Definition

Agentische KI ist eine Art künstliche Intelligenz, die proaktiv und autonom arbeitet, um Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen.

Mit begrenzter menschlicher Anleitung versteht die agentenbasierte KI die Ziele eines Benutzers und interpretiert den Kontext des Problems, das er lösen muss. Diese KI kann einfache bis komplexe Arbeitsabläufe bewältigen. Menschen legen die Ziele fest und stellen Daten bereit, während die KI-Agenten den Rest erledigen.

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent, manchmal auch LLM-Agent genannt, ist ein autonomes System, das KI verwendet, um Aufgaben im Auftrag eines Benutzers zu erledigen.

Während ein KI-Assistent Sie bei der Bearbeitung von Aufgaben unterstützen kann, erledigt ein KI-Agent Aufgaben proaktiv und selbstständig. Menschen liefern Daten und setzen Ziele, und der KI-Agent bestimmt die notwendigen Schritte zur Zielerreichung.

Wie unterscheidet sich agentenbasierte KI von generativer KI?

Agentische KI-Systeme verwenden Daten und Kontext, um Entscheidungen zu treffen und Aufgaben zu erledigen, um vom Menschen gesetzte Ziele zu erreichen.

Generative KI ist eine Form künstlicher Intelligenz, die Daten und menschliche Eingaben nutzt, um neue Inhalte wie Texte oder Bilder zu erstellen. Agentische KI nutzt generative Fähigkeiten, um Lösungen und Ideen zu entwickeln.

Wie funktioniert Agentic AI?

Typische KI-Chatbots und -Tools folgen vordefinierten Richtlinien, um auf Benutzereingaben zu reagieren. Agentische KI geht über die Standardfunktionen der KI hinaus, indem sie Automatisierung, LLMs und maschinelles Lernen kombiniert, um autonome, proaktive KI-Agenten zu erstellen.

Diese KI-Agenten lernen aus Daten, Benutzerverhalten und Erfahrungen und passen sich gleichzeitig an veränderte Umgebungen an. Auf dieser Grundlage können sie Daten verstehen, Entscheidungen treffen und unabhängig von Menschen handeln.

Was sind praktische Beispiele für Agentic AI in Aktion?

Von persönlichen Assistenten bis hin zu anspruchsvollem Finanzmanagement – ​​Agentische KI geht über die Standardfunktionen von KI hinaus. Hier einige Beispiele:

• Personalwesen: KI-Agenten können personalisierte Antworten auf Fragen der Mitarbeiter zu Sozialleistungen oder zum Onboarding geben.
• Engineering: Anstatt darauf zu warten, dass ein menschlicher Mitarbeiter ein Problem meldet, kann Agentic AI Ausfälle, Gerätefehler und Engpässe proaktiv erkennen.
• Kundenservice: Mitarbeiter können Zeit sparen, indem sie KI-Agenten nutzen, um Antworten auf häufig gestellte Fragen zu automatisieren oder schnell Kundeninformationen zu finden.

Welche Vorteile bieten Agentic AI und KI-Agenten?

Die Vorteile von Agentic AI werden unsere Arbeitsweise grundlegend verändern. So funktioniert es:

• Bessere Entscheidungsfindung: KI-Agenten können komplexe Datensätze analysieren, um möglichst fundierte Entscheidungen zu treffen.
• 24/7-Zugriff: KI-Agenten machen nicht um 5 Uhr Feierabend. Agentische KI sorgt dafür, dass Unternehmen für Kunden oder Mitarbeiter hochgradig verfügbar sind.
• Skalierbarkeit: Agentische KI ist auf Anpassungsfähigkeit ausgelegt. Agenten können problemlos neue Aufgaben übernehmen, sodass das Unternehmen seine Aktivitäten auf neue Bereiche ausweiten kann.

Welche Risiken und Herausforderungen gibt es bei agentenbasierter KI?

Da KI-Agenten autonom arbeiten, müssen Unternehmen einige Herausforderungen bewältigen:

• Die Verantwortlichkeiten sind unklar: Wer trägt die Schuld, wenn ein KI-Agent eine Finanztransaktion genehmigt, die nicht hätte genehmigt werden dürfen? Der Entwickler? Die Organisation? Oder der KI-Agent?
• Sicherheit ist riskant: KI-Agenten arbeiten mit vertraulichen Informationen, was sie anfällig für Schwachstellen macht, wenn sie nicht richtig geschützt sind.
• Die Überwachung ist kompliziert: KI-Agenten sind technisch komplex und erfordern eine ständige Überwachung, um sicherzustellen, dass sie korrekt und ethisch einwandfrei arbeiten. Unternehmen müssen die agentenbasierte KI effektiv managen, um die Vorteile zu nutzen.

KI-Agenten müssen die ethischen Grundsätze und Ziele einer Organisation einhalten. Robuste Sicherheitsmaßnahmen, Verantwortlichkeitsrichtlinien und Management-Frameworks sind entscheidend für den Erfolg von Agentic AI.

Was kommt als Nächstes für KI-Agenten und agentenbasierte KI?

Bisherige KI-Tools und -Assistenten waren regelbasiert und somit auf menschliche Anweisungen angewiesen, um bedarfsgerecht zu funktionieren. Die Autonomie der agentenbasierten KI wird Unternehmen künftig mehr Proaktivität ermöglichen.

Da immer mehr Branchen auf agentenbasierte KI setzen, werden Unternehmen schnell operative Vorteile erkennen, da KI-Agenten in den Betrieb integriert werden. Einige beginnen möglicherweise mit einem einzelnen KI-Agenten, während andere zu einem unternehmensweiten Ökosystem autonomer Agenten übergehen.