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Technische Themen

Was ist agentenbasierte KI?

Übersicht

Während die traditionelle KI vorgegebenen Pfaden folgt, zeigt die agentenbasierte KI autonome Entscheidungsfähigkeiten und zielorientiertes Verhalten. Sie ist in der Lage, Ziele zu verstehen, Strategien zu formulieren, eigenständig zu handeln und sich an Veränderungen anzupassen.

Agentische KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Automatisierung, Entscheidungsfindung und Problemlösung angehen. Indem sie Aufgaben an KI-Agenten delegieren, können sich Unternehmen auf strategische Initiativen, Problemlösungen und Kundenbeziehungen konzentrieren.

Agentische KI

Was sind die Hauptmerkmale der agentenbasierten KI?

  • Zielgerichtet: Agentische KI-Systeme werden mit bestimmten Zielen vor Augen entworfen. Diese Ziele können von einfachen Aufgaben, wie der Planung von Besprechungen oder dem Sortieren von E-Mails, bis hin zu komplexeren Zielen, wie der Optimierung von Lieferketten oder der Verwaltung von Finanzportfolios, reichen. Der KI-Agent überwacht kontinuierlich seine Umgebung und ergreift Maßnahmen, um die gesetzten Ziele zu erreichen.
  • Autonome Entscheidungsfindung: Agentische KI kann Entscheidungen ohne menschliches Zutun treffen. Diese Autonomie beruht auf dem Verständnis der Umwelt, den gesetzten Zielen und den gemachten Erfahrungen. Der KI-Agent kann Daten analysieren, Risiken bewerten und die beste Vorgehensweise zur Erreichung seiner Ziele wählen.
  • Adaptives Lernen: Agentische KI-Systeme können aus ihren Interaktionen lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Indem sie neue Situationen erleben und Feedback erhalten, verfeinern sie ihre Entscheidungsprozesse und werden immer geschickter, um ihre Ziele zu erreichen. Diese Lern- und Anpassungsfähigkeit ist entscheidend für die Arbeit in dynamischen und unvorhersehbaren Umgebungen.
  • Proaktive Problemlösung: Agentische KI kann potenzielle Probleme vorhersehen und proaktive Schritte unternehmen, um sie zu verhindern. Durch die Analyse von Daten und die Erkennung von Mustern kann der KI-Agent Herausforderungen vorhersehen und Korrekturmaßnahmen ergreifen, bevor sie eskalieren. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für das Risikomanagement, die Ressourcenzuweisung und die betriebliche Effizienz.

Wie profitieren Unternehmen von agentenbasierter KI?

Agentische KI bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen in verschiedenen Branchen:

  • Gesteigerte Effizienz und Produktivität: Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Optimierung von Arbeitsabläufen kann agentenbasierte KI die betriebliche Effizienz und Produktivität erheblich steigern. So können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren, Kosten senken und die Produktion beschleunigen.
  • Bessere Entscheidungsfindung: Agentische KI kann große Datenmengen analysieren und Erkenntnisse liefern, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Durch die Erkennung von Trends, Mustern und Anomalien kann der KI-Agent Unternehmen dabei helfen, strategischere Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und Chancen zu nutzen.
  • Verbessertes Kundenerlebnis: Agentische KI kann Kundeninteraktionen personalisieren und maßgeschneiderte Lösungen anbieten. Durch das Verständnis der Kundenpräferenzen und -bedürfnisse kann der KI-Agent relevante Inhalte liefern, proaktiven Support bieten und engere Kundenbeziehungen aufbauen.
  • Innovation und Wachstum: Agentische KI kann Innovationen vorantreiben, indem sie neue Möglichkeiten aufzeigt und kreative Lösungen entwickelt. Indem sie unkonventionelle Ansätze erforschen und bestehende Paradigmen in Frage stellen, können KI-Agenten Unternehmen helfen, neue Märkte zu entdecken, neue Produkte zu entwickeln und bahnbrechende Ergebnisse zu erzielen.

Wie automatisiert Agentic AI die Entscheidungsfindung und mehrstufige Prozesse?

Agentische KI automatisiert komplexe Entscheidungsprozesse und mehrstufige Arbeitsabläufe. Seine Fähigkeit, Daten zu analysieren, Risiken zu bewerten und autonome Maßnahmen zu ergreifen, macht es ideal für die Bewältigung komplizierter Aufgaben, die traditionell menschliches Eingreifen erfordern.

Im Finanzsektor kann die agentenbasierte KI beispielsweise Anlageentscheidungen automatisieren, Portfolios verwalten und betrügerische Transaktionen aufdecken. Im Gesundheitswesen kann sie bei der Diagnose helfen, Behandlungspläne personalisieren und den Gesundheitszustand der Patienten überwachen. In der Fertigung kann die agentenbasierte KI Produktionspläne optimieren, Bestände verwalten und Anlagenausfälle vorhersagen.

