Führende Anbieter von agentenbasierter KI: Wie man Plattformen bewertet und Risiken steuert

Agentische KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Arbeit automatisieren.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots oder generativen KI-Tools, die auf Eingabeaufforderungen reagieren, können agentenbasierte KI-Systeme planen, schlussfolgern, Tools verwenden, APIs aufrufen, Arbeitsabläufe ausführen und mit begrenztem menschlichen Eingriff Maßnahmen ergreifen.

Durch diese Verschiebung entsteht eine neue Kategorie von Anbietern: agentenbasierte KI-Unternehmen.

Agentische KI-Unternehmen entwickeln Plattformen, Agenten, Modelle, Frameworks oder Unternehmenssysteme, die es KI-Agenten ermöglichen, mehrstufige Aufgaben über Anwendungen, Daten, Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse hinweg zu erledigen.

Die Chance ist bedeutend.

Das Risiko ist also auch gegeben.

Bei der Bewertung von Anbietern und Unternehmen im Bereich agentenbasierter KI müssen Organisationen mehr als nur die Modellleistung, die Workflow-Automatisierung oder Produktivitätssteigerungen berücksichtigen. Sie müssen auch verstehen wie KI-Agenten auf Daten zugreifen, Berechtigungen erben, mit Unternehmenssystemen interagieren und erstellen Governance-Risiko.

Die beste Strategie für agentenbasierte KI beginnt mit einer einfachen Frage: Worauf können diese Agenten zugreifen und wie wird dieser Zugriff geregelt?

Was ist ein Agentic AI-Unternehmen?

Ein Unternehmen für agentenbasierte KI entwickelt Technologien, die es KI-Systemen ermöglichen, als autonom oder halbautonome Agenten.

Diese Systeme können:

• Ziele interpretieren
• Aufgaben planen
• Werkzeuge verwenden
• APIs aufrufen
• Daten abrufen
• Arbeitsabläufe ausführen
• Mit Anwendungen interagieren
• Anpassung an den Kontext

Im Gegensatz zu generativen KI-Systemen, die in erster Linie Inhalte erstellen, konzentrieren sich agentenbasierte KI-Systeme auf die Ausführung von Aktionen.

Das macht sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Unternehmensautomatisierung.

Das macht sie auch schwieriger zu regieren.

Was macht ein Unternehmen zu einem Agentic AI-Anbieter?

Anbieter von Agenten-KI bieten typischerweise eine oder mehrere der folgenden Funktionen an:

• KI-Agenten, die mehrstufige Aufgaben erledigen
• Agentenbildungs-Frameworks
• Workflow-Orchestrierung im Unternehmen
• Tool- und API-Integration
• Agentenspeicher und Kontextmanagement
• Zusammenarbeit mehrerer Agenten
• Sicherheits- und Governance-Kontrollen
• Überwachung und Beobachtbarkeit

Die leistungsstärksten Unternehmensplattformen leisten mehr als nur die Erstellung von Agenten.

Sie helfen Organisationen dabei, zu steuern, wie Agenten arbeiten, worauf sie Zugriff haben und wie Risiken kontrolliert werden.

Führende Anbieter und Unternehmen im Bereich agentenbasierter KI

Der Markt für agentenbasierte KI umfasst verschiedene Anbietertypen. Einige bieten Basismodelle und Entwicklerwerkzeuge an. Andere konzentrieren sich auf Unternehmensworkflows, Kundenservice, Suche, Produktivität oder IT-Automatisierung.

Diese Liste stellt keine Rangliste dar. Sie hebt wichtige Kategorien und bemerkenswerte Unternehmen hervor, die mit agentenbasierter KI die Einführung in Unternehmen prägen.

OpenAI

OpenAI OpenAI bietet Modelle, APIs und Entwicklerwerkzeuge für die Erstellung agentenbasierter Anwendungen. Das Agents SDK unterstützt Agenten-Workflows mit Anweisungen, Werkzeugen, Übergaben, Schutzmechanismen, Sitzungen und Tracing, während die umfassenderen Agenten-Tools von OpenAI Entwicklern beim Erstellen und Evaluieren von KI-Agenten helfen.

Optimale Passform: Organisationen, die maßgeschneiderte KI-Agenten, Entwickler-Workflows, agentenbasierte Anwendungen und Tools mit KI-Unterstützung entwickeln.

Governance-Überlegungen: Die Teams sollten beurteilen, welche Tools die Agenten verwenden können, auf welche Daten sie zugreifen können und wie die Aktionen der Agenten überwacht werden.

