Geschrieben von InvestGlass auf 11. August 2025.

Was ist Agentische KI?

Definieren Sie Agentisch: Ein transformatorischer Sprung in die agenturische Welt

Agentische KI stellt einen der bedeutendsten Durchbrüche in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz dar. Im Gegensatz zu früheren Innovationswellen, die sich hauptsächlich auf die Steigerung der Produktivität durch Automatisierung konzentrierten, ist ein agentenbasiertes KI-System ein autonomes KI-Framework, das mehrere KI-Agenten koordiniert, um komplexe Aufgaben und Prozesse mit begrenzter menschlicher Aufsicht zu verwalten. In einem agentenbasierten KI-System ist ein KI-Agent eine intelligente Entität, die zur Wahrnehmung, zum Denken und zum Handeln fähig ist und als Komponente des Gesamtsystems arbeitet. Diese Systeme sind nicht nur darauf ausgelegt, bestimmte Aufgaben auszuführen, sondern auch unabhängig zu operieren, eigene Ziele zu setzen und zu verfolgen und die Art und Weise, wie Menschen mit Maschinen interagieren, grundlegend neu zu gestalten.

Aber wie können Unternehmen diese transformative Technologie effektiv nutzen? An dieser Stelle kommt InvestGlass als wichtiger Partner ins Spiel. InvestGlass leistet Pionierarbeit bei der Entwicklung von agentenbasierten KI-Systemen, die Unternehmen in die Lage versetzen, komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren, autonome Entscheidungen zu treffen und kontinuierlich zu lernen, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Durch die Integration fortschrittlicher KI-Modelle und skalierbarer Rechenleistung versetzt InvestGlass Unternehmen in die Lage, das volle Potenzial der agentenbasierten KI auszuschöpfen und so Effizienz, Anpassungsfähigkeit und Innovation in allen Branchen zu fördern.

Dies ist nicht nur ein technologisches Upgrade - es ist eine Neuplanung der Arbeitsabläufe in Unternehmen. Ein KI-System integriert mehrere KI-Agenten zur Verwaltung komplexer Arbeitsabläufe und ermöglicht es Unternehmen, schneller, anpassungsfähiger und reaktionsschneller auf sich verändernde Kundenanforderungen zu reagieren. Agentenbasierte KI-Systeme können unabhängig arbeiten und komplexe oder Routineaufgaben in verschiedenen Branchen ausführen, oft mit minimaler menschlicher Aufsicht. Sie sind auch in der Lage, autonom ihre eigenen Ziele zu setzen und zu verfolgen und sich ohne direktes menschliches Eingreifen an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen. In verschiedenen Branchen ist dieser Wandel bereits im Gange: Im Versicherungswesen rationalisieren autonome Systeme die fehleranfällige Schadensregulierung; in der Industrie sorgt intelligente Automatisierung für die Beseitigung von Fehlbeständen, bevor sie zu Störungen führen; im Einzelhandel liefert generative KI maßgeschneiderte Lösungen in großem Umfang; und in den Biowissenschaften beschleunigen KI-Agenten komplexe Arbeitsabläufe, z. B. bei der Arzneimittelentwicklung. Agentenbasierte KI-Systeme verarbeiten Daten, um Situationen wahrzunehmen, sie zu verstehen und autonome Entscheidungen zu treffen, was Interaktionen in Echtzeit und komplexe Planungen ermöglicht. Autonome Entscheidungsfindung ist eine zentrale Fähigkeit von agentenbasierten KI-Systemen, die es ihnen ermöglicht, Informationen unabhängig zu analysieren und ohne menschliches Zutun zu handeln.

Diese Anwendungen in der realen Welt sind mehr als nur ein Konzept. Laut dem jüngsten IT Buyer Pulse Check von BCG geben über 90 % der Unternehmen an, dass sie beabsichtigen, innerhalb der nächsten drei Jahre agentenbasierte KI-Lösungen einzusetzen. Die Erwähnung von agentenbasierter KI in den Unterlagen von Softwareunternehmen hat sich im letzten Jahr verzwölffacht und unterstreicht die wachsende Bedeutung dieser Technologie in der Unternehmenslandschaft. Führende Softwareanbieter positionieren die agentenbasierte KI inzwischen als strategische Priorität, was sich in einer Welle von Produktveröffentlichungen und Übernahmen zeigt, die sich auf die Stärkung autonomer Agenten und die Verbesserung von KI-Anwendungen in Geschäftsprozessen konzentrieren.

Agentisch bedeutet, dass maschinelles Lernen eingesetzt wird, um autonome Systeme zu betreiben, die unabhängig handeln und sich an realen Beispielen orientieren.

Die Auswirkungen auf den Markt sind ebenso tiefgreifend. Weltweit stellt die agentenbasierte KI eine potenzielle Chance von 1 Billion Dollar dar, davon 350-450 Milliarden Dollar allein in den Vereinigten Staaten - das übertrifft die derzeitigen Ausgaben der USA für traditionelle Unternehmensdienstleistungen. Wenn sie der Entwicklung des Cloud Computing folgt, könnten zwischen 2035 und 2040, wenn nicht schon früher, 300-600 Milliarden Dollar dieser globalen Chance realisiert werden. In diesem Zusammenhang kommt dem Partner-Ökosystem - einschließlich Plattformen wie InvestGlass - eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Akzeptanz und Wertschöpfung zu.

Wir bei InvestGlass sehen uns als wichtigen Katalysator für diesen Wandel. Wir fügen nicht einfach KI-Tools zu bestehenden Systemen hinzu, sondern bauen eine Infrastruktur auf, die agentenbasierte KI-Systeme unterstützt, die in der Lage sind, autonome Entscheidungen zu treffen, kontinuierlich zu lernen und komplexe Arbeitsabläufe mit minimalem menschlichem Eingriff zu automatisieren. Auf diese Weise wollen wir Finanzinstitute und Unternehmenskunden in die Lage versetzen, sich in dieser neuen agentenbasierten Welt nicht nur anzupassen, sondern auch die Führung zu übernehmen.

