Agenten erhalten klar begrenzte Aufgaben
Produktionssysteme kombinieren Modelle mit Unternehmenswissen, Werkzeugen, Richtlinien und Übergaben an Menschen. Der Trend geht weg vom universellen Assistenten hin zu klar definierten Rollen mit messbarer Qualität.
RAG bleibt wichtig, wird aber strukturierter
Unternehmenswissen muss aktuell, berechtigt und zitierbar bereitgestellt werden. Professionelle RAG-Architekturen trennen Datenaufnahme, Indexierung und Antwortdienst und verbinden sie mit Monitoring.
Voice und multimodale Bedienung
Sprache, Bilder und Dokumente werden zunehmend Teil desselben Workflows. Das eröffnet neue Bedienmöglichkeiten, erhöht aber Anforderungen an Latenz, Einwilligung, Datenminimierung und Qualitätskontrolle.
Standards für Tool-Verbindungen
Protokolle wie MCP sollen wiederverwendbare Verbindungen zu Daten und Funktionen erleichtern. Gleichzeitig rücken Identität, Autorisierung und nachvollziehbare Aktionen stärker in den Mittelpunkt.
Governance wird Bestandteil der Entwicklung
Seit August 2026 gelten in der EU zusätzliche Transparenzanforderungen für bestimmte AI-Systeme. Gute Projekte dokumentieren Zweck, Daten, Grenzen, Tests und menschliche Kontrolle von Anfang an.
Quellen: EU AI Act, OpenAI Presence und MCP Roadmap.
Der wichtigste Trend: vom Experiment zum Ergebnis
Unternehmen sollten mit einem konkreten Prozess beginnen, Baseline und Zielkennzahlen festlegen und erst nach einem kontrollierten Pilotprojekt skalieren. So wird AI nicht zur teuren Demo, sondern zu einer überprüfbaren Verbesserung.
Hinweis: Inhalte zu Datenschutz und EU AI Act dienen der allgemeinen Orientierung und sind keine Rechtsberatung.
