Was ist agentenbasierte KI?

Agentische KI im Vergleich zu anderen Arten von KI

Das Verständnis der Unterschiede zwischen agentenbasierter KI und anderen Ansätzen der künstlichen Intelligenz ist für Unternehmen, die KI-Implementierungsstrategien evaluieren, unerlässlich. Während herkömmliche KI-Systeme für jede Aufgabe eine explizite Programmierung erfordern und generative KI sich auf die Erstellung von Inhalten konzentriert, arbeitet die agentenbasierte KI mit einem autonomen, zielgerichteten Verhalten, das Strategien anpassen und komplexe Geschäftsprozesse selbstständig ausführen kann.

Der grundlegende Unterschied liegt in der operativen Autonomie und der Zielpersistenz. Traditionelle KI-Systeme führen vordefinierte Aufgaben unter menschlicher Aufsicht bei jedem Schritt aus, generative KI erstellt Inhalte auf der Grundlage von Aufforderungen und agentenbasierte KI behält Ziele im Laufe der Zeit bei, während sie durch dynamische Strategieanpassung und mehrstufige Ausführung selbständig bestimmt, wie sie zu erreichen sind.

Wie unterscheidet sich die agentenbasierte KI von der traditionellen KI-Automatisierung?

Herkömmliche KI-Automatisierung funktioniert über regelbasierte Systeme und vordefinierte Workflows, die bestimmte Aufgaben ausführen, wenn sie durch vorher festgelegte Bedingungen ausgelöst werden. Diese Systeme erfordern eine umfangreiche Programmierung für jedes Szenario und können sich nicht ohne menschliches Eingreifen oder zusätzliche Kodierung an unerwartete Situationen anpassen. Unternehmensimplementierungen umfassen in der Regel Tools zur Automatisierung von Roboterprozessen, die exakte Abfolgen von Aktionen in Geschäftsanwendungen verfolgen.

Agenten-KI unterscheidet sich grundsätzlich dadurch, dass sie dauerhafte Ziele verfolgt und ihre Vorgehensweise auf der Grundlage von Rückmeldungen aus der Umgebung und veränderten Bedingungen anpasst. Anstatt vorgegebenen Skripten zu folgen, bewerten agentenbasierte KI-Systeme mehrere Strategien, lernen aus den Ergebnissen und ändern ihr Verhalten, um bestimmte Ziele effektiver zu erreichen. Diese autonome Anpassungsfähigkeit ermöglicht es Unternehmen, KI-Systeme einzusetzen, die komplexe, unvorhersehbare Geschäftsszenarien ohne ständige Neuprogrammierung oder menschliche Aufsicht bewältigen können.

Was unterscheidet die agentenbasierte KI von generativen KI-Systemen?

Generative KI-Systeme wie große Sprachmodelle konzentrieren sich auf die Erstellung von Inhalten und die Generierung von Antworten auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen und produzieren Texte, Bilder oder andere Medien auf der Grundlage von Mustern, die aus Trainingsdaten gelernt wurden. Diese Systeme sind hervorragend in der Lage, Inhalte zu erstellen, erfordern aber menschliche Benutzer, die den Kontext, die Richtung und die Bewertung der Ergebnisse für jede Interaktion liefern. Unternehmensanwendungen umfassen in der Regel die Erstellung von Inhalten, das Verfassen von Dokumenten und kreative Unterstützungsaufgaben.

Agentische KI beinhaltet generative Fähigkeiten und fügt gleichzeitig zielorientiertes Verhalten und autonome Ausführungsfähigkeiten hinzu.

Während generative KI auf unmittelbare Aufforderungen reagiert, behält agentenbasierte KI ihre Ziele über mehrere Interaktionen hinweg bei und kann selbständig mehrstufige Prozesse planen und ausführen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Diese Unterscheidung ermöglicht es Unternehmen, agentechnische KI für komplexe Geschäftsprozesse einzusetzen, die einen nachhaltigen Fokus und eine adaptive Strategieumsetzung erfordern, anstatt einfache Aufgaben der Inhaltserstellung.

Wie steht die agentenbasierte KI im Vergleich zu maschinellen Lernsystemen da?

Systeme für maschinelles Lernen analysieren Daten, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen oder Informationen auf der Grundlage von Trainingsdatensätzen zu klassifizieren. Sie benötigen jedoch in der Regel menschliche Bediener, um die Ergebnisse zu interpretieren und über geeignete Maßnahmen zu entscheiden. Diese Systeme zeichnen sich durch Datenanalyse und Mustererkennung aus, sind aber bei der Umsetzung von Erkenntnissen in geschäftliche Entscheidungen und Maßnahmen auf das menschliche Urteilsvermögen angewiesen.

Die agentenbasierte KI baut auf den Grundlagen des maschinellen Lernens auf und erweitert sie um Fähigkeiten zur autonomen Entscheidungsfindung und Handlungsausführung. Anstatt nur Vorhersagen oder Klassifizierungen zu liefern, können agentenbasierte KI-Systeme Analyseergebnisse interpretieren, potenzielle Aktionen bewerten und Strategien zur Erreichung von Geschäftszielen ausführen.

