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Produktentstehung Wie KI-Agenten und PLM zusammen spielen

Ein Gastbeitrag von Michele Del Mondo 4 min Lesedauer

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Künstliche Intelligenz verändert industrielle Softwareanwendungen grundlegend: Statt punktuelle Automatisierungen entstehen zunehmend vernetzte, kontextsensitiven Agentensysteme. Was das bedeutet, welche Voraussetzungen erfüllt werden müssen und Tipps für den Einstieg.

Agentic AI beschreibt die Fähigkeit von KI-Systemen, Aufgaben nicht nur regelbasiert abzuarbeiten, sondern sie eigenständig zu interpretieren, in Kontext zu setzen und aktiv Handlungsschritte abzuleiten.(Bild: © Wanan - stock.adobe.com)
Agentic AI beschreibt die Fähigkeit von KI-Systemen, Aufgaben nicht nur regelbasiert abzuarbeiten, sondern sie eigenständig zu interpretieren, in Kontext zu setzen und aktiv Handlungsschritte abzuleiten.
(Bild: © Wanan - stock.adobe.com)

Laut Gartner wird bis 2028 etwa ein Drittel aller Unternehmensanwendungen über agentenbasierte KI-Funktionen verfügen. Derzeit liegt dieser Anteil bei unter einem Prozent. Die Analysten rechnen zudem damit, dass mittelfristig rund 15 Prozent alltäglicher Arbeitsentscheidungen von KI-Agenten vorbereitet oder eigenständig getroffen werden, vor allem in datenintensiven, strukturierten Arbeitsfeldern.

Für technische Entwicklungsbereiche, in denen Informationen über lange Produktlebenszyklen hinweg verwaltet, miteinander verknüpft und bewertet werden müssen, stellt sich die Frage: Welche Rolle können KI-Agenten im Kontext bestehender PLM-Systeme spielen? Und welche strukturellen Voraussetzungen braucht es, um ihre Fähigkeiten sinnvoll zu integrieren?

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