Mendix Plattform – Entwickelt für das agentische Unternehmen – KI in Ergebnisse umsetzen

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Fünf Lösungen. Eine Plattform. 

Mendix basiert auf fünf integrierten Funktionen. Jede einzelne schließt die Lücke zwischen KI-Investitionen und Geschäftsrendite. Es gibt nur eine Plattform Dadurch können Sie alle fünf Lücken schließen.

Kontext

Agenten und Menschen ziehen an einem Strang

Jedes Unternehmen stützt sich auf Daten, die über Dutzende von Systemen verteilt sind. Kein einzelnes System bietet einen vollständigen Überblick. Genau hier versagen oft Agenten-Lösungen.  

Graph Studio erstellt einen unternehmensweiten Kenntnisgraphen über alle vorhandenen Systeme hinweg, ohne dass auch nur ein einziger Datensatz verschoben, kopiert oder repliziert werden muss. Es bildet nicht nur den Inhalt Ihrer Daten ab, sondern auch, wie alle Instanzen, Zusammenhänge und Domänen innerhalb Ihrer gesamten Unternehmensontologie miteinander verknüpft sind.

Genau das macht die Agenten so zuverlässig. Jedes Modell und jede Lösung auf der Plattform stützt sich auf denselben Kontext, lässt jede Antwort bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen und handelt, ohne das, was Ihr Unternehmen bereits weiß, neu zu entdecken. Das Fachwissen wird direkt in den Graphen selbst kodiert und bleibt nicht in den Köpfen derjenigen gefangen, die es verstehen. So wächst das institutionelle Wissen mit Ihrer Belegschaft mit und behindert sie nicht. Automatisch generierte Ontologien und kombinierbare Graphmarts bedeuten, dass keine monatelange Vorabmodellierung erforderlich ist und dass Sie nicht neu aufbauen müssen, was bereits funktioniert, wenn Sie neue Domänen hinzufügen. Teams sind innerhalb von Wochen einsatzbereit, nicht erst nach Jahren.

Künstliche Intelligenz

KI, die in Ihren Abläufen verankert ist

Allgemeine Modelle für künstliche Intelligenz sind nicht auf die Komplexität Ihrer individuellen Belegschaft und Ihrer Prozesse ausgelegt. Die Aufgaben, die im operativen Geschäft am wichtigsten sind – etwa vorausschauende Wartung, Erkennung von Anomalien, Ursachenanalyse und Risikobewertung –, erfordern Modelle, die auf Ihren Daten trainiert wurden, auf Ihrem Kontext basieren und so konzipiert sind, dass sie in die Produktion übernommen werden und dort bestehen bleiben.

Um diese Modelle zu erstellen und bereitzustellen, muss die Ausführungslücke geschlossen werden: Es gilt, den Weg von der Entwicklung bis zur Produktion zu beschreiten, ohne dabei das Fachwissen, die Transparenz oder die Governance zu verlieren, die KI-Entscheidungen umsetzbar machen. Fachexperten und Datenwissenschaftler arbeiten über den gesamten Modelllebenszyklus hinweg auf derselben Plattform zusammen – vom Prototyp bis zur Bereitstellung –, sodass diejenigen, die das Problem verstehen, bis zur endgültigen Umsetzung eingebunden bleiben.

Modelle werden als regulierte APIs bereitgestellt, auf die jeder Agent-Workflow auf der Plattform zugreifen kann. Dank integrierter Drift-Überwachung und kontinuierlicher Leistungsüberwachung behalten die Modelle ihre Genauigkeit über einen längeren Zeitraum bei – nicht nur am Tag der Einführung.

Agentenentwicklung

Agenten und Mitarbeiter, die zusammenarbeiten

Projekte zur künstlichen Intelligenz bringen keinen Mehrwert oder bleiben in der Pilotphase stecken, weil sie schlichtweg nicht produktionsreif sind. Der Schwachpunkt verlagert sich in die nachgelagerten Phasen, und die Kosten für dessen Behebung steigen.

Mit Mendix entwickeln und implementieren Teams sowohl herkömmliche Web- und Mobilanwendungen als auch KI-Agenten und agentenbasierte Lösungen, die von Anfang an echte betriebliche Komplexität bewältigen.

