Künstliche Intelligenz revolutioniert das Stammdatenmanagement. Während Unternehmen stets nach Möglichkeiten suchen, ihre Data-Governance-Prozesse zu automatisieren und zu verbessern, bieten wir Agentic MDM an – und dieses Lösung ist anders.
KI-Agenten können komplexe Datenherausforderungen schnell und präzise bewältigen und damit die Art und Weise, wie Sie Ihre wichtigsten Informationen verwalten, grundlegend verändern.
In diesem Blogbeitrag erhalten Sie einen grundlegenden Einblick, was es damit auf sich hat und wie es die Welt des MDM und der Daten-Governance revolutionieren wird.
Was sind also KI-Agenten und agentische Workflows?
Einfach ausgedrückt sind KI-Agenten autonome Software-Einheiten, die in Ihrem Auftrag Aufgaben ausführen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Agente-basierte Workflows bezeichnen strukturierte, mehrstufige Prozesse, bei denen KI-Agenten koordiniert zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.
Zwar gibt es KI-Systeme schon seit Jahren – beispielsweise in Empfehlungsmaschinen und Tools zur Betrugserkennung –, doch die jüngsten Fortschritte bei großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) haben deren Einsatzmöglichkeiten erheblich erweitert.
Ein KI-Agent nutzt LLMs, um:
- Anfragen zu verstehen
- Entscheidungen zu treffen
- Probleme zu lösen
- selbstständig Maßnahmen zu ergreifen
Die Agenten verarbeiten natürliche Sprache, bewältigen komplexe Szenarien und arbeiten mit anderen Agenten zusammen, um ihre (Ihre) Ziele zu erreichen.
In agentenbasierten Arbeitsabläufen arbeiten mehrere spezialisierte KI-Agenten zusammen, wobei jeder bestimmte Aspekte einer größeren Aufgabe übernimmt. Durch diese Zusammenarbeit können Sie komplexe, mehrstufige Prozesse automatisieren, die früher einen erheblichen menschlichen Aufwand erforderten.
Und da Frameworks wie AutoGen, CrewAI, LangGraph und Model Context Protocols immer leichter zugänglich werden, können Sie agentenbasierte Arbeitsabläufe in einer Vielzahl von Geschäftsbereichen implementieren.
Das Stammdatenmanagement gehört zweifellos dazu.
Agentisches MDM: KI-gestützte Daten-Governance
Wenn Sie im Stammdatenmanagement tätig sind, können KI-Agenten Ihnen das Leben erheblich erleichtern. Denn Sie stehen vor Herausforderungen, für deren Bewältigung sie bestens geeignet sind. Viele Aufgaben der Daten-Governance sind repetitiv, zeitaufwendig und datenintensiv. Das macht sie ideal für die Automatisierung durch agentisches MDM.
Durch den geschickten Einsatz spezialisierter KI-Agenten in Ihren MDM-Prozessen wird Ihre Effizienz sprunghaft steigen, und gleichzeitig entlasten Sie Ihre Datenverantwortlichen.
Hier sind nur einige der Aufgaben, die Sie mit KI-Agenten effektiv automatisieren können:
- Automatische Erfassung und Überprüfung von Lieferantendaten
- Identifizierung und Kategorisierung von Konkurrenzprodukten
- Klassifizierung von Daten während des Onboardings
- Einhaltung von Branchenstandards und ESG-Vorschriften
- Erkennen von Anomalien in Stammdaten
- Verfassen ansprechender Produktbeschreibungen
- Anreicherung von Produktdaten aus externen Quellen
- Systemübergreifende Standardisierung von Datenformaten
Mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung und LLMs können diese Agenten in sogenannten Agentengruppen miteinander kommunizieren. Sie planen und führen spezialisierte Aufgaben wie Web-Crawling, Bildanalyse und System-Updates durch – und das alles unter Einhaltung Ihrer Richtlinien zur Datenverwaltung.
So steuern Sie Ihre KI-Agenten effektiv
Wie erfolgreich Ihr agentenbasiertes MDM ist, hängt weitgehend davon ab, wie gut Sie Ihre KI-Agenten anweisen.
Genauso wie Sie Ihren Teammitgliedern klare Anweisungen geben müssen, benötigen auch Ihre KI-Agenten präzise Vorgaben zu ihren Rollen und Verantwortlichkeiten – sie müssen richtig angeleitet werden.
