Neue Plattformen und Werkzeuge sollen künstliche Intelligenz endlich produktiv machen.
Die Technologiebranche erlebt dieser Tage einen wahren Schub an neuen KI-Plattformen. Gleich mehrere Anbieter haben diese Woche Lösungen vorgestellt, die den Schritt von Experimenten zur echten Produktion ebnen sollen. Im Fokus stehen sogenannte „agentische“ Arbeitsabläufe – autonome KI-Agenten, die komplexe Aufgaben eigenständig erledigen.
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Orchestrierungsplattformen schließen die Lücke
Das Madrider Unternehmen Konecta hat am heutigen Dienstag Kolibri vorgestellt, eine Plattform zur Orchestrierung agentischer KI. Die Lösung soll Firmen aus dem „Fegefeuer“ ständiger Testläufe befreien. 80 Prozent der enthaltenen Anwendungsfälle sind bereits vorkonfiguriert – für Branchen wie Telekommunikation, Banken und Energie. Die offene Architektur lässt sich mit Diensten wie Google Cloud und Salesforce verbinden.
Einen Tag zuvor präsentierte SoftServe seine eigene Plattform für KI-Agenten. Das Tool basiert auf Amazon Bedrock und verkürzt die Einführungszeit von mehreren Monaten auf rund vier Wochen. Laut internen Daten des Unternehmens schaffen es 85 bis 95 Prozent aller KI-Projekte nie in die Produktion. Eine gemeinsame Studie mit dem MIT Technology Review zeigt: 98 Prozent der Unternehmen erwarten, innerhalb der nächsten zwei Jahre KI-Agenten im Einsatz zu haben.
Strategische Daten- und Workflow-Integrationen
Die Einbindung verlässlicher Daten in KI-Modelle rückt immer stärker in den Fokus. Dun & Bradstreet gab heute Kooperationen mit OpenAI, Microsoft und Anthropic bekannt. Der D&B Commercial Graph – eine riesige Sammlung geprüfter Unternehmens- und Kreditdaten – wird in ChatGPT, Microsoft 365 Copilot und Claude integriert. Das Unternehmen betont: Die Qualität von KI-Entscheidungen hängt fundamental von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab.
Im Projektmanagement-Sektor hat monday.com am Montag einen spezialisierten Agenten für Google Clouds Gemini Enterprise auf den Markt gebracht. Nutzer können Arbeitsabläufe und Projektplanung künftig per natürlicher Sprache direkt in der Gemini-Umgebung steuern. Ebenfalls bemerkenswert: JobTread meldet, dass sein KI-Connector – er verbindet Bausoftware mit Tools wie Claude und ChatGPT – in weniger als zwei Monaten über 2.500 Bauunternehmen vernetzt hat. Es sei die am schnellsten wachsende Integration der Firmengeschichte.
Mit der zunehmenden Vernetzung von KI-Systemen in Unternehmen wachsen auch die regulatorischen Anforderungen an die Dokumentation und Qualitätssicherung. Erfahren Sie in diesem kostenlosen Praxis-Report, welche KI-Systeme als Hochrisiko eingestuft werden und welche konkreten Schritte Unternehmen jetzt einleiten müssen. Welche KI-Systeme gelten als Hochrisiko – und was müssen Unternehmen jetzt konkret tun?
Spezialwerkzeuge für Industrie und Migration
Auch die großen Unternehmensanbieter zielen auf konkrete technische Hürden. SAP hat am Montag einen Agenten für die Migration von S/4HANA Custom Code eingeführt. Das Tool ist in den SAP-Assistenten Joule integriert und automatisiert die Übertragung von altem Code aus ECC-Systemen auf S/4HANA. Analyse und Fehlerbehebung laufen unter menschlicher Aufsicht.
Für die Industrie präsentierte Siemens heute die „AI Fabric“-Architektur. Dieses Framework soll KI-Pilotprojekte auf den gesamten Betrieb ausweiten – durch die Verknüpfung von Daten, Modellen und Governance mit kontextbezogener Intelligenz. Im Logistikbereich launchte Infios, ein Joint Venture von Körber und KKR, drei neue KI-Funktionen für die Lagerverwaltung. Dazu gehören Werkzeuge für intelligente Fehlerbehebung und Mitarbeiter-Coaching.
Hardware für lokales KI-Training
Der Software-Boom wird von leistungsstarker Hardware für lokale Verarbeitung begleitet. ASUS gab am Montag die weltweite Verfügbarkeit des ExpertCenter Pro ET900N G3 bekannt – einem KI-Supercomputer für den Schreibtisch.
Das System basiert auf der NVIDIA Grace Blackwell Ultra-Architektur und bietet 20 PFLOPS KI-Leistung sowie 748 GB kohärenten Speicher. Es kann Modelle mit bis zu einer Billion Parametern lokal trainieren und ausführen. Unternehmen reduzieren damit ihre Abhängigkeit von Cloud-Infrastrukturen bei der Verarbeitung sensibler Daten. Die Vorstellung fiel mit der Computex 2026 zusammen, wo ASUS und andere Hersteller wie Synology erweiterte KI-Ökosysteme präsentierten – darunter GPU-gestützte Netzwerkspeicher und automatisierte Sicherheitswerkzeuge.
