Was ist agentenbasierte KI? Ein Leitfaden für autonome und adaptive KI-Systeme

Künstliche Intelligenz ist eines der größten Schlagworte der 2020er Jahre, mit scheinbar endlosen Debatten darüber, was sie für Unternehmen tun könnte. In vielen Fällen drehte sich die Diskussion um die so genannte generative KI, die auf der Grundlage vorhandener Daten Inhalte wie Texte und Bilder erstellt. Diese Technologie steckt hinter beliebten digitalen Assistenten wie Googles Gemini - und auch hinter den viralen Bildern von Menschen mit sechsfingrigen Händen oder fehlenden Füßen.  

Es wird viel darüber diskutiert, ob diese generativen KI-Plattformen jemals in der Lage sein werden, die menschlichen Fähigkeiten wirklich zu duplizieren, aber es gibt noch eine andere Form der KI, die weit weniger Beachtung findet. Diese KI versucht nicht, Künstler und Schriftsteller zu ersetzen, sondern konzentriert sich darauf, bestimmte Problemlösungsaufgaben für Unternehmen hinter den Kulissen zu übernehmen. Diese Form der KI wird als agentische KI bezeichnet und könnte das Potenzial haben, Unternehmenslösungen für immer zu verändern.  

Was unterscheidet die agentenbasierte KI von der generativen KI?

Der Hauptunterschied zwischen agentenbasierter KI und generativer KI ist der Grad der Autonomie. Generative KI-Modelle wie ChatGPT müssen normalerweise aufgefordert werden, Text oder Bilder zu generieren. Auf der Grundlage der Eingaben erstellt die KI Inhalte auf der Basis einer Mischung aus trainierten Daten - und gegebenenfalls Live-Suchfunktionen im Internet - für Informationen, die mit der Anfrage in Zusammenhang stehen, und erstellt Inhalte auf der Grundlage dessen, was statistisch gesehen am wahrscheinlichsten die Anfrage erfüllt. In dieser Hinsicht ist sie einer Suchmaschine nicht unähnlich, nur dass sie ihre eigene Antwort zusammenschustert, anstatt die Nutzer einfach auf eine bestehende Ressource im Web zu verweisen.  

Agenten-KI hingegen ist so konzipiert, dass sie eigenständig Entscheidungen trifft, ohne dass ein menschlicher Benutzer eingreifen muss. Damit sind diese Plattformen näher an einer automatisierten Anwendung, wenn auch weitaus ausgefeilter. Der agentenbasierten KI werden die Erfolgsparameter vorgegeben, und sie führt autonom Aufgaben aus, um diese Anforderungen zu erfüllen. Jedes Mal, wenn sie ein Problem löst, fügt sie das Ergebnis zu ihrem Verständnis hinzu, so dass sie sich an ähnliche Situationen in der Zukunft anpassen und die Prozesse anwenden kann, die in der Vergangenheit zum Erfolg geführt haben.  

Dadurch unterscheidet sich die agentenbasierte KI auch von der Automatisierung, bei der die gleiche Aufgabe immer wieder auf die gleiche Weise ausgeführt wird. Mit agentenbasierter KI, die hinter den Kulissen arbeitet, können Unternehmen über Problemlösungsfähigkeiten verfügen, die aus vergangenen Erfolgen und Misserfolgen lernen. Diese Plattformen können mehr oder weniger selbstständig Entscheidungen treffen und Probleme auf der Grundlage früherer Erfahrungen lösen.  

Anwendungen von Agentic AI in verschiedenen Branchen

Wenn man sich ansieht, wie agentenbasierte KI in verschiedenen Sektoren eingesetzt wird, kann man leicht erkennen, wie diese Technologie zu erheblichen Verbesserungen führen kann. Die Gesundheitsbranche beispielsweise nutzt die agentenbasierte KI in der Diagnostik und für prädiktive Pflegemodelle. Die KI kann die Krankengeschichte eines Patienten untersuchen und Vorhersagen darüber treffen, welche Krankheiten für die betreffende Person wahrscheinlich problematisch sind, was den Ärzten einen schnelleren und effizienteren Entscheidungsprozess ermöglicht.  

Fachleute aus der Lieferkette profitieren auch vom Einsatz agentenbasierter KI, um Vorhersagen über Angebot und Nachfrage zu treffen. Auf der Grundlage der Erkenntnisse, die das System aus historischen Daten gewinnt, kann es automatisch die Bestände bestimmter Artikel auffüllen, um die erwartete Nachfrage zu erfüllen. Die Verschmelzung von agentenbasierter KI mit Robotik ist ein Segen für den Fertigungssektor, da Robotersysteme immer besser in der Lage sind, mit Menschen zusammenzuarbeiten und ihre Aktionen an den aktuellen Arbeitsablauf anzupassen.  