Microsoft

Microsoft Copilot Studio Es ermöglicht Unternehmen, KI-Agenten zu entwickeln, darunter autonome Agenten, die Ereignisse wahrnehmen, Entscheidungen treffen und Aufgaben anhand definierter Auslöser, Anweisungen und Schutzmechanismen ausführen können. Microsoft positioniert Copilot Studio zudem als Plattform für die Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung von Agenten im gesamten Unternehmen.

Optimale Passform: Microsoft 365, Dynamics, Power Platform und Workflow-Umgebungen für Unternehmen.

Governance-Überlegungen: Organisationen sollten verstehen, wie Agenten Berechtigungen der Microsoft-Umgebung erben und auf welche sensiblen Daten sie zugreifen können.

Google Wolke

Google Wolke Google Agentspace bietet die Gemini Enterprise Agent Platform (ehemals Vertex AI Agent Platform) als umfassende Plattform zum Erstellen, Skalieren, Verwalten und Optimieren von Unternehmensagenten an. Zudem unterstützt Google Agentspace agentengesteuerte Unternehmens-Workflows und die Erstellung von Agenten ohne Programmierung.

Optimale Passform: Unternehmen, die KI-Agenten in Google Cloud-, Unternehmenssuch-, Produktivitäts- und Anwendungsumgebungen entwickeln.

Governance-Überlegungen: Teams sollten den Datenzugriff, die Datengrundlage, die Identitätskontrollen und die Sichtbarkeit über alle verbundenen Repositories hinweg bewerten.

Salesforce

Salesforce Agentforce Salesforce Agentforce positioniert sich als unternehmensweite, agentenbasierte KI-Plattform zum Erstellen, Bereitstellen, Verwalten und Orchestrieren von KI-Agenten für Kunden-, Mitarbeiter-, Lieferanten- und Geschäftsprozesse. Agentforce verbindet laut Salesforce Menschen, Anwendungen, KI-Agenten und Daten.

Optimale Passform: Kundenservice, Vertrieb, Marketing, CRM-Workflows und Salesforce-zentrierte Unternehmen.

Governance-Überlegungen: Organisationen sollten verstehen, auf welche Kundendaten Agenten zugreifen können und wie die Aktionen der Agenten mit Berechtigungen, Richtlinien und Prüfungsanforderungen übereinstimmen.

Anthropisch

Anthropisch Anthropic unterstützt agentenbasierte KI durch Claude, das komplexe Probleme lösen, Werkzeuge einsetzen und Aufgaben autonom ausführen kann. Über seine API bietet Anthropic zudem Funktionen zur Computernutzung, sodass Claude-Modelle unter kontrollierten Bedingungen mit Computerschnittstellen interagieren können.

Optimale Passform: Organisationen, die Agenten mit hohem Denkvermögen, Codierungsassistenten, Forschungsagenten und Werkzeug-nutzende Arbeitsabläufe entwickeln.

Governance-Überlegungen: Teams sollten klare Grenzen für die Nutzung von Tools, den Datenzugriff und Aktionen mit hoher Auswirkung festlegen.

AWS

Amazon Bedrock Agents AWS ermöglicht es Unternehmen, KI-Agenten zu entwickeln, die Aufgaben automatisieren, Unternehmensdaten nutzen, Informationen speichern und über mehrere spezialisierte Agenten hinweg zusammenarbeiten. AWS hebt außerdem Bedrock Guardrails und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten für den produktiven Einsatz von Agenten hervor.

Optimale Passform: AWS-native Unternehmen, die Produktionsagenten mit Cloud-Infrastruktur und Unternehmenssicherheitsanforderungen erstellen.

Governance-Überlegungen: Organisationen sollten den Zugriff von Agenten auf Cloud-Ressourcen, Berechtigungen, Schutzmechanismen und die Gefährdung sensibler Daten bewerten.

ServiceNow

ServiceNow KI-Agenten ServiceNow ermöglicht es Unternehmen, sofort einsatzbereite KI-Agenten bereitzustellen oder mit AI Agent Studio eigene Agenten zu erstellen. ServiceNow unterstützt außerdem AI Agent Fabric zur Integration von KI-Agenten und -Tools von Drittanbietern in Workflows.

Optimale Passform: IT, Personalwesen, Kundenservice, Unternehmensbetrieb und Workflow-Automatisierung auf der ServiceNow-Plattform.

Governance-Überlegungen: Teams sollten Workflow-Aktionen, Genehmigungsketten, Eskalationswege und den Datenzugriff über Serviceprozesse hinweg bewerten.

