Agentisch

Agentische KI ist ein fortschrittlicher Zweig der künstlichen Intelligenz, der Systeme befähigt, autonom zu handeln, Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben mit minimaler menschlicher Aufsicht zu erledigen. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Modellen, die innerhalb vordefinierter Regeln und Parameter arbeiten, sind agentische KI-Systeme in der Lage, große Datenmengen zu analysieren, sich an dynamische Umgebungen anzupassen und mehrstufige Prozesse auszuführen, um spezifische Ziele zu erreichen. Diese neue Grenze der KI kombiniert verschiedene Technologien wie große Sprachmodelle (LLMs), maschinelles Lernen, verstärkendes Lernen und skalierbare Rechenleistung, um intelligente Agenten zu schaffen, die eigenständig schlussfolgern, lernen und handeln können.

Was versteht man unter agentischer KI?

Im Kern bezeichnet agentische KI Systeme, die darauf ausgelegt sind, eigenständig komplexe Ziele zu verfolgen, indem sie ihre Umgebung wahrnehmen, über den besten Handlungsweg nachdenken und Aufgaben ausführen, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen. Diese Systeme zeigen in vielen Bereichen menschenähnliche Kognition, wodurch sie Probleme lösen, Entscheidungen treffen und sich ohne explizite Anweisungen für jede Situation an neue Gegebenheiten anpassen können.

Agentische KI-Systeme funktionieren durch die Integration mehrerer fortschrittlicher KI-Techniken:

• Große Sprachmodelle (LLMs): Diese Modelle ermöglichen es KI-Agenten, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen, wodurch natürliche Interaktionen und die Interpretation komplexer Anweisungen möglich werden.
• Algorithmen des maschinellen Lernens: Maschinelles Lernen befähigt Agenten, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, was ihre Entscheidungsfähigkeit verbessert.
• Verstärkendes Lernen: Diese Methode erlaubt es Agenten, aus ihren Handlungen durch Rückmeldungen aus der Umgebung zu lernen und ihre Strategien mit der Zeit zu verfeinern.
• Deep Learning: Tiefe neuronale Netze ermöglichen es Agenten, unstrukturierte Daten wie Bilder, Audio und Text zu verarbeiten und so ein tieferes Verständnis ihrer Umgebung zu gewinnen.

Durch die Kombination dieser Technologien können agentische KI-Agenten ihre Umgebung wahrnehmen, über die besten Maßnahmen nachdenken, diese ausführen und aus den Ergebnissen lernen, um ihre Leistung in Zukunft zu verbessern.

Wie funktioniert agentische KI?

Agentische KI-Systeme durchlaufen einen vierstufigen Prozess, um komplexe, mehrstufige Probleme eigenständig zu lösen:

1. Wahrnehmen:
   Agenten sammeln und verarbeiten Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Datenbanken oder digitalen Schnittstellen. Dabei extrahieren sie relevante Informationen und erfassen den Kontext der Umgebung oder des Problemraums.

2. Schlussfolgern:
   Mithilfe fortschrittlicher Modelle wie LLMs analysieren Agenten die Informationen, um die Aufgabe zu verstehen, mögliche Lösungen zu generieren und die notwendigen Schritte zur Zielerreichung zu planen. Dies beinhaltet komplexe Schlussfolgerungs- und Entscheidungsprozesse.

3. Handeln:
   Agenten führen die geplanten Aktionen aus, indem sie mit externen Tools, Software oder Systemen interagieren. Sie können Entscheidungen treffen, Prozesse anstoßen und ihre Handlungen auf Basis von Echtzeit-Feedback anpassen.

4. Lernen:
   Durch verstärkendes Lernen und kontinuierliche Feedbackschleifen lernen Agenten aus ihren Erfahrungen. Sie verfeinern ihre Strategien und verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit, indem sie sich an neue Herausforderungen und Umgebungen anpassen.

Dieser Prozess ermöglicht es agentischen KI-Systemen, unabhängig zu agieren und Aufgaben zu übernehmen, die zuvor als zu komplex für eine Automatisierung galten.

Agentische KI vs. traditionelle KI

Traditionelle KI

Traditionelle KI-Systeme sind darauf ausgelegt, bestimmte Aufgaben innerhalb vordefinierter Regeln und Parameter auszuführen. Sie beruhen stark auf expliziter Programmierung und können sich nicht über ihre ursprüngliche Programmierung hinaus an neue Situationen anpassen. Solche Systeme eignen sich für die Automatisierung routinemäßiger, repetitiver Aufgaben, verfügen jedoch nicht über die Flexibilität, mit komplexen, dynamischen Umgebungen umzugehen.

