Die Roboter kommen! Und sie haben ihre Reise ohne menschliche Aufsicht geplant.

Agentische KI ist die neueste Entwicklung der KI, und es geht weit über die Fähigkeiten seiner Cousins, der traditionellen und generativen KI, hinaus.

Was ist also agentenbasierte KI und was steckt hinter dem ganzen Hype? Lesen Sie weiter für eine einfache Erklärung, Beispiele und einige der Herausforderungen, die agentenbasierte KI mit sich bringt.

Agentische KI erklärt

Agentische KI ist eine proaktive und autonome Form der künstlichen Intelligenz. Ohne menschliche Aufsicht lernt, schlussfolgert, plant und handelt sie kontinuierlich, bis sie ein Ziel erreicht.

Agentische KI ist flexibler und anpassungsfähiger als frühere KI, weil die Technologie Folgendes kann:

• Unabhängig vom Menschen arbeiten
• Verstehen Sie die Umgebung (geschäftlich und physisch)
• Kontext und Nuancen verstehen
• Teilen Sie große Ziele in kleine Aufgaben auf
• Fokus auf zielorientiertes Verhalten

Obwohl agentenbasierte KI ein neues Konzept sein mag, zeigt sie bereits Wirkung:

• Bis 2029 wird die agentenbasierte KI 80 % der üblichen Kundendienstprobleme ohne menschliches Eingreifen lösen, so GartnerDies dürfte zu einer Senkung der Betriebskosten um 30 % führen.
• Ein anderer Gartner Prognosen zufolge werden bis 33 2028 % der Unternehmenssoftware auf agentenbasierter KI basieren. Das ist ein erheblicher Anstieg gegenüber weniger als 1 % im Jahr 2024.

Wie unterscheidet sich agentenbasierte KI von herkömmlicher KI?

Es gibt eine Zeit und einen Ort für traditionelle KIDie Flexibilität ist jedoch begrenzt, sodass es schwierig ist, über einfache Aufgaben hinauszugehen. Außerdem ist es reaktiv. Es erfordert menschliche Eingabeaufforderungen und Anweisungen an das System.

Agentische KI ist fortschrittlicher und verfügt über ausgefeilte Denk- und Planungsfähigkeiten. Sie kann Aufgaben ohne menschliche Anweisung beginnen und auf größere, komplexere Ziele hinarbeiten als herkömmliche KI.

Hier ist ein Beispiel:

Stellen Sie sich einen traditionellen aufgabenspezifischen KI-Assistenten vor, beispielsweise einen Kundenservice-Chatbot. Der Chatbot ist reaktiv und regelbasiert, d. h. er ist auf die Erstellung eines festen Satzes von Anweisungen und Eingabeaufforderungen durch Menschen angewiesen. Sie können den Chatbot beispielsweise verwenden, um den Status einer Bestellung oder den Rechnungsbetrag abzufragen.

Um noch einen Schritt weiterzugehen: Ein Chatbot in einem agentenbasierten KI-System kann Kundenanfragen, Beschwerden, Zahlungen und Retouren über alle digitalen Kanäle hinweg bearbeiten. Dank agentenbasierter KI kann der Chatbot bestimmte Probleme schnell lösen und andere an einen menschlichen Mitarbeiter weiterleiten.

Wie unterscheidet sich agentische KI von generativer KI?

Der größte Unterschied zwischen Generative KI und agentische KI besteht darin, dass einer neue Inhalte erstellt (generativ) und der andere handelt, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen (agentisch).

Generative KI

Generative KI ist reaktiv und stärker vom Menschen abhängig als agentische KI. Bevor ein generatives KI-System etwas tun kann, muss ein Mensch ihm einen Impuls geben, beispielsweise Bilder generieren oder Produktbeschreibungen erstellen.

Sie können Text, Code, Bilder, Videos und Audiodateien erstellen. Generative KI ist jedoch durch die Eingabeaufforderungen, die von Menschen definierten Anweisungen und die Trainingsdaten, auf denen sie basiert, eingeschränkt. Daher kann generative KI nur Antworten basierend auf dem generieren, was ihr gesagt oder gezeigt wurde.

Agentische KI

Agentische KI ist proaktiv. Sie kann ohne menschliches Eingreifen mit der Arbeit an einem Ziel beginnen.

Ein selbstfahrendes Auto benötigt beispielsweise keinen Menschen, um Hindernissen auf der Straße auszuweichen. Es ist mit Sensoren und fortschrittlichen Algorithmen ausgestattet, die Kontext liefern, sodass das System reagieren und sich anpassen kann.

3 Vorteile der agentenbasierten KI

1. Kosten- und Ressourceneinsparungen

Obwohl die Vorabinvestitionen hoch sind, bringt agentenbasierte KI in vielerlei Hinsicht langfristige Einsparungen.

• Reduziert die Arbeitskosten: Agentische KI automatisiert Aufgaben, die normalerweise viel menschliche Arbeit erfordern.
• Arbeitet rund um die Uhr: Kein menschlicher Babysitter erforderlich; die agentenbasierte KI läuft autonom im Hintergrund.
• Erzeugt genauere Ergebnisse: Agentische KI übernimmt sich wiederholende Aufgaben, bei denen häufig menschliche Fehler auftreten, und lernt kontinuierlich aus Erfahrungen, um ihre Präzision zu verbessern.

Darüber hinaus gibt es branchenspezifische Vorteile. Beispielsweise hilft agentenbasierte KI Herstellern, Kosten zu senken und Abfall zu minimieren, indem sie Lagerbestände optimiert und Nachfrageschwankungen vorhersagt.

2. Schnellere und bessere Entscheidungsfindung

Ein agentenbasiertes KI-System nutzt komplexe Algorithmen, um Daten zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und sich an Veränderungen anzupassen. Es versteht den Kontext und die Nuancen seiner Umgebung und lernt ständig aus neuen Daten und Aufgaben.

Entscheidungen werden einfacher, da Echtzeitdaten die Ergebnisse beeinflussen. Je besser die agentenbasierte KI arbeitet, desto schneller und präziser wird sie und desto bessere Entscheidungen können Sie treffen.

3. Skalierbarkeit ohne Wachstumsschmerzen

Ein wachsendes Unternehmen gewinnt mehr Kunden und steigert seinen Gewinn. Doch auch andere Bereiche wachsen, beispielsweise die Datenmenge, die Sie speichern, verwalten und analysieren müssen.

Die Skalierung ist mit agentenbasierter KI deutlich einfacher, da Sie sich nicht um die typischen Wachstumsschwierigkeiten kümmern müssen. Sie können unbegrenzt viele KI-Agenten erstellen, um die gestiegene Arbeitslast zu bewältigen oder sich auf neue Aufgaben zu konzentrieren, ohne Ihren Personalbestand zu erhöhen. Und da agentenbasierte KI viele mühsame und repetitive Aufgaben automatisiert, werden Entscheidungen schneller getroffen und Abläufe effizienter.

Agentische KI vs. KI-Agenten

Was ist der Unterschied zwischen agentischer KI und KI-Agenten? Die Begriffe werden oft synonym verwendet, aber sie sind verschiedene Konzepte.

• An KI-Agent ist eine individuelle Anwendung, die für bestimmte Aufgaben entwickelt wurde, beispielsweise das Filtern von Spam in einem E-Mail-Posteingang.
• Agentische KI ist ein umfassenderes Konzept. Es handelt sich um eine Kategorie der KI, die sich auf die Entwicklung autonomer KI-Modelle konzentriert, sodass KI-Agenten unabhängig vom Menschen agieren können.

Denken Sie an eine KI-Agent als GPS-Navigationssystem. Der Mensch muss dem GPS-Gerät mitteilen, wohin er fahren möchte, und das GPS antwortet mit Wegbeschreibungen.

Auf der anderen Seite, Agentische KI lässt sich mit einem selbstfahrenden Fahrzeug vergleichen. Ein agentenbasiertes KI-System kann seine Umgebung, wie andere Autos und Gebäude, wahrnehmen und Entscheidungen darüber treffen, wie es sich an unerwartete Situationen wie Verkehr oder Unfälle anpasst.

Innerhalb des agentenbasierten KI-Systems arbeiten mehrere Agenten zusammen, um komplexe Probleme zu lösen. Der für das GPS zuständige KI-Agent ist nur einer von vielen in einem agentenbasierten KI-Netzwerk für ein selbstfahrendes Auto.

Was sind Multi-Agenten-Systeme (MAS)?

Multiagentensysteme sind eine Komponente der agentenbasierten KI. Jeder Agent in einem System arbeitet autonom. Die Agenten arbeiten zusammen, kommunizieren und koordinieren Aktionen, um Ziele zu erreichen.

An Agile Scrum-Teamstruktur ist ein reales Beispiel für ein Multiagentensystem. Die Projektmanagementmethode umfasst mehrere Rollen, darunter einen Produktbesitzer, Entwickler, Unternehmensvertreter und andere Spezialisten.

Jedes Teammitglied verfügt über ein Fachgebiet. Gemeinsam arbeiten sie auf ein gemeinsames Ziel hin, beispielsweise die Entwicklung und Einführung einer Anwendung.

Wie funktioniert agentenbasierte KI?

Damit agentenbasierte KI autonom arbeiten kann, muss sie:

• Die Umgebung verstehen und mit ihr interagieren
• Verarbeiten Sie Informationen aus verschiedenen Quellen
• Entscheidungen treffen
• Planen Sie die entsprechenden Aufgaben, um Ihr Ziel zu erreichen

Fünf Komponenten der agentenbasierten KI machen dies möglich:

1. Wahrnehmung

Die erste Komponente der agentenbasierten KI nimmt die geschäftliche oder physische Umgebung wahr und verarbeitet Informationen aus Datenbanken, Tools und Sensoren (Mikrofone, Kameras usw.).

Beispiel: Angenommen, Sie planen eine Geschäftsreise mit mehreren Zwischenstopps von New York nach London und Paris und möchten wissen, ob es regnen wird.

Da die agentenbasierte KI fortschrittlicher ist und Nuancen versteht, können Sie dem KI-Agenten eine vage Frage stellen, wie etwa „Muss ich für meine Reise einen Regenschirm einpacken?“

Der Agent versucht, den Kontext zu verstehen und ermittelt dann die Tools, auf die er zugreifen muss, um eine Antwort zu geben.

2. Argumentation

Agentisches Denken (oder Kognition) funktioniert ähnlich wie der menschliche Problemlösungsprozess. Es umfasst die Verarbeitung von Informationen, die Analyse von Optionen und das Treffen autonomer Entscheidungen.

Das logische Denken basiert auf Wahrnehmung und Gedächtnis, um:

• In der Wahrnehmungskomponente gesammelte Informationen verarbeiten
• Wissen selbstständig in die Tat umsetzen
• Daten analysieren und Optionen bewerten

Bei Ihrer Geschäftsreise zerlegt die Argumentationskomponente das Problem in kleine Aufgaben. Dazu gehört der Zugriff auf Ihre Reisedetails, Ihren Arbeitskalender und Wettervorhersagen.

Anschließend wird ein Plan entwickelt, den die Aktionskomponente ausführt.

3. Aktion

Wenn die Pläne vorliegen, kann mit der Aktionskomponente begonnen werden:

• Pläne und Ziele in die Tat umsetzen
• Integration mit externen Systemen und Daten über APIs
• Erstellen und Ausführen von Workflows
• Entscheiden, welche der verfügbaren Tools zum Erreichen des Ziels verwendet werden sollen

Die Aktionskomponente muss Ihre Reisedetails und Ihren Arbeitsplan mit der Wettervorhersage für jede Stadt vergleichen.

Das System kann auf Ihren Arbeitskalender zugreifen, um zu sehen, wann Ihre Abwesenheitsnotiz aktiviert ist, und sich anschließend in Ihr British Airways-Konto einloggen, um zu prüfen, ob Sie Flüge gebucht haben. Anschließend gleicht es die Informationen mit Berichten von weather.com ab.

