Wir befinden uns mitten in einem grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen ihre Geschäftstätigkeiten durchführen. 51 % der Unternehmen haben bereits KI-Agenten im Einsatz Was einst reaktiv und manuell ablief, wird intelligent, automatisiert und KI-gesteuert. Unternehmen, die diesen Wandel vollziehen, gewinnen nicht nur an operativer Effizienz; sie entwickeln einen strategischen Wettbewerbsvorteil, der sich direkt auf die Geschäftsergebnisse auswirkt.

KI-Agenten haben eine einfache Prämisse: Sie helfen Menschen, besser, schneller und intelligenter zu arbeiten. Diese Agenten werden Menschen nicht ersetzen – sie erweitern menschliche Fähigkeiten und ermöglichen es Betriebsfachleuten, in der Wertschöpfungskette aufzusteigen. Während KI gut verstandene Abläufe übernimmt, die bisher unverhältnismäßig viel Zeit und Aufmerksamkeit beanspruchten, werden Menschen mehr Zeit für neuartige Abläufe oder kreative Arbeit aufwenden, die den Geschäftswert steigert.

Bei PagerDuty haben wir hautnah miterlebt, wie die richtigen KI-Anwendungen den Betrieb von einem Kostenfaktor in einen strategischen Vorteil verwandeln können. Hier untersuchen wir, wie KI-Agenten den Vorfalllebenszyklus grundlegend verändern, welche messbaren geschäftlichen Auswirkungen sie erzielen und welche Implementierungsstrategien für den Erfolg am besten geeignet sind.

Die Evolution des Betriebs: Von Pagern zu Agenten

Der Betrieb dreht sich immer um diesen Lebenszyklus:

• Entdecken potenzielle Probleme durch intelligente Signalerkennung, die das Rauschen komplexer Systeme durchdringt.
• Triage die Schwere und die geschäftlichen Auswirkungen von Vorfällen, wodurch eine Priorisierung auf Grundlage von Serviceabhängigkeiten und Kundenerfahrung möglich wird.
• Mobilisieren die richtigen Ansprechpartner mit dem richtigen Kontext zur richtigen Zeit, wodurch eine effiziente Teamkoordination bei kritischen Ereignissen gewährleistet wird.
• Diagnostizieren Grundursachen durch datengesteuerte und KI-gestützte Analysen, wodurch die Untersuchungszeit verkürzt und der Weg zur Lösung beschleunigt wird.
• Lösen die entsprechende Lösung durch automatisierte Behebung oder geführtes menschliches Eingreifen, um den Dienst wiederherzustellen und die Auswirkungen zu minimieren.

Doch die Art und Weise, wie Teams dies tun, ändert sich ständig. Früher erfolgte die Mobilisierung über Pager, über verschiedene Plattformen, von Slack bis hin zu Ihrer mobilen Anwendung. Diagnosen erfolgten früher über Protokolle; heute über Echtzeitanalysen, die über KI bereitgestellt werden. Lösungen erfolgten früher durch praktisches Eingreifen; heute über automatisierte Runbooks.

Bei PagerDuty bildet KI seit Jahren die Grundlage unserer Plattform. Ursprünglich wurden Machine-Learning-Algorithmen entwickelt, um die Anzahl der Warnmeldungen zu reduzieren und verwandte Vorfälle automatisch zu gruppieren. In jüngerer Zeit nutzen wir generative KI, um Vorfallzusammenfassungen bereitzustellen, Abhilfemaßnahmen vorzuschlagen und Teams bei der Kommunikation von Statusaktualisierungen zu unterstützen.

Jetzt sind KI-Agenten eingetroffen. KI-Agenten sind autonome digitale Mitarbeiter, die über Chatbots und herkömmliche generative KI hinausgehen, indem sie Maßnahmen ergreifen, um bestimmte Ziele in Ihrem Betrieb zu erreichen. . Im Gegensatz zu Chatbots, die einfach auf Anfragen antworten, oder GenAI-Tools, die Inhalte basierend auf Eingabeaufforderungen generieren, können KI-Agenten selbstständig Arbeitsabläufe ausführen, Entscheidungen treffen und Aufgaben erledigen, die zuvor menschliches Eingreifen erforderten.

Laut der PagerDuty 2025 – Bericht zum Stand der digitalen Betriebsabläufe 38 % der Führungskräfte erwarten, dass KI-Agenten innerhalb von ein bis zwei Jahren zum Kern ihrer Betriebsabläufe gehören werden, und 88 % gehen davon aus, dass die Nutzung entweder zentral oder peripher sein wird.