Agentische KI

Im Gegensatz dazu verfügen agentische KI-Systeme über Autonomie und Anpassungsfähigkeit. Sie können den Kontext verstehen, Ziele setzen, Aktionen planen und aus ihren Interaktionen lernen. Agentische KI-Agenten können unabhängige Entscheidungen treffen, mit unvorhergesehenen Situationen umgehen und komplexe Workflows ohne ständige menschliche Eingriffe ausführen.

Zentrale Unterschiede

• Autonomie: Agentische KI-Agenten arbeiten mit minimaler menschlicher Überwachung, während traditionelle KI für jede Aufgabe explizite Anweisungen benötigt.
• Lernen und Anpassung: Agentische KI kann aus Erfahrungen lernen und Strategien anpassen, während traditionelle KI keine Selbstlern-Fähigkeiten besitzt.
• Komplexe Problemlösung: Agentische KI bewältigt mehrstufige Prozesse und dynamische Umgebungen; traditionelle KI ist auf vordefinierte Szenarien beschränkt.
• Entscheidungsfindung: Agentische KI trifft eigenständige Entscheidungen auf Basis von Schlussfolgerungen und Datenanalysen; traditionelle KI folgt festen Regeln.

Agentische KI vs. generative KI

Obwohl sowohl agentische als auch generative KI fortschrittliche Formen der künstlichen Intelligenz darstellen, verfolgen sie unterschiedliche Ziele.

Generative KI

Generative KI zeichnet sich durch das Erzeugen neuer Inhalte wie Texte, Bilder, Musik oder Code aus. Modelle wie GPT-3 und GPT-4 generieren menschenähnliche Antworten und kreative Outputs basierend auf den Trainingsdaten. Generative KI konzentriert sich jedoch hauptsächlich auf die Inhaltserstellung als Reaktion auf Eingaben und handelt nicht autonom oder trifft Entscheidungen, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Agentische KI

Agentische KI hingegen fokussiert sich auf Handlungen und Entscheidungsfindung. Sie stattet Agenten mit der Fähigkeit aus, Ziele zu setzen, Schritte zur Zielerreichung zu planen und Aktionen eigenständig auszuführen. Während generative KI ein Bestandteil innerhalb agentischer KI-Systeme sein kann (z. B. für Sprachverständnis), geht agentische KI über die Inhaltserzeugung hinaus und umfasst Schlussfolgerungen, Planung und aktives Handeln in der Umgebung.

Zentrale Unterschiede

• Hauptfunktion: Generative KI erzeugt Inhalte; agentische KI ergreift Maßnahmen zur Zielerreichung.
• Autonomie: Agentische KI agiert eigenständig mit minimaler Aufsicht; generative KI reagiert auf Eingaben.
• Ergebnis: Generative KI liefert kreative Outputs; agentische KI sorgt für Handlungen und Entscheidungen, die zum Erreichen von Zielen führen.

Zentrale Merkmale agentischer KI

Agentische KI-Systeme weisen mehrere Schlüsselmerkmale auf, die ihnen ein autonomes und effektives Arbeiten ermöglichen.

Autonomie

Agenten arbeiten eigenständig, initiieren und erledigen Aufgaben ohne ständige menschliche Anleitung. Diese Autonomie ermöglicht es ihnen, komplexe Abläufe effizient zu bewältigen und entlastet menschliche Arbeitskräfte.

Schlussfolgern und Entscheidungsfindung

Agenten verfügen über fortschrittliche Fähigkeiten zur Schlussfolgerung, analysieren Situationen, wägen Optionen ab, antizipieren Ergebnisse und treffen fundierte Entscheidungen. Sie können nuancierte Szenarien meistern und ihre Strategien kontextabhängig anpassen.

Lernen und Anpassung

Durch maschinelles und verstärkendes Lernen lernen Agenten aus ihren Erfahrungen. Sie passen sich neuen Informationen an, verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit und bewältigen dynamische Umgebungen effektiv.

Sprachverständnis

Agenten nutzen große Sprachmodelle, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Dies ermöglicht natürliche Interaktionen, das Verstehen komplexer Anweisungen und die Kommunikation mit Nutzern oder anderen Agenten.

Workflow-Optimierung

Agenten können mehrstufige Abläufe planen, organisieren und optimieren. Sie zerlegen komplexe Aufgaben in überschaubare Teilaufgaben, reihen Aktionen sinnvoll aneinander und koordinieren Ressourcen für eine effiziente Zielerreichung.

Skalierbare Rechenleistung

Durch die Nutzung skalierbarer Rechenressourcen können Agenten große Datenmengen verarbeiten und rechenintensive Aufgaben bewältigen. Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für Echtzeit-Entscheidungen und -Verarbeitung.

