AGENTFORCE & KI
Agentforce nur dort einsetzen, wo es wirklich hilft – und kontrollierbar bleibt.
Wir starten mit einer klaren Aufgabe und prüfen zuerst Nutzen, Daten, erlaubte Aktionen und Grenzen. Erst dann entscheiden wir, ob Agentforce oder eine einfachere Lösung sinnvoll ist.
Typische Ausgangslage: Es gibt viele Ideen für KI, aber noch keine klare Aufgabe, Erfolgsmessung oder Grenze. Dadurch startet der Pilot technisch, bevor geklärt ist, was im Alltag wirklich besser werden soll.
KI-generiertTYPISCHE WARNZEICHEN
Woran ein KI-Vorhaben noch nicht bereit für den Pilot ist.
Nicht jede gute Idee ist schon ein guter KI-Anwendungsfall. Oft fehlen noch eine klar begrenzte Aufgabe, verlässlicher Kontext oder Regeln für den Betrieb.
Die Aufgabe bleibt unscharf
- Es ist nicht klar, welche konkrete Arbeit die KI übernehmen oder unterstützen soll.
- Der erwartete Nutzen lässt sich nicht messbar beschreiben.
Kontrolle ist nicht geklärt
- Es ist unklar, welche Daten die KI sehen und welche Aktionen sie ausführen darf.
- Freigaben, Grenzen und menschliche Übergaben sind noch nicht definiert.
Betrieb ist ungeklärt
- Tests decken nur den Idealfall ab, nicht typische Fehler und Ausnahmen.
- Monitoring, Eskalation und Verantwortung nach dem Go-live sind offen.
KI-generiertVOR DEM PILOT
Was zuerst gemeinsam geklärt sein muss.
Bevor Agentforce Aktionen ausführt, klären wir Aufgabe, Kontext, Daten, Berechtigungen und Übergaben. So wird aus einer KI-Idee ein begrenzter und testbarer Anwendungsfall.
Welche konkrete Aufgabe verbessert oder automatisiert werden soll
Welcher messbare Nutzen entstehen soll
Welche Daten und welches Wissen für die Aufgabe wirklich gebraucht werden
Welche Aktionen die KI selbst ausführen darf – und welche nicht
Wann eine Freigabe oder menschliche Übernahme nötig ist
Wie Tests, Monitoring, Eskalation und Verantwortung im Betrieb aussehen
VON DER AUFGABE ZUR AKTION
Wie ein kontrollierter KI-Anwendungsfall zusammenhängt.
Eine KI-Anwendung braucht mehr als einen guten Prompt. Aufgabe, Kontext, Daten, erlaubte Aktionen, Kontrolle und Betrieb müssen als ein zusammenhängender Ablauf gedacht werden.
AufgabeWelche konkrete Arbeit soll unterstützt oder übernommen werden?
KontextWelche Informationen braucht die KI, um die Situation richtig einzuordnen?
DatenWelche verlässlichen Daten und Wissensquellen werden benötigt?
AktionWas darf die KI tatsächlich ausführen oder verändern?
KontrolleWo gelten Grenzen, Freigaben oder menschliche Entscheidungen?
BetriebWie werden Qualität, Fehler und Ausnahmen später überwacht?
KI-generiertWAS EIN GUTER PILOT ZEIGEN MUSS
Woran Sie einen tragfähigen KI-Anwendungsfall erkennen.
Der Pilot sollte nicht nur technisch funktionieren. Entscheidend ist, dass die Aufgabe messbar besser läuft und das Verhalten der KI nachvollziehbar bleibt.
Die Aufgabe ist klar begrenzt und der erwartete Nutzen messbar.
Die KI arbeitet mit verlässlichem Kontext und den tatsächlich benötigten Daten.
Aktionen, Berechtigungen und Grenzen sind eindeutig definiert.
Fehler, Ausnahmen und menschliche Übergaben können im Test realistisch geprüft werden.
VOR DEM PILOT
Fragen, die vorher geklärt sein sollten.
Ein KI-Pilot wird schnell unnötig komplex, wenn Nutzen, Berechtigungen und Betrieb erst während der Umsetzung geklärt werden.
Fit
Ist die Aufgabe wirklich für KI geeignet?
- Wiederholbare und klar beschreibbare Aufgaben bevorzugen.
- Keine KI einsetzen, wenn ein einfacherer Prozess oder eine klassische Automatisierung das Problem besser löst.
Control
Bleibt die KI innerhalb klarer Grenzen?
- Datenzugriff, erlaubte Aktionen und Freigaben eindeutig festlegen.
- Menschliche Übergaben für kritische oder unsichere Situationen definieren.
Lifecycle
Wie wird der Anwendungsfall später betrieben?
- Monitoring, Tests und Eskalationen von Anfang an mitdenken.
- Änderungen an Daten, Prompts, Regeln und Aktionen kontrolliert weiterentwickeln.
KI-generiertKLARE ERGEBNISSE
Ergebnisse, mit denen Fachbereich und IT weiterarbeiten können.
Wir halten Aufgabe, Grenzen und Entscheidungen so fest, dass der Anwendungsfall auch nach dem Pilot nachvollziehbar bleibt und kontrolliert weiterentwickelt werden kann.
Anwendungsfall mit klarer Aufgabe, Nutzen und Erfolgskriterien
Übersicht der benötigten Daten, Wissensquellen und Berechtigungen
Erlaubte Aktionen, Grenzen, Freigaben und menschliche Übergaben
Testfälle, Monitoring und Kriterien für den produktiven Betrieb
SO GEHEN WIR VOR
Vom KI-Anwendungsfall zum kontrollierbaren Betrieb.
Wir starten klein, begrenzen Aufgabe und Rechte, testen realistische Szenarien und erweitern erst dann, wenn der Anwendungsfall zuverlässig funktioniert.
Qualifizieren
Aufgabe, Nutzen und Eignung für KI prüfen.
Begrenzen
Daten, Aktionen, Berechtigungen und Übergaben festlegen.
Evaluieren
Typische Fälle, Ausnahmen, Fehler und Qualität realistisch testen.
Betreiben
Monitoring, Eskalation und kontrollierte Weiterentwicklung verankern.
KI-generiertWelcher KI-Anwendungsfall soll wirklich produktionsreif werden?
Wenn Nutzen, Daten, Aktionen oder Grenzen noch nicht klar sind, schauen wir gemeinsam auf den Anwendungsfall und den nächsten sinnvollen Schritt.