Die schnelle Akzeptanz spiegelt den unmittelbaren Mehrwert wider, den diese Agenten hinsichtlich Betriebseffizienz und Zuverlässigkeit bieten.

KI-Agenten transformieren den Betriebszyklus, ohne dessen grundlegende Struktur zu zerstören. Der Prozess von der Entdeckung bis zur Lösung bleibt essenziell, aber Agenten machen jede Phase effizienter, weil sie wie Menschen immer lernen, kommunizieren und handeln .

Agenten können:

• Kontinuierliches Lernen aus Betriebsdaten . Durch die Fähigkeit, Feedback-Informationen in ihr Modell einfließen zu lassen, verbessern sie sich mit der Zeit ohne explizite Neuprogrammierung, lernen, welche Reaktionsstrategien für bestimmte Vorfalltypen am besten funktionieren, und passen sich den individuellen Betriebsmustern Ihres Unternehmens an.
• Kommunizieren Sie Erkenntnisse teamübergreifend Durch die Integration mit Kollaborationsplattformen behalten sie den Kontext bei allen Übergaben bei, übersetzen Probleme in Zusammenfassungen der geschäftlichen Auswirkungen und stellen sicher, dass alle Beteiligten unabhängig von Standort oder Zeitzone auf dieselben Echtzeitinformationen zugreifen können.
• Ergreifen Sie geeignete Maßnahmen auf der Grundlage etablierter Spielbücher und Muster Im Gegensatz zur statischen Automatisierung können Agenten kontextbezogene Entscheidungen treffen und basierend auf aktuellen Bedingungen und historischen Ergebnissen die richtige Aktion aus mehreren Optionen auswählen, anstatt einer starren Wenn-Dann-Logik zu folgen.

Die wahre Stärke von KI-Agenten liegt in der Schaffung einer kollaborativen Partnerschaft, in der:

• Menschen konzentrieren sich auf strategische Entscheidungen, neuartige Probleme und kreative Lösungen.
• KI-Agenten übernehmen wiederkehrende Aufgaben, Routinevorfälle und datenintensive Analysen.
• Gemeinsam erreichen Teams mehr, als jedes Team allein erreichen könnte.

Dieser Ansatz stellt sicher, dass KI die menschlichen Fähigkeiten ergänzt, anstatt sie zu ersetzen. So können Ihre wertvollsten Ressourcen – Ihre Mitarbeiter – denken und innovativ sein, während die KI die vorhersehbaren Aspekte des Betriebs übernimmt.

KI-Operationen verstehen

AI Operations beschreibt die Arbeitsweise von KI-Agenten im Vorfallszyklus. Anstatt Agenten auf jedes Problem loszulassen, verwenden wir ein dreistufiges Framework, um Unternehmen zu helfen, zu verstehen, was automatisiert werden kann und wo Menschen weiterhin unverzichtbar sind.

Stufe 1: Gut verstandene Probleme (~100 % KI und Automatisierung)

Dies sind Vorfälle, bei denen die Lösung identifiziert und leicht automatisiert werden kann. Das Team benötigt zu diesem Vorfall nichts weiter als eine KI-generierte Zusammenfassung und ggf. KI-gestützte Erkenntnisse zur Lösung des Problems im weiteren Vorfeld.

Zu diesen Arten von Vorfällen können gehören:

• Ein Datenbankcluster, der 80 % seiner Kapazität erreicht, löst einen automatisierten Skalierungsworkflow aus, der ohne menschliches Eingreifen zusätzliche Ressourcen bereitstellt.
• Ein zuvor identifizierter Speicherverlust in einem bestimmten Microservice löst eine automatisierte Neustartsequenz aus, wobei der KI-Agent vor und nach der Wiederherstellung Integritätsprüfungen durchführt, um eine ordnungsgemäße Wiederherstellung sicherzustellen.
• Wenn Warnungen zum Ablauf des SSL-Zertifikats angezeigt werden, leitet der KI-Agent automatisch den Erneuerungsprozess ein, validiert die Bereitstellung des neuen Zertifikats und aktualisiert die Dokumentation.

Das gewünschte Ergebnis ist eine automatische Problemlösung, ohne dass jemand aufgeweckt wird. Idealerweise sollte ein Mensch davon lediglich einen vom KI-Agenten erstellten Vorfallsbericht sehen.

