Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind auf künstlicher Intelligenz basierende Anwendungen, die mit minimaler menschlicher Aufsicht selbstständig Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen. Mithilfe hochentwickelter Modelle können Agenten eine Vorgehensweise festlegen und mehrere Softwaretools zu deren Umsetzung einsetzen. Dank ihrer Fähigkeit zu analysieren, zu planen und gezielt zu handeln können Agenten eine Vielzahl von Szenarien bewältigen, die sich mit vordefinierten Regeln und Logik nur schwer oder gar nicht automatisieren lassen.

Diese Technologie transformiert viele moderne Anwendungen – von einfachen virtuellen Assistenten, die auf Benutzer mit vorgefertigten Antworten reagieren, bis hin zu selbstfahrenden Fahrzeugen, die sich durch den Verkehr navigieren. Dank der jüngsten Innovationen im Bereich der generativen KI übernehmen die heutigen Agenten noch anspruchsvollere und dynamischere Aufgaben, die ein höheres Maß an Fachwissen erfordern. Mehrere KI-Agenten können auch zusammenarbeiten und sich mit einer Vielzahl von Benutzern abstimmen.

Alle Agenten agieren auf einer gleitenden Flexibilitätsskala. Regelbasierte KI-Agenten ohne oder mit nur begrenztem „Gedächtnis“ stellen die starrsten Formen dar und führen Aufgaben auf der Grundlage voreingestellter Bedingungen aus. Die autonomsten KI-Agenten sind in der Lage, unregelmäßige, mehrstufige Probleme zu bewältigen und effektive Lösungen zu finden. Sie können auch Fehler selbst korrigieren und sich an neue Informationen anpassen.

Dank dieser hochentwickelten Fähigkeiten können KI-Agenten komplexe Geschäftsfunktionen automatisieren, wodurch sich ihr Anwendungspotenzial erheblich erweitert. Mithilfe von Multi-Agenten-Systemen arbeiten Teams von KI-Agenten abteilungs- und unternehmensübergreifend zusammen. Unternehmen können auch eigene Agenten entwickeln, um ihre individuellen Geschäftsprozesse und Ziele zu erfüllen.

Wie funktionieren KI-Agenten?

Intelligente Agenten unterscheiden sich zwar in ihrer Komplexität, werden jedoch nach vier zentralen Entwurfsmustern entwickelt, anhand derer sie sich an unterschiedliche Szenarien anpassen können. Betrachten wir diese zentralen Fähigkeiten der agentenbasierten KI im Detail und wie ein moderner Agent sie einsetzt, um einen komplexen Beschaffungsauftrag zu bearbeiten.

Entwurf eines Plans

Um die zur Erfüllung der zugewiesenen Aufgaben erforderlichen Schritte zu ermitteln, verwenden KI-Agenten hochentwickelte, komplexe KI-Modelle, die als „Frontier-Modelle“ bezeichnet werden. Dadurch können Agenten ihre Vorgehensweise anpassen und neue Workflows erstellen, anstatt streng vorgegebene Pfade zu befolgen.

Beispiel: Der Benutzer bittet den KI-Agenten, einen Drittanbieter auszuwählen, der den Prioritäten des Unternehmens, wie z. B. Kosteneffizienz, am besten entspricht. Daraufhin erstellt der KI-Agent einen maßgeschneiderten agentenbasierten Workflow, um den besten Lieferanten zu finden. Zu den Schritten gehören die Recherche nach Auswahlkriterien des Unternehmens, die Identifizierung qualifizierter Lieferanten sowie die Einholung und Bewertung von Angeboten, um eine Empfehlung abzugeben.

Einsatz von Softwaretools

KI-Agenten kombinieren verschiedene Tools, um ihre Pläne auszuführen. Mit gängigen Tools können Agenten Daten sammeln und analysieren, Berechnungen durchführen sowie neuen Code erstellen und ausführen. Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) optimieren die Kommunikation mit anderer Software, sodass Agenten Aufgaben innerhalb von Geschäftssystemen ausführen können. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) – eine Art generativer KI, die Computercode und natürliche Sprache interpretiert und erstellt – ermöglichen es Agenten außerdem, mit Benutzern dialogorientiert zu kommunizieren. Durch diese intuitive Interaktion können Benutzer die Arbeit der Agenten leicht überprüfen.

