Zwei große Hürden bremsen Unternehmen derzeit im Bereich Agentic AI noch aus: der Mangel an geeignetem Personal sowie das fehlende Vertrauen in autonome Prozesse. Visuelle Workflows bieten hierfür eine Lösung, da sie den Aufbau von KI-Agenten ohne Programmierkenntnisse erleichtern, Transparenz schaffen und Entscheidungen jederzeit nachvollziehbar machen. [...]
Ob in der Softwareentwicklung, im Marketing oder in der industriellen Fertigung – Unternehmen müssen immer komplexere Datenströme in kürzester Zeit verarbeiten. Klassische KI-Modelle liefern zwar oft präzise Antworten, jedoch arbeiten sie reaktiv. Agentische KI-Systeme hingegen übernehmen eigenständig Aufgaben, treffen Entscheidungen und orchestrieren Arbeitsprozesse über verschiedene Systeme hinweg. Diese Fähigkeit macht sie zu einem Schlüsselfaktor in der nächsten Phase der digitalen Transformation. Der weltweite Markt für „AI Agents“ wird aktuell auf 7,7 Mrd. USD (2025) geschätzt und soll laut Prognosen bis zum Jahr 2034 auf über 105 Mrd. USD wachsen. PwC rechnet zudem damit, dass agentische KI jährlich 2,6 bis 4,4 Billionen USD zum globalen BIP beitragen könnte.
Viele Unternehmen stehen jedoch vor zwei entscheidenden Hürden beim Einsatz von KI-Agenten: Personal zu finden, das diese aufbauen kann sowie Transparenz und Vertrauen für den Einsatz dieser selbstständig agierenden KI-Prozesse zu schaffen. KNIME erklärt, wie visuelle Workflows dabei helfen, besonders intuitiv und zuverlässig mit Daten und KI zu arbeiten, um auch komplexe agentenbasierte Systeme zu entwickeln und ihre Entscheidungsprozesse zu erklären.
Die wichtigsten Komponenten
Um den Weg von den Daten zum agentischen KI-System nachvollziehen zu können, sollte man zunächst die wichtigsten Komponenten betrachten, auf die sich ein KI-Agent zur Erledigung seiner Aufgaben verlässt:
- Tools aggregieren Datenquellen, klassifizieren Bilder oder erstellen Vorhersagen. Wer bereits über Workflows zur Datenerfassung und -verarbeitung verfügt, kann diese in Tools umwandeln.
- Intelligente Tools sind Tools, die Eingabeaufforderungen an ein LLM (Large Language Model) senden, um beispielsweise einen Text zu übersetzen oder zusammenzufassen, die Tonalität eines Textes zu ermitteln oder ein Bild zu generieren. Dazu können Workflows mit GenAI-Funktionen erweitert werden.
- KI-Workflows nutzen Tools zur Lösung von Aufgaben. Mithilfe eines übergeordneten Workflows lassen sich eine Reihe von Tools zur Ausführung komplexer Aufgaben orchestrieren.
- KI-Agenten haben Zugriff auf Tools und Workflows und orchestrieren deren Einsatz je nach der zu lösenden Aufgabe unterschiedlich. Zur Entwicklung eines einfachen Agenten kann man zunächst ein oder zwei vorhandene Workflows in Tools verwandeln und kombinieren, um den Mehrwert zu steigern. Mit dem schrittweisen Ausbau einer Sammlung neuer Tools, KI-Workflows oder anderer Agenten kann das Agentensystem zunehmend komplexere Aufgaben bewältigen.
- Memory: (intelligente) Tools können sich auch Informationen merken, indem sie Dateien oder Datenbanken kontinuierlich anpassen und ausbauen.
Vorteile visueller Workflows
Visuelle Workflows ermöglichen es Nutzern, mit Daten und KI auf der richtigen Abstraktionsebene zu arbeiten. Das Konzept kommt Nutzern unterschiedlicher Erfahrungsstufen zugute, die agentenbasierte KI-Systeme entwickeln – von sehr einfachen bis hin zu hochkomplexen Systemen. Fünf entscheidende Vorteile bei der Nutzung visueller Workflows sind:
- Datenprozesse ohne Coding bearbeiten: Visuelle Workflows machen die einzelnen Schritte des Kommunikations- und Datenflusses leichter verständlich. Anstatt Codezeilen zu schreiben, können Mitarbeitende aus unterschiedlichsten Fachgebieten visuelle Workflows erstellen durch die Verbindung von Knoten, die jeden Prozessschritt darstellen. Somit helfen visuelle Workflows, die Arbeit mit KI und den Aufbau von Agenten zu demokratisieren. Unternehmen müssen keine neuen KI-Teams aufbauen, sondern können auf bestehende Data-Teams und andere Fachexperten zurückgreifen und diese gezielt weiterbilden.
- Compliance – Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Das Vertrauen in agentische KI ist bisher noch eine der großen Hürden. Laut Studien sank das Vertrauen in vollautonome Systeme zuletzt sogar von 43 auf 27 Prozent, was vor allem auf mangelnde Transparenz und einen begrenzten Überblick über die Fähigkeiten von Agenten zurückzuführen ist. Visuelle Workflows sind vollständig nachvollziehbar und reproduzierbar und gewährleisten so Transparenz, Zuverlässigkeit und eine einfache Auditierung. Sie helfen den beteiligten Mitarbeitenden, jeden Prozessschritt zu prüfen und zu verifizieren.
- Flexibilität und modularer Ausbau der Prozesse: Teile visueller Workflows können unabhängig vom Gesamtworkflow angepasst oder ersetzt werden. So lassen sich bei Bedarf Funktionen hinzufügen, ohne jedes Mal von vorne beginnen zu müssen.
- Wachsen mit den Anforderungen: Visuelle Workflows ermöglichen einen besonders einfachen Einstieg in die KI- und Datenarbeit und -automatisierung sowie den schrittweisen Aufbau neuer Expertise, um tiefer in die Bereiche Data Science und KI einzutauchen und komplexere Systeme aufzubauen. Ein agentenbasiertes System kann so einfach oder so komplex sein, wie es benötigt wird. Visuelle Workflows ermöglichen es, Agenten Schritt für Schritt aufzubauen. So kann man mit kleinen Bausteinen anfangen, diese zusammenfügen und erhält auf diese Weise schnell ein System, das nach und nach deutlich anspruchsvollere Aufgaben bewältigen kann.
- Community als Hub für Wissen und Tools: Wer mit einer Plattform wie KNIME sowie einer engagierten Community arbeitet, kann die dort vorhandenen Workflows und Tools direkt nutzen. Das gesammelte Wissen der Community beschleunigt die Arbeit. Anstatt bei null zu starten, greifen Teams auf erprobte Vorlagen und Best Practices zurück.
„Bei der Arbeit mit Daten und KI ist es wichtig, nachvollziehen zu können, was während der Verarbeitung geschieht. Visuelle Workflows gewährleisten dies, lösen so die Herausforderung fehlender Transparenz und machen alle Prozesse einfach auditierbar,“ erklärt Michael Berthold, CEO von KNIME. „Ein weiterer entscheidender Vorteil ist die Demokratisierung der KI-Arbeit, da visuelle Workflows sogar den Aufbau komplexer KI-Agenten ermöglichen, ohne eine Zeile Code zu schreiben. So wird der Einsatz professioneller KI-basierter Prozesse für die Datenanalyse und andere Prozesse in Unternehmen anwendergerechter und leichter zugänglich.“
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