Was ist agentenbasierte KI und wie können Sie sie für Ihr Unternehmen nutzen?

Während sich die KI-Technologie in einem alarmierenden Tempo weiterentwickelt, entsteht eine neue Art von Intelligenzsystem – die agentenbasierte KI. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Assistenten, die nur begrenzt in der Lage waren, Aufgaben selbstständig auszuführen, stellt die agentenbasierte KI einen Sprung nach vorn in der Automatisierung dar. Diese Technologie der nächsten Generation hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und wie Menschen mit Maschinen interagieren, erheblich zu verändern.

Was ist Agentische KI?

Agentische KI ist eine bahnbrechende Technologie, die Branchen auf der ganzen Welt verändern wird. Im Gegensatz zu früheren KI-Assistenten, die strengen Regeln folgten und ständige menschliche Eingaben erforderten, ist die agenturische KI proaktiv, d.h. sie kann die Ziele des Benutzers verstehen, den Kontext bewerten und Entscheidungen ohne ständige menschliche Anleitung treffen. Zu diesem Zweck kombiniert agenturische KI maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und Automatisierungstechnologien.

Im Gegensatz zu der häufiger verwendeten generativen KI, die sich auf die Erstellung von Inhalten konzentriert, ist die agentenbasierte KI darauf ausgelegt, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen. Sie reagiert nicht nur auf Aufforderungen, sondern arbeitet auf bestimmte Ziele hin, wie z.B. die Verbesserung des Absatzes oder die Optimierung der Lieferketten. Sie kann auch komplexe Aufgaben ausführen, wie das Durchsuchen von Datenbanken oder das Auslösen von Arbeitsabläufen, und das alles ohne menschliches Zutun.

Agentische KI arbeitet, indem sie Entscheidungen auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten und Mustern trifft. Dadurch kann sie sich an veränderte Umgebungen anpassen und komplexere Probleme lösen.

Woher kommt die Agentische KI?

Die konzeptionellen Wurzeln der agentenbasierten KI lassen sich bis zu den Arbeiten über maschinelle Intelligenz und Feedback-Systeme aus der Mitte des 20. Jahrhunderts zurückverfolgen. Im Laufe der Jahrzehnte haben Meilensteine wie IBMs Deep Blue, Fortschritte beim maschinellen Lernen, die Integration in die Robotik und der Aufstieg generativer KI-Modelle wie die GPT-Serie von OpenAI den Weg für die Entwicklung autonomer KI-Agenten geebnet.

Wie funktioniert die agentenbasierte KI?

Agentische KI löst Probleme durch einen vierstufigen Prozess:

1. Wahrnehmen: KI-Agenten sammeln und verarbeiten Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Datenbanken und digitalen Plattformen, extrahieren wichtige Informationen und erkennen Schlüsselelemente in der Umgebung.
2. Grund: Ein großes Sprachmodell fungiert als Gehirn, das Aufgaben versteht, Lösungen generiert und spezialisierte Modelle für bestimmte Funktionen wie die Erstellung von Inhalten oder Empfehlungen anleitet. Es verwendet Methoden wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um auf Daten zuzugreifen und relevante Ergebnisse zu erzeugen.
3. Handeln Sie: Agentische KI führt Aufgaben aus, indem sie sich mit externen Tools und Software verbindet. Sie kann auf der Grundlage ihrer Pläne schnell Aktionen ausführen, wobei integrierte Sicherheitsvorkehrungen die Genauigkeit gewährleisten. Eine KI für den Kundenservice könnte beispielsweise Forderungen bis zu einem bestimmten Betrag bearbeiten, für höhere Beträge jedoch eine menschliche Genehmigung verlangen.
4. Lernen Sie: Das System verbessert sich kontinuierlich durch eine Feedback-Schleife, in der Daten aus seinen Interaktionen verwendet werden, um seine Modelle zu verfeinern. Durch dieses kontinuierliche Lernen wird die agentenbasierte KI mit der Zeit immer effektiver und hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen und effizienter zu arbeiten.

Agentische KI vs. Generative KI

Agentische KI und generative KI basieren zwar auf Automatisierung und haben Ähnlichkeiten, dienen aber letztlich unterschiedlichen Zwecken. Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten wie Text, Bilder, Musik und Code. Beispiele hierfür sind Tools wie ChatGPT für die Textgenerierung, DALL-E für die Erstellung von Bildern aus Textaufforderungen, Amper Music für die Komposition von Musik und GitHub Copilot für die Codegenerierung. Diese Tools eignen sich hervorragend für Brainstorming, Storytelling und die Generierung von Ideen, aber sie sind auf menschliche Eingaben angewiesen, um Ziele und Kontext festzulegen.

Agentische KI hingegen ist handlungsorientiert. Sie erschafft nicht nur, sie trifft Entscheidungen und handelt mit minimaler menschlicher Beteiligung. Diese Systeme können Situationen analysieren, Strategien entwickeln und sich selbstständig an neue Bedingungen anpassen. Wir geben einige Beispiele für Agentische KI-Arbeitsabläufe später in diesem Artikel.