Diese Integration ermöglicht es Unternehmen, automatisierte End-to-End-Prozesse einzusetzen, die Datenanalyse mit strategischer Ausführung kombinieren, ohne dass an jedem Entscheidungspunkt ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

KI Technologie Vergleich

Schneller Vergleich:

Wann sollte man agentenbasierte KI einsetzen: Wählen Sie agentenbasierte KI, wenn Geschäftsprozesse einen dauerhaften autonomen Betrieb über mehrere Systeme hinweg ohne ständige menschliche Aufsicht erfordern, insbesondere bei komplexen Entscheidungsabläufen, die sich an veränderte Bedingungen anpassen müssen.

Wann Sie Alternativen verwenden sollten:
Traditionelle KI: Standardisierte, sich wiederholende Aufgaben
Generative KI: Erstellung von Inhalten
Maschinelles Lernen: Datenanalyse und Vorhersagen

Wann sollten Unternehmen agentenbasierte KI anderen Ansätzen vorziehen?

Unternehmen sollten agentenbasierte KI in Betracht ziehen, wenn Geschäftsprozesse einen nachhaltigen autonomen Betrieb über mehrere Systeme und Entscheidungspunkte hinweg ohne ständige menschliche Aufsicht erfordern. Herkömmliche KI-Automatisierung eignet sich gut für standardisierte, sich wiederholende Aufgaben mit vorhersehbaren Eingaben und Ausgaben, während agentenbasierte KI sich in dynamischen Umgebungen auszeichnet, in denen sich Strategien an veränderte Bedingungen und sich entwickelnde Ziele anpassen müssen.

Agentische KI wird besonders wertvoll, wenn Geschäftsprozesse komplexe Entscheidungsabläufe beinhalten, die eine Koordination über mehrere Systeme, Abteilungen oder Zeiträume hinweg erfordern. Im Gegensatz zur generativen KI, die sich auf diskrete Aufgaben konzentriert, oder zum maschinellen Lernen, das typischerweise auf spezifische analytische Erkenntnisse angewandt wird, kann die agentenbasierte KI ganze Geschäftsabläufe von der Einleitung bis zum Abschluss verwalten und dabei Strategien auf der Grundlage von Zwischenergebnissen und Umweltveränderungen anpassen. Dank dieser Fähigkeit eignet sich die agentenbasierte KI hervorragend für Unternehmensanwendungen, die autonomes Prozessmanagement, strategische Ausführung und adaptive Problemlösung in komplexen Betriebsumgebungen erfordern.

Was sind die wichtigsten Merkmale 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 mit der Zeit verbessern. Wenn sie neue Situationen erleben und Feedback erhalten, verfeinern sie ihre Entscheidungsprozesse und werden immer geschickter, um ihre Ziele zu erreichen. Diese Fähigkeit zu lernen und sich anzupassen ist entscheidend für die Arbeit in dynamischen und unvorhersehbaren Umgebungen. Das Lernen kann menschliches Feedback ("Human-in-the-Loop") beinhalten, das von einzelnen Benutzern oder Managern stammt, die das Verhalten im Laufe der Zeit beobachten, oder automatisiertes Feedback, um auf erkannte Ausnahmen zu reagieren.

Wie OpenText den Erfolg von Agentic AI im Unternehmen ermöglicht

OpenText hat mehr als 35 Jahre damit verbracht, digitale Plattformen für Wissensarbeiter zu entwickeln, und heute leisten wir Pionierarbeit bei der nächsten Entwicklung: der Schaffung digitaler Wissensarbeiter durch agentenbasierte KI.

Unser Ansatz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen, indem wir die grundlegenden Herausforderungen angehen, die den Erfolg von KI begrenzen - Datenintegration, Sicherheit und Skalierbarkeit.

Während viele Unternehmen aufgrund von fragmentierten Daten und Sicherheitsbedenken Schwierigkeiten haben, KI effektiv zu implementieren, bietet OpenText die wesentliche Grundlage, die agentenbasierte KI für Unternehmensumgebungen wirklich leistungsstark macht:

Einheitliche Datenwolke als Grundlage

Agentische KI benötigt Zugang zu vollständigen, genauen und Echtzeit-Informationen, um autonome Entscheidungen zu treffen. Der Data Cloud-Ansatz von OpenText beseitigt die Datensilos, die KI-Initiativen in Unternehmen behindern:

• Zentralisierung von Informationen aus unterschiedlichen Unternehmenssystemen in einer einzigen Quelle der Wahrheit.
• Sicherstellung von Datenqualität, Governance und Compliance für alle KI-Anwendungen.
• Versorgung von agentenbasierten KI-Systemen mit dynamischen Live-Informationen für Echtzeit-Entscheidungen und Workflow-Optimierung.

Sicherheit auf Unternehmensniveau für KI-Vertrauen

Sicherheitsbedenken sind nach wie vor das größte Hindernis für die Einführung von KI. 44% der IT-Führungskräfte nennen Sicherheits- und Compliance-Risiken als ihre größte Herausforderung im Informationsmanagement. OpenText adressiert dies durch:

• KI-gestützte Erkennung von Bedrohungen: OpenText™ Cybersecurity Aviator™ lernt automatisch neue Modelle zur Erkennung von Bedrohungen und setzt diese innerhalb weniger Stunden ein.
• Sichere KI-Implementierung: Robuste Zugriffskontrollen, Datenklassifizierung und Compliance-Management, mit denen Sie agentenbasierte KI sicher einsetzen können.
• KI-Sicherheitsschutz: Verteidigen Sie sich gegen KI-gesteuerte Angriffe und aktivieren Sie KI-gestützte Sicherheitsfunktionen.

