de.wedoany.com-Bericht: Andi Gutmans, Vice President und General Manager für Google Cloud Data Cloud, erklärte kürzlich auf dem Google Cloud Summit in London, dass das Zeitalter der KI-Agenten in die Produktionsphase eingetreten sei und die Telekommunikationsbranche zu einem der bemerkenswertesten Anwendungsbereiche werde. Gutmans verfügt über fast dreißig Jahre Erfahrung in den Bereichen Open-Source-Software und Unternehmens-Infrastruktur, war Mitbegründer von PHP, gründete und verkaufte Zend Technologies und leitete das Analysegeschäft bei Amazon Web Services (AWS).
Gutmans erläuterte, dass Google Cloud mit Betreibern wie Vodafone und Verizon zusammenarbeite, um durch den Aufbau digitaler Netzwerkzwillinge den autonomen Netzbetrieb mithilfe von KI-Agenten voranzutreiben. Er sieht die Kombination von Datenplattformfähigkeiten, Graphen-Mapping, Volltextsuche, Geodaten mit Künstlicher Intelligenz und der Orchestrierung von KI-Agenten als entscheidenden Vorteil. Google Cloud könne differenzierte Datensätze wie Kartendaten und Earth Engine einbringen, die mit den KI- und Agentenfähigkeiten synergieren.
Gutmans wies darauf hin, dass Unternehmen vor der Einführung von KI allgemein mit chaotischen Datenbeständen konfrontiert seien. Ein Kunde habe Google Cloud mit 20.000 Datenbanktabellen um Hilfe gebeten, doch aufgrund der Personalkosten sei eine manuelle Datenverwaltung kaum möglich. Der Knowledge Catalog von Google nutze KI-Agenten, um Daten automatisch anzureichern und zu kontextualisieren, indem er durch die Analyse von Abfrageprotokollen Beziehungen identifiziere und strukturiertes Wissen für andere Agenten bereitstelle, wodurch der Weg von Rohdaten zur Aktivierung von KI-Agenten erheblich verkürzt werde.
Für bis zu 90 % unstrukturierte, nicht katalogisierte Daten erweitere die Borderless Lakehouse von Google die Aktivierung von KI-Agenten auf AWS, Azure, lokale Systeme sowie SaaS-Anwendungen wie Salesforce und ServiceNow. Gutmans ist der Ansicht, dass viele KI-Projekte den Übergang vom Pilotprojekt zur Produktion nicht schaffen, hauptsächlich weil der Umfang zu breit gefasst sei. Er empfiehlt Unternehmen, mit konkreten Anwendungsfällen und klaren Erfolgskennzahlen zu beginnen, zunächst Vertrauen aufzubauen und dann eine Ausweitung in Betracht zu ziehen.
Gutmans erwähnte, dass die Entstehung einer Validierungsarchitektur für KI-Agenten eine bemerkenswerte Entwicklung sei. Diese Agenten führen Qualitätssicherung für andere Agenten durch, beispielsweise durch Abstimmungen mehrerer Agenten über die Antwortqualität. Vor einem Jahr sei die Argumentationsfähigkeit der Basismodelle noch nicht ausreichend gewesen, um eine solche Architektur zu unterstützen, doch Google habe alle eigenen Agenten neu geschrieben, um diese Fähigkeit zu nutzen. Derzeit könnten autonome Agenten Aufgaben im Namen von Benutzern ausführen, sodass jeder einzelne Mitarbeiter über ein Team von Agenten verfügen könne, die parallel arbeiten.
In Bezug auf Vertrauensgrenzen verglich Gutmans dies mit Waymo und stellte fest, dass vollständige Autonomie ein Spektrum sei. Betreiber seien bei Eskalationsentscheidungen im Kundensupport bereits daran gewöhnt, Agenten autonom handeln zu lassen, behielten jedoch bei großen finanziellen Verpflichtungen die menschliche Beteiligung bei. Er führte als Beispiel an: Wenn die Bestellung 50.000 Pfund betrage, gebe es für einen autonomen Agenten keinen Grund, sie nicht auszuführen; bei 20 Millionen Pfund sei in der Regel menschliche Beteiligung gewünscht. Er stellte klar, dass die Entwicklung in Richtung mehr und nicht weniger Autonomie gehe, und die entscheidende Frage für Unternehmen derzeit nicht sei, ob sie beginnen, sondern wo sie beginnen.
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