Boomi World Tour 2025: KI-Agenten zwischen Effizienz und Risiko Wenn die KI das Cloud-Backup löschen will

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Auf der Suche nach Einsparungspotenzialen verfällt die künstliche Intelligenz (KI) manchmal auf radikale Lösungen. Die Konzernspitze von Boomi plädiert daher auf rigide Kontrolle und einen Kreis menschlicher Experten, die die Aktionen von KI-Agenten überwachen sollen. Was wegen deren Autonomie schwierig werden wird.

„Und dann fiel der künstlichen Intelligenz ein, das Backup zu löschen, weil da ja nur redundante Daten drinstehen“, berichtete Ed Macosky, Chief Product & Technology Officer, im Gespräch mit CloudComputing-Insider auf der diesjährigen Boomi World Tour, die im Oktober in London Halt machte. Kurz zuvor hatte Chairman und CEO Steve Lucas den zweiten, den öffentlichen Tag der Veranstaltung mit einer Keynote eröffnet: „Bei Boomi machen wir keinen Hype um KI“, so Lucas. „Wir konzentrieren uns auf praktische Beispiele von Agenten, die quantifizierbare Produktivitätsgewinne erzielen. In diesem Sinne möchte ich Ihnen einen ehrlichen Bericht darüber geben, wo Agenten Sinn machen, wo aber auch ihre Grenzen liegen.“

Wenn Effizienz gefährlich wird

Aus den von Macosky geschilderten Erfahrungen habe Boomi die Erkenntnis gezogen, „dass die KI mittlerweile zu fast 99 Prozent akkurat arbeitet, die letzten Promille aber ein Problem darstellen. Schon eine Fehlerhaftigkeit von nur einem Prozent kann katastrophale Folgen für ein Unternehmen haben“, äußerte Lucas gegenüber CloudComputing-Insider. Governance habe daher absolute Priorität.

Es könne daher auch nicht ausbleiben, die Agententätigkeiten in letzter Instanz von Menschen überwachen zu lassen, wie EMEA-CTO Ann Maya hinzufügte. Sie plädierte im Interview für eine Art funktionsübergreifendes Gremium, das mögliche heikle Entscheidungen evaluiere: „Für die menschliche Aufsicht gibt es keinen Ersatz.“

Für den Einsatz von KI und Agenten aber auch nicht, denn die Dynamik des KI-Geschehens scheint ungebrochen atemberaubend: Vor einem Jahr berichtete Lucas auf der damaligen Boomi World erstmals überhaupt von Agenten – nun zwölf Monate später hätten Kunden für eine Verzehnfachung der eingesetzten Agenten gesorgt. Allerdings nicht immer mit Erfolg, eher im Gegenteil: Lucas zitierte in seiner Keynote wiederholt aus einer neuen MIT-Studie, wonach 95 Prozent der Unternehmen trotz milliardenschwerer Investitionen keinerlei Nutzen aus der generativen KI zögen. Viel Lärm um nichts also.

Governance hat oberste Priorität

Dennoch machen alle mit, weil die Aussichten auf den zu erzielenden Nutzen keine Wahl lassen: Kunden wie Lexitas, SPIE und Avalara setzen das im Mai freigegebene Boomi Agentstudio ein und hätten Lucas Worten zufolge damit weltweit inzwischen mehr als 50.000 KI-Agenten produktiv im Einsatz. Dank Low Code und KI könnten neue Agenten ganz einfach und auch von wenig tech-affinen Mitarbeitern erstellt und produktiv genutzt werden. Dafür haben Boomi und seine Partner über 300 agentische Workflow-Vorlagen auf dem Boomi Marketplace veröffentlicht. Deren Einsatz wurde in London live „und in Echtzeit!“ von Patricia Moore, Senior Manager, Innovation Program, auf der Bühne demonstriert.

Das Wichtigste in Bezug auf Agents sei aber deren Überwachung. Die neuesten Verlautbarungen von Boomi zum Thema Governance für KI-Agenten konzentrieren sich auf die Bereitstellung einer zentralen Plattform zur Verwaltung des vollständigen Lebenszyklus von KI-Agenten. Sämtliche Agentenaktivitäten werden darauf über 30 Tage hinweg in Telemetrieprotokollen erfasst.

Das Boomi Agentstudio als Kontrollzentrum

Das Schlüsselprodukt in diesem Zusammenhang ist das besagte Boomi Agentstudio, ehemals „Boomi AI Studio“ genannt. Es bietet von seinem „Agent Control Tower“ aus eine „Universal Governance“, also eine anbieterunabhängige Steuerung von Agenten, die von Drittanbietern stammen, genannt wurde etwa Amazon Bedrock, Microsoft Copilot, Salesforce Agentforce und eigene durch Open API ermöglichte Konten. Diesen wird ein vollständiges Lifecycle-Management inklusive den besagten Aktivitätsprotokollen sowie eine zentrale Registrierung und Verwaltung zuteil.