Integration mit Tools und Systemen

Agenten können sich mit externen Tools, APIs und Unternehmenssystemen integrieren. Diese Konnektivität ermöglicht ihnen den Zugriff auf Daten, die Ausführung von Funktionen und die Interaktion im breiteren technologischen Ökosystem.

Vorteile agentischer KI

Die Implementierung agentischer KI-Systeme bietet zahlreiche Vorteile in verschiedenen Branchen:

Höhere Effizienz und Produktivität

Durch die Automatisierung komplexer, entscheidungsintensiver Aufgaben steigern Agenten die operative Effizienz. Sie erledigen Prozesse schneller und fehlerärmer als manuelle Methoden und erhöhen so die Produktivität.

Verbesserte Problemlösungsfähigkeiten

Agenten können komplexe Herausforderungen bewältigen, indem sie große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Erkenntnisse generieren. Sie liefern innovative Lösungen und optimieren Abläufe.

Bewältigung komplexer Workflows

Agenten steuern mehrstufige Abläufe eigenständig, koordinieren Aufgaben, Ressourcen und Zeitpläne. Diese Fähigkeit verschlankt Prozesse und reduziert Engpässe.

Weniger Bedarf an menschlicher Aufsicht

Dank ihrer autonomen Fähigkeiten minimieren Agenten den Bedarf an ständiger menschlicher Überwachung. Mitarbeitende können sich so auf strategische Initiativen und wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren.

Anpassungsfähigkeit an dynamische Umgebungen

Agenten passen sich verändernden Bedingungen und Anforderungen an. Durch ihre Lern- und Anpassungsfähigkeit bleiben sie auch bei sich ändernden Umständen effektiv.

Verbesserte Kundenerlebnisse

Agenten verbessern die Kundeninteraktion durch personalisierten, reaktionsschnellen Service. Sie können rund um die Uhr agieren und sorgen so für eine konsistente Betreuung.

Kosteneinsparungen

Automatisierung komplexer Aufgaben senkt Personalkosten und Betriebsausgaben. Agenten optimieren Ressourceneinsatz und minimieren Verschwendung.

Anwendungsfälle und Beispiele für agentische KI

Agentische KI revolutioniert verschiedene Branchen durch innovative Anwendungen:

1. Optimierung der Schadenbearbeitung in der Versicherung

In der Versicherungsbranche automatisieren agentische KI-Agenten den gesamten Schadenprozess vom Einreichen bis zur Auszahlung. Agenten bewerten die Gültigkeit von Ansprüchen, sammeln erforderliche Informationen und kommunizieren einfühlsam mit Kund:innen.

Vorteile:

• Schnellere Bearbeitungszeiten
• Geringerer Verwaltungsaufwand
• Höhere Kundenzufriedenheit

2. Optimierung von Logistik und Lieferkettenmanagement

Agenten analysieren Echtzeitdaten, um Routen zu optimieren, Engpässe vorherzusagen und Lagerbestände an Nachfrageschwankungen anzupassen.

Vorteile:

• Höhere Effizienz bei der Warenlieferung
• Geringere Betriebskosten
• Bessere Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen

3. Unterstützung bei finanziellen Entscheidungen

Im Finanzwesen analysieren Agenten Markttrends, bewerten Investitionsmöglichkeiten und erstellen individuelle Finanzpläne. Sie helfen auch beim Risikomanagement durch die Identifikation von Schwachstellen.

Vorteile:

• Fundierte Anlagestrategien
• Proaktives Risikomanagement
• Personalisierte Kundenbetreuung

4. Beschleunigung von Medikamentenentwicklung und -forschung

Im Gesundheitswesen unterstützen Agenten die Medikamentenforschung, indem sie umfangreiche Datensätze analysieren, potenzielle Wirkstoffziele identifizieren und Wirksamkeit vorhersagen.

Vorteile:

• Verkürzte Entwicklungszeiten und geringere Kosten
• Schnellere Verfügbarkeit neuer Medikamente
• Erweiterte Forschungskapazitäten

5. Transformation von Kundenservice und Support

Agenten bieten personalisierten, rund um die Uhr verfügbaren Kundensupport und lösen komplexe Anfragen und Probleme.

Vorteile:

• Intensivere Kundenbindung
• Schnellere Problemlösung
• Konstanter und hochwertiger Service

6. Integration mit dem Internet der Dinge (IoT)

Agenten steuern vernetzte Geräte und Sensoren und optimieren Abläufe in Echtzeit in Branchen wie Fertigung, Transport und Gesundheitswesen.

Vorteile:

• Höhere betriebliche Effizienz
• Echtzeitüberwachung und -anpassung
• Verbesserte Sicherheit und Leistung

7. Softwareentwicklung und Management der Codequalität

Agenten automatisieren Code-Reviews, Qualitätsprüfungen und das Incident-Management in der Softwareentwicklung.

