KI Agenten für Datenmanagement – AI agents for data management

Vom Reagieren zum Agieren

Anders als herkömmliche Chatbots, die lediglich auf vorgegebene Fragen antworten, zeichnen sich KI-Agenten durch ihre Handlungsfähigkeit aus. Sie entwickeln eigenständig Strategien, generieren Wissen, treffen Entscheidungen und passen sich an neue Situationen an. Im Verbund können mehrere Agenten auch komplexeste Aufgaben bewältigen.

Diese Entwicklung betrifft klassische Backoffice-Bereiche wie Finanzwesen, Informationstechnologie, Personalwesen, Rechtsabteilungen und Dokumentenverwaltung ebenso wie Behörden, Kreditwirtschaft, Versicherungen und Gesundheitswesen. Die Transformation verändert nicht nur die Art der Arbeitsausführung, sondern auch die Management-Mechanismen selbst.

Das Problem der dunklen Daten

Eine zentrale Herausforderung sind sogenannte Dark Data: umfangreiche Datenvolumina, die über längere Zeit in veralteten Systemen und fragmentierten Informationskanälen akkumuliert wurden. Ein großer Anteil davon ist redundant und stellt ein Compliance-Risiko dar. Gleichzeitig schlummern in diesen Beständen potenziell wertvolle Erkenntnisse.

Das bindet erhebliche Arbeitskapazität. Mitarbeitende investieren übermäßig viel Zeit in die manuelle Suche nach Dokumenten und den Datenabgleich zwischen verschiedenen Systemen, anstatt sich strategischen Entscheidungen zu widmen. KI-Agenten können diese chronische Kostenfalle angehen und Risiken reduzieren, sofern sie an klare Richtlinien und Aufsichtsmechanismen gebunden sind.

Ergänzen und Ersetzen

Die zentrale Frage in der Produktivitätsdebatte lautet: Soll KI ergänzen oder ersetzen? Die Antwort ist eindeutig: beides. Menschen bleiben für Ausnahmefälle und zur Verantwortung unverzichtbar. Sie bewerten Agentenempfehlungen bei komplexen oder riskanten Szenarien und lassen Agenten eigenständig bei repetitiven, risikoarmen und umfassenden Aufgaben arbeiten.

Mitarbeitende können dann gezielt für höherwertige Aufgaben eingeplant werden, während Agenten Intake, Klassifizierung, Triage und Recherche mit konstanter Qualität und Geschwindigkeit übernehmen.

Datenqualität als Erfolgsfaktor

KI-Agenten benötigen hochwertige, gut verwaltete Daten mit dem richtigen Kontext sowie angemessene Werkzeuge und Schutzvorrichtungen. Ohne diese Grundlagen werden selbst intelligente Agenten gehemmt, wie ein Mensch ohne erforderliche Informationen. Die Folge wären Kostenüberschreitungen, kritische Fehlentscheidungen und undurchschaubare Prozesse, die Vertrauen zerstören.

Der Erfolg hängt davon ab, KI in transparenten, policy-bewussten Datenökosystemen zu verankern, wo jede Aktion nachverfolgbar, prüfbar und an robuste Governance gebunden ist. Moderne Plattformen nutzen KI, autonome Agenten und die Konnektivität mit Unternehmenssystemen, um Daten zu vereinheitlichen und digitale sowie physische Informationen so zu steuern, dass KI-Agenten konsistent und regelkonform über verschiedene Repositories, Formate und Jurisdiktionen hinweg arbeiten.

Beispielsweise nutzt die Iron Mountain InSight® DXP-Plattform KI, autonome Agenten und die Konnektivität mit Unternehmenssystemen. Sie kann Daten vereinheitlichen und digitale sowie physische Informationen so steuern, dass KI-Agenten konsistent und regelkonform über verschiedene Repositories, Formate und Jurisdiktionen hinweg arbeiten. Das bedeutet schnellere Prozesszyklen ohne Kompromisse bei der Nachvollziehbarkeit. Dabei bewältigen die KI-Agenten Routineaufgaben zuverlässig und mit minimaler menschlicher Aufsicht.

Aus Zukunftsversprechungen wird reale Wertschöpfung

Um das Potenzial von KI-Agenten voll auszuschöpfen, braucht es einen realistischen Fahrplan – mit klarem Fokus auf Bereiche mit den höchsten Reibungsverlusten und messbaren Erfolgen.

Die wichtigsten Handlungsfelder sind:

• Zentrale Geschäftsprozesse automatisieren: Dazu gehören Rechnungswesen, Schadensbearbeitung, Kreditvergabe, Risikoprüfung und Know-Your-Customer (KYC); ebenso Aktenklassifizierung, eDiscovery und Aufbewahrungsmanagement.
• Daten KI-ready machen: Klassifizierung im großen Stil; Abbau redundanter, veralteter und trivialer (ROT) Inhalte; Deduplizierung von Unterlagen für bessere Relevanz.
• Zugriffsrechte vereinheitlichen: Plattformübergreifende Konnektivität schaffen; einheitliche Ansicht auf alle Inhalte und Unterlagen (physisch und digital) für KI-gestützte Suche und Recherche.
• Governance von Anfang an verankern: „Human-in-the-Loop“-Prinzipien, Datenherkunft, Audit-Logs und Kostenkontrolle fest einbauen.
• Die richtigen KPIs messen: Durchlaufzeiten, Fehlerquoten, Risikoreduktion, Compliance-Ergebnisse und Gesamtkostenquote.