Was sind die agentenbasierten KI-Lösungen von OpenText?

OpenText liefert agentenbasierte KI durch spezielle Lösungen, die sich nahtlos in Ihre bestehende Unternehmensinfrastruktur integrieren lassen:

Cybersecurity Aviator verbessert Ihre Erkennung von und Reaktion auf Bedrohungen durch:

• Autonomes Lernen und Einsatz neuer Modelle zur Erkennung von Bedrohungen innerhalb von Stunden.
• Echtzeit-Analyse des Netzwerkverhaltens zur Identifizierung anomaler Aktivitäten.
• Automatisierte Reaktion auf neue Sicherheitsbedrohungen und Schwachstellen.

OpenText™ Content Aviator™ verändert die Art und Weise, wie Mitarbeiter mit Geschäftsinformationen interagieren, durch:

• Konversationssuche und Erkennung von Inhalten in Unternehmensrepositorien.
• Automatisierte Zusammenfassung und Übersetzung von komplexen Dokumenten.
• Intelligente Klassifizierung von Inhalten und Automatisierung von Arbeitsabläufen.

OpenText™ DevOps Aviator™ optimiert die Lebenszyklen Ihrer Software:

• Vorhersage von Software-Lieferzeiten und Identifizierung von Risiken mit integrierter Flow Intelligence.
• Generieren und automatisieren Sie Tests anhand von Skripten, Videos und Backlog-Elementen.
• Empfehlen und Ausführen von Korrekturstrategien, um die Lieferung auf Kurs zu halten.
• Agentische KI bringt autonome, zielgerichtete Intelligenz, um den Softwareentwicklungsprozess zu verändern

OpenText™ Experience Aviator™ setzt agenturische KI-Agenten ein, die

• Generieren Sie automatisch kontextbezogene und relevante Inhalte für Kundenkommunikation, Rich Media und Bilder.
• Analysieren Sie Kundendaten, um selbstständig Kontoprobleme zu lösen.
• Passen Sie Abo-Pläne und Abrechnungen auf der Grundlage von Benutzerpräferenzen und -historie an.
• Verringern Sie die Abhängigkeit von menschlichen Mitarbeitern und verbessern Sie gleichzeitig die Reaktionszeiten.

OpenText™ Service Management Aviator™ nutzt KI-Assistenten, um die IT-Servicebereitstellung zu transformieren:

• KI-angereicherte Arbeitsabläufe, die KI-Agenten einsetzen, die miteinander interagieren können.
• Autonome Fallzusammenfassung und Lösungsvorschläge für Service Desk Agenten.
• Selbstbedienungsfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, allgemeine IT- und Nicht-IT-Anfragen zu lösen.
• Intelligentes Abrufen von Wissen aus Unternehmensarchiven, HR-Systemen und Support-Plattformen von Drittanbietern.
• Private LLM mit Retrieval Augmented Generation (RAG), die die Datensicherheit aufrechterhält und Halluzinationen reduziert.

OpenText™ Business Network Aviator™ vereinfacht die B2B- und Lieferkettenintegration durch einen KI-Selbstbedienungsberater:

• Sofortige, präzise Antworten in einfacher Sprache, um OpenText™ Trading Grid™ effizienter als Teil Ihrer Lieferkette zu nutzen.
• Tiefere Einblicke in die Lieferkette, die mit Ihren Geschäftsdaten verknüpft sind, indem Sie kontextbezogene Antworten auf Ihre B2B- und EDI-Anfragen finden und weitergeben.
• Vereinfachte EDI-Nutzdaten- und Transaktionsanalyse in geschäftsfähiger Sprache, die für jeden in Ihrem Unternehmen geeignet ist, unabhängig von den technischen Kenntnissen.
• Schnellere Lösungszeiten durch klare, umsetzbare Anleitungen zu komplexen Fehlercodes und die Möglichkeit, ein Support-Ticket zu erstellen, während Sie sich in der App befinden.
• Effiziente IoT-Operationen durch eine einheitliche Asset-Identität, die Erkennung von Anomalien in einem geschlossenen Kreislauf, die Verwendung von generativer KI und großen Sprachmodellen (LLMs), die die vertrauenswürdige Datengrundlage für die agentenbasierte KI liefern.

Wie können Unternehmen mit OpenText agentic AI beginnen?

Die Vision von OpenText geht über einzelne KI-Tools hinaus und zielt auf die Schaffung umfassender digitaler Teammitglieder, die die menschlichen Fähigkeiten erweitern. Unsere Aviator AI-Lösungen:

Steigern Sie die Produktivität durch intelligente Automatisierung

Laut Foundry Research ist die verbesserte Produktivität der am meisten gewünschte Nutzen von KI. 78% der ausgereiften KI-Anwender schreiben modernen KI-Technologien Produktivitätssteigerungen zu. Die agentische KI von OpenText sorgt für diesen Produktivitätsschub, indem sie:

• Automatisierung von sich wiederholenden Arbeitsabläufen, um Mitarbeiter für strategisches Denken und Innovation freizusetzen.
• Stellen Sie sicher, dass Build-Agenten den richtigen Zugang zu Daten und KI-Engines haben, um die Kosten sicher zu kontrollieren.
• Abwicklung von mehrstufigen Geschäftsprozessen ohne menschliches Eingreifen, wobei Sie mit der Zeit lernen und sich verbessern.