Stufe 2: Teilweise verstandene Probleme (durch KI und Automatisierung gesteuert + durch Responder unterstützt)

Solche Vorfälle gab es schon früher, aber es gibt möglicherweise mehrere mögliche Lösungen. Menschliches Urteilsvermögen ist erforderlich, aber KI kann den Prozess erheblich vereinfachen.

Beispiele hierfür sind:

• Wenn bei einem Zahlungsgateway zeitweise Fehler auftreten, identifiziert die KI drei mögliche Lösungen und empfiehlt die wahrscheinlichste Lösung zur menschlichen Genehmigung.
• Ein API-Drosselungsproblem, bei dem ein Agent Kontext zu aktuellen Codebereitstellungen, Verkehrsmustern und potenziellen Abhilfeoptionen bereitstellt.
• Von Kunden gemeldete Anwendungsverlangsamungen, bei denen der Agent mehrere Systemmetriken korreliert, um die wahrscheinlichen Ursachen einzugrenzen.

Das Ziel ist eine schnellere Problemlösung bei geringerer kognitiver Belastung der Einsatzkräfte. KI übernimmt die schwere Arbeit der Datenerfassung und -analyse, während Menschen die wichtigen Entscheidungen treffen.

Stufe 3: Neue und neuartige Probleme (Responder-gesteuert + KI- und Automatisierungs-gestützt)

Dabei handelt es sich um beispiellose oder hochkomplexe Vorfälle, die menschliches Fachwissen und Kreativität erfordern. Die Rolle der KI ist eher unterstützend als anweisend.

Zu solchen Vorfällen zählen:

• Bei einem noch nie dagewesenen API-Integrationsfehler leiten Einsatzkräfte die Untersuchung, während KI-Agenten den Kontext erfassen, Diagnoseansätze vorschlagen und Ergebnisse in Echtzeit dokumentieren.
• Zero-Day-Sicherheitslücken, bei denen KI dabei hilft, die Auswirkungen auf alle Systeme zu bewerten, während Menschen Eindämmungsstrategien entwickeln.
• Komplexe Servicebeeinträchtigungen, die sich über mehrere Systeme erstrecken, wobei die KI einen umfassenden Zeitplan verwaltet, während Menschen die teamübergreifende Fehlerbehebung koordinieren.

Das Ergebnis sind Helfer, die sich auf die Problemlösung statt auf administrative Aufgaben konzentrieren können. KI übernimmt Dokumentation, Kommunikation und Informationsbeschaffung, während Menschen ihr einzigartiges Fachwissen auf neue Herausforderungen anwenden.

Wie könnte das in der Praxis aussehen? PagerDuty führt drei neue Agenten ein, die diese Aufgabe unterstützen. Dazu gehören:

• Site Reliability Engineer (SRE)-Agent : Überwacht Systeme autonom, identifiziert potenzielle Probleme und führt vorgegebene Arbeitsabläufe aus, um die Servicezuverlässigkeit aufrechtzuerhalten.
• Insights-Agent : Verarbeitet Betriebsdaten, erkennt Muster und liefert umsetzbare Erkenntnisse, die als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen.
• Schichtagent : Optimiert Bereitschaftspläne, verwaltet Schichtabdeckungsanfragen und eliminiert die manuelle Koordination, die wertvolle Entwicklungszeit in Anspruch nimmt.

Angenommen, Sie betreiben eine E-Commerce-Website. Eine Sicherheitsverletzung legt einen Top-Konkurrenten lahm. Daher legt Ihr Team Wert auf die operative Ausfallsicherheit. Bei einem verdächtigen Anmeldeversuch gruppiert Ihr SRE-Agent die Warnmeldungen automatisch, um Störungen zu minimieren, und führt ein Skript aus, um auf Datenlecks zu prüfen. Der Vorfall wird nie an einen Mitarbeiter weitergeleitet, wodurch geschäftliche Auswirkungen vermieden werden. Stattdessen wird eine KI-Zusammenfassung erstellt, die das Sicherheitsteam nach der Wiederherstellung des Netzwerks überprüfen kann.

