Agentic AI wird zunehmend Teil der Unternehmensrealität. Im Webinar zeigen Chanda Nsofu (Detecon) und Laurel Phelan (Orbus Software), wie Enterprise Architecture Management als Governance-Layer für Agentic AI dient, Leitplanken und Verantwortlichkeiten definiert und Unternehmen dabei unterstützt, relevante Use Cases zu priorisieren und KI-Initiativen mit Kontrolle und Business Value zu skalieren.
EAM meets Agentic AI
Sie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von HubSpot. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr InformationenWie EAM agentenbasierte KI steuern und skalieren kann.
EAM als Governance-Layer
Enterprise Architecture Management kann eine zentrale Rolle bei der Governance von Agentic AI übernehmen. Das Webinar zeigt, wie Architekturtransparenz dabei hilft, KI-Initiativen einzuordnen, Abhängigkeiten sichtbar zu machen und Governance in bestehende Entscheidungsstrukturen zu integrieren.
Leitplanken & Verantwortlichkeit
Agentic AI braucht klare Leitplanken, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsbefugnisse. Die Experten zeigen, wie Unternehmen den Handlungsspielraum autonomer KI-Agenten festlegen und gleichzeitig Raum für Innovation schaffen können.
KI-Use Cases priorisieren
Nicht jeder KI-Use Case ist gleichermaßen relevant. Das Webinar zeigt, wie Unternehmen potenzielle Agentic-AI-Anwendungen bewerten, nach Business Value priorisieren und geeignete Einsatzfelder für die weitere Umsetzung identifizieren können.
Innovation & Governance
Die Skalierung von Agentic AI verlangt ein Gleichgewicht zwischen Innovation, Governance und Business Value. Detecon und Orbus zeigen praktische Perspektiven darauf, wie Unternehmen Kontrolle behalten und gleichzeitig die Voraussetzungen für skalierbare AI-Initiativen schaffen.
Häufig gestellte Fragen zu Enterprise Archtecture Management und Agentic AI.
Was ist Agentic AI?
Agentic AI bezeichnet KI-Systeme, die mit einem höheren Maß an Autonomie handeln können, um definierte Ziele zu verfolgen und Entscheidungen oder Prozesse zu unterstützen.
Warum braucht Agentic AI-Governance?
Je autonomer KI-Systeme werden, desto wichtiger sind klare Verantwortlichkeiten, Entscheidungsrechte, Leitplanken und Transparenz.