Befähigen Sie Ihre Belegschaft

Höhere Produktivität durch agentenbasierte KI bedeutet mehr als nur schnellere Aufgabenerledigung - sie verändert die Arbeitsweise Ihrer Mitarbeiter und ermöglicht es ihnen,..:

• Lenken Sie den Fokus auf hochwertige Aktivitäten: Befreien Sie Ihre Teams von Routineaufgaben und konzentrieren Sie sich auf kreative Problemlösungen, strategische Planung und Innovation.
• Verbessern Sie die Arbeitszufriedenheit: Mitarbeiter berichten von einer höheren Arbeitsmoral, wenn KI alltägliche Arbeiten übernimmt, so dass sie sich auf sinnvolle Beiträge konzentrieren können.
• Fördern Sie die Zusammenarbeit: Mit der Zeit, die früher für sich wiederholende Aufgaben verwendet wurde, können Teams stärkere Kundenbeziehungen aufbauen und sich beruflich weiterentwickeln.

Unternehmensübergreifende Systeme integrieren

Laut einer kürzlich durchgeführten Studie legen 52% der Unternehmen bei der Auswahl von KI-Partnern den Schwerpunkt auf Integrationsfähigkeiten. OpenText liefert:

• Nahtlose Verbindungen zwischen KI-Agenten und bestehenden Unternehmensanwendungen.
• API-gesteuerte Architektur, die individuelle Integrationen unterstützt.
• Workflow-Automatisierung, die sich über mehrere Geschäftssysteme erstreckt.

Messbare Auswirkungen auf das Geschäft

Unternehmen mit ausgereiften KI-Implementierungen unter Verwendung von OpenText-Lösungen berichten:

• Verbesserte betriebliche Effizienz durch automatisierte Routineaufgaben.
• Verbesserte Entscheidungsgeschwindigkeit und -genauigkeit.
• Signifikante Produktivitätssteigerungen für alle Wissensarbeiter.

Erste Schritte mit OpenText agentic AI

Unser Ansatz zur Implementierung von agentenbasierter KI konzentriert sich darauf, eine solide Grundlage zu schaffen, bevor wir autonome Systeme einsetzen:

1. Bewertung von Informationen: Bewerten und optimieren Sie Ihre Datenlandschaft für die KI-Bereitschaft.
2. Sicherheitspositionierung: Implementieren Sie KI-fähige Sicherheits- und Governance-Frameworks.
3. Pilot-Implementierung: Setzen Sie agentenbasierte KI in gezielten Anwendungsfällen mit messbaren Resultaten ein.
4. Skalieren und optimieren: Weiten Sie erfolgreiche Implementierungen auf das gesamte Unternehmen aus.

Die Zukunft ist grenzenlos

Wir bei OpenText sind der Meinung, dass Technologie immer das menschliche Potenzial fördern sollte. Unsere agentenbasierten KI-Lösungen ersetzen Ihre Mitarbeiter nicht - sie schaffen digitale Teamkollegen, die Routineaufgaben erledigen, wichtige Erkenntnisse gewinnen und es Ihren Teams ermöglichen, sich auf Kreativität, Strategie und Innovation zu konzentrieren.

Wenn Ihre Informationen über die OpenText-Plattform einheitlich, sicher und zugänglich sind, wird die agenturgestützte KI zu einer transformativen Kraft, die Barrieren beseitigt und das grenzenlose Potenzial Ihres Unternehmens freisetzt.

Möchten Sie erfahren, wie OpenText agentenbasierte KI für Ihr Unternehmen bereitstellen kann?

Setzen Sie sich mit unserem Team in Verbindung, um Ihre spezifischen Anwendungsfälle und Ihre Implementierungsstrategie zu besprechen.

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Praktische Beispiele und Anwendungsfälle für agentenbasierte KI

Die Fähigkeit der agentenbasierten KI, komplexe, nachhaltige Prozesse zu planen und auszuführen, macht sie in vielen Geschäftsfunktionen und Branchen wertvoll.

Anwendungsfälle für die Verwaltung von Inhalten und Dokumenten

Agentische KI ist ein entscheidender Faktor bei der Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Daten wie Dokumente, Tabellen und Rich Media.

