So verwandeln KI-Agenten Unternehmensdaten in verwertbares WissenDatenmanagement als Kernkompetenz

KI-Agenten stehen für den nächsten Evolutionsschritt künstlicher Intelligenz. Anders als klassische Chatbots, die lediglich auf Eingaben reagieren, übernehmen KI-Agenten eigenständig Aufgaben, strukturieren Informationen, treffen Entscheidungen und passen ihr Vorgehen dynamisch an. Sie agieren innerhalb definierter Regeln, lernen kontinuierlich dazu und arbeiten zielgerichtet auf Ergebnisse hin.

Gerade im Datenmanagement entfalten KI-Agenten ihr besonderes Potenzial. Sie machen große, heterogene und historisch gewachsene Datenbestände erstmals systematisch nutzbar. Unternehmenswissen wird dadurch nicht nur zugänglich, sondern aktiv für Entscheidungen, Risikosteuerung und Effizienzgewinne eingesetzt – insbesondere in einer datenintensiven, KI-gestützten Arbeitswelt.

KI-Agenten verändern Backoffice und Verwaltung

Diese Entwicklung betrifft vor allem wissens- und dokumentenintensive Bereiche wie Finanzen, IT, Personalwesen, Recht, Compliance und Aktenmanagement. Auch Behörden sowie stark regulierte Branchen profitieren, da Prozesse hier häufig komplex, regelbasiert und zeitaufwendig sind. KI-Agenten verändern nicht nur Arbeitsabläufe, sondern auch die Art, wie Entscheidungen vorbereitet und gesteuert werden.

Ein zentrales Problem stellen „Dark Data“ dar – also ungenutzte Informationen aus Altsystemen, Archiven und getrennten Datenquellen, die sich über Jahre angesammelt haben. Sie verursachen Kosten, bergen Risiken und blockieren Produktivität. KI-Agenten können diese Daten analysieren, klassifizieren und kontextualisieren, sodass Mitarbeiter weniger Zeit mit Suchen verbringen und sich stärker auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.

Richtig eingesetzt senken KI-Agenten dauerhaft Kosten, reduzieren Risiken und entlasten Mitarbeiter. Dabei geht es nicht um Ersetzen, sondern um ein sinnvolles Zusammenspiel von Mensch und KI: Agenten übernehmen standardisierte Aufgaben, während Menschen Verantwortung für Sonderfälle, Kontrolle und Bewertung behalten.

Datenqualität als Schlüssel zum Erfolg

KI-Agenten sind keine isolierten Dialogsysteme, sondern aktive Akteure innerhalb komplexer Datenlandschaften. Ihre Stärke liegt im eigenständigen Handeln sowie im Zusammenspiel mehrerer Agenten, die auch anspruchsvolle Aufgaben gemeinsam bewältigen können.

Voraussetzung dafür sind hochwertige, gepflegte und kontextreiche Daten, standardisierte Zugriffe sowie klare Sicherheits- und Governance-Strukturen. Fehlen diese Grundlagen, bleiben selbst leistungsfähige Agenten wirkungslos – vergleichbar mit Menschen, denen entscheidende Informationen fehlen. Die Folgen sind ineffiziente Prozesse, Fehlentscheidungen und Vertrauensverlust.

Transparenz und Regelkonformität sind daher unverzichtbar. Jede Aktion eines Agenten muss nachvollziehbar und prüfbar sein. Iron Mountain bringt diese Anforderungen in der Praxis zusammen: Die Iron Mountain InSight® DXP-Plattform nutzt KI, autonome Agenten und die Anbindung an Unternehmenssysteme, um digitale und physische Informationen zu vereinheitlichen und regelkonform zu steuern. So können KI-Agenten über verschiedene Repositories, Formate und Jurisdiktionen hinweg konsistent arbeiten.

Praktische Einsatzmöglichkeiten von KI-Agenten

Der Nutzen von KI-Agenten zeigt sich besonders dort, wo Prozesse heute manuell, fragmentiert oder fehleranfällig sind. Typische Einsatzfelder sind:

• Automatisierung zentraler Geschäftsprozesse wie Rechnungswesen, Schadenbearbeitung, Kreditentscheidungen, Risikoanalysen und KYC-Verfahren.
• Intelligentes Akten- und Dokumentenmanagement, inklusive Klassifizierung, Recherche und Aufbewahrungssteuerung.
• Bereinigung und Konsolidierung von Datenbeständen, etwa durch Erkennung redundanter oder veralteter Inhalte.
• KI-gestützte Suche und Entscheidungsunterstützung, die relevante Informationen kontextbezogen bereitstellt.

So wird aus passiver Datenspeicherung ein aktives, lernfähiges Informationssystem.

Strukturiert vorgehen, Wirkung messbar machen

Um das Potenzial von KI-Agenten voll auszuschöpfen, braucht es einen realistischen, schrittweisen Ansatz. Unternehmen sollten zunächst Bereiche mit hohen Reibungsverlusten identifizieren und gezielt verbessern.

Zentrale Handlungsfelder sind:

• Prozesse automatisieren, wo Volumen und Regelklarheit hoch sind,
• Daten für KI vorbereiten, durch Klassifizierung, Bereinigung und Vereinheitlichung,
• Zugriffe standardisieren, um Informationssilos aufzubrechen,
• Governance fest verankern, inklusive Rollen, Aufsicht, Audit-Trails und Kostenkontrolle sowie
• Erfolge messen, etwa anhand von Durchlaufzeiten, Fehlerquoten, Risiko- und Compliance-Kennzahlen.

Menschen und KI-Agenten als gemeinsames System

Auch mit zunehmender Automatisierung bleibt der Mensch in der Führungsrolle. Er definiert Entscheidungsrahmen, überwacht Ergebnisse und greift bei Abweichungen ein. Transparenz ist dabei entscheidend: Jede Handlung eines Agenten muss erklärbar und überprüfbar sein.

Gleichzeitig verändern sich Aufgabenprofile. Mitarbeitende entwickeln sich von Ausführenden zu Steuernden, Kontrollierenden und Entscheidenden. Kritisches Denken, Governance-Kompetenz und kontinuierliche Weiterbildung werden zu zentralen Erfolgsfaktoren.

Drei Schritte zum nachhaltigen Nutzen

Zunächst sollten Unternehmen alle relevanten Informationsbestände erfassen und bewerten, um Risiken und Potenziale sichtbar zu machen. Anschließend folgen die gezielte Bereinigung und Vereinheitlichung von Daten und Zugriffen. Mit stabilen Grundlagen lassen sich Pilotprojekte für KI-Agenten schrittweise ausweiten, unterstützt durch erfahrene Partner im Informationsmanagement.

KI-Agenten werden Informationssilos auflösen, Prozesse vereinfachen und bislang ungenutztes Wissen aktiv nutzbar machen. Unternehmen, die diese Technologie verantwortungsvoll einsetzen, stärken ihre Entscheidungsfähigkeit und sichern sich langfristige Wettbewerbsvorteile.

Narasimha Goli ist Chief Technology Officer und Chief Product Officer bei Iron Mountain.

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