Die KI wird Ihnen dann sagen, dass Sie einen Reiseschirm einpacken sollen, da die Wahrscheinlichkeit, dass es während Ihres Aufenthalts in London regnet, 90 % beträgt.

4. Erinnerung

Agentische KI-Systeme lernen und speichern Wissen und Erfahrungen in ihrem Gedächtnis, um Leistung und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Das Gedächtnis in der agentenbasierten KI umfasst alles, vom Erinnern an Ihre Anmeldeinformationen für eine Website bis zum Abrufen vergangener Erfahrungen.

Wenn Sie sich bei Ihrem letzten Besuch in London Sorgen wegen des Regens gemacht haben, wird das Gedächtnis der Agentic AI dieses Wissen bei Ihrem nächsten Besuch in der Stadt anwenden. Dann kann es Sie proaktiv darüber informieren, ob Sie einen Regenschirm mitnehmen sollten oder nicht.

5. Lernen

Die Lernkomponente ist das, was frühe KI von agentenbasierter KI unterscheidet.

Durch eine Rückkopplungsschleife, bekannt als Daten SchwungradAgentische KI lernt kontinuierlich aus neuen Daten und Erfahrungen. Der Speicher wird mit dem neuesten Wissen aktualisiert, sodass sich der KI-Agent besser weiterentwickeln und an veränderte Umstände und Feedback anpassen kann. Die Leistung verbessert sich mit der Zeit, da das System präzisere Ergebnisse liefert.

Beispiele für agentenbasierte KI

Von der Luft- und Raumfahrt über das Gesundheitswesen bis hin zum Einzelhandel – agentenbasierte KI wird weltweit in nahezu allen Branchen eingesetzt. Hier sind einige Anwendungsfälle, die Ihnen einen Eindruck von den Möglichkeiten der Technologie vermitteln.

Logistik und Lieferketten

Ziel: Routenoptimierung
Für vielbeschäftigte Lieferketten und Lieferanten ist die manuelle Routenplanung zeitaufwändig, kostspielig und ineffizient. Was passiert, wenn es zu einer längeren Verkehrsbehinderung kommt? Oder ein plötzlicher Regenguss, der das Fahren unsicher macht?

Agentic AI kümmert sich um alle „Was wäre wenn“-Fragen durch:

• Planen und Aktualisieren von Lieferrouten in Echtzeit
• Überwachen Sie Verkehr, Wetter und Lieferfenster
• Anpassung an Störungen oder Nachfrageänderungen

Lieferketten nutzen agentenbasierte KI, um Kraftstoff- und Arbeitskosten zu senken und die Lieferpünktlichkeit zu verbessern, was sowohl das Unternehmen als auch den Kunden zufriedenstellt.

Fertigung

Ziel: Autonome Robotik und Fabrikautomatisierung
Die herkömmliche Automatisierung ist alles andere als flexibel. Bei der Einführung neuer Produkte oder bei Prozessänderungen sind immer manuelle Eingriffe erforderlich.

Gesteuert durch agentenbasierte KI können sich intelligente Roboter in der Fertigung an veränderte Produktionsanforderungen anpassen, Fließbänder anpassen und Engpässe bewältigen.

KI-Agenten sind proaktiv und programmieren Roboter dynamisch neu, um Abläufe zu optimieren, indem sie Aufgaben neu zuweisen und Arbeitsabläufe aktualisieren – und das alles ohne menschliche Aufsicht.

Agentische KI in der Fertigung wirkt über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg – von der Planung bis zur Produktion. Sie erhöht den Durchsatz, unterstützt schnelle Skalierung und steigert die Agilität des Herstellers.

Fintech

Ziel: Automatisierung des Spesenmanagements
Die manuelle Erfassung von Ausgaben ist mühsam und anfällig für menschliche Fehler.

Während herkömmliche KI einen Teil dieser Arbeit automatisieren kann, geht agentenbasierte KI noch einen Schritt weiter, indem sie Ihre Ausgaben verfolgt, kategorisiert und analysiert. Das System liefert Ihnen wertvolle Einblicke in Ihr Ausgabeverhalten und bietet Ihnen personalisierte Spartipps zur Verbesserung Ihrer finanziellen Situation.

