die MCP-Schnittstelle bereit.
Pega hat außerdem das „Solution Designer Program“ angekündigt, ein Schulungs- und Zertifizierungsprogramm, das die Lücke zwischen Geschäftsanforderungen und technischer Umsetzung schließen soll. Das Programm umfasst kostenlose Zertifizierungen über die Pega Academy, Blueprint-Delivery-Workshops und ein Community-Projekt. Erste Kundenberichte zeigen, dass die Blueprint Delivered-Methode die Ermittlungsgeschwindigkeit um 50 % steigert, 80 % der Projekte innerhalb von 90 Tagen live gehen und Nacharbeiten nach dem ersten Entwurf um 30 % reduziert werden.
Eine Besonderheit der heutigen Ankündigung ist, dass Pega auf die tokenbasierte KI-Preispolitik verzichtet. Nach dem neuen Modell zahlen Kunden eine feste Gebühr pro abgeschlossenem Geschäftsfall, anstatt pro verbrauchtem Token. Pega gibt an, dass dieser Ansatz darauf abzielt, die sogenannte „KI-Token-Steuer“ zu eliminieren, indem die Abhängigkeit von wiederholten Schlussfolgerungen zur Laufzeit verringert wird. Das Unternehmen schätzt, dass einige Kunden ihre KI-Kosten je nach Workflow-Komplexität und -Umfang um mehr als das 20-fache senken könnten.
Gründer und CEO Alan Trefler erklärte, dass Unternehmen schnell erkennen, dass Tokenmaxxing absurd sei und nur zu untragbaren Kosten und unvorhersehbaren Ergebnissen führe. Tokenmaxxing ist eine Praxis, bei der die Mitarbeiterproduktivität an der Anzahl der verbrauchten KI-Tokens gemessen wird. KI schafft den größten Wert, wenn sie zuverlässige Ergebnisse in großem Maßstab liefert. Deshalb berechnet Pega nicht nach der Anzahl der von Kunden verwendeten Tokens, sondern nach der von ihnen erledigten sinnvollen Arbeit. Trefler betonte zudem, dass sich Pega von Wettbewerbern unterscheide, die stark auf promptgesteuerte Agenten-Frameworks setzen, und betonte deterministische Workflows gegenüber einer Vielzahl autonomer Agenten. Seiner Ansicht nach sei der Schlüssel, dass jede Anwendung über einen automatisch erstellten Agenten verfügen könne, der wisse, wie er mit dem Workflow dieser Anwendung umzugehen habe.
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