IBM

IBM Watson X Orchestrate IBM unterstützt Unternehmen bei der Automatisierung von Arbeitsabläufen über verschiedene Anwendungen und Workflows hinweg mithilfe von KI-Agenten und bietet eine zentrale Steuerung für die unternehmensweite Skalierung. Darüber hinaus unterstützt IBM Agenten-Ökosysteme über watsonx Orchestrate und Agent Connect.

Optimale Passform: Unternehmen, die eine geregelte Workflow-Automatisierung, Agenten-Orchestrierung und Integration über Geschäftsanwendungen hinweg anstreben.

Governance-Überlegungen: Organisationen sollten bewerten, wie Agenten in den unternehmensweiten Arbeitsabläufen zugelassen, überwacht, integriert und gesteuert werden.

Sammeln

Sammeln hat sich zu einer KI-Plattform für den Arbeitsplatz entwickelt, die Unternehmenssuche, Wissensermittlung und KI-Assistenten nutzt, um Mitarbeitern zu helfen, Informationen zu finden und in vernetzten Unternehmenssystemen Maßnahmen zu ergreifen.

Optimale Passform: Unternehmensweites Wissensmanagement, Arbeitsplatzsuche, interne Produktivität, IT, Personalwesen, Support und Engineering-Workflows.

Governance-Überlegungen: Organisationen sollten sicherstellen, dass berechtigungsbasierte Zugriffskontrollen verhindern, dass Agenten Inhalte preisgeben, die Benutzer nicht sehen sollten.

Moveworks

Moveworks Der Fokus liegt auf KI-Agenten für die Mitarbeiterunterstützung und die Automatisierung von Unternehmensprozessen, insbesondere in den Bereichen IT, Personalwesen, Finanzen und Arbeitsplatzservice-Workflows.

Optimale Passform: Mitarbeiterbetreuung, IT-Servicemanagement, Automatisierung des unternehmensweiten Helpdesks und funktionsübergreifende Aufgabenausführung.

Governance-Überlegungen: Organisationen sollten bewerten, wie Agenten mit Backend-Systemen interagieren, Aktionen ausführen und Zugriffskontrollen durchsetzen.

Sierra

Sierra bietet KI-Agenten für Kundenserviceerlebnisse mit Schwerpunkt auf autonomer Problemlösung, markensicheren Interaktionen und der Automatisierung des Kundensupports.

Optimale Passform: Kundenservice, Einzelhandel, Gastgewerbe, Finanzdienstleistungen, Telekommunikation und digitale Support-Operationen.

Governance-Überlegungen: Organisationen sollten den Kundendatenzugriff, Eskalationsprozesse, Genehmigungsworkflows und Agentenaktivitätsprotokolle überprüfen.

Zehneck

Zehneck bietet agentenbasierte KI für den Kundensupport und ermöglicht es KI-Agenten, Kundeninteraktionen zu bearbeiten und Probleme kanal- und systemübergreifend zu lösen.

Optimale Passform: Hochleistungssupport, Kundenerlebnisteams, Abonnementgeschäfte und digitaler Kundenservice.

Governance-Überlegungen: Teams sollten bewerten, wie Agenten im Rahmen von Support-Workflows auf CRM-, Abrechnungs-, Konto- und Kundendaten zugreifen.

Wie man Unternehmen für agentenbasierte KI bewertet

Die Wahl eines Anbieters von agentenbasierter KI erfordert mehr als einen bloßen Funktionsvergleich.

Organisationen sollten die Fähigkeit der Plattform bewerten, eine sichere, kontrollierte und skalierbare Einführung von KI zu unterstützen.

1. Agentenfunktionen

Prüfen Sie, ob die Plattform Folgendes unterstützt:

• Mehrstufiges Denken
• Werkzeugverwendung
• API-Aufrufe
• Workflow-Ausführung
• Zustimmungsströme
• Zusammenarbeit mehrerer Agenten

2. Unternehmensintegration

Anbieter von Agentic AI sollten sich in die Anwendungen, Systeme, Datenquellen und Arbeitsabläufe integrieren lassen, die Ihr Unternehmen bereits nutzt.

Zu den Schlüsselfragen gehören:

• Mit welchen Systemen können sich Agenten verbinden?
• Welche APIs können Agenten aufrufen?
• Welche Arbeitsabläufe können Agenten ausführen?
• Welche Authentifizierungsmethoden verwenden die Agenten?

