Das Kontext-Engineering ist zunehmend die kritischste Komponente für den Aufbau effektiver KI-Agenten in Unternehmen. Dies wird letztendlich der lange Pfahl im Zelt für die Akzeptanz von KI-Agenten in den meisten Organisationen sein. Wir benötigen KI-Agenten, die den Kontext des Geschäftsprozesses, mit dem sie verbunden sind, tiefgehend verstehen können. Das bedeutet, auf die wichtigsten Daten für diesen Arbeitsablauf zuzugreifen, die geeigneten Werkzeuge im richtigen Moment zu verwenden, angemessene Ziele und Anweisungen zu haben und das Fachgebiet, in dem sie sich befinden, zu verstehen. Einige der großen offenen Punkte für jeden, der Unternehmensagenten aufbaut, sind: * Engagierte vs. allgemeine Agenten. Je kleiner die Aufgabe, desto einfacher ist es, den KI-Agenten den richtigen Kontext zu geben, um erfolgreich zu sein. Aber je kleiner die Aufgabe, desto weniger Wert wird es geben. Die optimale Aufgabengröße für die Wertschöpfung zu finden, wird in den nächsten Jahren ein wichtiger Faktor sein. * Daten in ein agentenbereites System zu bringen. Unternehmensdaten sind oft zwischen Dutzenden oder Hunderten von Systemen fragmentiert, von denen viele nicht auf eine Welt der KI vorbereitet sind. Die meisten Unternehmen müssen ihre Datenumgebungen modernisieren, um den vollen Nutzen aus KI-Agenten zu ziehen. * Auf die *richtigen* Daten für die Aufgabe zuzugreifen, ist von größter Bedeutung. Selbst wenn Sie Daten in einer modernen Umgebung haben, ist es entscheidend, die Zugriffssteuerungen perfekt auf das abzustimmen, was der KI-Agent benötigen wird. Darüber hinaus wird es für jede Aufgabe von großer Bedeutung sein, zu entscheiden, was RAG sein sollte, was nur eine allgemeine Suche ist und was vollständig in das Kontextfenster aufgenommen werden sollte. * Zu wählen, was deterministisch vs. nicht-deterministisch sein sollte. Wenn Sie zu viel von den Modellen verlangen, werden Sie wahrscheinlich einen Qualitätsverlust feststellen. Wenn Sie jedoch das Modell zu wenig machen lassen, nutzen Sie das, was mit KI möglich ist, dramatisch unter. Dies ist natürlich ein sich bewegendes Ziel, da sich die Modelle selbst in einem beschleunigten Tempo verbessern. * Die richtige Benutzeroberfläche, um den KI-Agenten Kontext zu geben, ist von großer Bedeutung. Die Hälfte des Problems, den Agenten Kontext zu geben, sieht überhaupt nicht nach einem KI-Problem aus. Es geht darum, wo die Agenten im Arbeitsablauf erscheinen und wie der Benutzer mit ihnen interagiert, um ihnen den notwendigen Kontext zu geben, um die Aufgabe zu erledigen. Der Wettlauf in den nächsten Jahren in der KI im Unternehmen besteht darin, zu sehen, wer am besten den richtigen Kontext für jeden gegebenen Arbeitsablauf liefern kann. Dies wird die Gewinner und Verlierer im KI-Wettlauf bestimmen.