Beispiel: Der KI-Agent nutzt Tools für die Dokumenten- und Websuche, um Lieferanteninformationen zu ermitteln, die in E-Mails, PDF-Dateien, Datenbanken und Websites des Unternehmens verstreut sind. Codierungs- und Kalkulationstools unterstützen den Agenten beim Vergleich und bei der Auswahl verschiedener Angebote und Zahlungsbedingungen von Lieferanten. Innerhalb weniger Minuten erstellt der Agent einen detaillierten schriftlichen Bericht mit einer Empfehlung für einen Drittanbieter.

Beurteilung der Leistung

Mithilfe von LLMs als Reasoning-Engines verbessern KI-Agenten ihre Leistung, indem sie ihre Ergebnisse wiederholt selbst evaluieren und korrigieren. Multi-Agenten-Systeme bewerten ihre Leistung anhand von Feedback-Mechanismen. Dank ihres umfangreichen Speichers können Agenten Daten aus früheren Szenarien speichern und so eine umfangreiche Wissensdatenbank aufbauen, um neue Herausforderungen zu bewältigen. Dieser Reflexionsprozess ermöglicht es den Agenten, auftretende Probleme zu beheben und Muster für zukünftige Vorhersagen zu erkennen – ganz ohne zusätzliche Programmierung.

Beispiel: Durch die Selbsteinschätzung der Ergebnisse verbessert der KI-Agent die Qualität und Genauigkeit seiner Beschaffungsauswahl. Der Agent kann auch weitere Entscheidungsfaktoren wie ökologische Nachhaltigkeit berücksichtigen.

Zusammenarbeit mit Teammitgliedern und anderen Agenten

Anstelle eines einzelnen Alleskönners können in Multi-Agenten-Systemen mehrere Agenten, die auf bestimmte Aufgaben spezialisiert sind, zusammenarbeiten. Diese agentenbasierte Zusammenarbeit ermöglicht es dem Team von Agenten, komplexe Probleme effektiver zu lösen. KI-Agenten können sich bei Bedarf auch mit verschiedenen Benutzern abstimmen und vor dem Fortfahren Informationen oder Bestätigungen einholen.

Beispiel: Vor dem Absenden einer Bestellung fordert der Agent den Benutzer auf, den agentenbasierten Workflow zu überprüfen und die endgültige Auswahl zu genehmigen. Um komplexere Bestellungen zu bearbeiten, kann der Beschaffungs-KI-Agent durch mehrere spezialisierte Agenten ersetzt werden, beispielsweise einen Einkäufer-Agenten oder einen Vertragsmanager-Agenten. Dieses Multi-Agenten-Format trägt zur Automatisierung komplexerer Workflows bei, insbesondere wenn es in die einheitlichen Datensysteme und Anwendungen des Unternehmens eingebettet ist.

Welche Vorteile bieten KI-Agenten?

Ausgestattet mit differenzierten Schlussfolgerungs- und Lernfähigkeiten bieten autonome KI-Agenten im Vergleich zu anderen Standardlösungen ein höheres Maß an Spezialisierung. Diese erweiterte Funktionalität eröffnet Unternehmen im Zuge ihres Wachstums zahlreiche Vorteile. Bei in Geschäfts-Workflows integrierten intelligenten Agenten zählen hierzu:

