AI Agent Canvas | RAUSCH Technology

Entdecken Sie das Potenzial von KI-Agenten – mit dem AI Agent Canvas

Revolutionieren Sie die Entwicklung Ihrer KI-Agenten mit dem AI Agent Canvas.

Sie kennen das Business Modell Canvas? Das AI Agent Canvas ist die spezialisierte Weiterentwicklung, um KI-Agenten strategisch zu planen und erfolgreich zu implementieren. Egal, ob Sie Supportkosten senken, Entscheidungen beschleunigen oder die Kundenzufriedenheit steigern möchten – dieses Canvas hilft Ihnen, den Mehrwert Ihrer KI-Agenten klar zu definieren und zu realisieren.

Für wen ist das AI Agent Canvas gemacht?

Die Vorteile des AI Agent Canvas auf einen Blick:

Unternehmen & Organisationen: Entwickeln Sie KI-Agenten, die echten Business-Nutzen liefern.
KI-Strategen & Produktmanager: Schaffen Sie eine klare Roadmap für Ihre KI-Projekte.

Tech-Teams & Entwickler: Verstehen Sie die strategische Ausrichtung Ihrer KI-Agenten.

Strategische Klarheit: Definieren Sie Wertversprechen, Stakeholder und Interaktionswege für Ihre KI-Agenten.
Risikominimierung: Berücksichtigen Sie frühzeitig ethische Aspekte, Governance und potenzielle Risiken.
Fokussierte Entwicklung: Konzentrieren Sie sich auf die wesentlichen Daten, Systeme und Schnittstellen.
Business-Nutzen im Zentrum: Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Agenten messbaren Mehrwert generieren.

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Die Schlüsselfelder des AI Agent Canvas – kurz erklärt:

Value Proposition (Wertversprechen des AI-Agenten): Was leistet Ihr KI-Agent wirklich? Hier definieren Sie den Kernnutzen – z.B. Supportkosten senken, Entscheidungen beschleunigen oder Kundenzufriedenheit steigern. Warum ist das wichtig? Weil es den Business-Nutzen und die Dringlichkeit des KI-Agenten-Projekts verdeutlicht.
Stakeholders & User Segments (Nutzer & Beteiligte): Für wen schaffen Sie Mehrwert? Definieren Sie alle relevanten Nutzergruppen – von Endkunden über interne Mitarbeiter bis hin zu Management und Fachabteilungen. Warum ist das wichtig? Um sicherzustellen, dass der Agent die Bedürfnisse der richtigen Zielgruppen erfüllt.
Relationship, Risk & Governance (Kundenbeziehung, Risiken & Richtlinien): Wie interagiert der Agent mit Menschen – und wie stellen Sie Vertrauen und Compliance sicher? Beschreiben Sie die Interaktionsformen (Chat, Voice, etc.), Maßnahmen zum Vertrauensaufbau (Transparenz, Erklärbarkeit) und relevante Richtlinien (DSGVO, Ethik). Warum ist das wichtig? Weil KI-Agenten ethisch und rechtlich einwandfrei sein müssen und die Nutzerbeziehung klar definiert sein muss.
Channels (Interaktionswege & UIs): Wo und wie interagieren Nutzer mit dem Agenten? Legen Sie die Kanäle fest – z.B. Chatbot, Telefonhotline, API-Schnittstellen oder Mobile Apps. Warum ist das wichtig? Weil es definiert, wie der Agent in die bestehende Systemlandschaft und Nutzerprozesse eingebettet wird.
Data & Knowledge (Daten & Wissen): Welches Wissen benötigt der KI-Agent für seine Aufgaben? Bestimmen Sie die notwendigen Wissensgrundlagen – Prozesswissen, Fachwissen, etc.
Systems & Tools (Systeme & Werkzeuge): Welche IT-Systeme und Schnittstellen sind notwendig? Definieren Sie benötigte Zugriffe und Schnittstellen – z.B. ERP-System, CRM-System. Abgrenzung zu Actuators/Sensors: Hier geht es um vorhandene Systeme, auf die der Agent zugreifen muss.
Actuators (Aktoren): Wie handelt der KI-Agent? Beschreiben Sie die Aktionen des Agenten – z.B. API-Anbindungen an Software, E-Mail-Versand (SMTP/IMAP). Sensors (Sensoren): Beschreiben Sie, wie der Agent Informationen aufnimmt – z.B. Text- oder Spracheingabe, Daten aus Sensoren.
Performance (Leistung): Wie messen Sie den Erfolg des KI-Agenten? Das Ziel oder die Ziele, die der KI-Agent erreichen soll. Definieren Sie, wie der Erfolg des Agenten messbar gemacht wird – idealerweise in Form von Geschäftskennzahlen.
Environment (Umfeld): In welcher Umgebung agiert der KI-Agent? In welcher Art von Umgebung agiert Ihr KI-Agent? Beschreiben Sie die Beschaffenheit der Umgebung – ist sie deterministisch oder stochastisch, vollständig oder teilweise beobachtbar, episodisch oder sequentiell, statisch oder dynamisch? Warum ist das wichtig? Weil die Umgebungscharakteristika die Architektur, Datenanforderungen und Lernverfahren des KI-Agenten beeinflussen.
Business Value (Geschäftswert): Welchen konkreten Wert stiftet der KI-Agent für Ihr Unternehmen? Fassen Sie den gesamten Business-Nutzen zusammen und quantifizieren Sie ihn, wenn möglich – z.B. ROI, Kosteneinsparungen, Umsatzsteigerung.