Einfach ausgedrückt: GenAI erschafft, während agenturische KI handelt. Diese Systeme schließen sich jedoch nicht gegenseitig aus. Sie können auch zusammenarbeiten. So könnte die generative KI beispielsweise Marketingtexte erstellen, während die agenturische KI entscheidet, wann und wo diese veröffentlicht werden sollen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Agentische KI Anwendungsfälle

Die vielseitige Natur der agentenbasierten KI hat dazu geführt, dass sie bereits in verschiedenen Sektoren eingesetzt wird. Hier sind einige Beispiele für agentische KI-Workflows:

E-Commerce und Kundenbetreuung

Eine der wirkungsvollsten Implementierungen von agenturgestützter KI findet im E-Commerce statt, wo KI-gestützte Agenten den Kundensupport und die Verkaufsprozesse rationalisieren. Agentische KI-Agenten verbessern den Kundenservice, indem sie sofortige, präzise Antworten auf Anfragen geben, Lösung von bis zu 70% der Verkaufs- und Serviceanfragen im Internet 24/7.

Zum Beispiel, Ava AI von eDesk Ava AI lässt sich sicher mit verschiedenen Datenquellen integrieren, darunter Bestellhistorien, Kundenanfragen, Produktinformationen, FAQs und Blogs, um kontextbezogene Hilfe in Echtzeit zu leisten. Anders als generische Chatbots ist Ava AI mit branchenspezifischen Einblicken ausgestattet, die es Unternehmen ermöglichen:

• Liefern Sie einen 24/7-Kundensupport mit sofortigen und präzisen Antworten.
• Personalisieren Sie Interaktionen auf der Grundlage des bisherigen Kundenverhaltens, um die Zufriedenheit und den Umsatz zu steigern.
• Nahtlose Integration in bestehende eCommerce-Plattformen zur Steigerung der betrieblichen Effizienz.

Durch den Einsatz von agentenbasierter KI können E-Commerce-Unternehmen ein hervorragendes Kundenerlebnis bieten, die Konversionsrate erhöhen und die Kundenbindung verbessern.

Unternehmens-Workflows und Automatisierung

Agentische KI verändert die Effizienz am Arbeitsplatz, indem sie Routineaufgaben automatisiert, menschliche Fehler reduziert und die Entscheidungsfindung verbessert. KI-Agenten sind jetzt in der Lage, Kodierungen vorzunehmen, Fehler zu beheben und sogar ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) zu verwalten, ohne dass eine ständige menschliche Aufsicht erforderlich ist. Unternehmen integrieren diese agentenbasierte KI-Workflows können Projektlaufzeiten beschleunigen, die Ressourcenzuweisung optimieren und die Gesamtproduktivität steigern.

Cybersecurity und Risikomanagement

Mit der Zunahme von Cyber-Bedrohungen auf der ganzen Welt spielt die agentenbasierte KI eine entscheidende Rolle bei der Cybersicherheit. KI-gesteuerte Sicherheitsagenten können Bedrohungen autonom und in Echtzeit erkennen, analysieren und entschärfen und so das Risiko von Datenverletzungen minimieren. Diese KI-Agenten scannen Netzwerke proaktiv, identifizieren Anomalien und reagieren auf Cyber-Risiken ohne menschliches Eingreifen, so dass Unternehmen potenziellen Angriffen immer einen Schritt voraus sind.

Gesundheitswesen und Patientenhilfe

Agentische KI verändert das Gesundheitswesen, indem sie die Patientenversorgung verbessert, administrative Aufgaben automatisiert und die medizinische Forschung unterstützt. KI-Agenten werden eingesetzt, um Patientenakten zu verwalten, Termine zu vereinbaren und erste Diagnosen auf der Grundlage von Patientensymptomen zu stellen. Dies reduziert den Verwaltungsaufwand für die Gesundheitsdienstleister und ermöglicht es ihnen, sich auf die wichtige Patientenversorgung zu konzentrieren.

Herausforderungen und Überlegungen zur agentenbasierten KI

Trotz ihres Potenzials kann die Integration von agentenbasierter KI in den Geschäftsbetrieb je nach Branche Herausforderungen mit sich bringen:

• Geschäftsmodell Ungewissheit: Agenten-KI verspricht zwar verbesserte Kundenerfahrungen und Produktivität, aber Unternehmen können bei der effektiven Integration dieser Technologien vor Herausforderungen stehen und müssen ihre Mitarbeiter umfassend schulen, um einen ordnungsgemäßen Einsatz zu gewährleisten und operative Risiken zu vermeiden.
• Vertrauen und Verlässlichkeit: Die Sicherstellung, dass KI-Agenten ethische Entscheidungen treffen und Transparenz wahren, ist entscheidend für das Vertrauen der Nutzer und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Technische Komplexität: Die Entwicklung und Pflege autonomer Systeme erfordert eine anspruchsvolle Infrastruktur und Fachwissen, was für einige Unternehmen ein Hindernis darstellt, je nachdem, wie sie die Technologie nutzen wollen.

Wie kann agentenbasierte KI effektiv implementiert werden?