• Höhere Produktivität
  Agentenbasierte KI-Tools sparen Teams Zeit, indem sie die für komplexe Aufgaben erforderlichen Entscheidungen ohne großen manuellen Aufwand übernehmen und so die Gesamteffizienz steigern.
• Verbesserte Genauigkeit
  KI-Agenten können ihre Ergebnisse selbst überprüfen, Informationslücken erkennen und Fehler korrigieren. Dadurch können Agenten ein hohes Maß an Genauigkeit gewährleisten und gleichzeitig mehrere Prozesse beschleunigen.
• Erweiterte Verfügbarkeit
  Agenten können im Hintergrund weiterarbeiten, von der Erledigung von Aufgaben für laufende Projekte bis hin zur Beantwortung von Kundenfragen außerhalb der üblichen Bürozeiten.
• Entlastung der Teams
  Durch anpassungsfähige Workflows entlasten KI-Agenten die Teams von operativen Aufgaben, sodass diese sich auf übergeordnete Investitionen und Innovationen konzentrieren können.
• Einsparung von Kosten
  Die Automatisierung durch KI-Agenten kann die Betriebskosten erheblich senken, indem kostspielige Ineffizienzen und Fehler bei manuellen Prozessen und der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit beseitigt werden.
• Aufbrechen von Silos
  Ein Netzwerk vernetzter, kollaborativer Agenten kann die üblichen Hindernisse komplexer Prozesse reduzieren, indem es die Datenerfassung und Workflows über verschiedene Abteilungen hinweg optimiert.
• Entwicklung spezieller Anwendungen Unternehmen können Teams aus maßgeschneiderten Agenten zusammenstellen, die Funktionen ausführen, die speziell auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind. Die Agenten werden anhand interner Daten und Workflows trainiert, um kundenspezifische Geschäftsprozesse zu automatisieren.
• Skalierbarkeit bei sich ändernden Anforderungen KI-Agenten können sich problemlos an steigende Aufgabenvolumina anpassen, sodass Unternehmen expandieren und gleichzeitig ihre operative Agilität und Kosteneffizienz verbessern können.
• Förderung einer datengestützten Entscheidungsfindung Durch Datenanalyse können KI-Agenten Muster in komplexen Datensätzen erkennen und potenzielle Erkenntnisse über zukünftige Ergebnisse liefern, wodurch Unternehmen in ihrem Entscheidungsprozess unterstützt werden.

Welche Arten von KI-Agenten gibt es?

Es gibt verschiedene Arten von KI-Agenten, die sich in ihrer Komplexität von einfach bis hochentwickelt unterscheiden. Durch ihre Kombination können Unternehmen maßgeschneiderte Multi-Agenten-Systeme erstellen, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Im Folgenden werden sechs Arten von KI-Agenten vorgestellt und ihre optimale Einsatzweise in verschiedenen Szenarien erläutert:

Reaktive Agenten

Reaktive KI-Agenten folgen klassischen regelbasierten Systemen. Auch als Reflex-Agenten bezeichnet, werden sie auf Anweisung der Benutzer aktiviert und halten sich dabei stets an vorab festgelegte Regeln. Dieser Ansatz eignet sich am besten für sich wiederholende Aufgaben. Ein reaktiver KI-Agent kann beispielsweise einen Chatbot verwenden, um häufige Anfragen wie das Zurücksetzen eines Passworts anhand von Schlüsselwörtern oder Phrasen aus der Konversation zu bearbeiten.

Reaktive Agenten verfügen in der Regel über kein nennenswertes „Gedächtnis“, wodurch sie sich besser für begrenzte, kurzfristige Szenarien eignen. Positiv zu vermerken ist, dass reaktive KI-Agenten wartungsarm sind und zur Funktion nur minimale Programmierung erfordern.

Proaktive Agenten

Proaktive KI-Agenten sind wesentlich flexibler als reaktive Agenten und nutzen prädiktive Algorithmen, um differenziertere Funktionen auszuführen. Diese Modelle identifizieren Muster, prognostizieren wahrscheinliche Ergebnisse und wählen ohne menschliches Zutun die beste Vorgehensweise aus. Diese Agenten können komplexe Systeme wie Lieferketten überwachen, Probleme proaktiv erkennen und Lösungen empfehlen.

Hybride Agenten

Wie der Name schon sagt, verbinden Hybridsysteme die Effizienz reaktiver Agentensysteme mit der differenzierten Entscheidungsfindung proaktiver KI-Agenten. Die Kombination bietet das Beste aus beiden Welten. Sie können gemäß festgelegten Regeln effizient auf Routineszenarien reagieren. Sie können aber auch komplexere Situationen erkennen und passende Lösungen finden.

Nutzungsbasierte Agenten

Nutzungsbasierte KI-Agenten konzentrieren sich darauf, die bestmögliche Abfolge zu finden, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen. Sie bewerten jede potenzielle Handlungsoption anhand von Kennzahlen zur Benutzerzufriedenheit und wählen dann die Option mit der höchsten Bewertung aus. Nutzungsbasierte Agenten sind die treibende Kraft hinter Navigationssystemen für Fahrzeuge, Robotik und Finanzhandel.

