Jenseits der Generativen KI
Das transformative Potenzial von KI liegt in ihrer Fähigkeit, autonom zu agieren und Systeme zu schaffen, die intelligent handeln können, ohne menschliche Aufsicht. Diese Vision der „Agentic AI“ wird jetzt für verschiedene Unternehmensanwendungen zugänglich.
Laut Sam Witteveen, CEO von Red Dragon AI, werden zwei zentrale Trends unser Verständnis der KI-Fähigkeiten im kommenden Jahr und darüber hinaus neu gestalten:
1. Agenten überall: KI-gestützte Alternativen zu traditionellen Softwaretools werden entstehen, die es Nutzern ermöglichen, über natürliche Sprache anstelle von komplexen Schnittstellen oder Programmiersprachen zu interagieren.
2. Bausteine für Agenten: Eine neue Generation von Tools und Frameworks wird die Erstellung maßgeschneiderter KI-Agenten vereinfachen und Unternehmen ermöglichen, KI-gesteuerte Strategien in ihren Abläufen umzusetzen.
Dieser Artikel ist der erste einer Serie, die sich mit den Auswirkungen von Agentic AI befasst, der nächsten evolutionären Phase der KI-Integration in Unternehmen verschiedener Branchen. In den kommenden Wochen werden wir die Auswirkungen von Agentic AI auf zukünftige Unternehmensfunktionen wie Cybersicherheit, IT-Management, Vertrieb und Marketing sowie die sich entwickelnden ethischen und regulatorischen Rahmenbedingungen analysieren.
Seit der Einführung von ChatGPT haben Unternehmen aus verschiedenen Sektoren eilig versucht, generative KI in ihre Angebote zu integrieren, von der Bildsynthese bis hin zu Verbesserungen im Kundenservice. Unternehmen berichten von signifikanten Renditen; eine Studie von Google Cloud zeigt, dass 70 % der Organisationen mindestens von einem KI-Anwendungsfall profitiert haben. Das Wachstumspotenzial ist überwältigend: Laut McKinsey könnte generative KI einen Wert von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar in verschiedenen Geschäftsbereichen hinzufügen und die Arbeitslast der Mitarbeiter um 50 % bis 70 % reduzieren.
Eine neue Innovationswelle – Agentic AI – verspricht, die Möglichkeiten von Chatbots und Content-Erstellern zu übertreffen. Diese Technologie wird die Unternehmensabläufe grundlegend verändern, indem sie Anwendungen bereitstellt, die Ereignisse autonom überwachen, Entscheidungen treffen und Handlungen ausführen können. Beispiele sind integrierte Agenten, die Cybersicherheitsbedrohungen in Echtzeit erkennen, und Marketing-KIs, die hyper-personalisierte Kampagnen erstellen. Dieser Wandel stellt nicht nur eine technische Evolution dar, sondern einen echten Paradigmenwechsel mit weitreichenden Auswirkungen auf Unternehmen und die Gesellschaft.
Definition von Agentic AI: Eine Verbindung von Generativer KI und klassischer Automatisierung
Agentic AI vereint klassische Automatisierung mit modernen großen Sprachmodellen (LLMs) und nutzt letztere, um menschliche Entscheidungsfindung, Analyse und kreative Prozesse nachzuahmen. Während das Konzept automatisierter Systeme nicht neu ist – denken Sie an einen Thermostat, der die Temperatur anpasst – geht Agentic AI einen Schritt weiter, indem es Technologien zur Selbstüberwachung und Selbstheilung wie Docker, Kubernetes und Terraform integriert. Diese Systeme vereinfachen IT-Operationen und ermöglichen es Anwendern, gewünschte Ergebnisse zu definieren, ohne umfangreiche Befehlssequenzen auszuführen.
Trotz ihrer Vorteile erfordert klassische Automatisierung weiterhin qualifizierte Ingenieure zur Bedienung der Tools über Code, was die Zugänglichkeit einschränkt. Agentic AI überwindet diese Barrieren auf zwei wesentliche Arten: Die Interaktion ist nicht auf ausgebildete Entwickler beschränkt, und statische Skripte werden durch LLM-generierten Code ersetzt, der auf spezifische Situationen zugeschnitten ist.
In diesem Rahmen können intelligente KI-Agenten umfassende Ziele, die in natürlicher Sprache beschrieben sind, erhalten. Sie durchlaufen Prozesse der Bewertung und Planung, ähnlich dem menschlichen Problemlösungsansatz. Darüber hinaus können KI-Agenten mit externen Tools interagieren, Daten abfragen oder reale Handlungen über einfache Anfragen hinaus initiieren.
Beispielsweise können KI-Agenten im Finanzsektor kontinuierlich die Märkte überwachen und automatisch Trades auf Basis von Echtzeit-Datenanalysen ausführen. Solche Systeme sind in der Lage, immense Datenmengen effizienter zu verarbeiten als jeder Mensch, wodurch die Betriebseffizienz verbessert, Risiken verringert und Entscheidungen optimiert werden.