• Dokumentenanalyse und automatisches Redigieren: Ein Agent kann mit der zielgerichteten Aufgabe betraut werden, "alle neuen Kundenverträge zu bearbeiten."
  • Es analysiert den Vertrag (ein Dokument), erkennt darin enthaltene personenbezogene Daten (PII) und führt dann eine automatische Löschung sensibler Daten durch, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten, bevor das Dokument an das nächste sichere Repository gesendet wird.
• Verarbeitung umfangreicher Medien: Der Agent kann mit Video- und Audiodateien arbeiten:
  • Transkription: Ein Agent bearbeitet eine Audioaufnahme einer Vorstandssitzung.
  • Sprechererkennung: Es identifiziert und kennzeichnet, welcher Sprecher was gesagt hat.
  • Gesichtserkennung (in Videomaterial): Sie kann wichtige Akteure für die Indizierung identifizieren.
  • Auf der Grundlage eines strategischen Ziels kann es dann eine autonome Entscheidung treffen, die Aufzeichnung zu kategorisieren und sie in einem geeigneten, langfristigen Wissensspeicher abzulegen, der auf dem Thema des Inhalts und den Teilnehmern basiert.
• CAD-Zeichnungen und Konstruktionen: Ein Agent kann mit dem Ziel eingestellt werden, "alle aktualisierten Komponentendesigns anhand von Qualitätsstandards zu validieren." Es würde auf die CAD-Zeichnungen zugreifen, die Spezifikationen analysieren, alle Abweichungen kennzeichnen und die zugehörigen Teilenummern im ERP-System (Enterprise Resource Planning) aktualisieren - ein mehrstufiger, adaptiver Prozess.

Branchenspezifische Anwendungsfälle

• Finanzdienstleistungen: Agentische KI kann komplexe Anlageentscheidungen automatisieren, Finanzportfolios verwalten und betrügerische Transaktionen selbstständig aufdecken, indem sie ständig überwacht, lernt und sich an neue Muster anpasst.
• Versicherung: Agenten können den gesamten Schadenprozess verwalten, von der Analyse der ersten Dokumente über die Risikobewertung bis hin zu autonomen Entscheidungen über die Auszahlung von Schadenersatzansprüchen innerhalb festgelegter Parameter, während sie gleichzeitig alle Anomalien für eine menschliche Überprüfung kennzeichnen.
• Behörden: Agenten können die Einhaltung komplexer gesetzlicher Vorschriften verwalten, indem sie kontinuierlich Gesetzesänderungen überwachen, die Auswirkungen auf verschiedene interne Systeme bewerten und selbstständig Korrekturprozesse über mehrere Abteilungen hinweg einleiten, um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.
• Logistik (Lieferkette): Agentische KI optimiert die Produktionspläne und verwaltet den Bestand. So kann beispielsweise ein Agent mit dem Ziel ", die Liefertreue zu maximieren," Wetter, Verkehr und Lagerbestände in Echtzeit überwachen und eigenständig Entscheidungen treffen, um Sendungen umzuleiten oder Lieferantenbestellungen anzupassen, um Verzögerungen zu vermeiden. Dies ist ein Beispiel für adaptives Lernen in einer komplexen, multivariablen Umgebung.

Wie funktioniert agentenbasierte KI?

Agentische KI-Systeme arbeiten mit einer mehrschichtigen Architektur, die mehrere Technologien der künstlichen Intelligenz integriert, um autonome Entscheidungsfindung und Zielerreichung in Unternehmensumgebungen zu ermöglichen.

Diese Systeme unterscheiden sich grundlegend von der traditionellen Geschäftsautomatisierung, da sie dauerhafte Ziele verfolgen, ihre Strategien auf der Grundlage von betrieblichen Rückmeldungen anpassen und komplexe mehrstufige Prozesse ohne ständige Überwachung ausführen.

Technische Architektur

Die technische Grundlage kombiniert:

• Wahrnehmungsmechanismen zum Verständnis des Geschäftsumfelds
• Reasoning Engines zur Verarbeitung von Informationen und zum Treffen von Entscheidungen
• Gedächtnissysteme zur Speicherung von Organisationswissen
• Aktionsrahmen zur Ausführung von Plänen über Unternehmenssysteme hinweg

Diese Architektur ermöglicht einen autonomen Betrieb bei gleichzeitiger Einhaltung von Geschäftszielen und Compliance-Anforderungen.

Was ermöglicht eine autonome Entscheidungsfindung für Geschäftsabläufe?

Die autonome Entscheidungsfindung in der agentenbasierten KI für Unternehmen beruht auf logischen Verfahren, die mehrere Geschäftsszenarien bewerten und auf der Grundlage der aktuellen Bedingungen und Unternehmensziele optimale Strategien auswählen. Diese Systeme bewerten die Erfolgswahrscheinlichkeit verschiedener Ansätze, wägen operative Risiken und Vorteile ab und wählen Maßnahmen, die den Geschäftswert maximieren. Im Gegensatz zur regelbasierten Automatisierung, die vorgegebenen Arbeitsabläufen folgt, kann agentenbasierte KI neuartige Lösungen für unbekannte geschäftliche Herausforderungen generieren, indem sie erlernte Muster mit logischen Schlussfolgerungen kombiniert.

In den Entscheidungsprozess fließen gleichzeitig mehrere Geschäftskriterien ein, darunter unmittelbare betriebliche Anforderungen, strategische Ziele, Ressourcenbeschränkungen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Diese Fähigkeit ermöglicht es der agentenbasierten KI von Unternehmen, in dynamischen Geschäftsumgebungen, in denen sich die Bedingungen schnell ändern und selten perfekte Informationen zur Verfügung stehen, effektiv zu arbeiten.

Wie lernen agentenbasierte KI-Systeme und passen sich an die Bedürfnisse von Unternehmen an?

Agentenbasierte KI für Unternehmen verwendet Speicherarchitekturen, die sowohl das unmittelbare Aufgabenmanagement als auch langfristiges organisatorisches Lernen ermöglichen. Der Arbeitsspeicher hält den Kontext über aktuelle Geschäftsprozesse, Betriebsbedingungen und aktive Ziele aufrecht, so dass das System den Fortschritt verfolgen und Strategien in Echtzeit über mehrere Unternehmensanwendungen hinweg anpassen kann.