Lernende Agenten

Lernende KI-Agenten können ihre Leistung auf Grundlage früherer Erfahrungen optimieren. Sie verwenden Problemgeneratoren, die Testszenarien erstellen, um neue Strategien auszuprobieren, Daten zu sammeln und die Ergebnisse auszuwerten. Lernende KI-Agenten verfolgen auch das Feedback und Verhalten der Benutzer, um den besten Ansatz zu finden und so im Laufe der Zeit ihre Feinabstimmung und Genauigkeit zu verbessern. Aktuelle lernende KI-Agenten tragen zur Entwicklung hochentwickelter virtueller Assistenten bei, die sich an die Bedürfnisse der Benutzer anpassen.

Kooperierende Agenten

Kooperierende KI-Agenten bezeichnen ein Netzwerk aus agentenbasierten KI-Systemen, die sich untereinander abstimmen, um komplexe Aufgaben über organisatorische Silos hinweg zu lösen. Sie können benutzerdefinierte Workflows erstellen und Aufgaben an andere Einheiten, sogar an Personen und andere KI-Agenten, delegieren.

Wie setzen Sie KI-Agenten ein?

KI-Agenten passen sich problemlos an unterschiedliche Anwendungsfälle an. Einige Agenten sind rollenspezifisch und fungieren als spezialisierte Assistenten für bestimmte Abteilungen. Andere erfüllen Anforderungen, die für mehrere Geschäftsbereiche relevant sind, beispielsweise ein Agent, der Transaktionsstreitigkeiten löst, unabhängig davon, ob diese aus dem Kundenservice, der Kreditorenbuchhaltung oder der Lieferkette stammen. Zusammen lösen sie unternehmensweite Aufgaben. Agenten können durch Benutzerinteraktionen oder automatisch durch Geschäftsereignisse aktiviert werden. Ihre möglichen Anwendungsfälle sind zwar eigentlich fast unbegrenzt, KI-Agenten können aber beispielsweise folgende betriebliche Anforderungen erfüllen:

Finanzdienstleistungen

• Optimierung des Cashflow-Managements durch Automatisierung von Ledger-Berichten, Rechnungsstellung, Fakturierung, Belegen sowie Steuer- und Compliance-Aufzeichnungen
• Automatisierung der Dokumentation, Verarbeitung und Abfrage von Buchhaltungsdaten in Echtzeit, wodurch der manuelle Aufwand reduziert wird
• Kennzeichnung von Rechnungsstreitigkeiten, Empfehlungen auf Basis interner Wissensquellen und Automatisierung von Lösungsprozessen
• Einsatz vorausschauender Analysen zur Gewinnung von Erkenntnissen für Entscheidungen über Budgetzuweisungen, Kreditentscheidungen, Umsatzchancen und Risikomanagement

Personalwesen

• Vereinfachung des Einstellungsprozesses durch die Erstellung von Stellenanforderungen und ‑beschreibungen, die Vorauswahl von Bewerbern und die Automatisierung von Onboarding-Prozessen
• Bearbeitung von Urlaubsanträgen der Beschäftigten unter Berücksichtigung von Resturlaub und Richtlinienkonformität, Prüfung der Voraussetzungen und Weiterleitung zur Genehmigung durch die Vorgesetzten
• Erweiterung der Kompetenzen der Beschäftigten durch die Erstellung individueller Lernpläne und die Suche nach relevanten Schulungskursen aus internen und externen Quellen

IT und Entwicklung

• Stärkung der Sicherheit durch proaktive Erkennung und Abwehr potenzieller Bedrohungen sowie Reduzierung von Systemschwachstellen
• Optimierung der Entwicklungs-Workflows, einschließlich Codeüberprüfung, automatisierten Tests und kontinuierlicher Integration/Bereitstellung

