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Anmerkung der Redaktion:Die entscheidende Frage für KI in Unternehmen im Jahr 2026 ist nicht mehr, ob ein Anaplan-KI-Agent eine Planungsfrage beantworten kann. Vielmehr geht es darum, ob das Unternehmen nachweisen kann, wer diesen Agenten konfiguriert hat, auf welche Daten er Zugriff hat und wie vertrauenswürdig seine Antwort ist. Dieser Blogbeitrag beleuchtet das Konzept des Agent Studio und seine Bedeutung, die weit über das bloße Verständnis der Funktionsweise eines einzelnen Agenten hinausgeht.
Es ist Freitagnachmittag. Ein regionaler Vizepräsident schreibt Ihnen:„Wie hoch war unsere AMER-Pipeline-Konversionsrate im letzten Quartal, aufgeschlüsselt nach Segmenten?“Die Zahl ist in einem benutzerdefinierten Anaplan-Modell gespeichert, das Ihr Team vor 18 Monaten erstellt hat. Das Dashboard wurde nie so aufgeteilt. Der Modellentwickler, der die Antwort kennen sollte, ist bis Dienstag in einem Meeting nach dem anderen. Bis jemand die Information manuell heraussucht, hat der Vizepräsident die Entscheidung bereits nach einer Bauchschätzung getroffen.
Dies ist der Erkenntnisverlust, den jedes benutzerdefinierte Anaplan-Modell unbemerkt verursacht. Und er verschlimmert sich, anstatt sich zu verbessern.
Die meisten Teams für Unternehmensplanung haben die Antwort bereits in ihren Anaplan-Modellen gespeichert. Was ihnen fehlt, ist eine Möglichkeit für Geschäftsanwender, diese abzurufen, ohne den Umweg über einen Modellgenerator oder ein Dashboard-Ticket.
Laut Gartner 40 ProzentBis Ende 2026 werden 40 Prozent der Unternehmensanwendungen mit aufgabenbasierten KI-Assistenten ausgestattet sein, verglichen mit derzeit weniger als 5 Prozent. Der Bedarf an Lösungen ist zwar real, doch die Bewältigung der Herausforderung der Informationsbeschaffung ist nur ein Teil der Lösung.
Was ist die neue Herausforderung im Jahr 2026? Nicht mehr die Frage, ob der Agent eine Antwort geben kann, sondern ob das Unternehmen nachweisen kann, wer ihn entwickelt hat, welche Daten er nutzt und warum seine Antwort unbesehen zu akzeptieren ist. Genau dieses Problem wollte Anaplan mit Agent Studio lösen.
Wie sieht diese Governance-Ebene konkret aus? Anaplan Agent Studio ist die zentrale, codefreie Administrationskonsole, in der ein designierter KI-Administrator alle KI-Agenten eines Anaplan-Mandanten erstellt, testet, bereitstellt und überwacht. Benutzerdefinierte und rollenbasierte Agenten werden über dieselbe Oberfläche konfiguriert. Dadurch werden fragmentierte, anwendungsspezifische Setups durch einen einzigen Arbeitsbereich ersetzt, in dem Governance, Konfiguration und Monitoring zentralisiert sind.
Polestar Analytics unterstützt Unternehmen beim Übergang von Agenten-Pilotprojekten zu kontrollierten, produktionsreifen Rollouts.
Entdecken Sie unsere Anaplan AI-PraxisAgent Studio steuert verschiedene Agententypen über eine einzige Steuerungsebene. Im Folgenden wird die Aufschlüsselung erläutert.
Die Beurteilung der Bereitschaft, der Umfang, die Modellpassung, die semantischen Beschreibungen und die Zuständigkeit für die Governance sind genau die Punkte, an denen die meisten Rollouts gelingen oder scheitern.
Sprechen Sie mit unserem Anaplan-Team über die Planung eines Pilotprojekts.Zu wissen, was Agent Studio verwaltet, ist das eine. Die wichtigere Frage ist jedoch, wodurch es sich strukturell von den „KI-Copiloten“ anderer Anbieter unterscheidet, die bestehende Plattformen ergänzen. Der Ansatz von Agent Studio zur Verwaltung von KI-Agenten in Anaplan basiert auf vier strukturellen Entscheidungen, die es auszeichnen.
Der KI-Administrator ist eine neue, berechtigungsbasierte Rolle, die sich von der Rolle des Standard-Workspace-Administrators unterscheidet. Anaplan empfiehlt, diese Rolle CoE-Leitern, Lösungsarchitekten oder erfahrenen Workspace-Administratoren zuzuweisen. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, sodass ein modellerfahrener Business-Experte den gesamten Agentenlebenszyklus verantworten kann.
Jeder Custom Analyst übernimmt vollständig das bestehende Anaplan-Sicherheitsmodell. Dieselbe Frage, die von einem Regionalvertreter und einem Vertriebsleiter gestellt wird, liefert zwei unterschiedliche Datenbereiche, die durch die jeweiligen Berechtigungen der Benutzer bestimmt werden. Der Agent erhält keine eigenen Berechtigungen; er arbeitet innerhalb der Berechtigungen des Fragestellers.