Langzeitgedächtnissysteme akkumulieren organisatorisches Wissen und betriebliche Erfahrungen, die in zukünftige Geschäftsentscheidungen einfließen. Diese Systeme zeichnen spezifische Interaktionen, Ergebnisse und kontextbezogene Informationen aus vergangenen Geschäftsprozessen auf und schaffen so ein Repository mit institutionellem Wissen, das die Leistung im Laufe der Zeit verbessert. Diese organisatorische Lernfähigkeit ermöglicht es der agentenbasierten KI, effektiver zu werden, wenn sie Erfahrungen mit bestimmten Geschäftsumgebungen und Betriebsmustern sammelt.

Welche Rolle spielen große Sprachmodelle (LLMs) in der agentenbasierten KI für Unternehmen?

LLMs dienen als primäre Schnittstelle zwischen Geschäftsmanagern oder Geschäftsanalysten, die Agenten definieren, und den Aufgaben, Routings und Mechanismen, die auf Daten zugreifen und Aktionen innerhalb des Systems steuern. Diese Modelle ermöglichen es der agentenbasierten KI, Anweisungen von Führungskräften zu interpretieren, Geschäftsdokumente zu verstehen, Denkketten anzuwenden und auf der Grundlage des organisatorischen Kontexts angemessene Antworten oder Aktionspläne zu erstellen.

LLMs bringen Argumentationsfähigkeiten ein, die es der agentenbasierten KI in Unternehmen ermöglichen, Geschäftsprobleme zu analysieren, strategische Pläne zu erstellen und potenzielle Lösungen für verschiedene Geschäftsbereiche zu bewerten. Diese Kombination aus Sprachverständnis und betriebswirtschaftlicher Argumentation macht LLMs besonders wertvoll für Anwendungen, bei denen agentenbasierte KI mit Interessengruppen interagieren und verschiedene Arten von Geschäftsinformationen verarbeiten muss.

Wie lassen sich agentenbasierte KI-Systeme in die Unternehmensinfrastruktur integrieren?

Die Integration von agentenbasierter KI in Unternehmen beruht auf API-Verbindungen und Datenpipeline-Architekturen, die eine nahtlose Interaktion mit bestehenden Geschäftssystemen ermöglichen. Diese Systeme sind über standardisierte Schnittstellen, die die Datensicherheit und die betriebliche Integrität gewährleisten, mit Enterprise Resource Planning-Plattformen, Customer Relationship Management-Systemen und anderen wichtigen Geschäftsanwendungen verbunden.

Mehrere spezialisierte Agenten koordinieren sich oft innerhalb von Unternehmensumgebungen, wobei sich jeder Agent auf bestimmte Geschäftsfunktionen konzentriert und Informationen über sichere Kommunikationsprotokolle austauscht. Dieser verteilte Ansatz ermöglicht die Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse, die sich über mehrere Abteilungen und Systeme erstrecken, während die zentrale Aufsicht und Kontrolle über die Geschäftsabläufe erhalten bleibt.

Die Forschung des MIT zeigt die technischen Fortschritte bei der Koordination von Multi-Agenten und die Herausforderungen, die sich aus der Arbeit in gemischten Mensch-Agenten-Umgebungen ergeben.

Wie profitieren Unternehmen von agentenbasierter KI?

Verstehen, was agenturische KI auszeichnet

Agentische KI ist eine neue Art von künstlicher Intelligenz, die selbstständig handeln, autonome Entscheidungen treffen und mit minimalem menschlichen Eingreifen auf komplexe, langfristige Ziele hinarbeiten kann. Stellen Sie sich die Software als einen hochkompetenten digitalen Mitarbeiter vor, dem Sie ein wichtiges Ziel zuweisen können - er findet die Schritte heraus, führt den Plan aus und passt sich bei Bedarf an, um die Arbeit zu erledigen.

Was die agentenbasierte KI auszeichnet, sind drei Kernfähigkeiten:

• Autonome Entscheidungen: Die KI handelt selbstständig, ohne bei jedem Schritt eine Genehmigung zu benötigen.
• Zielgerichtet: Es hält Ziele über einen längeren Zeitraum durch mehrstufige Ausführung aufrecht, anstatt nur auf einzelne Aufforderungen zu reagieren.
• Adaptives Lernen: Es analysiert die Ergebnisse, bewertet die Strategien und ändert sein Verhalten, um seine Ziele effektiver zu erreichen.