3. Sicherheit und Governance

Agentische KI-Unternehmen sollten Kontrollmechanismen für Folgendes bereitstellen:

• Zugriffsverwaltung
• Rollenbasierte Berechtigungen
• Durchsetzung der Richtlinien
• Zustimmung der Menschen
• Audit-Protokollierung
• Überwachung
• Reaktion auf Zwischenfälle

4. Datenzugriff und Datenschutz

Die wichtigste Frage ist nicht nur, was der Agent tun kann.

Es handelt sich um die Daten, auf die der Agent zugreifen kann.

Organisationen sollten Folgendes bewerten:

• Auf welche sensiblen Daten Agenten zugreifen können
• Ob Agenten bestehende Genehmigungen respektieren
• Wie Daten abgerufen und verarbeitet werden
• Ob regulierte Daten offengelegt werden
• Wie der Datenzugriff protokolliert und überprüft wird

5. Prüfbarkeit und Nachweisbarkeit

Agentische KI-Plattformen sollten die Evidenz für Governance unterstützen.

Dazu gehört:

• Agenteninventare
• Aktionsprotokolle
• Berechtigungsdatensätze
• Politische Entscheidungen
• Genehmigungshistorie
• Datenzugriffsprotokolle

Agentische KI-Unternehmen vs. Agentische KI-Governance-Unternehmen

Nicht jedes Unternehmen im Ökosystem der agentenbasierten KI löst dasselbe Problem.

Agentische KI-Unternehmen

Entwicklung und Bereitstellung von KI-Agenten, Modellen, Orchestrierungsplattformen, Workflow-Tools und agentenbasierten Anwendungen.

Ihr Fokus liegt häufig auf Produktivität, Automatisierung, Kundenerlebnis oder der Befähigung von Entwicklern.

Agentische KI-Governance-Unternehmen

Unterstützen Sie Organisationen bei der Bewältigung der Risiken, die von KI-Agenten ausgehen.

Ihr Fokus umfasst Folgendes:

• KI-Erkennung
• KI-Identitätsverwaltung
• KI-Zugriffsverwaltung
• Berechtigungsanalyse
• Offenlegung sensibler Daten
• Eigentum und Verantwortlichkeit
• Risikopriorisierung
• Auditbereitschaft

BigID passt in diese Governance-Kategorie.

BigID entwickelt keine universellen KI-Agenten. BigID unterstützt Organisationen dabei, KI-Agenten und KI-gestützte Systeme zu erkennen, zu verstehen, zu steuern und die damit verbundenen Risiken zu minimieren.

Agentische KI-Risiken, die Unternehmen vor der Auswahl eines Anbieters bewerten sollten

Agentenbasierte KI birgt Risiken, da Agenten handeln können.

Vor der Auswahl eines Anbieters sollten Organisationen die folgenden Risiken bewerten.

Übermäßiger KI-Zugriff

KI-Agenten könnten mehr Zugriffsrechte erben, als sie benötigen um ihre beabsichtigte Funktion zu erfüllen.

Geerbte Berechtigungen

Agenten erlangen Berechtigungen häufig über Anwendungen, APIs, Dienstkonten, Maschinenidentitäten und Benutzerrollen.

Offenlegung sensibler Daten

Agenten können auf Kundendatensätze, Finanzinformationen, geistiges Eigentum, regulierte Daten oder vertrauliche Geschäftsinformationen zugreifen.

Unklare Eigentumsverhältnisse

Organisationen könnten Schwierigkeiten haben, festzustellen, wem welcher Agent gehört, wer die Zugriffsrechte überprüft und wer Korrekturmaßnahmen genehmigt.

Autonome Aktionen

Agenten können Arbeitsabläufe auslösen, Datensätze aktualisieren, Nachrichten senden oder Aktionen mit weitreichenden Folgen durchführen, ohne dass angemessene Kontrollmechanismen vorhanden sind.

Prüfungs- und Compliance-Lücken

Organisationen könnten Mängel aufweisen Beweis Die Anzeige zeigt, welche Agenten existieren, worauf sie zugegriffen haben, welche Aktionen sie durchgeführt haben und ob Richtlinien durchgesetzt wurden.

Wie BigID die Regulierung von Unternehmen und Plattformen für agentenbasierte KI unterstützt

BigID unterstützt Unternehmen bei der sicheren Einführung agentenbasierter KI, indem es Teams Einblick in die Daten, Identitäten, Berechtigungen und Zugriffspfade hinter KI-Agenten gewährt.