Ein Agentenprofil könnte beispielsweise wie folgt lauten (vereinfachte Version):
„Du bist ein Agent, der auf die Klassifizierung von Stammdaten spezialisiert ist. Du kannst über die API der MDM-Plattform auf Klassifizierungsinformationen zugreifen und Klassifizierungsdatensätze bei Bedarf aktualisieren.“
Sobald Sie dann für jeden Agenten individuelle Rollen festgelegt haben, müssen Sie ihnen klare Anweisungen für den Arbeitsablauf geben:
„Deine Aufgabe ist es, unvollständige Lieferantendaten zu aktualisieren. Identifiziere Lieferanten, bei denen wesentliche Informationen wie Adressen, Standorte oder Kontaktdaten fehlen. Durchsuche verfügbare Datenquellen, einschließlich des Internets, um diese Informationen zu finden. Bitte den Verifizierungsagenten, die Richtigkeit dieser Daten zu überprüfen, bevor du die MDM-Plattform aktualisierst.“
So gewährleisten Sie die menschliche Aufsicht über Ihre KI-Agenten
Auch wenn agentenbasiertes MDM Ihnen eine sehr leistungsstarke Automatisierung ermöglicht, benötigen Sie dennoch menschliche Aufsicht.
KI-Agenten können riesige Datenmengen verarbeiten und komplexe Aufgaben in großem Maßstab ausführen, doch Sie benötigen weiterhin menschliches Urteilsvermögen, um Ergebnisse zu bewerten, kontextbezogene Entscheidungen zu treffen und sicherzustellen, dass Sie auf Ihre Geschäftsziele hinarbeiten.
Mit einem „Human-in-the-Loop“-Ansatz profitieren Sie von den Vorteilen der KI-gesteuerten Automatisierung und gewährleisten gleichzeitig eine angemessene Governance. Diese ausgewogene Strategie ist notwendig, um Fehler zu vermeiden, Vorschriften einzuhalten und sicherzustellen, dass Sie Ihren Datenmanagementprozessen vertrauen können.
Bevor Sie agentenbasierte Workflows vollständig in Ihrer MDM-Umgebung implementieren, sollten Sie KI-Governance-Grundsätze festlegen, die Folgendes definieren:
- wie Agenten funktionieren
- wie Sie die Ergebnisse der Agenten überprüfen
- welche Sicherheitsvorkehrungen Sie getroffen haben, um unbeabsichtigte Folgen zu verhindern
Die Zukunft des Stammdatenmanagements
Bislang werden KI-Agenten erst seit wenigen Monaten in bestehenden Prozessen und Arbeitsabläufen eingesetzt. Doch die Ergebnisse sehen bereits vielversprechend aus.
Besonders beeindruckt haben mich die Ergebnisse in Prozessen wie der Erfassung von Lieferantendaten, der Identifizierung von Wettbewerbsprodukten, der automatisierten Klassifizierung beim Daten-Onboarding, der Sicherstellung der Einhaltung von Branchenstandards und der Erkennung von Datenanomalien.
Mit der Weiterentwicklung der agentenbasierten KI erwarten wir natürlich noch ausgefeiltere Anwendungen im Stammdatenmanagement. In Zukunft könnten wir auch Agenten sehen, die Folgendes leisten können:
- die Datenqualität über mehrere Bereiche hinweg autonom sicherstellen
- Probleme bei der Datenqualität verhindern, bevor sie auftreten
- sich an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen
- Datenverantwortlichen Schnittstellen in natürlicher Sprache zur Verfügung stellen
- Koordinieren Sie komplexe Data-Governance-Workflows mit minimalem Überwachungsaufwand
Es gibt so viele Möglichkeiten und Vorteile. Jedes Unternehmen, das jetzt mit der Einführung von agentenbasiertem MDM beginnt, positioniert sich damit an der Spitze der Innovationen im Datenmanagement.
Es kann schnell einen starken strategischen Vorteil aufbauen, indem es weitaus mehr Effizienz, Genauigkeit und Mehrwert aus seinen Stammdateninitiativen zieht.
Stibo Systems als führendes Unternehmen im Gartner Magic Quadrant für Master Data Management-Lösungen 2026 ausgezeichnet
Gartner hat Stibo Systems als Leader für unsere "Vollständigkeit der Vision" ("Completeness of Vision") und "Umsetzungsfähigkeit" ("Ability to Execute") anerkannt. Diese Anerkennung bestätigt jahrelange MDM-Innovation, Strategie und unternehmensweite Umsetzung.
