Databricks hat eine aktualisierte Version seines KI-Agenten Genie veröffentlicht, die komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe ohne ständige menschliche Aufsicht ausführen kann. Die zweite Generation des Werkzeugs stützt sich auf eine unternehmenseigene Ontologie, die Kontext aus den auf der Datenplattform liegenden Kundeninformationen heranzieht.
Das System kann Aufgaben selbstständig strukturieren, an Unteragenten delegieren, fehlende Eingaben erfragen und bei Bedarf Entscheidungen über E-Mail oder ein priorisiertes Postfach an Mitarbeiter melden.
Betriebskontext durch Genie Ontology
Zentrales Fundament der Erweiterung ist die allgemeine Verfügbarkeit von Genie Ontology. Diese Ebene erfasst den geschäftlichen Kontext einer Organisation, indem sie kontinuierlich aus Dashboards, SQL-Abfragen, Notebooks und bestehenden Agenten lernt.
Die Verwaltung und Überwachung verbleibt bei den zuständigen Fachkräften und wird über die bestehenden Kontrollstrukturen von Unity Catalog und Unity Gateway abgesichert.
Databricks-Mitgründer Patrick Wendell betonte, dass der entscheidende Vorteil gegenüber konkurrierenden Agenten darin liege, vor dem Auslösen von Aktionen verlässlich einschätzen zu können, welchen internen Daten und Kennzahlen vertraut werden darf.
Für die Anbindung an Arbeitsumgebungen stellt das Unternehmen Werkzeuge wie Genie Search für Lakehouse-Daten und Geschäftsanwendungen bereit. Die Suchfunktion sowie Verzeichnisse für Workday sind allgemein verfügbar, während Werkzeuge zur Verwaltung der Ontologie und externe Business-Intelligence-Quellen in Testphasen laufen.
Externe Agenten können über einen Server auf Basis des Model Context Protocol mit dem System interagieren, wofür mehr als 100 Konnektoren und Schnittstellen zu Assistenten wie ChatGPT oder Microsoft Copilot Cowork unterstützt werden.
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Interne Nutzung und Benchmark-Ergebnisse
In intern durchgeführten Benchmark-Tests mit Turing bewältigte Genie 91 Prozent der gestellten Enterprise-Aufgabenläufe. Zwei ungenannte Vergleichsmodelle aus dem Bereich der Spitzenmodelle erzielten in derselben Testumgebung Quoten von 45 Prozent beziehungsweise 58 Prozent.
Mit durchschnittlich 100 Sekunden Laufzeit und 432.000 verarbeiteten Tokens pro Durchgang arbeitete Genie schneller und mit weniger als der Hälfte des Rechenaufwands als die Rivalen, die 435 und 307 Sekunden sowie 889.000 beziehungsweise 1,05 Millionen Tokens benötigten.
Databricks-Chef Ali Ghodsi demonstrierte den Einsatz anhand interner Arbeitsabläufe, darunter die Auswertung von Mitarbeiterbefragungen, das Prüfen von Lösungsvorschlägen und die Zusammenfassung von Vertriebsgesprächen.
Unter Verweis auf die sogenannte Dunbarsche Zahl von rund 150 stabilen Kontakten erklärte Ghodsi, dass Organisationen ab dieser Größe besonders von Agentenunterstützung profitieren könnten; Databricks selbst zählt 12.000 Mitarbeiter.
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Marktumfeld und Abrechnungsmodell
Die Einführung erfolgt vor dem Hintergrund eines intensiven Wettbewerbs, in dem auch OpenAI, Google und Snowflake an autonomen Assistenten für Arbeitsumgebungen arbeiten. Databricks, das insgesamt 20.000 Kunden betreut, verzeichnet bereits produktive Einsätze des Agenten bei Unternehmen wie Zillow, Unilever, adidas, Atlassian und AstraZeneca.
Um Kostenrisiken zu steuern, setzt der Anbieter auf ein rein nutzungsbasiertes Modell anstelle fester Lizenzpreise pro Arbeitsplatz. Administratoren können Ausgabenlimits pro Team oder Nutzer festlegen und Aufgaben über Unity Gateway auf günstigere Modelle mit offenen Gewichten leiten.
Dieser Schritt folgt internen Erfahrungen: Die Bereitstellung eines Spitzenmodells für rund 3.500 Ingenieure im Unternehmen hatte die internen Ausgaben zuvor um etwa 60 Prozent steigen lassen.
Für Kunden ist die Nutzung von Genie One bis zum 31. Januar 2027 kostenfrei freigeschaltet. Der Always-on-Modus befindet sich derweil noch in einer Vorschauphase. Das Softwareunternehmen wies im August 2026 eine Jahresumsatz-Run-Rate von über 7 Milliarden US-Dollar auf, bei einem Wachstum von mehr als 80 Prozent.