Maia, die in die Plattform integrierte agierende KI, plant und baut auf dem tatsächlichen Kontext Ihres Unternehmens auf – von der Architektur über Richtlinien und Standards bis hin zu zugelassenen Komponenten. "Maia Make" führt mehrstufige Entwicklungsprozesse autonom durch, von den Anforderungen bis hin zur funktionsfähigen Software. Die KI generiert visuelle Modelle statt Rohcode, sodass jeder, der das Problem versteht, in jeder Phase zur Lösung beitragen kann, ohne über spezielle Fachkenntnisse verfügen zu müssen.

Das Ergebnis ist funktionsfähige Software, die schneller, mit weniger Hin und Her und weniger Nachbesserungen, bereitgestellt wird. Vom einzelnen Anwendungsfall bis hin zum gesamten Unternehmensportfolio von Anfang an auf derselben Plattform.

Orchestrierung

Ein Signal, unternehmensweite Maßnahmen

Hier ein RPA-Tool, dort eine iPaaS-Plattform, dazu ein Workflow-Tool für jede Abteilung. Ein durchschnittliches Großunternehmen betreibt Automatisierung mittlerweile über Dutzende von voneinander getrennten Systemen hinweg. Wenn man zu dieser Fragmentierung noch KI-Agenten hinzufügt, sind das Prozesse, für die niemand die volle Verantwortung trägt, und Agenten, die niemand vollständig steuert.  

Die Prozesskoordinierungsfunktionen der Plattform lösen dieses Problem. Eine Lieferantenwarnung, eine Überschreitung der Risikoschwelle, ein Fall, der außerhalb des SLA liegt – jedes dieser Ereignisse sollte koordinierte Maßnahmen in allen betroffenen Bereichen auslösen. Mit Mendix schaffen Sie eine einheitliche Ebene, die Geschäftsereignisse, KI-Signale und menschliche Entscheidungen unternehmensweit miteinander verknüpft und so Mitarbeitenden, Systeme und Personen gleichzeitig als einen einheitlichen, geregelten Prozess koordiniert.  

Jeder Schritt ist sichtbar. Jede Übergabe ist nachvollziehbar. Jede Maßnahme ist vom Auslöser bis zum Ergebnis nachvollziehbar. 

Governance

Skalieren Sie KI mit Zuversicht

Die meisten Unternehmen steuern ihre Abläufe nach dem Prinzip der Ausnahme. Bei agentischen Unternehmen ist dieses Modell nicht skalierbar. Es bietet einen idealen Nährboden für „Schatten-KI“, wachsende Rückstände bei der Compliance und stillstehende Produktionslinien.  

Innerhalb der Plattform beginnt die Governance bereits bei der Erstellungsphase. Setzen Sie Richtlinien zentral für jede App, jeden Agenten und jeden Workflow durch und nicht pro Team und Projekt. Überall. Jede Modellinferenz, jede Entscheidung eines Agenten, jede manuelle Genehmigung und jedes Ereignis zur Datenherkunft ist nachvollziehbar, wird protokolliert und ist überprüfbar, noch bevor jemand danach fragt.  

Mit dem Wachstum des Portfolios nimmt die Governance automatisch die Komplexität auf, anstatt die Komplexität selbst zu generieren. Neue Anwendungen und Agenten übernehmen automatisch dieselbe Durchsetzungsebene. Sie profitieren von integrierten Prüfpfaden, Nachvollziehbarkeit und Richtlinienkontrollen. 

Wie sieht das Agentenbasierte Unternehmen aus?

Datascalehr ist eine Platform-as-a-Service (PaaS), die KI und ML nutzt, um beliebige Datenquellen mit beliebigen Gehaltsabrechnungen zu verbinden und diese abzugleichen. Sie haben diese Technologie eingeführt. Mendix um seine KI-native Plattform einzuführen und die Lohnabrechnungssoftware zu transformieren.

Das Plattformmodell löst eine seit Jahrzehnten bestehende Herausforderung bei der länderübergreifenden Lohn- und Gehaltsabrechnung, indem es die richtige Anbindung an die Daten und das Netzwerk der Lohn- und Gehaltsabrechnungspartner ihrer Kunden herstellt und so die Notwendigkeit von Programmwartung und Abstimmungen beseitigt.

Zu den Funktionen gehören Echtzeit-Tracking und -Validierung, die Datensynchronisation über verschiedene Ökosysteme hinweg sowie eine kontinuierliche Überwachung, wodurch sich die Kunden stärker auf die Problemlösung und weniger auf die technische Umsetzung konzentrieren können. 

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