Die Unternehmensgiganten Atlassian, Intuit und AWS planen eine Welt, in der Agenten die APIs aufrufen
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Das anbrechende Zeitalter der agentenbasierten KI erfordert ein völliges Umdenken in der Softwareentwicklung. Aktuelle Enterprise-APIs wurden für den menschlichen Gebrauch entwickelt; die APIs der Zukunft werden multimodellbasierte, native Schnittstellen sein.
„Wir müssen die Art von APIs erstellen, die gut mit Agenten funktionieren, denn es sind Agenten, die heute mit APIs interagieren, und nicht Menschen“, sagte Merrin Kurien, Chefingenieurin und KI-Plattformarchitektin bei Intuit , während des Women in AI-Frühstücks bei der diesjährigen VB Transform .
Kurien führte eine lebhafte Diskussion über die Gegenwart und Zukunft von KI-Agenten mit seinen KI-Kolleginnen Mai-Lan Tomsen Bukovec, Engineering- und Produktleiterin für Speicher- und Rechendienste bei AWS , und Tiffany To, SVP für Produkte für Plattformen und Unternehmen bei Atlassian .
„Ich bin überzeugt, dass Agenten in fünf Jahren zum Mainstream gehören werden“, so Kurien. „Viele der heutigen Herausforderungen lassen sich wahrscheinlich mit besseren Werkzeugen bewältigen, wenn man die letzten zweieinhalb Jahre als Indikator nimmt. Wie gut sind Sie vorbereitet? Das hängt von Ihren heutigen Investitionen ab.“
Intuit habe Agenten eingesetzt und „erstaunliche Fortschritte“ erzielt, berichtete Kurien in der Podiumsdiskussion auf der Bühne, die von Betsy Peretti, Partnerin für Innovation und Design bei Bain , moderiert wurde.
Insbesondere hat das Unternehmen für Finanztechnologieplattformen die automatische Rechnungserstellung und Mahnungen in sein QuickBooks- Angebot integriert, das bei kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) beliebt ist.
„Wir haben festgestellt, dass Unternehmen ihre Zahlungen im Durchschnitt fünf Tage schneller erhalten und die Wahrscheinlichkeit, dass Rechnungen vollständig bezahlt werden, um 10 % höher ist“, sagte Kurien.
AWS war auch mit AWS Transform erfolgreich, einer agilen Infrastruktur, die .NET-, Mainframe- und VMware-Workloads in AWS migriert, sagte Tomsen Bukovec.
Das traditionelle Migrationsszenario, wie sie es beschrieb: Ein Kunde wendet sich an den Anwendungseigentümer und bittet ihn beispielsweise, seine Windows-Anwendung auf eine Linux-basierte Anwendung auf AWS zu migrieren. „Und raten Sie mal, was der Kunde sagt? ‚Ziehen Sie eine Nummer. Sie haben Priorität 42.‘“
Doch mittlerweile können Unternehmen den Großteil dieser Migrationen mithilfe von KI durchführen. „Ihre Generalistenteams können deutlich mehr Arbeit selbstständig erledigen, und der Aufwand für Spezialisten wird reduziert“, so Tomsen Bukovec. „Das verändert die Migrationsbranche.“
Letztendlich werde die Entwicklung von AWS und anderen eng mit der Art und Weise zusammenhängen, wie Kunden KI nutzen, sagte sie. Sie wunderte sich darüber, dass die unglaublichen Fortschritte in der KI uns dazu bringen, „wirklich einen neuen Blickwinkel und eine neue Herangehensweise“ an die Anwendungsentwicklung zu entwickeln.
„Wenn wir agentenbasierte Infrastrukturen aufbauen und KI in die Unternehmensziele integrieren, nutzen wir nicht nur Technologie und setzen sie ein“, sagte Tomsen Bukovec. „Wir verändern tatsächlich die Arbeitswelt und die Belegschaft.“
Sie fügte hinzu: „Wir sehen, wie das gerade passiert. Wir sehen, wie das mit Warp-Geschwindigkeit passiert.“
Atlassian verfolgt bei KI-Agenten einen durchdachten Inside-Out-Ansatz, sagte To.
So hat die Projektmanagement-Plattform beispielsweise einen Onboarding-Agenten eingeführt, der neuen Mitarbeitern den Zugriff auf alle Materialien ermöglicht, die sie für den Einstieg in ihre neue Position benötigen. Im ersten Monat nach der Einführung wurden 7.000 Anfragen an den Agenten gerichtet. Inzwischen sei er fester Bestandteil des Onboarding-Prozesses, so To.
Das Go-to-Market-Team des Unternehmens hat zahlreiche Schnittstellen zu Kunden, was die Erfassung aller notwendigen Informationen erschwert. Atlassian hat einen Kundenagenten entwickelt, der all diese Daten zusammenführt. To berichtete, dass dieser einer der beliebtesten Agenten ist und von 80 Teams im gesamten Unternehmen genutzt wird. „Ich nutze ihn ziemlich oft, bevor ich mit Kunden spreche“, gab sie zu.
