Agenten mit künstlicher Intelligenz (KI) sind dabei, die Geschäftsdynamik durch verbesserte Effizienz, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz neu zu gestalten. Diese Agenten gelten aus gutem Grund als die Zukunft der organisatorischen Effizienz, da sie bei der Lösung komplexer Geschäftsaufgaben wie Softwaredesign und IT-Automatisierung helfen können. In diesem Blogbeitrag geben wir einen Überblick über intelligente Agenten, wobei wir uns auf ihre verschiedenen Arten, Vorteile und Beiträge zu einem organisatorischen Kontext anhand von Anwendungsfällen konzentrieren.

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten, früher auch als intelligente Agenten bezeichnet, sind Computersysteme oder -programme, die in der Lage sind, Aufgaben im Namen des Benutzers oder eines anderen Systems selbstständig auszuführen, indem sie dessen Arbeitsablauf gestalten und verfügbare Tools nutzen. Die Funktionalitäten dieser Agenten gehen über die herkömmlichen Automatisierungswerkzeuge hinaus, da sie nicht nur eine Reihe von Anweisungen befolgen, sondern auch selbstständig denken, sich anpassen und handeln können.

Das Herzstück der KI-Agenten sind Large Language Models (LLMs). Während traditionelle intelligente Agenten ihre Antworten auf Grundlage der Daten erzeugen, auf denen sie trainiert wurden, können sie KI-gesteuerte Agenten einschließen – müssen es aber nicht. Nicht-KI-Systeme unterliegen den Beschränkungen von Wissen und Schlussfolgerungen. Auf der anderen Seite kann die Agententechnologie komplexe Aufgaben durchführen, indem sie Werkzeuge im Backend aufruft, um zeitnahe Informationen zu erhalten, Arbeitsabläufe zu optimieren und eigenständig Substacks zu erstellen. Zu den Kernkomponenten eines KI-Agenten gehören die folgenden:

1. Agentenkern: Dieser besteht aus der zentralen Verarbeitungseinheit (CPU), in der alle Funktionen integriert sind.
2. Speichermodul: Es speichert und ruft Informationen ab, um den Kontext und die Kontinuität über die Zeit zu erhalten.
3. Werkzeuge: Dazu gehören externe Ressourcen und APIs, die die Agenten zur Ausführung von Aufgaben nutzen können.
4. Planungsmodul: Es hilft den intelligenten Agenten bei der Analyse von Problemen und der Entwicklung von Strategien zu deren Lösung.

Der Prozess hilft dem KI-Agenten, sich im Laufe der Zeit an die Erwartungen der Benutzer anzupassen. Der intelligente Agent kann dank seiner Fähigkeit, vergangene Interaktionen zu speichern und künftige Aktionen zu planen, eine personalisierte Erfahrung und umfassende Antworten bieten. Dieser Werkzeugaufruf ist ohne jegliches menschliche Eingreifen möglich und verbessert die realen Anwendungen dieser Anwendungen von künstlicher Intelligenz.

Large Language Models verbessern durch ihre menschenähnliche Textgenerierung die technologische Effizienz in Unternehmen und finden vielfältige Anwendung in der Geschäftswelt.

Large Language Models: Eine Einführung

Arten von KI-Agenten

Es gibt verschiedene Arten von intelligenten Agenten, jeder mit einzigartigen Funktionen und Anwendungen. Sie können mit unterschiedlichen Leistungsniveaus entwickelt werden. Die Kenntnis der verschiedenen Arten von KI-Agenten ist wichtig, um den richtigen Agenten für Ihre Geschäftsanforderungen zu finden. In diesem Abschnitt werden fünf Arten von intelligenten Agenten in der Reihenfolge vom einfachsten bis zum fortgeschrittensten Typ vorgestellt.