Die erst im Sommer vorgestellte Agent Step-Funktion in Boomi Agentstudio ermöglicht die nahtlose Integration von KI-Agenten in Geschäftsprozesse ohne Kontextwechsel und fördert die intelligente Automatisierung von Workflows. Mit Agent Step könnten beispielsweise Support Ticket-Anfragen oder Callcenter-Interaktionen automatisiert, Inhalte wie Community-Artikel oder Kommentare analysiert, Vertragsentwürfe oder Compliance-Dokumente erstellt und die Personalbeschaffung und Bewerberbewertung optimiert werden.

„Damit bringen wir die Intelligenz genau dorthin, wo Entwickler arbeiten, und zwar genau dann, wenn diese sie benötigen“, erklärte Macosky im Gespräch mit CloudComputing-Insider. „Das liefert den Kontext, den Agenten für ihre Tätigkeit benötigen.“

Model Context Protocol als verbindendes Element

Im heutigen KI-gesteuerten Geschäftsumfeld sei diese Fähigkeit, Intelligenz nahtlos in Integrationsprozesse einzubetten, unerlässlich, bekräftigte auch Lucas. Dafür werde das Model Context Protocol (MCP) unterstützt, indem APIs, Integrationen und Services als wiederverwendbare Tools aufbereitet werden. Damit ließen sich Agenten nahtlos entdecken und nutzen. Die Kommunikation zwischen KI-Agenten und Geschäftssystemen erfolge per strukturierter Eingabe/Ausgabe (I/O) in vorhersehbaren, maschinenlesbaren Formaten.

„In der neusten Fassung vom Juni sind ins MCP Roots, Sampling und Elicitation auf der Client-Seite sowie Server-Konzepte wie Prompts, Ressourcen, Tools und Dienstprogramme integriert worden, ohne die bestehenden Vorteile von MCP zu ändern: JSON-RPC über transport-agnostische Kanäle und eine deklarative Oberfläche für Tools und Kontext“, so Macosky. Die Spezifikation liefere auch eine Autorisierungsfunktion, die sich auf OAuth stützt, sowie ein Angebot an bewährten Sicherheitspraktiken.

Schnittstellen, Daten und Automatisierung im Fokus

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APIs als Lebensader der KI-Agenten

Als Systemintegrator betont Boomi naturgemäß die Bedeutung sauberer Integration von Anwendungen und Datenbanken. Sie gewinnt laut Lucas durch das Vorgehen der Agenten eine noch größere Bedeutung: Agenten könnten nur funktionieren, wenn sie Kontextinformationen hätten – und die müssten aus vielen verschiedenen Systemen herausgefischt werden.

„KI-Agenten sind in hohem Maße auf APIs als primäre Schnittstelle zu Unternehmenssystemen und Datenquellen angewiesen“, so der CEO. „Durch den Zugriff auf aktualisierte Daten über APIs können Agenten fundierte Entscheidungen treffen, die auf aktuellen Erkenntnissen und nicht auf veralteten oder zwischengespeicherten Daten basieren.“

Das API-Management gewinnt dadurch eine neue Bedeutung, wie Macosky erläuterte: „Die zunehmende Komplexität der Software-Ökosysteme von Unternehmen stellt Unternehmen bei der API-Integrationen vor neue Hürden. Mit Hunderten – manchmal Tausenden – von APIs, die in fragmentierten und isolierten Systemen betrieben werden, sind Unternehmen aufgrund veralteter Verwaltungsansätze oft überfordert.“ KI könne hier viel helfen, abgesehen von einer sauberen Datenbasis, die generell immer das Fundament für halluzinationsfreie Entscheidungen der KI darstelle.

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Von Schatten-APIs und Datenchaos

Ein großes Problem stelle der „API-Wildwuchs“ dar, dem Unternehmen mit einem zentralen Monitoring begegnen müssten. „Viele Unternehmen verwalten heute Hunderte von APIs, die von verschiedenen Teams unter Verwendung unterschiedlicher Standards und Verfahren entwickelt wurden“, so CTO Macosky weiter. „Ohne eine angemessene Governance führt diese Ausbreitung zu Inkonsistenz und damit Ineffizienz in allen Systemen.“ Auch Schatten-APIs, also Schnittstellen, die außerhalb der offiziellen IT-Governance erstellt wurden, stellten eine besonders gefährliche Form der Bedrohung dar.

KI erfinde die API-Integration mithilfe von maschinellem Lernen und prädiktiver Analytik quasi neu. Sie könne jetzt die API-Dokumentation analysieren und kontextabhängige Integrationen generieren, und das dank NLP-Funktionen alles auf eine natürliche Spracheingabe hin. „Dadurch entfällt ein Großteil des mühsamen manuellen Codings, das traditionell für die API-Integration erforderlich ist.“ Auch das Mapping von Datenfeldern zwischen verschiedenen Systemen sei künftig dank KI nicht mehr nötig.

Die Zukunft ist intelligent – und beaufsichtigt

„Die Zukunft der API-Integration ist intelligent, automatisiert und viel leistungsfähiger als herkömmliche Ansätze. Unsere Integrationsplattform verbindet jeden mit allem, überall, mit KI-gestützten Tools, die den API-Verkehr optimieren und einen messbaren Geschäftswert liefern“, erklärt CEO Lucas zusammenfassend.

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