Während Ihres großen Saisonschlussverkaufs bemerkt das Checkout-Team einen neuen Vorfall: Das System hat Probleme, neue Bestellungen zu verarbeiten. Die Diagnose zeigt einen sprunghaft ansteigenden CPU-Verbrauch. Ihr KI-Agent:

• Bringt alle Einsatzkräfte mit einer KI-generierten Zusammenfassung auf den neuesten Stand
• Gibt an, dass das Problem wahrscheinlich durch ein vor 24 Stunden eingeführtes neues Zahlungsgateway verursacht wird.
• Empfiehlt die Skalierung des Datenbankclusters

Nach der Genehmigung wird der Vorfall automatisiert behoben, wodurch der Umsatz in Ihrer kritischsten Verkaufsphase gesichert wird. Nach dem Vorfall wird die KI-generierte Zusammenfassung direkt in einen Narrative Builder zur Überprüfung nach dem Vorfall übertragen. So kann Ihr Team lernen und präventive Maßnahmen für die Zukunft ergreifen.

Die technische Grundlage für all dies ist die PagerDuty Operations Cloud.

Mit PagerDutys über zehnjähriger Erfahrung in KI-Innovation und dem proprietären Datenmodell, das die Operations Cloud antreibt, können wir die 18 Millionen ausgeführten Workflows, 86 Milliarden aufgenommenen Ereignisse und 828 Millionen erstellten Vorfälle allein im letzten Jahr nutzen, um bessere Agenten zu erstellen, mehr Workflows zu automatisieren und letztlich mehr Menschen freizusetzen.

Die geschäftlichen Auswirkungen von KI auf den Betrieb

Unternehmen, die KI in ihren Betriebsabläufen implementieren, erzielen nicht nur theoretische Vorteile – sie verzeichnen messbare Verbesserungen bei Effizienz, Kundenerlebnis und Innovation. Die Daten zeigen eindrucksvoll, wie KI den Betrieb von einem Kostenfaktor in einen Wettbewerbsvorteil verwandelt.

Der PagerDuty 2025 State of Digital Operations-Bericht zeigt, dass Unternehmen, die generative KI in ihren Betriebsabläufen nutzen, von erheblichen Vorteilen berichten: 38 % nennen qualitativ hochwertigere Dateneinblicke, 37 % eine erhöhte Betriebseffizienz, 36 % ein verbessertes Kundenerlebnis und 33 % eine verbesserte Teamzusammenarbeit.

Die Einführung erfolgt in zahlreichen Betriebsbereichen, wobei Sicherheit (41 %) und DevOps-Automatisierung (41 %) die wichtigsten Anwendungsfälle sind, dicht gefolgt von Kundenerfahrung (38 %), Betrieb von KI-Agenten (37 %) und Vorfallmanagement (34 %).

Diese Anwendungsfälle spiegeln die Vielseitigkeit von KI im gesamten operativen Spektrum wider. Bemerkenswert ist die immer kürzere Zeitspanne vom Experiment bis zur Implementierung. Noch vor zwei Jahren evaluierten die meisten Unternehmen, ob KI in ihren Betrieben sinnvoll wäre. Heute ist die experimentelle Phase vorbei – KI im Betrieb hat ihren Wert bewiesen und die Implementierung hat nun Priorität.

Die Auswirkungen auf den Wettbewerb sind erheblich. Unternehmen mit ausgereiften, KI-gestützten Abläufen übertreffen ihre Konkurrenten in drei entscheidenden Bereichen regelmäßig:

1. Produktgeschwindigkeit : Sie liefern schneller bessere Produkte, weil ihre Teams nicht durch den Betriebsaufwand belastet sind.
2. Kundenerlebnis : Sie lösen Vorfälle, bevor Kunden sie bemerken, und wenn Vorfälle Auswirkungen auf Kunden haben, erfolgt die Lösung innerhalb von Minuten statt Stunden.
3. Talentgewinnung und -bindung Spitzeningenieure wollen interessante Probleme lösen, nicht Systeme betreuen. Unternehmen, die KI nutzen, um operative Plackerei zu eliminieren, werden zu Talentmagneten.

Die finanziellen Ergebnisse ergeben sich von selbst. Der ROI wird deutlich, wenn sich der Betrieb von einem Kostenfaktor, der lediglich „den Betrieb am Laufen hält“, zu einem Wettbewerbsvorteil entwickelt, der das Unternehmenswachstum fördert. Es geht nicht nur darum, mit weniger mehr zu erreichen. Es geht darum, wertvollere Arbeit zu leisten, indem KI das Vorhersehbare übernimmt, während sich Menschen auf die neuen und kreativen Herausforderungen konzentrieren, die das Geschäft voranbringen. Es ist eine grundlegende Neuausrichtung dessen, was der Betrieb dem Unternehmen leisten kann und soll.