1. Einfache reflexive Agenten: Diese KI-Agenten stützen ihre Handlungen auf die aktuelle Wahrnehmung und verfügen über kein Gedächtnis. Sie funktionieren auf der Grundlage einer Reihe so genannter Reflexe oder Regeln, d. h. die KI-Agenten sind so vorprogrammiert, dass sie Aktionen ausführen, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Ein bekanntes Beispiel für einen solchen intelligenten Agenten ist ein Thermostat, der die Heizung jeden Abend zu einer bestimmten Zeit einschaltet. Allerdings können diese KI-Agenten nicht auf Situationen reagieren, auf die sie nicht vorbereitet sind.
2. Modellbasierte Reflexagenten: Diese KI-Agenten verwenden ihre aktuelle Wahrnehmung und ihr Gedächtnis, um ein internes Modell der Welt zu erstellen. Das Modell wird aktualisiert, wenn der Agent neue Informationen erhält. Ein Staubsaugerroboter ist ein Beispiel für einen modellbasierten reflexiven Agenten. Der Staubsaugerroboter reinigt den verschmutzten Raum, während er die Möbel wahrnimmt und einstellt. Gleichzeitig speichert er ein Modell der bereits gereinigten Bereiche, um zu vermeiden, dass er in der Schleife der wiederholten Reinigung stecken bleibt. Diese intelligenten Agenten sind jedoch durch ihr Regelwerk begrenzt.
3. Zielorientierte Agenten: Diese KI-Agenten haben ein internes Modell der Welt und ein Ziel oder eine Reihe von Zielen. Sie suchen nach Handlungssequenzen, mit denen sie ihr Ziel erreichen können, und planen diese, bevor sie handeln. Ein Beispiel hierfür ist ein Navigationssystem, das dem Benutzer unter verschiedenen Optionen die schnellste Route zum Ziel empfiehlt. Damit sind sie für komplexe Entscheidungsaufgaben geeignet.
4. Nutzwertorientierte Agenten: Diese Agenten wählen die Abfolge von Aktionen, die ihnen helfen, das Ziel zu erreichen und gleichzeitig den Nutzen zu maximieren, der mithilfe einer Nutzenfunktion berechnet wird. Die Nutzenfunktion weist einen Nutzenwert zu, eine Metrik, die die Nützlichkeit einer Aktion für einen Agenten misst. Dieser Nutzwert wird jedem Szenario auf der Grundlage einer festen Reihe von Kriterien zugewiesen. Der KI-Agent wählt die Aktion aus, die den erwarteten Nutzen maximiert. Ein Beispiel hierfür wäre ein Navigationssystem, das dem Benutzer die schnellste Route empfiehlt und gleichzeitig den Kraftstoffverbrauch optimiert. Diese intelligenten Agenten sind besonders wertvoll, wenn es mehrere Szenarien gibt und das optimalste ausgewählt werden muss.
5. Lernende Agenten: Diese KI-Agenten verbessern ihre Leistung auf der Grundlage ihrer Erfahrung. Neue Erfahrungen erweitern ihre Wissensbasis und verbessern ihre Fähigkeit, in ungewohnten Umgebungen zu agieren. Lernende Agenten können entweder nutzen- oder zielorientiert vorgehen. Ein Beispiel hierfür ist das personalisierte Empfehlungssystem auf E-Commerce-Websites. Die Aktivitäten des Benutzers werden zu Lernzwecken kontinuierlich gespeichert, und der Agent nutzt sie, um seine Genauigkeit mit der Zeit zu verbessern.

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Nutzen und Vorteile der Projektintegration

Intelligente Agenten bieten Unternehmen mehrere Vorteile, da sie Effizienzvorteile bieten, die von keiner anderen Technologie übertroffen werden. Es ist die Integration der Technologie mit LLMs, die den Wert ihrer Funktionalitäten erhöht. In diesem Abschnitt gehen wir auf die Vorteile ein, die KI-Agenten bei der Verwendung mit LLMs bieten:

1. Automatisierung von Aufgaben: KI-Agenten können den Arbeitsablauf durch die Automatisierung komplexer Aufgaben optimieren. Dies verringert die übermäßige Abhängigkeit von menschlichen Ressourcen und macht den Prozess der Erreichung von Geschäftszielen kostengünstig. Diese Fortschritte können in großem Umfang erzielt werden, ohne dass Menschen die KI-Agenten bei der Erstellung und Navigation von Aufgaben anleiten müssen. So hat Canon beispielsweise 135 KI-fähige UiPath-Roboter implementiert, um Daten aus Rechnungen zu extrahieren, zu validieren und in die Buchhaltungssoftware einzugeben.
2. Optimierung der Ressourcen: KI-Agenten können so konfiguriert werden, dass sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Produktionsprotokollen, Verkaufsunterlagen und Kundeninteraktionen sammeln und einen umfassenden Überblick über die Unternehmenslandschaft bieten. In einem Callcenter kann der intelligente Agent beispielsweise die Spitzenbetriebszeiten vorhersagen und eine angemessene Anzahl von Support-Agenten für diesen Zeitraum einplanen, um die Wartezeit der Kunden zu minimieren.
3. Verbesserung des Kundenerlebnisses: KI-Agenten liefern umfassende, personalisierte und präzise Antworten auf Benutzeranfragen. Solche benutzerfreundlichen Antworten verbessern das Kundenerlebnis. Die Bank of America setzt zum Beispiel einen Chatbot namens Erica ein, der Kontostände abfragen und Kunden bei der Haushaltsplanung beraten kann. Dadurch werden die Antwortzeiten für die Kunden verbessert und die Arbeitsbelastung der Bankangestellten verringert.
4. Aufdeckung von Betrug: KI-Agenten können betrügerische Aktivitäten in wichtigen Branchen wie dem Finanzsektor aufdecken und verhindern. Sie sind in der Lage, Transaktionen in Echtzeit zu überwachen, was sie für Unternehmen zu einem wertvollen Werkzeug für fortschrittliche Analysen und Mustererkennung macht. JP Morgan Chase beispielsweise setzt einen KI-Agenten ein, um Millionen von Transaktionen zu analysieren und Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Dies hilft dabei, eventuelle Betrugsfälle zu erkennen und die Bank und die Kunden vor Betrug zu schützen.
5. Verbesserte Skalierbarkeit und Flexibilität: KI-Agenten bieten Skalierbarkeit und Flexibilität für Unternehmen, indem sie Datensätze schnell analysieren, die Entscheidungsfindung durch genaue Nachfrageprognosen unterstützen und Teams in verschiedenen Organisationen bei strategischen Entscheidungen helfen. Salesforce nutzt beispielsweise den Einstein-Bot für KI-gestützte Analysen, die es dem Vertriebsteam ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen.

