6 Grundprinzipien für die Entwicklung von KI-Agenten in der Produktion

6 Grundprinzipien für die Entwicklung von KI-Agenten in der Produktion

1. Daten: Mit sauberen, strukturierten und kontextbezogenen Daten starten.
2. Integration: APIs frühzeitig in alle genutzten Systeme einbinden.
3. Kontrolle: Mitarbeiter in den Prozess einbeziehen, um einen sicheren und konformen Betrieb zu gewährleisten.
4. Nachvollziehbarkeit: Sicherstellen, dass jede Entscheidung eines KI-Agenten nachvollziehbar und transparent ist.
5. Kosten: Die Nutzung und Leistung mithilfe bewährter LLMOps-Verfahren überwachen.
6. Anpassung: KI-Agenten, die auf die tatsächlichen Arbeitsabläufe der Mitarbeiter zugeschnitten sind entwerfen.

1. Mit einer soliden Datengrundlage beginnen

Problem: Fabrikdaten sind oft unvollständig, isoliert oder unstrukturiert.
Lösung: Eine KI-Beratung kann Aufschluss darüber geben, welche Daten für die Datenbereitschaft benötigt werden.

In Produktionsumgebungen sind Daten häufig fragmentiert, inkonsistent oder in isolierten Systemen gespeichert. Produktionsdaten können sich in jedem beliebigen System befinden und die Dokumentation ist möglicherweise auf gemeinsam genutzten Laufwerken oder in älteren Archiven zu finden. Damit KI-Agenten genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern können, benötigen sie Zugriff auf bereinigte, kontextbezogene und gut strukturierte Daten.

Große Sprachmodelle (LLMs) lösen jedoch nicht automatisch Probleme mit der Datenqualität. Sind die Daten unvollständig oder falsch gekennzeichnet, sind auch die Schlussfolgerungen des KI-Agenten ungenau. Zu den häufigsten Problemen zählen uneinheitliche Benennung sowie unstrukturierte technische Dokumente. Solche Lücken können zu falschen Suchergebnissen, fehlerhaften Schlussfolgerungen und unzuverlässiger Automatisierung führen.

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Für den Zugriff auf fachspezifisches Wissen sind konsistente Metadaten und standardisierte Dokumentenstrukturen besonders wichtig. Wie gut die Daten organisiert, indexiert und semantisch annotiert sind, hat entscheidenden Einfluss darauf, wie zuverlässig sie abgerufen werden können.

Bevor Hersteller mit der Entwicklung von KI-Agenten beginnen, sollten sie eine Prüfung der Datenbereitschaft durchführen. Diese umfasst die Bewertung der Systemintegrationen, des Reifegrades der Datenverwaltung sowie der Dokumentationsstruktur.

In vielen Fällen kann eine KI-Beratungsphase dabei helfen, Datenengpässe zu identifizieren, Verbesserungsmaßnahmen zu priorisieren und sicherzustellen, dass die KI-Agenten über alle notwendigen Hintergrundinformationen verfügen, um effektiv arbeiten zu können.

2. Auf Integrationshindernisse achten

Problem: Die KI-Agenten benötigen Zugriff auf die in der Produktion verwendeten Systeme.

Lösung: Vor Beginn der Entwicklung sollten die verfügbaren Integrationspunkte erfasst werden.

Um ihre Aufgaben zu erfüllen, benötigen KI-Agenten Zugriff auf die in der Produktion eingesetzten verschiedenen Systeme. Viele dieser Systeme stellen Daten und Funktionen über sogenannte APIs (Application Programming Interfaces) bereit. Das sind standardisierte Schnittstellen, über die Softwaresysteme miteinander kommunizieren können. Der Zugriff auf diese APIs ist entscheidend für die abgerufenen Informationen und automatischen Aktionen eines KI-Agenten.

Man sollte alle verfügbaren Integrationspunkte erfassen, bevor mit der Entwicklung begonnen wird. Unser Team unterstützt Sie dabei, aktuelle Systeme zu prüfen und gibt Empfehlungen, welche APIs und Datenquellen berücksichtigt werden sollten, damit die KI-Agenten effektiv arbeiten können.

3. Alle auf dem Laufenden halten

Problem: Manche autonomen KI-Agenten benötigen bei anspruchsvollen Aufgaben Menschen als Aufsichtspersonen.

Lösung: Klare Interventionspunkte festzulegen und Protokolle über jede vom KI-Agenten durchgeführte Aktion zu führen.

Auch autonome KI-Agenten profitieren von menschlicher Aufsicht, um Sicherheit, Compliance und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Beim Konzept „Human-in-the-Loop“ (HITL) werden Menschen aktiv in den Entscheidungsprozess der Agenten eingebunden. Dies kann die Überprüfung oder Genehmigen von Maßnahmen, das Eingreifen bei Unsicherheiten oder das Feedback-Geben umfassen. Letzteres trägt dazu bei, die Argumentation und Entscheidungsfindung der KI-Agenten im Laufe der Zeit zu verfeinern.

Hersteller, die den Einsatz von KI-Agenten in Betracht ziehen, sollten klare Interventionspunkte festlegen, ab denen eine menschliche Aufsicht erforderlich ist. Zudem sollten sie für jede vom Agenten ausgeführte Aktion Protokolle führen. So bleiben KI-gesteuerte Arbeitsabläufe nachprüfbar und entsprechen den betrieblichen sowie regulatorischen Anforderungen.

4. Die Entscheidungen von KI-Agenten nachvollziehbar machen

Problem: KI-Agenten können hinsichtlich der Art und Weise, wie sie zu Ergebnissen gelangen, undurchsichtig sein.