Implementierung von KI-Operationen

Sie sollten Ihre Betriebsabläufe noch heute auf KI und Automatisierung umstellen. Wir wären jedoch nachlässig, wenn wir nicht auch die Herausforderungen von KI und Automatisierung hervorheben würden. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert die Berücksichtigung von Sicherheitsbedenken, die Entwicklung von Kompetenzen, die Identifizierung hochwertiger Anwendungsfälle und das Management von Veränderungen – und das alles unter Wahrung der Compliance und dem Aufbau von Vertrauen. Unternehmen stehen bei der Einführung von KI und Automatisierung in ihren Betriebsabläufen vor einer Reihe klarer Herausforderungen, wobei aktuelle Daten die wichtigsten Bedenken verdeutlichen.

Ganz oben auf der Liste steht das Thema Datensicherheit (35 %), gefolgt von Kompetenzentwicklung (31 %), der Identifizierung hochwertiger Anwendungsfälle (30 %), Budgetüberlegungen (29 %) und der Angst der Mitarbeiter (28 %).

Dabei handelt es sich um mehr als nur Implementierungshürden. Es handelt sich um strategische Überlegungen, die eine sorgfältige Planung und Umsetzung erfordern.

Sicherheit im Zeitalter der KI

Die Sicherheitsimplikationen von KI-Operationen gehen über traditionelle Cybersicherheitsbedenken hinaus. KI-Agenten benötigen Zugriff auf sensible Betriebsdaten, um effektiv zu funktionieren, was neue potenzielle Angriffsflächen schafft. Da 91 % der Unternehmen Cybersicherheitsinitiativen priorisieren, müssen Sicherheitsteams bereits in der frühesten Planungsphase eingebunden werden.

Der Schlüssel liegt darin, die Balance zwischen Innovation und Schutz zu finden. Erfolgreiche Unternehmen implementieren „Secure by Design“-Prinzipien für ihre KI-Operationen und integrieren Sicherheitsvorkehrungen, die sensible Daten schützen und gleichzeitig KI-Agenten den für ein effektives Funktionieren erforderlichen Zugriff gewähren. Es geht nicht darum, alles abzuschotten, sondern angemessene Grenzen zu setzen, die sichere Innovationen ermöglichen.

Risikomanagementstrategien

Die Minimierung der Risiken im Zusammenhang mit der KI-Bereitstellung erfordert einen vielschichtigen Ansatz:

1. Beginnen Sie im Kleinen mit gut verständlichen Anwendungsfällen, bei denen das Potenzial für unbeabsichtigte Folgen begrenzt ist.
2. Implementieren Sie eine umfassende Überwachung, um die Aktionen und Entscheidungen von KI-Agenten zu verfolgen.
3. Behalten Sie die menschliche Aufsicht bei, insbesondere bei kritischen Systemen oder kundenorientierten Vorgängen.
4. Erstellen Sie klare Eskalationspfade, wenn KI-Agenten auf Situationen außerhalb ihrer Parameter stoßen.
5. Überprüfen Sie regelmäßig die Leistung und Auswirkung des KI-Agenten im Hinblick auf die erwarteten Ergebnisse.

Diese Strategien helfen Unternehmen dabei, zuversichtlich voranzukommen und gleichzeitig die entsprechenden Leitplanken für ihre KI-Betriebsinitiativen aufrechtzuerhalten.

Compliance-Überlegungen

Die regulatorische Landschaft für KI entwickelt sich weiterhin rasant. Unternehmen müssen Anforderungen an Datennutzung, Datenschutz, Transparenz und Entscheidungsverantwortung erfüllen. Dies ist besonders wichtig in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzdienstleistungssektor und der Telekommunikation.

