Gleich mehrere Technologieanbieter haben diese Woche Plattformen vorgestellt, die KI-Agenten steuern, absichern und optimieren sollen. Am heutigen Dienstag launchte Sedai seine „AI Agent Optimization“-Plattform, die explizit auf die steigenden Kosten und Leistungsanforderungen in Unternehmen zugeschnitten ist.
Hintergrund des Booms: Aktuelle Branchendaten zeigen, dass Großunternehmen im Schnitt rund 11,6 Millionen Euro pro Jahr für KI-Modelle ausgeben – ein massiver Anstieg gegenüber 4,5 Millionen Euro im Jahr 2024. Bei manchen DAX- und Fortune-500-Konzernen liegen die jährlichen Ausgaben sogar bei über 100 Millionen Euro.
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Finanzkontrolle für die KI-Flut
Um diese Kostentreiber in den Griff zu bekommen, haben gleich mehrere Anbieter sogenannte „FinOps“-Lösungen für KI-Workflows auf den Markt gebracht. PointFive startete am Montag sein „AI Efficiency OS“ samt dem Tool „TokenShift“. Die Plattform überwacht die Nutzung verschiedener Coding-Agenten wie Claude Code, Cursor und Copilot. Erste Erfahrungen zeigen: Die Token-Kosten lassen sich um zehn bis 20 Prozent senken, ohne dass die Leistung leidet. Die brasilianische Digitalbank Nubank, ein früher Anwender, erzielte Berichten zufolge bereits nach zehn Tagen eine positive Kapitalrendite.
Ebenfalls am Montag gab Revefi die allgemeine Verfügbarkeit seiner FinOps- und Token-Economics-Plattform bekannt. Das Unternehmen warnt vor den Risiken unkontrollierter Agenten-Nutzung: Ein einziger Mitarbeiter eines Fortune-500-Konzerns verursachte demnach unerwartete Token-Kosten in Höhe von 76.000 Euro. Die Plattform bietet Echtzeit-Überwachung über Modelle von OpenAI, Anthropic und Google hinweg.
Sicherheit wird zur Chefsache
Je autonomer die KI-Agenten agieren, desto dringender werden Sicherheitsfragen. Zscaler kündigte am heutigen Dienstag neue Sicherheitsfunktionen für agentische KI an, darunter einen „AI Broker“, der die Kommunikation zwischen Agenten absichert. Elf Partner unterstützen die Initiative, darunter Amazon Web Services, Google und OpenAI.
Ares Networks machte seine „Agent Governance Platform“ am Montag über den Microsoft Marketplace verfügbar. Das blockchain-basierte System verwaltet Zugangsdaten und erstellt unveränderliche Prüfpfade für KI-Agenten – speziell entwickelt, um Unternehmen die Einhaltung des EU AI Acts und der SEC-Offenlegungspflichten zu erleichtern. Parallel dazu launchte agnt8x eine Workforce-Management-Plattform, die es Unternehmen erlaubt, KI-Agenten über ein einheitliches „Passport“- und Vertragssystem einzustellen und zu orchestrieren.
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Revolution in der Softwareentwicklung
Auch Industrie- und Softwareriesen setzen auf agentische KI für den gesamten Softwareentwicklungszyklus. LG CNS brachte gemeinsam mit dem US-Unternehmen Cline die Plattform „DevOn Agentic AIND“ auf den Markt. Das System nutzt spezialisierte Agenten für Analyse, Design und Tests. Besonders spektakulär: Es kann veralteten COBOL-Code in Minuten in Java umwandeln – ein Segen für Banken und produzierende Unternehmen mit jahrzehntealten Legacy-Systemen.
SAP präsentierte am Montag seine „AI-Native North Star Architecture“. Die technische Grundlage für die sogenannte „Autonomous Enterprise“ wird bereits beim Pharmakonzern Takeda getestet. Erste Ergebnisse: Produktivitätssteigerungen von bis zu zehn Prozent und eine Reduzierung von Umsatzverlusten durch Lieferengpässe um 25 Prozent.
Neue Maßstäbe bei Reasoning und Kundenservice
Auch bei den Modellen selbst tut sich einiges. Unisound veröffentlichte sein „U2“-Modell, das einen hybriden Denkmechanismus nutzt. Es kann zwischen latentem und explizitem Reasoning umschalten und eigenständige Arbeitsabläufe mit über 100 Schritten bewältigen.
Im Kundenservice-Sektor bringt Decagon mit „Duet Autopilot“ einen Agenten auf den Markt, der sich selbstständig verbessert. Das Unternehmen spricht vom ersten verifizierbaren KI-Agenten dieser Art. In Diagnosetests bestand der Autopilot 93 Prozent der Aufgaben – und übertraf damit den durchschnittlichen menschlichen Wert. ManageEngine steuerte am Dienstag „Zia Agents“ bei, vorgefertigte autonome Agenten für IT-Service-Management und Sicherheit. Ein entscheidendes Detail: Kundendaten werden nicht für das Modelltraining verwendet.
