Was ist Kontext?
Agentenbasierte KI ist die neueste Entwicklung, die Unternehmen grundlegend verändern wird. Die KI-Fähigkeiten verlagern sich dabei von der einfachen Generierung von Inhalten oder Vorhersagen hin zur autonomen Ausführung von Prozessen und Entscheidungen zur Verfolgung von Zielen.
Mithilfe von Kontext können KI-Agenten genaue Entscheidungen treffen, sich an menschlichen Zielen ausrichten, Richtlinien einhalten und sich an Echtzeit-Herausforderungen anpassen, indem LLMs und SLMs mit wichtigen Informationen versorgt werden.
Der Kontext wird definiert als der Wissens- und Informationspool eines Unternehmens, der Ziele, Kennzahlen, Rollen, Prozesse, Richtlinien, Einschränkungen und Systeme auf operativer, taktischer, strategischer und Führungsebene umfasst. Er offenbart, wie Einzelpersonen und Teams zusammenarbeiten, kommunizieren und auf erwartete und unerwartete Herausforderungen reagieren, mit Einschränkungen umgehen und dabei dennoch die Regeln einhalten. Er bildet Interaktionen zwischen internen Teams, Kunden und Partnern ab und wird dabei durch Tools und Daten/Inhalte unterstützt, die die Umsetzung, Entscheidungen und Ergebnisse auf jeder Ebene des Unternehmens vorantreiben.
Der Kontext enthält das kollektive Wissen der Organisation aus Entscheidungen – Erfolgen und Misserfolgen, was funktioniert hat, was nicht und warum– und aus Feedbackschleifen, die kontinuierliches Lernen, Verhaltensanpassung und adaptive Veränderungen fördern. So kann man sich in dynamischen Umgebungen weiterentwickeln und die Leistung verbessern.
Der Kontext manifestiert sich in strukturierten und unstrukturierten Inhalten, darunter Geschäftsregeln und Compliance-Richtlinien, Betriebsabläufe, Workflows, Personas und die Ausführungsmuster, nach denen Teams in der Praxis arbeiten.
Was ist Context Engineering und warum ist es wichtig?
Context Engineering ist eine zentrale aufstrebende Disziplin für den Entwurf und die Implementierung autonomer agentenbasierter Systeme. Context Engineers ermöglichen die Erfassung, Speicherung, Abfrage und Nutzung von Kontext, indem sie die richtigen Informationen im richtigen Format zum richtigen Zeitpunkt an ein LLM oder SLM liefern.
Wenn Context Engineering richtig eingesetzt wird, erhöht es die Genauigkeit der Schlussfolgerungen von KI-Agenten, verbessert die Zuverlässigkeit ihrer Entscheidungen, stellt sicher, dass die Ziele der Agenten mit den Absichten der Menschen übereinstimmen. Es fördert ein Verhalten, das mit der Unternehmenskultur und den Vorschriften im Einklang steht, und schafft eine Grundlage für die gemeinsame Weiterentwicklung von Agenten und Menschen hin zu gemeinsamen Zielen, die den Unternehmenswert steigern.
Was sind die Aufgaben eines Context Engineers?
Während Context Engineers in den verschiedenen Phasen des Agent Development Lifecycle mit Kunden zusammenarbeiten, haben sie folgende Aufgaben:
- Wissen erfassen, einschließlich Prozessen, Regeln und Ausführungsmustern
- Prozesse, Methoden und Lösungen für die Verwaltung des gesamten Context Lifecycle erstellen
- Einbetten von Best Practices in Governance-, Datenschutz- und Sicherheitslösungen für den Kontext
- Aufbau von Integrationspipelines für Abruf, Synthese, Verteilung und Speicherung
- Zusammenstellung von Context-Assets („Context Packs“) für eine skalierbare Bereitstellung
- Entwurf von Blaupausen sowie technischen und funktionalen Vorlagen für Anwendungsfälle der Branche
Welche Vorteile hat Context Engineering für Unternehmen?
Der Kontext fasst das einzigartige Wissen und die Arbeitsweise eines Unternehmens zusammen. Durch die kontinuierliche Erfassung einzigartiger Daten und Kenntnisse und deren Weitergabe an KI-Agenten können Unternehmen ihre Agilität und Intelligenz steigern und einzigartige Vorteile in ihr Betriebsmodell integrieren.
Vorteile sind u. a.:
- Risikominderung, da die Agenten weiterhin mit den Unternehmensstandards und -vorschriften im Einklang stehen
- Effizienzgewinne durch höhere Genauigkeit der Outputs, was zu weniger Nacharbeit führt
- Kostenoptimierung durch optimierte Muster, die komplexe Architekturen vermeiden
- Schnellere Wertschöpfung für agentenbasierte Systeme durch die Integration von domänenspezifischen Beschleunigern in die Context Fabric
- Mehr Vertrauen und höhere Akzeptanz von agentenbasierter KI durch die Mitarbeiter
- Tiefere Verankerung der Differenzierung im Betriebsmodell jedes Unternehmens, da der Kontext die einzigartige DNA jeder Organisation erfasst.
Cognizant hat in die Weiterentwicklung dieser grundlegenden Kompetenzen investiert und kürzlich Pläne bekannt gegeben, Context Engineers in allen unseren Service-Bereichen einzusetzen, um unseren Kunden aus verschiedenen Branchen erstklassige Produkte und Dienste bieten zu können.