Agenten scheitern nicht aufgrund schlechter Modelle. Sie scheitern, weil der Kontext fehlt.
Die Fakten sind über verschiedene Systeme verstreut. Die Bedeutung ist in den Köpfen der Menschen eingeschlossen. Das Wissen ist in Dokumenten vergraben, die niemand indexiert hat. Das ist der Kontext, den Ihre Mitarbeiter benötigen. Sie können ihn zwar selbst mithilfe von MDM-Tools, Katalogen und RAG-Pipelines zusammenfügen, doch dies dauert Monate und funktioniert nicht mehr, sobald sich ein System ändert.
83%
der Unternehmen planen, im kommenden Jahr weitere Datenquellen für das „ AI “ zu integrieren
42%
Ein Teil der Unternehmen gibt an, dass ihre Tools zur Datenautomatisierung ausgereift sind
13%
Ein Teil der Unternehmen hat aufgrund mangelhafter Daten geschäftliche Einbußen im Zusammenhang mit „ AI “ erlitten
So funktioniert es
Drei Ebenen des Kontexts – Fakten, Bedeutung und Wissen – alles an einem Ort.
Stellen Sie den Mitarbeitern die Fakten zur Verfügung
Verwandeln Sie fragmentierte Anwendungssilos in vollständige „Golden Records“, die in Echtzeit mit den operativen Systemen synchronisiert werden, sodass die Mitarbeiter auf Basis aktueller Daten handeln können.
Verleihen Sie den Agenten eine Bedeutung
Stellen Sie von Experten empfohlene Geschäftsglossare zusammen und verknüpfen Sie diese mit Ihren „ Data Hub “-Modellen, damit jedes Feld, das ein Mitarbeiter liest, eine verifizierte geschäftliche Bedeutung aufweist.
Vermitteln Sie den Mitarbeitern das nötige Wissen
Führen Sie Dokumente, Tickets und Antragsdaten zusammen mit diesen „Golden Records“ in einer Wissensdatenbank zusammen, die jeder Mitarbeiter durchsuchen kann.
ISG-Einkaufsratgeber
Boomi Als vorbildlich in den Bereichen Datenintegration und Master- Data Management ausgezeichnet.
AI Kontextfunktionen
Golden Records
Führen Sie Duplikate mithilfe von Abgleichs- und Überlebensregeln zu vertrauenswürdigen, konsistenten Referenzdatensätzen zusammen, damit alle Mitarbeiter auf denselben Datensatz zurückgreifen können.
Echtzeit-Synchronisierung
Halten Sie Ihre Daten stets auf dem neuesten Stand – dank multidirektionaler Synchronisation zurück in „ SAP “, „ Salesforce “ und andere Betriebssysteme, wobei die systemeigenen Berechtigungen berücksichtigt werden.
Wirtschaftsglossar
Erstellen Sie eine zentrale Bibliothek mit von Experten bestätigten Geschäftsdefinitionen in einer flexiblen, dokumentähnlichen Struktur, damit alle Mitarbeiter ein einheitliches Verständnis teilen.
Semantische Assoziationen
Verknüpfen Sie geschäftliche Begriffe mit technischen Assets, damit jedes Feld, das ein Sachbearbeiter liest, eine verifizierte geschäftliche Bedeutung aufweist.
Zentrale Wissensdatenbank
Führen Sie strukturierte und unstrukturierte Daten in einem einzigen Schema zusammen – von Tausenden von PDF-Dateien bis hin zu umfangreichen Datensätzen aus „ Salesforce “ –, die mit einer einzigen Abfrage durchsucht werden können.
Hybride Abfrage
Abgleich anhand semantischer Bedeutung und Schlüsselwörter in Kombination mit Metadatenfilterung und Abruf mit geringer Latenz, der auch im Unternehmensmaßstab funktioniert.
Kontrollierter Zugriff
Stellen Sie den Zugriff zum Zeitpunkt der Abfrage mithilfe rollenbasierter Kontrollen, einer Maskierung auf Feldebene und eines lückenlosen Prüfprotokolls sicher, sodass die Mitarbeiter nur die Daten abrufen können, für deren Einsicht sie berechtigt sind.
Agent-fähige APIs & MCP
Stellen Sie vertrauenswürdige Kontexte für „ Boomi “, „Agentstudio “ oder beliebige andere Frameworks über robuste APIs bereit, wobei das neue Model Context Protocol (MCP) unterstützt wird.
Zustand der Agentenabfrage
Überwachen Sie den Erfolg der Abrufe, leere Ergebnisse und die Latenz auf der Ebene der Wissensdatenbank, damit Sie den von den Agenten abgerufenen Informationen vertrauen und diese optimieren können.
Warum „ Boomi “ für den Agentenkontext?
Boomi vereint Fakten, Bedeutungen und Wissen auf derselben aktiven Datenbasis, die die Geschäftsprozesse von mehr als 30.000 Unternehmen miteinander verbindet.
Universelle Regierungsführung
Die erste umfassende Plattform für das Agent-Lebenszyklusmanagement, die native und Drittanbieter-Agenten bei allen großen Anbietern von „ AI “ verwaltet.