Lösung: Hersteller können Observability-Tools integrieren und Metadaten zu Entscheidungen speichern.

Großsprachenmodelle (LLMs) werden manchmal als „Black Box“ bezeichnet, da ihre Wahrscheinlichkeitsberechnungen und Rechenprozesse nicht direkt einsehbar sind. Die Logik hinter ihren Ergebnissen ist weniger vorhersehbar als bei Software. In der Produktion kann diese mangelnde Transparenz eine Herausforderung darstellen. Oft ist eine lückenlose Rückverfolgbarkeit von der operativen Entscheidung bis hin zum daraus resultierenden Dokument, Bericht oder System-Update erforderlich.

LLM-Experten können Rückverfolgbarkeitslösungen speziell für KI-Agenten in der Produktion entwickeln. Dies wurde bereits erfolgreich in realen Projekten umgesetzt. Im Rahmen eines Beratungsgesprächs präsentieren wir Ihnen gerne Beispiele und Anleitungen, um zu zeigen, wie Rückverfolgbarkeit eine sichere und vorschriftsmäßige KI-Automatisierung ermöglicht.

5. Auf das Kostenmanagement achten

Problem: LLM-basiertes Schlussfolgern kann schnell sehr rechenintensiv werden.

Lösung: Mithilfe des LLMOps-Verfahrens lässt sich die Nutzung überwachen, Ressourcen optimieren und Kosten verwalten.

KI-Agenten, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, können erhebliche Rechen-, Speicher- und Token-Ressourcen beanspruchen. Eine unkontrollierte Nutzung kann sich in der Produktion negativ auf das Budget auswirken. Um die Ressourcennutzung unter Kontrolle zu halten, ist es unerlässlich, detaillierte Kennzahlen wie die Anzahl der Token (Eingabe + Ausgabe) und die Antwortzeit zu überwachen. Darüber hinaus sollten bewährte Techniken wie Caching, die Wiederverwendung häufiger Antworten, Modell-Tiering (die Weiterleitung weniger kritischer Aufgaben an kleinere, kostengünstigere Modelle), die automatische Skalierung der Rechenleistung basierend auf der aktuellen Auslastung und die Implementierung von Prompt- und Kontextoptimierung (kürzere Prompts, schlankere Kontextfenster) angewendet werden. Dies sollte im Einklang mit den Best Practices von LLMOps erfolgen. Unser Team berät Sie bei der Konzeption einer vollständigen LLMOps-Infrastruktur.

Sie entwickeln KI-Agenten? Vermeiden Sie diese Fehler: 10 Tipps und No-Gos für KI-Agenten

6. Einen Workflow passend zu realen Arbeitsabläufen entwerfen

Problem: KI-Agenten-Systeme sind oft nicht an die tatsächlichen Abläufe in der Fabrik angepasst.

Lösung: Man sollte Arbeitsabläufe zu beobachten und KI-Agenten-Systeme an die bestehenden Abläufe anzupassen.

Die Einführung von KI-Agenten verändert sowohl den Technologie-Stack als auch die Arbeitsweise in der Produktion. Werden KI-Agenten ohne Verständnis für die tatsächlichen Arbeitsabläufe implementiert, kann es für Nutzer schwierig werden, sie effektiv einzusetzen. Wir empfehlen deshalb, zunächst die Arbeitsabläufe sorgfältig zu beobachten, alle Aufgaben, Rollen und Entscheidungspunkte, die von der KI berührt werden, zu erfassen und auf dieser Grundlage ein KI-System zu entwickeln. In unseren KI-Workshops sammeln wir Input von allen, die an der Nutzung der KI beteiligt sind. Wir untersuchen, wie die Fabrik tatsächlich funktioniert und entwerfen Systeme, die sich diesen Arbeitsabläufen anpassen, statt die Fabrik anzupassen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Akzeptanz zu sichern, Widerstände zu minimieren und Menschen nahtlos in Prozesse zu integrieren.

7. Erkenntnisse für die KI-Agenten-Entwicklung in der Produktion

KI-Agenten haben das Potenzial, in der Produktion zu einem echten Leistungsmultiplikator zu werden. Doch um diesen Nutzen zu realisieren, bedarf es mehr als nur der Technologie. Es erfordert Vorbereitung, Abstimmung und ein klares Verständnis der realen Bedingungen in der Fabrik.

Wie in diesem Artikel erläutert, beginnt die Entwicklung effektiver KI-Agenten in der Produktion damit, die richtigen Daten zu erheben und eine Kommunikation der Systeme untereinander sicherzustellen. Gut strukturierte Daten und eine reibungslose, plattformübergreifende Integration ermöglichen es KI-Agenten, effizient zu arbeiten und intelligentere Entscheidungen zu treffen. Menschliche Aufsicht ist nach wie vor wichtig: Klare Kontrollpunkte, Audit-Protokolle und nachvollziehbare Aktionen sorgen für sichere, konforme und vertrauenswürdige Abläufe. Die Steuerung von Kosten und Leistung durch LLMOps trägt zur Aufrechterhaltung von Effizienz und Vorhersehbarkeit bei. Wichtig ist die Entwicklung von KI-Agenten für die Realität der Produktion. Wenn sie sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe einfügen, ist die Wahrscheinlichkeit weitaus höher, dass sie akzeptiert werden, die Qualität verbessern und echten Mehrwert liefern.

Wenn Sie wissen wollen, wie KI-Agenten Ihre Geschäftsabläufe verbessern können, helfen Ihnen unsere Experten gerne. Beginnen wir mit einem KI-Workshop. Erfahren Sie mehr über den AI-Discovery-Workshop.