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. Ein agentenbasiertes KI-System kann beispielsweise ganze mehrstufige Arbeitsabläufe verwalten - von der Bestandsverwaltung bis zur Auftragsabwicklung - ohne dass in jeder Phase ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.
• Bessere Entscheidungsfindung: Agentische KI kann große Datenmengen analysieren und Erkenntnisse liefern, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Durch die Identifizierung von Trends, Mustern und Anomalien kann der KI-Agent Unternehmen dabei helfen, strategischere Entscheidungen zu treffen, Risiken zu minimieren und Chancen zu nutzen. Der KI-Agent kann automatisch Markttrends, die Preisgestaltung der Wettbewerber und das Kundenverhalten analysieren, um optimale Preisstrategien zu empfehlen oder neue Marktchancen in Echtzeit zu erkennen.
• Geringeres Betriebsrisiko und weniger Ausfallzeiten: Agentische KI antizipiert und verhindert Unterbrechungen in den Bereichen Betrieb, Wartung, Lieferkettenmanagement und Kundenservice. So kann es beispielsweise ungewöhnliche Kontoaktivitäten erkennen und Kunden proaktiv Lösungen anbieten, bevor sich kleine Probleme zu größeren Krisen auswachsen - so können Unternehmen Problemen zuvorkommen, anstatt nur auf sie zu reagieren.
• Verbessertes Kundenerlebnis: Agentische KI kann Kundeninteraktionen personalisieren und maßgeschneiderte Lösungen anbieten. Indem er die Vorlieben und Bedürfnisse der Kunden versteht, kann der KI-Agent relevante Inhalte liefern, proaktiven Support bieten und stärkere Kundenbeziehungen aufbauen. Agenten-KI kann beispielsweise durch die Analyse von Kundendaten und -mustern potenzielle Probleme vorhersehen und Korrekturmaßnahmen ergreifen, bevor kleine Probleme zu größeren Krisen eskalieren - z. B. durch die Erkennung ungewöhnlicher Kontoaktivitäten und die proaktive Kontaktaufnahme mit Kunden, um Lösungen anzubieten.
• 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.

Agentische KI kann unkonventionelle Produktkombinationen oder Dienstleistungsangebote erforschen, indem sie branchenübergreifende Trends und Kundenbedürfnisse analysiert, die menschliche Teams möglicherweise übersehen.

Zusammenfassung der Vorteile:

Unternehmen, die agentenbasierte KI einsetzen, berichten von drei Hauptergebnissen:

1. 40-60% Reduzierung des Zeitaufwands für Routineaufgaben
2. Schnellere Entscheidungsfindung durch Datenanalyse in Echtzeit
3. Verbesserte Mitarbeiterzufriedenheit, da sich die Teams auf die strategische Arbeit konzentrieren

Der Erfolg erfordert eine ordnungsgemäße Datenintegration, Sicherheitsrahmenwerke und eine schrittweise Implementierung.

Wie automatisiert agentenbasierte KI Entscheidungsfindungen 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 Geschäftsanwendern leichter machen, verschiedene Anfragen schneller zu bearbeiten. Dafür sorgen ITSM-Plattformen mit integrierter generativer KI, gepaart mit Workflow-Automatisierung. Beispiele hierfür sind die Rückerstattung von Wellness-Leistungen, die Gewährung von Badge-Zugang beim Besuch eines entfernten Büros oder die Bereitstellung von Cloud-Instanzen.

Herausforderungen und Erfolgsfaktoren bei der Implementierung von agentenbasierter KI

Das Marktforschungsunternehmen Gartner prognostiziert, dass mehr als 40% der agentenbasierten KI-Projekte bis Ende 2027 aufgrund steigender Kosten, vager Geschäftsvorteile und unzureichender Risikokontrolle eingestellt werden. Das Verständnis dieser potenziellen Fallstricke und die Implementierung geeigneter Abhilfestrategien ist für Unternehmen, die eine erfolgreiche Implementierung von KI durch Agenten anstreben, von entscheidender Bedeutung.

Die Vorhersage spiegelt die derzeitige Realität wider, dass viele Unternehmen die Implementierung von agentenbasierter KI ohne angemessene Vorbereitung auf die Komplexität, die Kosten und die Governance-Anforderungen angehen, die diese Systeme erfordern. Gartner prognostiziert jedoch auch, dass bis 2028 mindestens 15% der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentenbasierte KI getroffen werden und 33% der Unternehmenssoftwareanwendungen bis 2028 agentenbasierte KI enthalten werden, was auf ein beträchtliches Potenzial für Unternehmen hinweist, die die Implementierung strategisch angehen.

Woran scheitern agentenbasierte KI-Projekte?

Die Hauptursachen für das Scheitern von agentenbasierten KI-Projekten liegen in grundlegenden Missverständnissen über die Komplexität der Implementierung und den Ressourcenbedarf.

Viele Unternehmen haben die Kosten und die Komplexität der Integration dieser Systeme in die Produktion unterschätzt, wo sie in großem Umfang zuverlässig arbeiten und einen messbaren Geschäftswert liefern müssen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungsprojekten erfordert agentenbasierte KI eine ausgefeilte Infrastruktur, kontinuierliche Überwachung und adaptive Governance-Frameworks, auf die viele Unternehmen nicht vorbereitet sind.

Kostenüberschreitungen stellen eine große Herausforderung dar, da agentenbasierte KI-Systeme beträchtliche Rechenressourcen, spezielles Fachwissen und eine laufende Wartung erfordern, die die ursprünglichen Projektschätzungen übersteigt.

Die Probleme rühren daher, dass bei den meisten agentenbasierten KI-Projekten der Geschäftswert nicht klar definiert ist und die kognitiven Grundlagen fehlen, so dass die Unternehmen das Falsche bauen.

Hinzu kommt, dass unzureichende Rahmenwerke für das Risikomanagement den einzigartigen Herausforderungen autonomer Systeme in komplexen Unternehmensumgebungen nicht gerecht werden.

