Manchmal ist das beste Ergebnis eines KI-Pilotprojekts der Verzicht auf KI-Agenten

Manchmal ist das beste Ergebnis eines KI-Pilotprojekts die Entscheidung, keine KI-Agenten zu erstellen.

Auf dem TNF-Kongress teilte Anton Rubenchik, CIO von SIBUR, eine bemerkenswerte Beobachtung: Wenn man die Regeln eines Prozesses ernsthaft und gründlich beschreibt, erweisen sich einige geplante KI-Agenten als unnötig.

Dies klingt fast paradoxal, da in der Branche die Führung im Bereich KI oft anhand der Anzahl der Einführungen gemessen wird. SIBUR folgt jedoch einer anderen Logik. Das Unternehmen experimentiert aktiv mit Agenten, testet neue Szenarien und strebt nach größerer Autonomie. Dennoch wird das Ergebnis eines Pilotprojekts daran bewertet, was sich in der Arbeit geändert hat: Ob es weniger manuelle Operationen und wiederholte Genehmigungen gibt.

Das Pilotprojekt selbst fungiert auch als Diagnosewerkzeug. Während das Team dem Agenten erklärt, woher Daten stammen sollen und welche Regeln bei der Entscheidungsfindung zu befolgen sind, treten Lücken zwischen Systemen, undokumentierte Ausnahmen und Gewohnheiten zutage, die den gesamten Prozess zusammenhielten.

Nach einer solchen Analyse wird manchmal deutlich, dass die Aufgabe ohne ein Large Language Model (LLM) kostengünstiger und zuverlässiger gelöst werden kann – durch die Behebung einer Integration, die Entfernung einer zusätzlichen Genehmigung oder die Aufzeichnung einer Regel als Standardalgorithmus.

Der Agent ging nicht in die industrielle Produktion über, aber der Prozess wurde kürzer und klarer. Ein durchaus würdiges Ergebnis des Experiments.