Die Arbeitnehmer müssen ihre Arbeitsweise nicht mehr an die starren Grenzen eines automatisierten Prozesses anpassen - jetzt können sich die Roboter an ihren lebenden Kollegen orientieren und in größerer Harmonie arbeiten.  

Ethische Erwägungen, Governance und Entscheidungsfindung

Obwohl die agentenbasierte KI den Entscheidungsfindungsprozess für Unternehmen erheblich verbessern kann, ist dies nicht ohne Risiken. Da diese Plattformen in vielen Fällen autonom arbeiten können, stellen sich den Nutzern viele Fragen. Wer trägt zum Beispiel die Schuld, wenn eine KI-Plattform eine Entscheidung trifft, die zu einem falschen Ergebnis führt? Hat KI eine inhärente Voreingenommenheit, die sie für bestimmte Arten von Entscheidungen schlecht geeignet macht? Sollten KI-Plattformen daran gehindert werden, Entscheidungen mit hohem Risiko ganz allein zu treffen? Aus diesem Grund ist es wichtig, neben der agentenbasierten KI auch einen starken Governance-Rahmen zu implementieren.  

Governance-Frameworks dienen als Regelwerk für agentenbasierte KI-Systeme, das ihnen strenge Grenzen setzt, was sie tun und was sie nicht tun sollten. Sie bieten auch eine bessere Sichtbarkeit und Kontrolle für menschliche Nutzer, indem sie die Aktivitäten der KI überwachen und protokollieren und auf Anzeichen von Anomalien oder Sicherheitsverletzungen achten. Nur so kann sichergestellt werden, dass die KI-Agenten ihre Aufgaben verantwortungsbewusst erfüllen und die menschlichen Nutzer die Möglichkeit haben, bei Bedarf einzugreifen und Änderungen vorzunehmen.  

Durch die Festlegung dieser wichtigen Leitplanken während des Implementierungsprozesses können sich Unternehmen vor den Risiken schützen, die mit dem Einsatz von agentenbasierter KI verbunden sind, und erhalten die Gewissheit, dass ihre Abläufe und sensiblen Daten geschützt werden.  

Herausforderungen und zukünftige Trends in der agentenbasierten KI

Abgesehen von den ethischen und sicherheitstechnischen Bedenken, die Unternehmen beim Einsatz von KI-Agenten haben, besteht eine der größten Herausforderungen darin, diese Systeme mit hochwertigen Daten zu versorgen. Eine der Grundregeln der Datenverarbeitung lautet nach wie vor "garbage in, garbage out". KI-Agenten, die unvollständige, ungenaue oder redundante Daten erhalten, werden mit hoher Wahrscheinlichkeit suboptimale Ergebnisse erzielen.  

Deshalb sollten sich Unternehmen bei der Implementierung von KI-Systemen in ihren Betrieb auf die Datenhygiene konzentrieren. Dazu gehört, dass die Informationen in allen Datenbanken einheitlich formatiert werden und die Vollständigkeit und Fehlerfreiheit der Datensätze überprüft wird.  

Sobald dies erreicht ist, werden Unternehmen in der bestmöglichen Position sein, um das Beste aus dem zu machen, was die agenturgestützte KI jetzt und in Zukunft zu bieten hat. Wenn die Technologie hinter der agentenbasierten KI weiter erforscht und verfeinert wird, können Unternehmen möglicherweise größere und bessere Dinge von ihr erwarten. So könnte diese Form der KI bald in der Lage sein, mehrere Aufgaben zu übernehmen. Diese bereichsübergreifenden Agenten könnten eines Tages in der Lage sein, ganze agentenbasierte KI-Workflows von Anfang bis Ende zu verwalten, anstatt sich nur auf einzelne Aufgaben zu konzentrieren.  

Es besteht auch die Möglichkeit, dass autonome KI-Agenten in naher Zukunft in der Lage sein werden, miteinander zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Dies würde bedeuten, dass vernetzte Arbeitsabläufe automatisiert werden könnten, wobei die KI-Agenten zusammenarbeiten, um komplexere Probleme zu lösen.  

Agentische KI hat bereits die Art und Weise verändert, wie viele Unternehmen ihre wichtigsten Prozesse und Probleme angehen, und es gibt keine Anzeichen dafür, dass sich dieser Trend in absehbarer Zeit verlangsamen wird. In der Welt des Lieferkettenmanagements zum Beispiel helfen diese Plattformen Fachleuten, fundiertere Vorhersagen über Angebot und Nachfrage zu treffen und gleichzeitig ihre Verfahren zu straffen und die Effizienz zu steigern.  

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