Wie können Unternehmen agentenbasierte KI effektiv einsetzen und dabei die Risiken unter Kontrolle halten und sie mit ihren Zielen in Einklang bringen? Hier sind einige wichtige Vorgehensweisen:

Setzen Sie SMART-Ziele

Genau wie menschliche Teams braucht auch die agentenbasierte KI klare Ziele, um erfolgreich zu sein. Diese Ziele sollten SMART-spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden sein. Unternehmen sollten auch sicherstellen, dass die KI die Werte und die Strategie des Unternehmens versteht, und Feedback-Schleifen einrichten, um die Ziele bei Bedarf anzupassen.

Sicherheit und Compliance aufrechterhalten

Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, um sensible Daten zu schützen. Stellen Sie sicher, dass die agentenbasierte KI die Datenschutzbestimmungen einhält und erstellen Sie Richtlinien für eine ethische Datennutzung, um Risiken für den Datenschutz zu verringern.

Denken Sie über Mensch vs. KI-Teams nach

Im Gegensatz zur generativen KI arbeiten bei der agentenbasierten KI mehrere Agenten zusammen. Unternehmen sollten die richtige Kombination von KI-Rollen wählen und sicherstellen, dass sie gut mit menschlichen Teams zusammenarbeiten, um Probleme wie Koordinationsprobleme oder Konflikte zu vermeiden.

Führen Sie regelmäßig Tests durch

Führen Sie gründliche Tests in verschiedenen Szenarien durch, um sicherzustellen, dass Ihr KI-System zuverlässig und sicher ist. Es ist wichtig, potenzielle Schwachstellen vor dem Einsatz zu identifizieren und zu beheben, um Risiken zu minimieren.

Beaufsichtigen und Bewachen

Agentische KI kann Fehler machen, genau wie Menschen. Unternehmen sollten anfangs Sicherheitsvorkehrungen und Überwachung anbieten und diese dann schrittweise reduzieren, wenn die KI an Erfahrung gewinnt. Der Grad der Überwachung sollte von Faktoren wie der Wichtigkeit von Entscheidungen, den möglichen Folgen von Fehlern und den Trainingsdaten der KI abhängen.

Kontinuierlich überwachen und verbessern

Aktualisieren Sie das System regelmäßig auf der Grundlage von Leistungsmetriken, Benutzerfeedback und realen Daten. Die Einrichtung von Feedback-Schleifen hilft der KI, sich mit der Zeit anzupassen und zu verbessern, was ihre Effektivität und ihren Wert erhöht.

Die Zukunft der agentenbasierten KI

Die zunehmende Entwicklung der agentenbasierten KI und ihre zunehmende Nutzung lassen vermuten, dass sie einen tiefgreifenden Einfluss auf die Arbeit und das tägliche Leben haben wird. Während die langfristige Zukunft nahezu unvorhersehbar ist, sind hier einige der kurzfristigen Auswirkungen der agentenbasierten KI zu sehen:

• Personalisierte digitale Assistenten: Fortschritte in der generativen KI führen zur Entwicklung von KI-Agenten, die Tätigkeiten wie Recherchen, Buchungen und Einkäufe im Namen von Nutzern durchführen können. Dadurch könnten herkömmliche Websites und Apps überflüssig werden, da die Nutzer zu diesen allumfassenden Assistenten wechseln.
• Verbesserte Benutzererfahrungen: Unternehmen wie Amazon integrieren generative KI in ihre Produkte, um Nutzern die Möglichkeit zu geben, in Gesprächen zu interagieren, Smart Home-Geräte zu koordinieren, für Sicherheit zu sorgen und sich an persönliche Daten zu erinnern.
• Fortgeschrittene Problemlösung: Neue KI-Modelle, wie z.B. Claude 3.7 Sonnet von Anthropic, sind in der Lage, komplexe Probleme zu lösen und sich in Bereichen wie Mathematik und Programmierung auszuzeichnen. Dies deutet auf eine Entwicklung hin zu vielseitigen KI-Modellen hin, die mehrere Aufgaben effektiv erledigen können.

Mit der Weiterentwicklung der agentenbasierten KI wird ihre Integration in verschiedene Aspekte des Geschäfts- und Privatlebens voraussichtlich weiter zunehmen und in Zukunft ein noch nie dagewesenes Maß an Autonomie und Effizienz bieten.

Los geht’s mit agentenbasierter KI

Agentische KI gestaltet die Zukunft der künstlichen Intelligenz neu und bietet Unternehmen die Möglichkeit, effizienter zu arbeiten, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und die Interaktion mit Kunden zu verbessern. Ob in den Bereichen Unternehmensautomatisierung, Cybersicherheit, Gesundheitswesen oder eCommerce, die agentenbasierte KI revolutioniert die Art und Weise, wie wir mit Technologie umgehen. Lösungen wie Der Ava AI Agent von eDesk sind ein Beispiel für die praktischen Vorteile dieser Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, in einer zunehmend digitalen Welt die Nase vorn zu haben.

Mit dem weiteren Voranschreiten der KI werden Unternehmen, die agentenbasierte KI einsetzen, einen erheblichen Vorteil erlangen und neue Möglichkeiten für Wachstum, Effizienz und Innovation erschließen.

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