Über das Unternehmen
Der Kunde ist ein weltweit führendes Industrieunternehmen, das sich auf Wärmeübertragung, Zentrifugalabscheidung und Fluidhandhabungstechnologien spezialisiert hat. Mit mehr als 15.000 Mitarbeitern und Niederlassungen in über 100 Ländern bietet das Unternehmen hochtechnische Lösungen für Branchen wie Energie, Chemie, Lebensmittelverarbeitung, Schifffahrt und Klimatechnik.
Sein komplexes und hochgradig konfigurierbares Produktportfolio erfordert umfangreiches technisches Fachwissen in den Bereichen Service, Vertrieb und Technik. Im Rahmen seiner KI-Strategie suchte das Unternehmen nach einer Möglichkeit, dieses Wissen besser zugänglich zu machen und gleichzeitig den Einsatz von KI unternehmensweit auszuweiten.
Hintergrund des Projekts
Der Kunde hatte seine KI-Transformation bereits eingeleitet und verfügte über mehrere Anwendungen, die Bereiche wie Dokumentenanalyse und komplexe Produktkonfiguration unterstützten. Diese Lösungen arbeiteten jedoch unabhängig voneinander, ohne gemeinsame Infrastruktur oder Governance-Rahmenbedingungen.
Gleichzeitig wuchs die Nachfrage nach KI im gesamten Unternehmen. Service, Vertrieb, Rechtsabteilung, Marketing und andere Bereiche identifizierten neue Anwendungsfälle, doch die separate Entwicklung jeder einzelnen Anwendung erforderte erheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand.
Eine weitere Herausforderung stellte ein bestehender Service-Chatbot dar, der auf vordefinierten Antwort-Workflows basierte. Seine starre Architektur machte die Einführung neuer Szenarien zunehmend komplex und kostspielig.
Der Kunde musste über einzelne KI-Anwendungen hinausgehen und eine skalierbare Grundlage für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Agenten im gesamten Unternehmen schaffen.
Herausforderungen und Anforderungen
Die größte Herausforderung bestand darin, eine KI-Umgebung zu schaffen, die gemeinsam mit dem Unternehmen wachsen konnte, ohne die Komplexität der Architektur zu erhöhen.
Die Lösung musste:
- die KI sicher mit dem Unternehmenswissen und den aktuellen Geschäftsdaten verknüpfen,
- starre, vordefinierte Arbeitsabläufe durch einen flexibleren Ansatz ersetzen,
- die Entwicklung neuer KI-Agenten beschleunigen,
- die Abhängigkeit von einem einzigen Technologieanbieter verringern,
- einen einheitlichen Ansatz für die KI-Entwicklung und -Steuerung einführen,
- Mitarbeitern einen bequemen Zugang zu KI-Funktionen über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg ermöglichen.
Lösung
Die Zusammenarbeit umfasste zwei parallele Bereiche: die Unterstützung bestehender KI-Anwendungen und die Entwicklung einer neuen Grundlage für unternehmensweite agentenbasierte KI.
Zu den bestehenden Anwendungen gehörten ein Tool zur Dokumentenanalyse und ein ML-gestützter Assistent zur Unterstützung der Konfiguration komplexer Industrieprodukte. Spezialisiertes Ingenieurswissen wurde in die Machine-Learning-Modelle integriert, wodurch die Konfigurationsunterstützung weniger von einzelnen Experten abhängig und leichter skalierbar wurde.
Gleichzeitig wurde der bestehende Service-Chatbot zu einem produktionsreifen KI-Service-Agenten für Außendienst- und Vertriebsteams umgestaltet.
Anstatt sich auf vordefinierte Antwortpfade zu stützen, nutzt die neue Lösung eine toolbasierte, agentenorientierte Architektur. Der Agent kann dynamisch auf relevante Unternehmensressourcen zugreifen, darunter Live-Ersatzteil-APIs, Produktdokumentation und SharePoint-Repositorys, und diese nutzen, um Antworten basierend auf dem Kontext jeder Anfrage zu liefern.
Der KI-Service-Agent hilft Mitarbeitern dabei, effizienter auf technische Dokumentationen zuzugreifen, Ersatzteilinformationen abzurufen und relevante Produktinformationen zu finden.
Nach der Einführung wurde der Ansatz auf andere Bereiche des Unternehmens ausgeweitet. Es wurden weitere spezialisierte Agenten für die interne Rechtsberatung, den Abruf von Unternehmenswissen und Marketinginhalte eingeführt.
Zur Unterstützung der weiteren Entwicklung wurde ein KI-Kompetenzzentrum eingerichtet, das einen gemeinsamen Rahmen für die Entwicklung, Architektur und Steuerung der Agenten bietet.
Mit zunehmender Anzahl von Agenten wurden diese in einer einheitlichen Unternehmens-KI-Plattform zusammengeführt. Mitarbeiter können über eine einzige Schnittstelle auf verschiedene spezialisierte Agenten zugreifen, während die zugrunde liegende Architektur große Sprachmodelle, Retrieval-Augmented Generation, Tool-Calling-Agenten sowie Integrationen mit strukturierten und unstrukturierten Unternehmensdaten kombiniert.
Die wiederverwendbare Architektur ermöglicht die Einführung neuer KI-Anwendungsfälle, ohne für jede Anwendung eine separate technologische Grundlage aufbauen zu müssen.
Ergebnisse
Das Projekt ermöglichte es dem Kunden, von isolierten KI-Anwendungen zu einem skalierbaren Unternehmens-KI-Ökosystem überzugehen.
- Schnellere Entwicklung neuer KI-Agenten – die wiederverwendbare, toolbasierte Architektur reduzierte den Aufwand für die Einführung zusätzlicher KI-Funktionen.
- Geringere Abhängigkeit von Anbietern – ein architekturunabhängiger Ansatz erhöhte die technologische Flexibilität und ermöglichte eine bessere Kontrolle über die langfristigen Plattformkosten.
- KI-Einführung in verschiedenen Unternehmensbereichen – KI-Fähigkeiten wurden über Service und Vertrieb hinaus auf die Bereiche Recht, Marketing und unternehmensweites Wissensmanagement ausgeweitet.
- Konsistente KI-Governance – das KI-Kompetenzzentrum etablierte ein wiederholbares Rahmenwerk für die Entwicklung und Verwaltung von KI-Agenten im gesamten Unternehmen.
- Grundlage für die weitere Entwicklung von Multi-Agenten – die Plattform bietet eine Architektur, die zukünftige Szenarien unterstützen kann, in denen spezialisierte Agenten Informationen austauschen und über Geschäftsprozesse hinweg zusammenarbeiten.