Schnittstellen, Daten und Automatisierung im Fokus Mehr Tempo, mehr Umsatz: Was Boomi mit AI Agents erreichen will

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Boomi setzt auf AI Agents, um Produktivität zu steigern und neue Geschäftspotenziale zu erschließen. Markus Müller erklärt, wie Schnittstellen, Datenliquidität und Sicherheitsaspekte den Erfolg dieser Technologie vorantreiben können.

Bei Boomi wird das Thema AI Agents stark vorangetrieben. Auch bei Kunden werden sie beliebter. Einer der Hauptgründe ist die Steigerung der Produktivität, aber auch der Wunsch nach mehr Flexibilität und Möglichkeiten, zusätzliche Geschäftsfälle zu erschließen, mehr Volumen zu generieren und aktiver am Markt zu agieren. Oft stehen sie jedoch vor der Herausforderung, dass diese Systeme nicht alleine funktionieren, sondern zusätzliche Komponenten und Plattformen benötigen.

Der Wunsch nach „mehr“

Markus Müller, Field CTO bei Boomi, befasst sich täglich mit API-Management und AI Agents. Ein entscheidender Faktor für den Erfolg dieser Agenten ist, dass sie über notwendige Informationen verfügen. „Wenn ein Agent nicht weiß, wer der Kunde oder Lieferant ist, kann er nicht effektiv agieren. Die Schnittstellen und Werkzeuge für Agenten spielen dabei eine wichtige Rolle. Der Einsatz von Agenten wird erst dann sinnvoll, wenn sie tatsächlich Aufgaben ausführen können“ erklärt Müller. Andernfalls fungieren sie eher als Co-Piloten oder Berater. Die wirklichen Vorteile entfalten sich, wenn Agenten eigenständig Aufgaben erledigen können.

API ist zudem ein Bereich, der mit der erfolgreichen Zusammenarbeit mit KI-Agenten in Zusammenhang steht. Müller ergänzt: „Unser Ziel ist es, Multi-Agenten-Systeme gemeinsam mit unseren Kunden zu entwickeln und dabei genau zu schauen, welche Daten sie haben und wie diese genutzt werden können.“

In seinen Workshops erforschen die Boomi-Experten, welche Daten der Kunde bereitstellen kann und wie Agenten darauf zugreifen können. Ein gängiger Begriff ist hier die „Datenliquidität“, also die Fähigkeit, Daten in einem verarbeitbaren Format zur Verfügung zu stellen. Hierbei müssen Datenschutzfragen und Governance-Aspekte berücksichtigt werden.

Produktivitäts-Boost durch Automatisierung und dynamisierte Prozesse

Ein zentraler Nutzen der AI-Agenten ist die Produktivitätssteigerung. „Durch den Einsatz von Agenten können repetitive Aufgaben mit einer gewissen Einschätzung und Klassifizierung automatisiert werden“, zählt Müller auf. Ein Beispiel sei die Reisekostenabrechnung, bei der der Agent wiederkehrende Entscheidungen treffen kann. Menschen können weiterhin die finale Abnahme übernehmen, während der Agent aus vergangenen Entscheidungen lernt und administrative Aufgaben effizienter gestaltet.

In der Produktion können AI-Agenten dazu beitragen, Abläufe zu dynamisieren, die vorher strikt geregelt waren. Im Marketing und Sales sind sie bereits für die Content Pre-Production im Einsatz, um den Entwurf von Inhalten zu beschleunigen. Dennoch müssen Agenten geschult und trainiert werden, um zu verstehen, was genau zu tun ist. Müller sagt treffend: „Die Praxis zeigt, dass Agenten kein ‚Bauchgefühl‘ haben, um Unregelmäßigkeiten zu erkennen, wie es menschliche Kollegen tun würden. Daher müssen Schnittstellen qualitativ abgesichert werden, um Fehler zu minimieren.“

KI-Agenten werden unverzichtbar

Die Maschine für alles

KI und Arbeitsplätze: Menschliche Expertise bleibt unerlässlich

Aktuell kennt man die Debatte darüber, ob die KI Arbeitsplätze ersetzen wird. „Während in bestimmten Bereichen vielleicht eher Qualitätsabstriche – als Beispiel eine einfache Übersetzung – akzeptiert werden, bleiben bei rechtlichen oder technischen Texten hohe Anforderungen bestehen, die menschliches Eingreifen notwendig machen“, erläutert Müller.

Hierbei können Agenten oft als Unterstützung mit einem menschlichen Freigabemechanismus. Bei der sogenannten „Human-in-the-loop“-Variante ist eine solche menschliche Freigabe nach Projektabschluss der Maschine erforderlich. Bei „Human on the loop“ kommt der Mensch neben einem prüfenden Blick lediglich ins Spiel, wenn etwas schiefgegangen ist. „Dass wir in allen Bereichen in den vollautonomen Bereich gehen, das glaube ich nicht“, ist Müller überzeugt.

Fokus auf Datensicherheit

Die Einführung von AI in den produktiven Betrieb ist ein komplexes Unterfangen. Viele Kunden sind derzeit noch in der Experimentierphase, jedoch zeichnen sich bereits erste erfolgreiche Umsetzungen, beispielsweise im Customer Support, ab. Eine automatisierte Lösung für die Überprüfung von AI-Output könnte ebenfalls in naher Zukunft zur Verfügung stehen.

Datensicherheit steht dabei immer im Fokus. Die Entwicklung automatisierter Lösungen, die den AI-Output kontrollieren, ist essenziell, und Compliance-Anforderungen müssen von Beginn an adressiert werden. „Bei Boomi machen wir es uns zur Aufgabe, nicht nur die spannenden Chancen der KI zu erkennen, sondern auch die ‚langweiligen‘, aber entscheidenden Aspekte einer soliden Plattformentwicklung voranzutreiben und deren Mehrwert nachzuweisen“, so Müller abschließend.

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