Was sind AI Agents 🕵️ - Eine Einführung

Künstliche Intelligenz gilt als Schlüsseltechnologie für die Zukunft, die voraussichtlich alle Geschäftsbereiche durchdringen und transformieren wird. Im Bereich der Wissensarbeit werden sogenannte KI-Agenten (AI Agents) eine entscheidende Rolle spielen.

Was sind AI Agents?

Der Begriff Agent stammt vom englischen Begriff "Agency", d.h. der Agent besitzt die Fähigkeit zu handeln und mit der Umgebung zu interagieren. Durch den Einsatz von sogenannten Large Language Models (kurz: LLM | wie z.B. GPT-4o, das LLM hinter ChatGPT) haben AI Agents die Möglichkeit, mit Menschen zu kommunizieren und Anweisungen zu erhalten. Das ermöglicht völlig neue Möglichkeiten. Anstatt eine Support-Anfrage manuell zu beantworten, versteht ein KI-Agent diese Aufgabe, kann durch sogenanntes Reasoning (eine Kette von Gedanken, bevor das LLM antwortet) einen Plan erstellen und diesen Plan mit entsprechenden Werkzeugen umsetzen. Als Werkzeuge wäre in dem genannten Beispiel der Zugriff auf eine Datenbank mit spezifischem Unternehmenswissen und den Mailserver notwendig.

Vor allem repetitive und zeitaufwendige Aufgaben können so von KI-Agenten übernommen werden, damit sich die Mitarbeitenden auf das Wesentliche konzentrieren können. Das sieht auch Staya Nadella, CEO von Microsoft so. Er sagte kürzlich, dass er KI als ein Werkzeug sieht, das kognitive Arbeit neu definieren wird, aber nicht auf eine Weise, die menschliche Arbeitskräfte überflüssig macht. Stattdessen wird KI, ähnlich wie frühere technologische Veränderungen – man denke an Faxgeräte, die durch E-Mails ersetzt wurden – die Art und Weise verändern, wie Menschen arbeiten, anstatt sie zu ersetzen. Dabei verfügt jeder AI Agent über zwei essenzielle Komponenten:

• Das Gehirn (AI-Modell): Dies ist der Kern, in dem sämtliche "Denkprozesse" ablaufen. Das Modell analysiert Daten, trifft Entscheidungen und legt fest, welche Aktionen ausgeführt werden müssen.
• Der Körper (Tools und Fähigkeiten): Hierbei handelt es sich um alle Fähigkeiten, Werkzeuge und Ressourcen, die dem Agenten zur Verfügung stehen, um seine Entscheidungen in der Praxis umzusetzen. Ein Agent kann nur Aktionen durchführen, für die er "ausgerüstet" ist, ähnlich wie Menschen, die zwar gehen, aber ohne Hilfsmittel nicht fliegen können.

Was bedeutet das für Unternehmen?

Das Positive vorab: Sie können klein anfangen, müssen keine umfangreichen Projekte starten und der Mehrwert ist relativ schnell messbar. Suchen Sie nach Prozessschritten, bei denen Sie vielleicht schon länger denken, das könnte eine Maschine effizienter und zuverlässiger erledigen.

Mögliche Anwendungsfälle sind fast grenzenlos. Wir haben hier einige Beispiele für Sie zusammengestellt:

Automatisierung von Geschäftsprozessen

Routineaufgaben wie Dateneingabe, Terminplanung, oder Bestandsüberwachung lassen sich automatisieren, wodurch Mitarbeiter Zeit für strategisch wichtige Projekte gewinnen. Beispielsweise können Logistikunternehmen durch den Einsatz von AI Agents ihre Bestände effizienter überwachen und Bedarfsprognosen genauer erstellen.

Effizienzsteigerungen

AI Agents arbeiten fehlerfrei, rund um die Uhr und sorgen für konsistente Ergebnisse. Durch schnelle, automatisierte Abläufe werden Fehlerquoten gesenkt und Produktivität gesteigert. Im produzierenden Gewerbe etwa reduziert die Einführung von AI-gesteuerter prädiktiver Wartung ungeplante Ausfallzeiten deutlich.

Kostensenkung

Durch Automatisierung und optimierte Prozesse senken Unternehmen ihre Betriebskosten erheblich. Beispielsweise konnten Unternehmen durch den Einsatz von AI-Chatbots im Kundenservice Betriebskosten um bis zu 40 % reduzieren, da weniger Personal für einfache Anfragen benötigt wird.

Verbesserter Kundenservice

AI Agents sind 24/7 verfügbar und bieten schnelle, präzise Antworten. Ihre Fähigkeit zur personalisierten Interaktion erhöht nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern stärkt auch langfristig die Kundenbindung.

Datengetriebene Entscheidungsfindung

Durch Echtzeitanalyse großer Datenmengen helfen AI Agents Unternehmen, strategische Entscheidungen datenbasiert zu treffen. Sie erkennen Trends frühzeitig und bieten wertvolle Erkenntnisse für proaktive Geschäftsstrategien.

Herausforderungen bei der Implementierung

Trotz der vielen Vorteile gibt es Herausforderungen:

• Datenschutz: Unternehmen müssen strenge Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um sensible Daten zu schützen.
• Technische Integration: Die Einführung in bestehende IT-Systeme ist komplex und erfordert sorgfältige Planung.
• Akzeptanz bei Mitarbeitern: Erfolgreiche Implementierung erfordert transparente Kommunikation, um Ängste abzubauen und Vorteile zu verdeutlichen.

Ausblick und Fazit

AI Agents werden zukünftig weiter an Bedeutung gewinnen, da Unternehmen nach kontinuierlicher Verbesserung ihrer Prozesse streben. Unternehmen, die frühzeitig auf AI setzen, können erhebliche Wettbewerbsvorteile realisieren. Dabei ist es entscheidend, die Implementierung strategisch und unter Berücksichtigung der genannten Herausforderungen anzugehen. So können Unternehmen die erheblichen Vorteile von Automatisierung, Effizienzsteigerung und datengetriebener Entscheidungsfindung nachhaltig ausschöpfen und ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern.