› Traditionelle Enterprise-Systeme basieren auf drei Grundannahmen: Aufgaben enden schnell, ein Neustart kostet praktisch nichts und dieselben Eingaben liefern dieselben Ergebnisse.
› Agentische Workloads hebeln alle drei Annahmen gleichzeitig aus.
› Genau das erklärt, warum Pilotprojekte mit KI-Agenten unter menschlicher Aufsicht reibungslos laufen, im Produktivbetrieb jedoch scheitern.Eine Analyse dieser Problematik veröffentlichte M.
› Touheed bei SiliconAngle und benennt darin drei konkrete Bruchstellen in den bisherigen Test- und Betriebspraktiken.Drei Eigenschaften, die KI-Agenten nicht mitbringenErstens: die Ausführungszeit.