AI-Agenten führen nicht mehr nur Befehle aus. Sie verstehen Aufgaben, planen Schritte, wählen Werkzeuge und handeln zunehmend autonom: von der Angebotserstellung über den Support bis zur Logistik. Damit verändert sich auch Qualität. Sie betrifft nicht nur das Ergebnis, sondern den gesamten Prozess: Aufgabenverständnis, Entscheidungswege, Kontrolle und Verlässlichkeit.
Die zentrale Herausforderung ist Unschärfe. AI-Agenten arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten und können halluzinieren, also plausibel klingende, aber falsche Ergebnisse liefern. Im Betrieb kann das teuer, reputationsschädigend oder sicherheitskritisch werden.
In diesem Workshop erfahren Sie, wie sich solche Risiken systematisch begrenzen lassen: durch klare Leitplanken, automatische Plausibilitätsprüfungen, eindeutige Prüfregeln, menschliche Kontrolle an kritischen Stellen, Transparenz und realistische Tests.
Im Fokus steht die Frage, wie diese Bausteine zu einem wirksamen Qualitätsmodell verbunden werden. So werden Halluzinationen kontinuierlich erkannt, Fehler abgefangen und AI-Agenten verlässlich in reale Geschäftsprozesse integriert.