Das Risiko von Fehlinterpretationen in KI-Systemen von Unternehmen besteht selten darin, dass das Modell in einem abstrakten Sinne falsch ist. Vielmehr liegt es darin, dass Anwender keine Möglichkeit haben, eine Antwort zu überprüfen, bevor sie darauf reagieren. Jede Antwort des benutzerdefinierten Analysten enthält einen Datenherkunftsnachweis, der das genaue Quellmodell, Modul und die verwendeten Positionen auflistet. Dadurch wird die Überprüfung von „Vertrauen Sie der KI“ zu „Prüfen Sie den Nachweis“.
Die Konfiguration eines benutzerdefinierten Analysten erfolgt in festgelegten Schritten: Verbindung zum Modell herstellen, Module und Positionen auswählen, verständliche semantische Beschreibungen verfassen (dies ist entscheidend, da Angaben wie „Gesamtumsatz pro Produkt, Region und Zeitraum“ deutlich aussagekräftiger sind als lediglich „Umsatz“), Einstiegsfragen definieren und anschließend synchronisieren und testen, bevor ein Geschäftsanwender Zugriff erhält. Dieser Testschritt erkennt fehlerhaft konfigurierte Positionen, bevor ein Benutzer die Antwort ohne unabhängige Überprüfungsmöglichkeit erhält.
Diese vier Entscheidungen zusammengenommen verwandeln Agent Studio von einer Managementkonsole in ein System zur Verantwortlichkeitssteuerung. Systeme sind aber nur dann sinnvoll, wenn sie die richtige Frage beantworten.
Könnten Sie Ihrem Finanzchef morgen erklären, wie ein Analyst eine bestimmte Zahl ermittelt hat, wenn er Sie morgen fragte, wie das geht? Drei Dinge müssen erfüllt sein, damit die Antwort „Ja“ lautet:
Jeder KI-Agent in einem Unternehmen, der diese drei Hürden nicht überwinden kann, stellt eine unentdeckte Governance-Lücke dar. Die gesamte Struktur von Agent Studio ist darauf ausgelegt, diese Fragen vor der Bereitstellung und nicht erst nach einem Fehlschlag zu klären.
Die Organisationen, die KI im Jahr 2026 in ihrer Planungsfunktion skalieren werden, sind nicht diejenigen mit den meisten Mitarbeitern. Es sind diejenigen, deren Anaplan-KI-Strategie die Antworten jedes einzelnen Mitarbeiters im Zweifelsfall untermauern kann. Da Polestar Analytics ein Anaplan-Implementierungspartner ist, der KI-gestützte, vernetzte Planungslösungen für Finanz- und Supply-Chain-Teams entwickelt, …Polestar Analytics arbeitet mit Anaplan-Kunden zusammenüber die Bereiche Finanzen, Lieferkette und Private Equity hinweg maßgeschneiderte Modelle, um die Einführung von Agent Studio so zu planen, dass diese Verteidigungsfähigkeit von Anfang an integriert ist.
Polestar Analytics ist nun einer von zwölf bevorzugten KI-Implementierungspartnern für Anaplan CoModeler und Anaplan Agent Studio. Die Auswahl erfolgte aufgrund der umfassenden Implementierungserfahrung und der KI-Beschleuniger für die Unternehmensplanung. Da Unternehmen KI in ihren Planungsumgebungen skalieren, bietet Polestar Analytics die nötige Implementierungsexpertise für einen nachhaltigen Einsatz von Agent Studio.
Um zu verstehen, wie das umfassendere KI-Agenten-Ökosystem von Anaplan zusammenpasst, einschließlich der Modellierungsfunktionen,Unser detaillierter Einblick in die KI-Agentenarchitektur von Anaplandeckt das Gesamtbild ab.
Nein. Es regelt, wie KI-Agenten auf vorhandene Modelldaten zugreifen und diese präsentieren; es erstellt das Modell nicht. Die Struktur und Logik bleiben weiterhin Sache des Modellentwicklers oder eines Kompetenzzentrums.
Noch nicht. Custom Analyst verarbeitet beschreibende „Was“-Fragen: Einzelwerte, Rangfolgen, Zeitreihen und Ja/Nein-Vergleiche. Kausal- und Szenarioanalysen sind in der Anaplan-Roadmap enthalten.
Nein. Jede Antwort wird anhand der bestehenden Anaplan-Berechtigungen des Fragestellers gefiltert. Der KI-Administrator legt den maximalen Umfang fest; die Zugriffsrechte des Benutzers schränken ihn weiter ein.
Nein. Kundendaten und Metadaten werden niemals zum Trainieren des zugrunde liegenden LLM verwendet. Es werden lediglich einfache Metadaten und der Fragetext gesendet, um die Absicht zu interpretieren; die eigentliche Abfrage und das Ergebnis verbleiben in der sicheren Umgebung von Anaplan.
Beides. Polaris-Modelle profitieren vom Live-Abfragemodus mit Datenabruf in Echtzeit. Klassische Modelle basieren auf geplanten Datensynchronisierungen, daher spiegeln die Antworten je nach Synchronisierungsplan Momentaufnahmen wider.
Custom Analyst unterstützt offiziell Englisch für alle Fragen von Geschäftsanwendern. Die zugrunde liegende KI kann zwar auch andere Sprachen interpretieren, jedoch wurde nur Englisch vollständig getestet und validiert.
Ja. Anaplan ermöglicht es, die Rolle des KI-Administrators nicht nur internen Mitarbeitern, sondern auch zertifizierten Partnern zuzuweisen, die die Umgebung verwalten.