Bewährte Datenbasis
Ein seit 12 Jahren führender Anbieter im Bereich Integration mit umfassender Erfahrung in der Vernetzung und Verwaltung von Daten, unabhängig vom jeweiligen Ökosystem.
Agenten hinter Firewalls ausführen
Führen Sie agentenbasierte Workloads vor Ort aus, um ein Höchstmaß an Kontrolle und Souveränität zu gewährleisten.
Unternehmensweite Ebene
Mehr als 30.000 Unternehmen weltweit vertrauen auf uns; wir verfügen über mehr als 16 Sicherheitszertifizierungen.
Ein Pionier
Als Pionier im Gartner® Emerging Market Quadrant™ 2026 für No-Code-Agent-Builder ausgezeichnet.
Lexitas optimiert Kundendaten und Finanzabläufe mit der Boomi Platform
Ein auf Rechtsstreitigkeiten spezialisiertes Unternehmen konsolidierte doppelte Kundendaten aus 40 Unternehmensübernahmen zu verlässlichen „Golden Records“: Der Kontext, der es einem Mitarbeiter von „ AI “ ermöglicht, täglich mehr als 2.500 Zahlungszeilen präzise zu bearbeiten.
Pallion bündelt vertrauenswürdige Daten als Grundlage für AI
Ein australasiatischer Edelmetallkonzern ersetzte Hunderte von Punkt-zu-Punkt-Integrationen durch ein Hub-and-Spoke-Modell in seinen ERP-, Finanz- und HR-Systemen und zentralisierte hochsensible Finanz-, Geschäfts- und Produktlieferdaten in „ Data Hub “ als Grundlage für Abfragen im Rahmen des „Natural-Language- AI “.
Boomi hat ein Umfeld geschaffen, auf das wir uns verlassen können, dass Daten sicher und ohne Ausfallzeiten an die richtigen Personen und Orte weitergeleitet werden.
Post Consumer Brands schafft „Golden Records“ für ein stetig wachsendes Portfolio
Bisher hatten isoliert arbeitende Projektteams ihre eigenen Auszüge aus den Mitarbeiterdatenbanken zusammengestellt. Das Lebensmittel- und Handelsunternehmen mit einem Umsatz von über 4 Mrd. US-Dollar nutzte „ Boomi “ (Data Hub ), um „Golden Records“ zu erstellen: Stammdaten, die überall einheitlich sind, sodass Anwendungen die benötigten Personaldaten erhalten, ohne dass Mitarbeiter Flatfiles manuell sortieren müssen.
Ich wollte erreichen, dass unsere Entwickler nicht mehr Punkt-zu-Punkt-Integrationen programmieren, sondern stattdessen in der Abstraktionsschicht in einer Low-Code-Umgebung arbeiten. „ Boomi “ hat dies ermöglicht.
Goldsmiths erstellt für jeden Studierenden eine „Golden Record“-Datei
Ein College der University of London hat sein System für Studierendenakten, Zulassungen, Personalwesen, Finanzen und CRM mithilfe von „ Data Hub “ vereinheitlicht und damit uneinheitliche Datenquellen sowie mangelhafte Datenqualität durch einen einzigen „Golden Record“ pro Studierendem ersetzt, auf dessen Grundlage Mitarbeiter und Systeme handeln können.
Boomi „Master Data Hub “ ist ein bahnbrechendes Konzept, das uns eine zentrale Datenquelle für Schülerdaten bietet, wodurch wir fundierte Entscheidungen treffen und die Lernergebnisse der Schüler verbessern können.
Häufig gestellte Fragen
Der Agentenkontext umfasst die vertrauenswürdigen Datensätze, die geschäftliche Bedeutung und das geregelte Wissen, die ein Agent benötigt, um korrekt zu handeln. „ Boomi “ stellt alle drei Komponenten als eine geregelte Ebene bereit, die auf der Integration aufbaut, über die Ihre Daten bereits übertragen werden: So müssen Agenten nicht mehr raten, sondern treffen die richtigen Entscheidungen.
Ja. Der Kontext wird nativ in „ Boomi “ (Agentstudio) bereitgestellt sowie über robuste APIs an Agenten und Frameworks von Drittanbietern weitergegeben, wobei die Unterstützung für das neue „Model Context Protocol“ (MCP) bereits im Aufbau ist. Es besteht keine Bindung an einen bestimmten Anbieter, sodass Sie Ihre bereits getätigten Investitionen in „ AI “ beibehalten und dennoch jeden Agenten auf denselben vertrauenswürdigen Kontext stützen können.
Die meisten Agenten scheitern nicht am Modell – sie scheitern daran, dass ihnen der Kontext fehlt. Wenn ein Agent auf der Grundlage eines verifizierten „Golden Record“, gemeinsamer Geschäftsdefinitionen und geregelten Wissens statt auf der Grundlage fragmentierter, widersprüchlicher Daten Schlussfolgerungen zieht, muss er keine Vermutungen mehr anstellen. Indem Unternehmen ihre Agenten auf diese Weise auf eine solide Grundlage stellen, vermeiden sie Fehlinterpretationen und können Anwendungsfälle vom Pilotprojekt in den Produktivbetrieb überführen.