Vorteile:

• Höhere Codequalität
• Schnellere Entwicklungszyklen
• Geringere Belastung für Entwickler:innen

Herausforderungen und Risiken agentischer KI

So bedeutend die Vorteile agentischer KI sind, so gibt es auch Herausforderungen und Risiken, die adressiert werden müssen:

Autonomie und Aufsicht

• Risiko: Entscheidungen von Agenten ohne ausreichende menschliche Kontrolle können zu unerwünschten Folgen führen.
• Minderung: Implementierung von Governance-Rahmenwerken, die Autonomie und Kontrolle ausbalancieren und sicherstellen, dass Agenten innerhalb ethischer und rechtlicher Grenzen agieren.

Transparenz und Vertrauen

• Risiko: Komplexe Entscheidungsprozesse sind oft intransparent, was das Verständnis der Agenten-Logik erschwert.
• Minderung: Steigerung der Transparenz durch erklärbare KI-Methoden, damit Nutzer:innen die Schlussfolgerungen der Agenten nachvollziehen können.

Sicherheit und Datenschutz

• Risiko: Autonome Agenten, die auf sensible Daten zugreifen, erhöhen das Risiko von Datenlecks und Cyberangriffen.
• Minderung: Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen zum Schutz der Datenintegrität und -vertraulichkeit.

Ethische Überlegungen

• Risiko: Agenten könnten Handlungen ausführen, die ethisch fragwürdig sind, etwa durch voreingenommene Entscheidungen oder Verletzung der Privatsphäre.
• Minderung: Festlegung ethischer Richtlinien und Compliance-Maßnahmen, die Fairness, Verantwortlichkeit und den Schutz der Nutzerrechte sicherstellen.

Verantwortlichkeit

• Risiko: Die Verantwortungszuweisung für die Handlungen von Agenten ist insbesondere in komplexen Systemen schwierig.
• Minderung: Klare Verantwortlichkeitsstrukturen schaffen, die Überwachung und Steuerung der Agenten zuweisen.

Technische Limitationen

• Risiko: Agenten können auf technische Probleme stoßen, etwa Fehler in der Schlussfolgerung oder Begrenzungen bei der Datenverarbeitung.
• Minderung: Kontinuierliche Tests, Validierungen und Updates sind notwendig, um Zuverlässigkeit und Leistung der Agenten sicherzustellen.

Best Practices für die Implementierung agentischer KI

Für den erfolgreichen Einsatz agentischer KI-Systeme sollten Organisationen folgende Best Practices beachten:

1. Starke Governance

• Klare Richtlinien: Rollen, Verantwortlichkeiten und Vorgaben für Entwicklung und Einsatz von Agenten definieren.
• Ethische Standards: Ethische Rahmenwerke implementieren, damit Agenten verantwortungsbewusst agieren.
• Regulatorische Compliance: Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Branchenstandards sicherstellen.

2. Sicherheit und Compliance

• Datenschutz: Verschlüsselung, sichere Datenspeicherung und Zugriffskontrollen einsetzen.
• Regelmäßige Audits: Sicherheitsanalysen durchführen, um Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben.
• Datenschutzmaßnahmen: Datenschutzgesetze einhalten und Nutzerdaten schützen.

3. Testen und Validierung

• Gründliche Tests: Agenten in verschiedenen Szenarien vor dem Einsatz validieren.
• Kontinuierliche Verbesserung: Agenten anhand von Feedback und sich ändernden Anforderungen weiterentwickeln.
• Simulationsumgebungen: Kontrollierte Testumgebungen für das Agentenverhalten nutzen.

4. Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung

• Leistungsüberwachung: Aktivitäten und Ergebnisse der Agenten verfolgen, um Wirksamkeit sicherzustellen.
• Feedbackschleifen: Nutzerfeedback einbinden, um die Funktionalität der Agenten zu optimieren.
• Adaptives Lernen: Agenten das Lernen aus Erfahrungen und die Anpassung ihrer Strategien ermöglichen.

5. Mensch-KI-Zusammenarbeit

• Ausgewogene Aufsicht: Angemessenes Maß an menschlicher Kontrolle über die Agenten aufrechterhalten.
• Mitarbeitende befähigen: Personal schulen, um effektiv mit Agenten zusammenzuarbeiten.
• Transparenz: Vertrauen fördern, indem Agentenprozesse für Nutzer:innen verständlich gemacht werden.

6. Anpassung und Integration

• Individuelle Lösungen: Agenten an spezifische organisatorische Anforderungen und Ziele anpassen.
• Systemintegration: Nahtlose Interaktion zwischen Agenten und bestehenden Systemen sicherstellen.
• Skalierbarkeit: Agenten so entwerfen, dass sie wachsenden Anforderungen gerecht werden.