Marketing und Commerce

• Analyse von Verbraucherdaten zur Vorhersage von Aktivitäten, Verfolgung von Präferenzen und Personalisierung der Interaktion
• Überwachung von Markttrends und proaktive, maßgeschneiderte Empfehlungen für potenzielle Wachstumschancen
• Optimierung der Interaktion mit der Zielgruppe durch Echtzeit-Verfolgung von Werbeinhalten, Identifizierung leistungsschwacher Anzeigen sowie proaktive Konzeption und Durchführung von A/B-Tests

Beschaffung

• Suche und Empfehlung von Anbietern für bestimmte Angebote, anschließend Entwicklung von Verhandlungsstrategien durch Überprüfung früherer Arbeiten und Branchentrends
• Automatisierung von Lieferanten-Onboarding, Bestellungen und Fakturierung
• Prognosen zu Lieferverzögerungen, Empfehlungen zu alternativen Lieferanten, die den Projektanforderungen und Zeitplänen entsprechen, sowie Umleitung der Produktion, um Störungen zu minimieren

Vertrieb und Service

• Proaktive Erkennung von Streitfällen, Validierung von Problemen sowie Auswahl und Umsetzung von Lösungen, wodurch Wartezeiten erheblich reduziert werden
• Klassifizierung von Kundenanfragen und Servicetickets, Weiterleitung an die richtigen Teams und Empfehlung von Lösungen an den Kundenservice zur Genehmigung
• Erstellung individueller Kundeneinblicke, um Verkaufschancen zu erkennen und zu empfehlen
• Erweiterung der Wissensdatenbank des Teams durch Analyse neu abgeschlossener Fälle und Erstellung von Artikeln, in denen wichtige Probleme und Lösungen zusammengefasst werden

Lieferkette

• Prognose des Bedarfs in Echtzeit unter Berücksichtigung von Beständen und Lieferlogistik, um proaktive Empfehlungen zu geben
• Anpassung der Lieferungen zur Minimierung von Störungen, Auswahl alternativer Routen, die spezifische Unternehmensziele wie niedrigere Transportkosten und eine geringere Umweltbelastung erfüllen
• Verbesserung der Qualitätskontrolle durch Vereinfachung des Prüfprozesses, Erkennung von Fehlern in Fertigung, Transport und Lagerung
• Fehlerbehebung bei Produktionsausfällen durch Bestellung von Ersatzteilen, Anforderung von Wartungsservices und Umleitung der Produktion auf alternatives Equipment

Wie lassen sich KI-Agenten am besten am Arbeitsplatz implementieren?

Die potenziellen Anwendungsbereiche autonomer KI-Agenten sind vielfältig. Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, sollten Agenten jedoch sorgfältig integriert und koordiniert werden. Berücksichtigen Sie diese Best Practices, bevor Sie agentenbasierte KI-Systeme integrieren.

• Befolgung ethischer Grundsätze für KI
  Menschen sind letztendlich dafür verantwortlich, ethische KI-Agenten zu entwickeln und dabei höchste Standards in Bezug auf Fairness, Transparenz, Verantwortlichkeit und Datenschutz einzuhalten. Um dies zu erreichen, sollten Verfahren für eine verantwortungsvolle KI einem Human-in-the-Loop-Designprozess (HITL) folgen, bei dem Menschen jede Phase der Entwicklung und Nutzung überwachen. Die für die Schulung der Agenten verwendeten Daten sollten sorgfältig analysiert werden, um mögliche Voreingenommenheit und Diskriminierung zu minimieren.
• Betonung der menschlichen Kontrolle
  Fachkundige Personen sollten weiterhin die endgültige Kontrolle über den Entscheidungsprozess der KI-Agenten haben. Sie sollten den Grad der Autonomie der Agenten festlegen und eine abschließende Genehmigung verlangen, bevor Agenten sensible Aufgaben ausführen. Menschliche Fachleute können Probleme auch beheben, indem sie die Agenten-Workflows auf logische Fehler oder fehlende wichtige Daten überprüfen.
• Vorbereitung interner Daten Die Leistung von KI-Agenten hängt in hohem Maße von einer soliden Grundlage hochwertiger Geschäftsdaten ab. Agenten benötigen Zugriff auf ein vollständiges und kontextreiches Datenökosystem, um ihre Entscheidungen und Handlungen zu begründen. Um das Potenzial der agentenbasierten KI voll auszuschöpfen, können Benutzer in Managementlösungen investieren, die Daten über alle Systeme hinweg vereinheitlichen und verwalten.
• Förderung einer kooperativen Denkweise
  KI-Agenten funktionieren nur, wenn die Teammitglieder wissen, wie sie die Autonomie der Agenten effektiv nutzen können. Teams sollten sorgfältig prüfen, wo die Automatisierung durch KI-Agenten operative Hindernisse beseitigen und Arbeitsaufgaben vereinfachen kann.
• Support für fortlaufende Schulungen
  Angesichts der Weiterentwicklung der KI-Agententechnologie sollten Unternehmen der kontinuierlichen Schulung Priorität einräumen. Regelmäßige Schulungen können Teams dabei unterstützen, über die neuesten Innovationen, Anwendungen und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben.
• Messung und Evaluierung
  Unternehmen sollten die Gesamteffizienz und Produktivität ihrer KI-Agenten regelmäßig evaluieren. Der Überprüfungsprozess sollte die Überwachung des Feedbacks sowohl von Beschäftigten als auch von Kunden umfassen. Regelmäßige Evaluierungen können Aufschluss über mögliche Verbesserungs- und Optimierungsbereiche geben.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Agenten und KI-Copiloten?