Wesentliche Eigenschaften von Agentic AI-Systemen:
- Generierung: Agentic Systeme nutzen LLMs nicht nur für die Ausgabe, sondern als Teil komplexer Arbeitsabläufe und nähern sich so menschlichem Denken an.
- Tool-Nutzung: Sie können spezifische Tools oder APIs ansprechen, um Daten abzufragen und Ereignisse gemäß LLM-Argumentationen zu initiieren.
- Entdeckung: Diese Systeme greifen auf reale Daten aus verschiedenen Quellen zu und entscheiden autonom, welche Informationen sie für Aufgaben benötigen.
- Ausführung: KI-Agenten führen Aktionen wie Kommunikation oder Transaktionen ohne menschliches Eingreifen durch.
- Autonomie: Diese Systeme agieren kontinuierlich, überwachen Bedingungen und handeln bei Bedarf ohne externe Aufforderungen.
- Planung: Sie priorisieren und verwalten untergeordnete Aufgaben, um übergeordnete Ziele zu erreichen.
- Komposition: Agentic Systeme können verschiedene Komponenten in kohärente Antworten integrieren, die auf spezifische Probleme zugeschnitten sind.
- Erinnerung: Sie erstellen interne Wissensdarstellungen, die ein autonomes Funktionieren durch das Behalten und Verwenden von Informationen aus vergangenen Aktionen ermöglichen.
- Reflexion: Agentic Systeme können ihre Ausgaben bewerten und iterieren, bis sie optimale Ergebnisse erzielen.
Transformation der Unternehmen
Die Auswirkungen von Agentic AI sind umfangreich und vielfältig und erfordern von Organisationen, sich schnell anzupassen.
Während sich die Technologie weiterentwickelt, bleiben Herausforderungen bestehen, insbesondere im Hinblick auf LLMs, die falsche Ausgaben erzeugen oder ineffektiv arbeiten können. Dennoch wird erwartet, dass kontinuierliches Experimentieren und Innovationen das Design und die Integration verbessern. Beliebte Frameworks wie Langraph, Autogen und CrewAI ebnen den Weg für Unternehmen, die Möglichkeiten von Agentic AI zu erkunden.
Hier sind einige unmittelbare Beispiele für die Auswirkungen von Agentic AI:
Vertrieb: Agentic AI revolutioniert Verkaufstrichter, indem sie Prozesse wie das Lead-Management automatisiert. Tools wie Conversica und Relevance AI setzen KI-Assistenten ein, die Leads ansprechen, qualifizieren und durch den Verkaufsprozess begleiten – was die Engagement-Rate maximiert und qualifizierte Verkaufschancen erhöht.
Marketing: Tools wie Netcore’s Co-Marketer AI und Salesforce’s Agentforce redefinieren die Kundeninteraktion mit hyper-personalisierter Vermarktung. Diese Plattformen ermöglichen es Marken, maßgeschneiderte Inhalte über verschiedene Kanäle bereitzustellen, die dynamisch auf das Nutzerverhalten reagieren und Kundenreisen optimieren.
Cybersicherheit: Unternehmen wie Darktrace und Vectra AI nutzen Agentic AI, um den Netzwerkverkehr zu überwachen und autonom auf Bedrohungen zu reagieren, wodurch die Abwehrkräfte in Echtzeit gestärkt werden.
IT-Betrieb: Plattformen wie Qovery automatisieren die Verwaltung der IT-Infrastruktur, indem sie KI-Agenten einsetzen, die die Bereitstellung von Anwendungen, die Ressourcennutzung und das Management von Ausfallzeiten mit minimaler menschlicher Aufsicht übernehmen.
Was kommt als Nächstes?
Mit der Weiterentwicklung von KI-Agenten wird ihre Fähigkeit, die Effizienz, Flexibilität und Geschwindigkeit von Unternehmen zu steigern, wachsen. Die Einführung von Agentic AI erfordert jedoch sorgfältige Überlegungen und Anpassungen, da diese Systeme auf spezifische Anforderungen in verschiedenen Sektoren maßgeschneidert werden müssen.
Diese Serie wird weitere Einblicke geben, wie Unternehmen diese Technologien entwickeln können, welche Tools für die Umsetzung verfügbar sind und welche Branchen am meisten von dem Aufstieg der Agentic AI profitieren können. Wir werden die Neugestaltung von Sektoren wie Marketing, Vertrieb, Cybersicherheit und Kundenservice sowie aufkommende regulatorische Rahmenbedingungen untersuchen, um eine verantwortungsvolle KI-Governance sicherzustellen. Bleiben Sie dran für Einblicke in die Zukunft des KI-gesteuerten Geschäfts.
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