Michael Clark von Google Cloud: Interoperabilität, Kontext und Vertrauen sind die Grundlagen effektiver KI im Unternehmen
Wichtige Erkenntnisse
- •Michael Clark von Google Cloud sagte, dass der Erfolg von KI im Unternehmen von Vertrauen, Transparenz und Interoperabilität abhängt – nicht vom ständigen Strom neuer KI-Modelle.
- •Google führte 2025 mit Dutzenden Partnern das Agent2Agent-Protokoll ein, damit KI-Agenten verschiedener Anbieter Informationen austauschen können.
- •Clark sagte, dass Kontext – einschließlich Audio, Video, Lidar und Finanz-Streamingdaten – darüber entscheiden kann, ob eine agentenbasierte KI-Anwendung funktioniert.
- •Regulierer in der Europäischen Union und anderswo führen KI-Vorschriften ein, die Unternehmen mit Hochrisiko-KI-Systemen Pflichten auferlegen.
- •Clark riet Unternehmen, Ziele und Risikotoleranz klar zu definieren und für alles, was diese Risikoschwelle überschreitet, einen Menschen in den Prozess einzubinden.
Unternehmen, die echten Mehrwert aus KI ziehen und diese erfolgreich einsetzen wollen, sollten sich auf die praktische, systematische Governance konzentrieren, die nötig ist, um KI-Workflows auf Vertrauen, Transparenz und Interoperabilität aufzubauen – so ein Führungskraft von Google Cloud.
Der ständige Strom neuer KI-Modelle, der jede Woche eintrifft, kann den Bereich wie einen einzigen langen Publicity-Zyklus wirken lassen – ein verwirrendes Umfeld für Organisationen, die herausfinden möchten, was sie tatsächlich brauchen, um ihre KI-Workflows effektiv zu machen. Um über die Versprechen von KI-Modellen, -Werkzeugen und -Agenten hinauszukommen, sollten Unternehmen keine unrealistischen Erwartungen an die Technologie setzen, sondern stattdessen das richtige Fundament für praktische KI-Anwendungen auf Basis von Vertrauen, Transparenz und Interoperabilität schaffen.
„Interoperabilität und Offenheit sind zwei wirklich zentrale Konzepte, und Transparenz ebenso“, sagte Michael Clark, Director of Product Management bei Google Cloud, im Targeting-AI-Podcast von AI Business.
Die Betonung von Offenheit spiegelt einen breiteren Wandel der Branche wider: Während Unternehmen vom Testen einzelner KI-Werkzeuge zum Einsatz von Multi-Agenten-Systemen übergehen, unterstützen Anbieter wie Google offene Interoperabilitätsstandards wie das Agent2Agent-Protokoll, das Google 2025 mit Dutzenden Partnerunternehmen vorstellte, damit KI-Agenten verschiedener Anbieter Informationen austauschen können.
Laut Clark sind Systeme, die sich mit anderen Systemen verbinden können, zentral für den Erfolg generativer und agentenbasierter KI-Anwendungen. Damit ein KI-Agent beispielsweise in einem Kundenservice-Umfeld erfolgreich ist, benötigen Unternehmen Interoperabilität mit heterogenen Systemen.
„In vielen Callcentern arbeiten die Leute sehr manuell, ohne APIs oder andere Hilfsmittel, wenn sie Kundenprobleme lösen“, sagte Clark. „Das bedeutete also, entweder Agenten zu haben oder anderen Kontext über das, was in anderen Teilen des Unternehmens passiert, und die Möglichkeit zu haben, Maßnahmen zu ergreifen.“
Kontext kann laut Clark auch ein entscheidender Unterschied zwischen einer funktionierenden und einer scheiternden agentenbasierten Anwendung sein.
„Wir sehen Kontext in Form von Audio und Video, in manchen Fällen auch Dingen wie Lidar und anderen Arten von Informationen, Finanz-Streamingdaten und anderem, das Agenten täglich bei Entscheidungen unterstützt“, sagte er.
Über Interoperabilität und Kontext hinaus benötigen Unternehmen auch Governance und Vertrauen – ein Thema, das an Dringlichkeit gewonnen hat, da Regulierer in der Europäischen Union und anderswo KI-Vorschriften einführen, die Unternehmen mit Hochrisiko-KI-Systemen Pflichten auferlegen.
„Als Unternehmen sollten Sie Ihre Ergebnisse wirklich klar verstehen und Ihre Risikotoleranz kennen“, sagte Clark. „Sobald Sie dieses Risiko identifiziert haben, bringen Sie für alles darüber hinaus einen Menschen in den Prozess ein.“