Mit BigID können Organisationen:

• Entdecken Sie KI-Agenten und KI-gestützte Systeme
• KI-Identitätsinventare erstellen
• Vererbte Berechtigungen verstehen
• Identifizieren Sie übermäßigen KI-Zugriff
• Verbindung von KI-Agenten mit sensiblen Daten
• Eigentumsverhältnisse und Verantwortlichkeiten festlegen
• Priorisierung KI-bezogener Risiken
• Unterstützung der KI-Governance und der Auditbereitschaft

BigID verknüpft Daten, Identität, Zugriff und KI, sodass Unternehmen agentenbasierte KI einsetzen können, ohne die Kontrolle über sensible Daten oder Governance-Risiken zu verlieren.

Häufig gestellte Fragen zu Agentic AI-Unternehmen

Was sind agentenbasierte KI-Unternehmen?

Agentische KI-Unternehmen entwickeln Plattformen, Modelle, Werkzeuge oder Anwendungen, die es KI-Agenten ermöglichen, mit begrenztem menschlichen Eingriff zu planen, zu argumentieren, Werkzeuge zu nutzen, Arbeitsabläufe auszuführen und Maßnahmen zu ergreifen.

Was sind Beispiele für Unternehmen, die agentenbasierte KI einsetzen?

Beispiele hierfür sind Anbieter von Basismodellen, Cloud-Plattformen, Anbieter von Workflow-Automatisierung, Plattformen für Kundenerlebnisse und Unternehmen für KI am Arbeitsplatz wie OpenAI, Microsoft, Google Cloud, Salesforce, Anthropic, AWS, ServiceNow, IBM, Glean, Moveworks, Sierra und Decagon.

Worin unterscheiden sich Anbieter agentenbasierter KI von Anbietern generativer KI?

Anbieter generativer KI konzentrieren sich häufig auf die Erstellung von Inhalten anhand von Eingabeaufforderungen. Anbieter agentenbasierter KI unterstützen Systeme, die planen, Werkzeuge nutzen, mit Anwendungen interagieren und Aktionen über Arbeitsabläufe hinweg ausführen können.

Worauf sollten Organisationen bei der Auswahl eines Anbieters von agentenbasierter KI achten?

Organisationen sollten die Fähigkeiten der Agenten, die Integration in das Unternehmen, die Sicherheitskontrollen, den Datenzugriff, die Prüfbarkeit, die Governance-Funktionen und die Fähigkeit des Anbieters zur Unterstützung einer sicheren KI-Einführung bewerten.

Warum ist agentenbasierte KI-Governance wichtig?

Agentenbasierte KI-Governance ist wichtig, weil KI-Agenten auf Daten zugreifen, Berechtigungen erben, Aktionen ausführen und Risiken in Unternehmensumgebungen erzeugen können.

Wie unterstützt BigID Organisationen bei der sicheren Einführung von agentenbasierter KI?

BigID hilft Organisationen dabei, KI-Agenten zu entdecken, Berechtigungen zu verstehen, übermäßigen Zugriff zu identifizieren, Agenten mit sensiblen Daten in Verbindung zu bringen und KI-bedingte Risiken zu reduzieren.

Agentische KI steuern, bevor Agenten Risiken schaffen

Anbieter von Agenten-KI unterstützen Unternehmen bei der Automatisierung von Arbeitsabläufen. BigID hilft Unternehmen, die Daten, Identitäten, Berechtigungen und Zugriffsrechte dieser Agenten zu verwalten, sodass Teams Risiken minimieren und sensible Daten schützen können.

Agentische KI-Risiken steuern

Autor

Lonnie Ross

Leiter für Digital Experience-Marketing

Lonnie ist Digital Experience Marketing Lead bei BigID und bringt über ein Jahrzehnt SEO- und Digitalmarketing-Expertise für B2C- und B2B-Unternehmen in den Bereichen SaaS und E-Commerce mit. Durch seine Tätigkeit sowohl im Technologiebereich als auch auf Agenturebene verbindet Lonnie fundierte Kenntnisse in Suchstrategie, UX und Content-Entwicklung mit einer Leidenschaft für die sich entwickelnde Landschaft des Datenschutzes. Von der Ausrichtung von Inhalten auf die Suchabsicht bis hin zur Schärfung der Markenstimme sorgt Lonnie dafür, dass Unternehmen sich nicht nur im wettbewerbsintensiven SaaS-Markt abheben, sondern auch durch ihre Vordenkerrolle bei kritischen Themen wie Compliance, Datenrisiken und verantwortungsvoller Innovation Vertrauen aufbauen.