Neue Rollen für Mitarbeitende

Verantwortungsvolle KI-Nutzung hält Menschen in der Führungsrolle. Sie definieren Entscheidungsbefugnisse, Eskalationspfade und sorgen für Aufsicht. Jede Entscheidung eines Agenten muss nachverfolgbar sein und im Zweifel verteidigt werden können.

Mit fortschreitender Automatisierung verschieben sich die Prioritäten der menschlichen Mitarbeitenden: weg von der Aufgabenausführung, hin zu Orchestrierung, Stewardship und Ausnahmebehandlung. Diese neuen Rollen erfordern stärkeres kritisches Denken und tiefere Governance-Kompetenz. Kontinuierliche Umschulung transformiert Mitarbeitende von Aufgabenausführenden zu strategischen Partnern.

Drei Schritte zur Umsetzung

Führungskräfte sollten zunächst alle verfügbaren Informationsbestände systematisch erfassen und bewerten, um Risiken und Chancen zu erkennen.

Im nächsten Schritt folgt die Bereinigung: überflüssige Daten abbauen, Zugriff auf kritische Unterlagen vereinheitlichen für mehr Klarheit und Kontrolle.

Mit gefestigten Grundlagen können Pilotprojekte für agentengesteuerte Workflows dann schrittweise ausgerollt werden, mit klaren KPIs, um die Strategie in messbare Erfolge zu übersetzen.

KI-Agenten werden Silos aufbrechen, Prozesse straffen und verborgene Potenziale heben. Wer sie verantwortungsvoll einführt, wird künftig einen Wettbewerbsvorteil haben.

From reacting to acting

Unlike traditional chatbots, which only respond to predefined questions, AI agents are characterized by their ability to act. They independently develop strategies, generate knowledge, make decisions, and adapt to new situations. Working together, multiple agents can handle even the most complex tasks.

This development affects traditional back-office areas such as finance, information technology, human resources, legal departments, and document management, as well as government agencies, the banking industry, insurance companies, and healthcare. The transformation is changing not only the way work is done, but also the management mechanisms themselves.

The problem of dark data

A key challenge is so-called dark data: large volumes of data that have accumulated over a long period of time in outdated systems and fragmented information channels. Much of this data is redundant and poses a compliance risk. At the same time, these stocks contain potentially valuable insights.

This ties up considerable work capacity. Employees invest an excessive amount of time in manually searching for documents and comparing data between different systems instead of focusing on strategic decisions. AI agents can address this chronic cost trap and reduce risks, provided they are bound by clear guidelines and oversight mechanisms.

Supplement and replace

The central question in the productivity debate is: Should AI supplement or replace? The answer is clear: both. Humans remain indispensable for exceptional cases and for accountability. They evaluate agent recommendations in complex or risky scenarios and allow agents to work independently on repetitive, low-risk, and comprehensive tasks.

Employees can then be specifically scheduled for higher-value tasks, while agents take over intake, classification, triage, and research with consistent quality and speed.

Data quality as a success factor

AI agents require high-quality, well-managed data with the right context, as well as appropriate tools and safeguards. Without these fundamentals, even intelligent agents are hampered, just like a human without the necessary information. The result would be cost overruns, critical misjudgments, and opaque processes that destroy trust.

Success depends on anchoring AI in transparent, policy-aware data ecosystems where every action is traceable, auditable, and bound by robust governance. Modern platforms use AI, autonomous agents, and connectivity with enterprise systems to unify data and control digital and physical information so that AI agents work consistently and compliantly across different repositories, formats, and jurisdictions.

For example, the Iron Mountain InSight® DXP platform uses AI, autonomous agents, and connectivity with enterprise systems. It can unify data and control digital and physical information so that AI agents work consistently and compliantly across different repositories, formats, and jurisdictions. This means faster process cycles without compromising traceability. AI agents handle routine tasks reliably and with minimal human supervision.

Turning promises for the future into real value creation

To fully exploit the potential of AI agents, a realistic roadmap is needed—with a clear focus on areas with the highest friction losses and measurable successes.

The most important areas of action are:

• Automating key business processes: These include accounting, claims processing, lending, risk assessment, and know-your-customer (KYC) procedures, as well as file classification, eDiscovery, and records management.
• Making data AI-ready: Large-scale classification; reduction of redundant, obsolete, and trivial (ROT) content; deduplication of documents for improved relevance.
• Standardizing access rights: Creating cross-platform connectivity; unified view of all content and documents (physical and digital) for AI-supported search and research.
• Embed governance from the outset: Firmly establish “human-in-the-loop” principles, data provenance, audit logs, and cost control.
• Measure the right KPIs: Turnaround times, error rates, risk reduction, compliance results, and total cost ratio.

New roles for employees

Responsible AI use keeps people in leadership roles. They define decision-making authority, escalation paths, and provide oversight. Every decision made by an agent must be traceable and, in case of doubt, defensible.

As automation progresses, the priorities of human employees are shifting away from task execution and toward orchestration, stewardship, and exception handling. These new roles require stronger critical thinking and deeper governance skills. Continuous retraining transforms employees from task executors to strategic partners.

Three steps to implementation

CIOs should first systematically collect and evaluate all available information to identify risks and opportunities.

The next step is cleanup: reduce redundant data and standardize access to critical documents for greater clarity and control.

With a solid foundation in place, pilot projects for agent-driven workflows can then be rolled out step by step, with clear KPIs to translate the strategy into measurable success.

AI agents will break down silos, streamline processes, and unlock hidden potential. Those who introduce them responsibly will have a competitive advantage in the future.