AI – insbesondere in Form autonom agierender Agenten – verspricht grosse Produktivitätsschübe und Automatisierungspotenziale. Doch für diesen Wandel braucht es ein solides technisches Fundament: eine Plattform, die sowohl den Zugriff auf Daten als auch den Zugriff auf Dienste ermöglicht – zuverlässig, nachvollziehbar und maschinenverständlich.
In vielen Organisationen wird getrennt gedacht: Hier eine Datenplattform, dort eine API-Plattform. Dies hat nicht zuletzt oft auch historische Gründe, weil Daten und Dienste von verschiedenen organisatorischen Einheiten bereitgestellt werden.
Doch für AI-Anwendungen – insbesondere für Agenten – braucht es eine gemeinsame digitale Plattform, die Daten und Fähigkeiten gleichermaßen abbildet.
AI braucht eine zugängliche Plattform – nicht nur Daten oder Dienste
AI-Agenten agieren nicht wie klassische Benutzer. Sie greifen gezielt auf Informationen zu und stoßen Geschäftsprozesse an – beides erfordert einen deterministischen, nachvollziehbaren Zugang. Je besser dieser Zugang ist, desto höher wird die Qualität dessen sein, was AI-Agenten leisten können.
Dazu reicht es nicht, einfach nur Daten bereitzustellen oder interne APIs öffentlich zu machen. Stattdessen braucht es eine aktiv gemanagte Plattform, die folgende Eigenschaften vereint:
- Verlässlicher Zugang zu Daten (z. B. Kundenprofile, Transaktionshistorie, Produktinformationen)
- Standardisierter Zugriff auf Prozesse und Funktionen (z. B. Angebotsberechnung, Onboarding, Eskalationen)
- Maschinenverständliche Beschreibung dieser Elemente – in APIs, Metadaten und Kontextinformationen
Nur wenn Daten und Dienste zugänglich und interpretierbar sind, können AI-Agenten effektiv agieren.
APIs und Daten gemeinsam denken
In vielen Organisationen gibt es entweder einen API-Katalog oder ein Dateninventar – aber selten beides in konsistenter Form. Dabei sind APIs und Daten gleichwertige Bausteine:
- APIs repräsentieren Handlungsoptionen – das, was die Organisation „tun” kann.
- Daten beschreiben den Zustand der Welt – das, was die Organisation „weiß”.
Für AI ist beides essenziell: Ein Agent kann nur dann eine Entscheidung treffen, wenn er Zustand (Daten) interpretieren und Aktionen (APIs) auslösen kann.
Eine moderne AI-unterstützende Plattform muss deshalb Daten und APIs als integriertes Ganzes betrachten – inklusive klarer Semantik, Sicherheit, Zugänglichkeit und Governance.
Plattformen schaffen Optionalität
Ein Schlüsselkonzept ist dabei die Optionalität: Eine Plattform, die viele gut beschriebene Datenquellen und Dienste anbietet, erzeugt vielfältige Kombinationsmöglichkeiten.
Diese Optionen sind der Nährboden für:
- Innovation durch neue Produktideen
- Automation durch Agenten
- Effizienzsteigerung durch Self-Service-Integrationen
Optionalität entsteht also nicht durch Technologie allein, sondern durch eine strategisch kuratierte Plattform, die das Geschäft in digitaler Form abbildet.
Semantik und Kontext: APIs und Daten verständlich machen
Die beste Plattform bringt nichts, wenn ihre Schnittstellen nicht aussagekräftig sind. AI braucht mehr als einfache CRUD-Endpunkte – sie braucht semantisch starke Repräsentationen.
Das bedeutet:
- Gute API Designs und vollständige API-Beschreibungen (z.B. mit OpenAPI, Arazzo, AsyncAPI)
- Kontextinformationen zu Daten (z.B. Ownership, Gültigkeit, Struktur)
- Integrationshilfen wie das Model Context Protocol (MCP), das APIs und Daten direkt nutzbar für LLMs macht
So wird biete eine Plattform ein verstehbares System, auf das AI-Applikationen und Agenten gezielt zugreifen können.
Der nächste Schritt: Inventar, Bewertung, Plattform-Strategie
Organisationen, die ihre AI-Readiness verbessern wollen, sollten jetzt aktiv werden:
- Inventar aufnehmen – Welche Datenquellen und Dienste existieren?
- Zugänglichkeit prüfen – Was ist über APIs verfügbar und wie gut sind diese dokumentiert?
- Semantik bewerten – Ist klar, was die APIs und Daten bedeuten?
- Lücken identifizieren – Wo fehlen zentrale Bausteine?
- Plattform denken – Wie lässt sich das alles strategisch bündeln?
Das Ziel: Eine Plattform, die die digitale Repräsentation der Organisation darstellt – verständlich, nutzbar, erweiterbar.
Jetzt investieren: Plattformstrategie statt Einzelschnittstellen
Wer AI-gestützte Systeme und Agenten erfolgreich einsetzen will, muss heute die Grundlage schaffen: Eine Plattform, die sowohl Daten als auch Dienste repräsentiert, strukturiert und zugänglich macht.
Ein guter Einstieg: unser zweitägiges iSAQB-zertifiziertes API-Training, in dem genau diese Themen behandelt werden – von API-Design und API-Governance über API Security bis hin zu API Plattformen.
Und wer tiefer in das Konzept der Optionalität einsteigen möchte: Hier geht’s zum passenden Blogpost.
Fazit
Die Zukunft gehört den Plattformen. Wer AI sinnvoll einsetzen möchte, braucht eine solide Plattform, die Daten und APIs als gleichwertige Repräsentationen des Geschäfts vereint. Jede Organisation hat eine solche Plattform, aber oftmals ist dies implizit und nicht aktiv gemanagt. Investitionen in diese Plattform ist heute notwendiger und hat stärkere Auswirkungen denn je.