Auf den ersten Blick scheinen KI-Agenten eine Überschneidung mit einer beliebten KI-basierten Technologie darzustellen – den KI-Copiloten. KI-Copiloten sind häufig in alltägliche Arbeitsanwendungen integriert und fungieren als persönliche virtuelle KI-Assistenten, die Benutzer bei ihren geschäftlichen Aufgaben mit Daten und Berechnungen unterstützen. In praktischer Hinsicht erfüllen beide Tools jedoch unterschiedliche operative Funktionen und Anforderungen. In Multi-Agenten-Systemen können sich ihre Skills ergänzen und so zu fundierten Entscheidungen und einer effektiven Zusammenarbeit beitragen. Hier sehen Sie, wie Copiloten und Agenten zusammenarbeiten können, um Herausforderungen zu bewältigen und die unternehmensweite Produktivität zu steigern:

• Intuitive Interaktion und Anpassung
  Unterstützt durch Conversational AI fungieren Copiloten als intuitive Schnittstellen für die Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten und Benutzern. Benutzer können Agenten mit natürlicher menschlicher Ausdrucksweise verwalten, und zwar direkt über Copiloten, die in ihre Kerngeschäftsanwendungen integriert sind. Copiloten bieten außerdem geführte Low-Code- oder No-Code-Plattformen für die Erstellung und Skalierung benutzerdefinierter intelligenter Agenten. Sie stellen geführte Workflows bereit, um die Tools, Datenquellen und Regeln zu definieren, die der Agent ausführen muss.
• Kooperative Partnerschaft
  KI-Copiloten und ‑Agenten sind tief in Geschäftsdaten und ‑abläufe integriert und arbeiten zusammen, um Aufgaben zu erledigen. Copiloten können als Agenten-Koordinatoren fungieren und entscheiden, welche Agenten zur Erfüllung der Benutzeranfragen erforderlich sind. Eingebettet in verschiedene Abteilungsanwendungen verbinden Copiloten auch Agenten in kollaborativen Netzwerken, sodass sie zusammenarbeiten können, anstatt isoliert zu operieren.
• Dynamische Funktionalität
  Einige Aufgaben profitieren von einer vollständigen Automatisierung, während andere eine schrittweise menschliche Beteiligung erfordern. Durch harmonische Zusammenarbeit können KI-Copiloten und KI-Agenten beide Szenarien bedienen. Copiloten bieten Benutzern während ihrer Arbeit Echtzeitunterstützung – sie finden und fassen Informationen zusammen, beantworten geschäftliche Fragen, liefern Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung und empfehlen Lösungen. Agenten erfüllen beide Anforderungen. Sie können eng mit Benutzern zusammenarbeiten, um weitere Informationen zu sammeln oder Maßnahmen zu genehmigen, die sich auf Geschäftsprozesse auswirken. Sie können auch autonom als eigenständige Einheiten agieren und Probleme im Hintergrund lösen, ohne ständige Eingaben zu erfordern.

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