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Anwendungsbeispiele für KI-Agenten

KI-Agenten sind vielseitig einsetzbar, und in diesem Abschnitt werden wir ihre Beiträge zu vier verschiedenen Branchen untersuchen.

1. Notfallhilfe: Intelligente Agenten können bei Naturkatastrophen eingesetzt werden, um Informationen über Nutzer auf Social-Media-Seiten abzurufen, die gerettet werden müssen. Deep-Learning-Algorithmen können dabei helfen, Nutzer zu lokalisieren und lebensrettende Dienste für mehr Menschen in kürzerer Zeit bereitzustellen. Dies gewährleistet auch eine gezielte Zuweisung und Nutzung von Ressourcen, da die gefährdeten Personen schneller identifiziert werden können.
2. Gesundheitswesen: KI-Agenten sind in der realen Welt des Gesundheitswesens hilfreich bei der Problemlösung, der Behandlungsplanung, der Diagnose von Patienten in der Notaufnahme und der Verwaltung der Medikamentenverteilung. Dies entlastet das Gesundheitspersonal und spart Zeit und Mühe für dringendere Aufgaben.
3. Energiewirtschaft: KI-Agenten können die Energiewirtschaft bei der Verwaltung und Optimierung der Energieverteilung und des Energieverbrauchs unterstützen. Diese Agenten können bei der Vorhersage des Bedarfs, der Optimierung des Netzbetriebs und der Erkennung potenzieller Systemfehler helfen, bevor diese auftreten. Intelligente Agenten helfen, Energieangebot und -nachfrage auszugleichen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen analysieren.
4. Verkehr: Intelligente Agenten können Verkehrsdaten in Echtzeit analysieren und den Verkehrsfluss optimieren, um Staus zu verringern. KI-Agenten können auch in der Logistik eingesetzt werden, um die Lieferkette zu optimieren, indem sie die Bestände durch optimierte Lieferrouten effizient verwalten. Sie können auch Verspätungen vorhersagen und alternative Routen vorschlagen, um eine pünktliche Lieferung zu gewährleisten.
5. Finanzen: KI-Agenten können Finanzdaten analysieren und den Kunden Einblicke in ihre Investitionen geben. Sie können seltsame Muster in den Daten erkennen und Banken warnen, um massive betrügerische Aktivitäten zu verhindern. Auf diese Weise stärken intelligente Agenten die Sicherheit im Finanzsektor.

Large Language Models (LLMs) steigern Effizienz und Produktivität. Entdecken Sie in unserem Blogbeitrag, wie LLMs Abläufe optimieren und Ihrem Unternehmen echte Mehrwerte bieten können:

Large Language Models: Anwendungsbeispiele für Unternehmen

Intelligente Agenten: Am Beginn einer technologischen Disruption

Intelligente Agenten sind dabei, die Industrie zu verändern, wobei große Sprachmodelle (LLMs) ihre Effektivität erheblich steigern. Die Fortschritte in der generativen KI haben zur Entwicklung einer Vielzahl von KI-Agenten geführt, die auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten sind. Diese Agenten bieten erhebliche Vorteile, indem sie Unternehmen vor Ineffizienz schützen und Kunden vor schwerwiegenden Problemen wie Betrug bewahren. KI-Agenten werden auch in Zukunft in verschiedenen Sektoren eine wichtige Rolle spielen, und man darf gespannt sein, welche zusätzlichen Möglichkeiten sie in naher Zukunft bieten werden.