Herausforderungen der agentenbasierten KI

Wie bei jeder neuen Technologie gibt es ein paar Dinge, auf die Sie achten sollten, bevor Sie agentenbasierte KI in Ihr Unternehmen integrieren.

Finanzielle Investition

Die Anschaffungskosten von KI schrecken die meisten Unternehmen ab. Zwar verspricht die Technologie langfristig Einsparungen, doch die Anfangsinvestition ist beträchtlich.

Wenn Sie keine internen KI-Experten haben, müssen Sie Zeit und Geld in Schulungen, Ressourcen und den Aufbau der Infrastruktur investieren. Enterprise-KI-Systeme können besonders komplex sein, und es kommt häufig vor, dass Budgets bereits in der Entwicklungsphase aufgebraucht werden.

Sie müssen auch die Betriebskosten der agentenbasierten KI prognostizieren. Wie viele KI-Agenten laufen? Wie hoch sind die Energie- und Speicherkosten? Wie hoch ist der Preis pro Eingabeaufforderung? Rechnen Sie im Voraus, um unerwartete Ausgaben zu vermeiden.

Qualifikationslücke

In vielerlei Hinsicht entwickelt sich die KI schneller, als wir mithalten können.

Zuerst gab es prädiktive KI, dann generative KI und jetzt agentenbasierte KI. Alle paar Monate verspricht eine neue KI-Technologie, besser zu sein als die vorherige, und Unternehmen haben Mühe, die Qualifikationslücke zu schließen.

Während 75% der Unternehmen Obwohl KI in irgendeiner Form eingesetzt wird, haben nur 35 % der Mitarbeiter eine KI-Schulung erhalten. Und das gilt nur für traditionelle KI. Viele Unternehmen sind aufgrund der Qualifikationslücke noch Jahre davon entfernt, Strategien für agentenbasierte KI umzusetzen.

Ethik und Verantwortung

Agentische KI wirft ethische Bedenken auf, da Sie einer Maschine die Befugnis erteilen, Daten zu analysieren und Maßnahmen zu ergreifen, ohne sich vorher mit einem Menschen abzusprechen.

Abgesehen von den typischen KI-Halluzinationen und -Fehlern macht es den entscheidenden Unterschied, wie die KI trainiert und eingesetzt wird.

Hier ist eine warnende Geschichte. Amazon nutzte eine KI-Tool Das Tool sollte die Personalbeschaffung erleichtern, stellte jedoch bald fest, dass es Männer gegenüber Frauen bevorzugte. Lebensläufe, in denen „Frauen“ erwähnt wurden oder Absolventinnen von Frauenhochschulen aufgeführt waren, wurden automatisch herabgestuft.

Warum ist das passiert? Weil das KI-Tool mit Einstellungsdaten trainiert wurde, die Männer bevorzugten.

Dies wirft auch eine weitere Frage auf: Verantwortlichkeit. Wer trägt die Verantwortung für diese ethischen Fragen? Der Geschäftsinhaber, die Technologie oder der Programmierer? Diese Fragen sollte jedes Unternehmen vor der Implementierung autonomer Technologie beantworten.

Sicherheits Risikos

Der Schutz vertraulicher Benutzerdaten liegt in der Verantwortung eines Unternehmens. Ein weiteres Hindernis für KI ist daher die Sicherheit.

KI arbeitet mit riesigen Mengen privater Informationen in vielen verschiedenen Systemen, die, wenn sie offengelegt werden, eine Menge Probleme verursachen können.

Eine Sorge ist prompte Injektion, ein Sicherheitsangriff auf große Sprachmodelle (LLMs). Hacker versuchen, ein KI-Modell dazu zu bringen, sensible Daten preiszugeben oder Fehlinformationen zu verbreiten, indem sie bösartige Eingabeaufforderungen schreiben, die die Anweisungen des Entwicklers außer Kraft setzen können. Dies ist eines von vielen Beispielen für die möglichen Sicherheitsrisiken von agentenbasierter KI.

Erste Schritte mit agentischer KI

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