Ein effektiver Compliance-Ansatz für KI-Operationen umfasst:

• Pflege einer umfassenden Dokumentation der Fähigkeiten und Einschränkungen von KI-Agenten
• Sicherstellung der Rückverfolgbarkeit von Aktionen und Entscheidungen von KI-Agenten
• Erstellen von Mechanismen zur Erläuterung der Empfehlungen von KI-Agenten bei Bedarf
• Regelmäßige Überprüfung des KI-Betriebs anhand sich entwickelnder regulatorischer Anforderungen
• Proaktive Zusammenarbeit mit Regulierungsbehörden bei der Einführung bedeutender neuer KI-Funktionen

Change-Management-Strategien

Die menschliche Seite der Transformation bleibt ebenso wichtig wie die technische Umsetzung. Erfolgreiche KI-Initiativen gehen direkt auf die Anliegen der Mitarbeiter ein, indem sie:

• Klare Kommunikation darüber, wie KI die menschlichen Fähigkeiten eher ergänzen als ersetzen wird
• Schulungsprogramme, die Teammitgliedern helfen, KI-Agenten zu verstehen und mit ihnen zusammenzuarbeiten
• Feier der ersten Erfolge, die den Wert der Mensch-KI-Zusammenarbeit verdeutlichen
• Anerkennung und Belohnungen für Teams, die KI-Agenten effektiv in ihre Arbeitsabläufe integrieren
• Kontinuierliche Feedbackschleifen, die sicherstellen, dass menschliche Perspektiven die Entwicklung von KI-Operationen prägen

Umsetzungsrahmen

Organisationen, die mit KI-Operationen den größten Erfolg erzielen, verfolgen einen strukturierten Implementierungsansatz:

1. Bewertung : Bewerten Sie den aktuellen Reifegrad Ihrer Abläufe und identifizieren Sie spezifische Schwachstellen, die durch KI behoben werden könnten.
2. Priorisierung : Wählen Sie erste Anwendungsfälle basierend auf geschäftlichen Auswirkungen, technischer Machbarkeit und organisatorischer Bereitschaft aus.
3. Pilot : Implementieren Sie KI-Agenten in einer kontrollierten Umgebung mit klaren Erfolgsmetriken.
4. Validierung : Messen Sie die Ergebnisse anhand der Basisleistung und verfeinern Sie die Ansätze auf der Grundlage der Ergebnisse.
5. Skalierung : Erweitern Sie erfolgreiche Implementierungen auf zusätzliche Teams und Anwendungsfälle.
6. Führung : Etablieren Sie eine kontinuierliche Überwachung, um sicherzustellen, dass KI-Operationen weiterhin den erwarteten Wert liefern.

Mithilfe dieses Rahmens können Unternehmen methodisch vom Konzept zur Umsetzung gelangen, Risiken managen und gleichzeitig die erheblichen Vorteile nutzen, die KI-Operationen bieten können.

Wenn KI-Operationen sorgfältig und unter Berücksichtigung sowohl technologischer als auch menschlicher Faktoren implementiert werden, werden sie zu einem Eckpfeiler der betrieblichen Belastbarkeit und des Wettbewerbsvorteils.

Der Vorteil von PagerDuty KI-Operationen

PagerDuty verfügt über mehr als ein Jahrzehnt Erfahrung in der KI-Innovation und tiefgreifenden Fachkenntnissen im Bereich Betriebsdaten und ist dadurch in der einzigartigen Lage, Unternehmen bei der erfolgreichen Implementierung von KI-Agenten zu unterstützen, die einen messbaren Geschäftswert liefern.

• Tiefgreifende Daten- und Domänenkompetenz. PagerDuty AI basiert auf Betriebsdaten aus 15 Jahren und Milliarden von Interaktionen und bietet eine unübertroffene Tiefe und Genauigkeit im Bereich der Betriebsintelligenz. Damit übertrifft es die generischen KI-Modelle der Konkurrenz, denen es an Fachwissen mangelt.
  
• Leitplanken auf Unternehmensniveau. Umfassende Governance-Kontrollen minimieren KI-Halluzinationen und schädliche Inhalte. Dies ermöglicht es Kunden, Transformationsbemühungen risikofrei durchzuführen und KI sicher einzusetzen, während Compliance und Betriebsintegrität gewahrt bleiben.
  
• Sofortige Wertschöpfung. Funktioniert sofort, erfordert keine Einrichtung oder neue Infrastruktur und nutzt die besten Modelle für jeden Anwendungsfall, wodurch Einschränkungen einzelner Modelle vermieden werden. Dank der integrierten KI auf der einheitlichen Plattform können Teams sofort mit der Nutzung von KI beginnen.
  
• Einheitliches KI-Ökosystem. Agentenübergreifende Interoperabilität dank über 750 Integrationen auf der gesamten Plattform. Agenten arbeiten nahtlos und mit gemeinsamem Kontext über sichere Protokolle zusammen.
  

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