Bei Atlassian liege die Verantwortung darin, die eigenen Produkte und Dienstleistungen zu nutzen und iterativ zu experimentieren, um Kunden bei ihrer Weiterentwicklung mit KI zu unterstützen, erklärte To. Diese Arbeit kann dann in die Standardlösungen von Atlassian für Kunden umgesetzt werden.
„Das wird nicht nur von der Entwicklung kommen, sondern aus der gesamten Organisation“, sagte sie. „Was können Sie also programmatisch tun, um die Kreativität aller funktionsübergreifend zu fördern, Ideen zu bündeln und Arbeitsabläufe zu gestalten?“
Das Unternehmen hat kürzlich seine „Teamwork Collection“ vorgestellt, eine kuratierte Auswahl an Apps – Jira, Confluence und Loom –, die von „Rovo-Agenten“ verwaltet werden. Diese ist in die Plattform integriert und unterstützt verschiedene Aspekte des kollaborativen Prozesses. Beispielsweise erstellt der Agent vor einem Meeting eine ansprechende Zusammenfassung basierend auf Confluence-Seiten und JIRA-Tickets.
„Wenn Sie also in das Meeting gehen, haben Sie nun den gesamten Kontext im Blick“, sagte To. „Sie müssen sich nicht gegenseitig auf den neuesten Stand bringen, sondern können Zeit für wichtige Strategieentscheidungen verwenden.“
Atlassian schätzt, dass dieser spezielle Anwendungsfall mindestens vier Stunden pro Person und Woche einspart. Insbesondere der Kunde HarperCollins hat die Lösung mit „großem Erfolg“ eingesetzt, bemerkte To.
Kunden nutzen KI-Agenten in unterschiedlicher Komplexität, sagte sie: Manchmal lagern sie nur Arbeit aus, sammeln Daten oder schreiben Versionshinweise; ein anderes Mal tauchen sie tief in die Rohdaten ein und erstellen vorab strategische Roadmaps.
To erklärte, dass Atlassian eine Graphenebene auf seinen Daten aufgebaut habe, die tiefere Einblicke in die Datenverknüpfungen ermögliche. So könnten Unternehmen beispielsweise ihre Ziele zusammen mit der Teamstruktur und laufenden Projekten analysieren. „Es ist nicht nur ein HR-Organigramm“, sagte To.
„Wenn man bedenkt, wie Menschen heute ihre Softwareentwicklungszyklen gestalten, besteht ein großer Teil davon aus der Erstellung von Roadmaps und der Priorisierung von Strategien“, sagte sie. „Das kann jedoch sehr dynamisch sein, und die Berücksichtigung all dieser Daten ist für Menschen schwierig. Die Agenten, die bei Kunden immer beliebter werden, erstellen diese strategischen Roadmaps bereits im Voraus.“
Er betonte, wie wichtig es sei, Feedbackschleifen mit Kunden zu schaffen, und wies darauf hin, dass Atlassian-Benutzer allein in den letzten drei Monaten 10.000 verschiedene Versionen der sofort einsatzbereiten Agenten des Unternehmens angepasst haben.
„Das ist ein wirklich großartiger Pool an Feedback-Daten, der uns hilft zu verstehen, wie sie diese Agenten in ihre Arbeitsabläufe integrieren“, sagte To. „Ich denke, das Spannende an dieser Welle ist unter anderem die Zusammenarbeit mit den Kunden bei der Entwicklung.“
Vertrauen ist der Grundstein jedes Produkts, und das sollte bei KI nicht anders sein, betonte Kurien. Kunden wollen wissen, was der Agent hinter den Kulissen tut, und die Kontrolle über seine Aktionen haben. Dies erfordert strenge Überprüfungsprozesse.
„Mit den neuen Wellen kamen auch neue Schwachstellen“, sagte sie. „Wir haben einen robusten Prozess entwickelt, mit dem wir den Lebenszyklus eines Agenten identifizieren und die passenden Überprüfungsprozesse für diese Phase entwickeln.“
Um zu unterstreichen, dass es mehr als nur reine Technologie ist; Menschen müssen zusammenarbeiten, gemeinsam Komplettlösungen entwickeln und Erfahrungen nutzen. Die Branche muss in eine starke Datenarchitektur investieren und den richtigen Datenkontext bereitstellen, damit KI-Agenten die wichtigen Entscheidungen treffen können, die wir von ihnen verlangen.
„Richtig spannend wird es, wenn es sich um eine Superkraft in Ihrem Unternehmen handelt, wenn es Ihnen dabei helfen kann, bessere Entscheidungen zu treffen, bessere Produkte auf den Markt zu bringen, Ihre Ziele neu auszurichten und als Unternehmen wettbewerbsfähiger zu sein“, sagte To.
Sie bemerkte, dass es im Laufe der Jahre viele Innovationswellen gegeben habe, aber diese KI-Welle sei eine ganz eigene. „Ich habe das Gefühl, KI ist eine Flutwelle. Sie kommt von Moment zu Moment, nicht wahr? KI ist einfach völlig anders als alle anderen Wellen.“
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venturebeat