Durch die Automatisierung dieser komplexen Prozesse können Unternehmen Fehler reduzieren, die Genauigkeit verbessern und die Abläufe beschleunigen. Agentische KI kann kontinuierlich lernen und sich an veränderte Bedingungen anpassen, um sicherzustellen, dass die Entscheidungsfindung optimal und auf die Unternehmensziele abgestimmt ist.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist eine Software, die darauf ausgelegt ist, ihre Umgebung mit Hilfe von Sensoren oder Dateneingaben wahrzunehmen, diese Informationen mit Hilfe künstlicher Intelligenz zu verarbeiten und Maßnahmen zu ergreifen, die ihre Chancen, bestimmte Ziele zu erreichen, maximieren. Diese digitalen Agenten können innerhalb festgelegter Parameter unabhängig arbeiten, Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Programmierung und ihres Lernprozesses treffen und mit anderen Systemen oder Menschen interagieren, um Aufgaben zu erfüllen. Sie stellen die praktische Umsetzung der Prinzipien der agentenbasierten KI dar und dienen als operative Einheiten, die bestimmte Funktionen innerhalb eines größeren KI-Systems ausführen.

Kernkomponenten von KI-Agenten

KI-Agenten sind mit mehreren wesentlichen Komponenten ausgestattet, die ihre autonome Arbeitsweise und Entscheidungsfähigkeit ermöglichen:

  • Wahrnehmungssysteme: Agenten müssen über Möglichkeiten verfügen, Informationen über ihre Umgebung zu sammeln. Bei Geschäftsanwendungen können dies Dateneinspeisungen aus Unternehmenssystemen, Marktanalysen, Sensordaten von IoT-Geräten oder direkte Benutzerinteraktionen sein. Diese Eingaben bilden die Grundlage für das Verständnis des Agenten für seinen operativen Kontext.
  • Wissensbasis: Die Agenten pflegen und aktualisieren ständig einen Informationsbestand, der sowohl vorprogrammiertes Wissen als auch gelernte Erfahrungen enthält. Diese Wissensbasis dient als Grundlage für Entscheidungs- und Problemlösungsaktivitäten und ermöglicht es dem Agenten, auf frühere Erfahrungen und etablierte Muster zurückzugreifen, um aktuelle Handlungen zu informieren.
  • Mechanismen zur Entscheidungsfindung: Ausgefeilte Algorithmen und Modelle ermöglichen es den Agenten, Situationen zu bewerten und geeignete Maßnahmen festzulegen. Diese Mechanismen umfassen häufig mehrere KI-Technologien, darunter maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Expertensysteme, um komplexe Szenarien zu verarbeiten und wirksame Antworten zu generieren.

Wie sieht die Zukunft der KI-Agenten in der Wirtschaft aus?

Die Entwicklung von KI-Agenten erweitert die Fähigkeiten und Anwendungen in Geschäftsumgebungen kontinuierlich.

Zu den aufkommenden Trends gehören:

  • Kollaborative Agentennetze: Künftige Implementierungen werden mehrere spezialisierte Agenten umfassen, die in koordinierten Netzwerken zusammenarbeiten und jeweils spezifische Aspekte komplexer Geschäftsprozesse bearbeiten, während sie Informationen und Ressourcen gemeinsam nutzen, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
  • Verbesserte Lernfähigkeiten: Die Agenten der nächsten Generation werden über ausgefeiltere Lernfähigkeiten verfügen, darunter:
    • Schnellere Anpassung an neue Situationen und Anforderungen durch fortgeschrittene Transfer-Learning-Techniken. Dies wird es den Agenten ermöglichen, erlerntes Wissen in verschiedenen Kontexten und Szenarien effektiver anzuwenden.
    • Verbesserte Fähigkeit, aus menschlichem Feedback und natürlichen Interaktionen zu lernen, wodurch die Arbeit mit ihnen intuitiver wird und sie leichter für spezifische Geschäftsanforderungen geschult werden können.
  • Größere Autonomie: Mit den Fortschritten der KI-Technologie werden die Agenten immer komplexere Entscheidungen und Aufgaben mit größerer Selbstständigkeit bewältigen, während sie gleichzeitig angemessene Sicherheitsmaßnahmen ergreifen und, wo nötig, die menschliche Aufsicht behalten.
  • Schnellere Self-Service-Anfragen und -Erfüllung: KI-Agenten werden es den Geschäftsanwendern erleichtern, verschiedene Anfragen schneller zu bearbeiten, und zwar über ITSM-Plattformen mit integrierter generativer KI, die mit Workflow-Automatisierung kombiniert sind. Beispiele hierfür sind die Rückerstattung von Wellness-Leistungen, die Gewährung des Zugangs zu einem entfernten Büro mit einem Badge oder die Bereitstellung von Cloud-Instanzen.

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Fußnoten