Wie können Unternehmen Fallstricke bei der Implementierung von agentenbasierter KI vermeiden?

Die erfolgreiche Implementierung von agentenbasierter KI erfordert einen strategischen Ansatz, der sowohl technische als auch organisatorische Bereitschaftsfaktoren berücksichtigt.

Unternehmen sollten mit klar definierten Geschäftszielen und messbaren Erfolgskriterien beginnen, die eine direkte Verbindung zwischen agentenbasierten KI-Funktionen und spezifischen betrieblichen Verbesserungen oder Kostensenkungen herstellen. Diese Grundlage verhindert, dass Projekte zu Technologieimplementierungen auf der Suche nach Geschäftsproblemen werden.

Risikomanagement-Strategien müssen die autonome Natur von agentenbasierten KI-Systemen durch umfassende Governance-Rahmenwerke, Überwachungssysteme und menschliche Kontrollmechanismen berücksichtigen. Unternehmen sollten stufenweise Implementierungsansätze umsetzen, die iteratives Lernen und Anpassungen ermöglichen. Beginnen Sie mit Pilotprojekten in begrenztem Umfang, die ihren Wert demonstrieren, bevor Sie eine unternehmensweite Implementierung in Angriff nehmen.

Darüber hinaus stellen Investitionen in organisatorisches Change Management und Mitarbeiterschulungen sicher, dass menschliche Akteure effektiv mit agentenbasierten KI-Systemen zusammenarbeiten können.

Welche Infrastruktur- und Governance-Anforderungen gewährleisten den Projekterfolg?

Der Erfolg der agentenbasierten KI in Unternehmen hängt von einer robusten technischen Infrastruktur ab, die den autonomen Betrieb unterstützt und gleichzeitig Sicherheits-, Compliance- und Leistungsstandards einhält. Dazu gehören skalierbare Computing-Ressourcen, umfassende Überwachungs- und Protokollierungssysteme sowie Integrations-Frameworks, die eine nahtlose Interaktion mit bestehenden Unternehmensanwendungen ermöglichen.

Unternehmen müssen außerdem klare Data-Governance-Richtlinien aufstellen, die sicherstellen, dass agentenbasierte KI-Systeme Zugriff auf hochwertige, aktuelle Informationen haben und gleichzeitig angemessene Sicherheitskontrollen beibehalten.

Governance-Frameworks sollten klare Grenzen für den autonomen Betrieb, Eskalationsverfahren für Grenzfälle und Verantwortungsstrukturen definieren, die die menschliche Kontrolle über strategische Entscheidungen aufrechterhalten.

Erfolgreiche Implementierungen umfassen in der Regel funktionsübergreifende Teams mit Vertretern aus der IT, dem Geschäftsbetrieb, der Rechtsabteilung und der Compliance-Abteilung, um sicherzustellen, dass technische, betriebliche und gesetzliche Anforderungen während des gesamten Projektlebenszyklus umfassend berücksichtigt werden. Das NIST AI Risk Management Framework bietet eine umfassende Anleitung für die Einbeziehung von Überlegungen zur Vertrauenswürdigkeit in die Entwicklung und Verwaltung von KI-Systemen.

Wie sollten Unternehmen die Einführung von agentenbasierter KI strategisch angehen?

Die strategische Einführung von agentenbasierter KI erfordert einen schrittweisen Ansatz, der die organisatorischen Fähigkeiten aufbaut und gleichzeitig einen inkrementellen Wert nachweist. Unternehmen sollten damit beginnen, spezifische Geschäftsprozesse zu identifizieren, die ein hohes Automatisierungspotenzial mit klaren Erfolgskennzahlen verbinden. Dabei sollten sie sich auf Bereiche konzentrieren, in denen autonome Entscheidungsfindung messbare Verbesserungen in Bezug auf Effizienz, Genauigkeit oder Reaktionsfähigkeit bringen kann.

Kritische Erfolgsfaktoren

Um die Ausfallrate von 40% zu vermeiden, müssen Unternehmen:

1. Definieren Sie vor der Implementierung klare, messbare Geschäftsziele.
2. Bauen Sie robuste Governance-Rahmenwerke für autonome Systeme auf.
3. Beginnen Sie mit Pilotprojekten in begrenztem Umfang, die den ROI nachweisen.
4. Investieren Sie in organisatorisches Veränderungsmanagement und Schulungen.

Unternehmen, die sich mit diesen Faktoren befassen, haben 3x höhere Erfolgsquoten.

Pilotprogramme sollten den Schwerpunkt eher auf Lernen und Anpassung als auf den sofortigen Einsatz im großen Stil legen. So können Unternehmen Fachwissen in den Bereichen agentenbasiertes KI-Management, Governance und Optimierung entwickeln. Erfolgreiche Unternehmen richten in der Regel spezielle Kompetenzzentren ein, die projektübergreifend Erfahrungen austauschen, standardisierte Implementierungsmethoden entwickeln und Fachwissen über neue agentenbasierte KI-Technologien und Best Practices aufrechterhalten können.

Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, nachhaltige KI-Fähigkeiten aufzubauen, die einen langfristigen Geschäftswert liefern und gleichzeitig die Fallstricke vermeiden, die zum Abbruch von Projekten führen.

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