Die agentenbasierte Welt: Wie InvestGlass die Zukunft der KI-gestützten Automatisierung nutzt

Der Aufstieg von agentenbasierten KI-Systemen verändert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, insbesondere in Sektoren, die stark auf Prozessautomatisierung und Entscheidungsfindung angewiesen sind. Wir bei InvestGlass sind voll und ganz in diesen spannenden Wandel involviert. Wir entwickeln Tools, die ein tieferes Verständnis der agentenbasierten KI und ihrer realen Anwendungen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Customer Engagement und Supply Chain Management widerspiegeln.

Definition der agenturischen Welt

Agentische KI bezieht sich auf Systeme der künstlichen Intelligenz - insbesondere autonome KI-Agenten -, die eigenständig handeln können, um komplexe Ziele in dynamischen Umgebungen zu verfolgen. In diesem Zusammenhang bedeutet agentenhaft, dass sie die Fähigkeit besitzen, Initiative zu ergreifen, Entscheidungen zu treffen und bestimmte Aufgaben mit minimaler menschlicher Intervention auszuführen.

Diese Systeme kombinieren große Sprachmodelle, Algorithmen für maschinelles Lernen, Reinforcement Learning und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um riesige Datenmengen zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und sich auf der Grundlage von Benutzerpräferenzen und früheren Interaktionen anzupassen. Das Ergebnis ist ein intelligentes Automatisierungssystem, das in der Lage ist, komplexe Arbeitsabläufe zu bewältigen und Aufgaben zu übernehmen, die früher ausschließlich von Menschen ausgeführt wurden.

Grundlagen der agentenbasierten KI

Agentische KI bezieht sich auf eine neue Generation von Systemen der künstlichen Intelligenz, die selbstständig denken, planen und handeln können und nur minimale menschliche Aufsicht benötigen. Im Gegensatz zur traditionellen KI, die oft auf direkte Anweisungen oder ständige Überwachung angewiesen ist, sind agentenbasierte KI-Systeme so konzipiert, dass sie komplexe Aufgaben bewältigen und Entscheidungen auf der Grundlage ihrer eigenen Ziele treffen können. Diese fortschrittlichen Systeme bestehen aus mehreren KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplizierte Aufgaben zu bewältigen. Dabei nutzen sie umfangreiche Sprachmodelle, maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um ihre Umgebung zu verstehen und mit ihr zu interagieren.

Das entscheidende Merkmal der agentenbasierten KI ist ihre Fähigkeit, eigenständig zu handeln. Ein KI-Agent in einem solchen System kann Situationen einschätzen, sich eigene Ziele setzen und Aktionen ausführen, ohne auf menschliche Eingaben zu warten. Diese Autonomie ermöglicht es der agentenbasierten KI, komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren, vielschichtige Herausforderungen zu bewältigen und sich in Echtzeit an veränderte Umstände anzupassen. Durch die Integration von natürlichen Sprachfähigkeiten und fortschrittlichen Schlussfolgerungen sind agentenbasierte KI-Systeme in der Lage, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Unternehmen an Problemlösungen herangehen, und machen künstliche Intelligenz zu einem echten Partner bei der Erreichung von Geschäftszielen.

KI-Agenten und autonome Systeme

Agentische KI-Systeme basieren auf der Grundlage von KI-Agenten, d.h. intelligenten Entitäten, die komplexe Aufgaben erledigen und mit minimaler menschlicher Aufsicht unabhängig arbeiten können. Diese KI-Agenten sind die treibende Kraft hinter der agentenbasierten KI und ermöglichen es Unternehmen, komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren und Ergebnisse zu erzielen, die früher unerreichbar waren. Durch den Einsatz umfangreicher Sprachmodelle, Algorithmen für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache können KI-Agenten Daten verarbeiten, Muster erkennen und differenzierte Entscheidungen in Echtzeit treffen.

Im Zusammenhang mit autonomen Systemen spielen KI-Agenten eine entscheidende Rolle bei der Veränderung der Art und Weise, wie Unternehmen das Kettenmanagement und die Lieferkettenverwaltung angehen. In der Lieferkette können KI-Agenten beispielsweise riesige Mengen an Logistikdaten analysieren, um Routen zu optimieren, Nachfrageschwankungen vorherzusagen und die Bestandsverwaltung zu rationalisieren - und so maßgeschneiderte Lösungen zu liefern, die die Effizienz steigern und Kosten senken. In Finanzinstituten wird zunehmend auf KI-Agenten vertraut, um sich wiederholende Aufgaben wie Dateneingabe, Compliance-Prüfungen und Transaktionsüberwachung zu automatisieren, so dass sich menschliche Experten auf strategischere, differenziertere Entscheidungen konzentrieren können.

Die Integration von KI-Agenten in agentenbasierte KI-Systeme bringt zahlreiche Vorteile mit sich. Diese Systeme können unabhängig arbeiten, sich an veränderte Bedingungen anpassen und komplexe Herausforderungen in dynamischen Umgebungen bewältigen. Das Ergebnis ist eine höhere Kundenzufriedenheit, schnellere Reaktionszeiten und eine fundiertere Entscheidungsfindung. Durch die Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe und die Ermöglichung einer intelligenten Automatisierung versetzen agentenbasierte KI-Systeme Unternehmen in die Lage, in einer sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft die Nase vorn zu haben. Damit wird KI zu einem entscheidenden Partner bei der Erreichung realer Geschäftsziele.

Von traditionellen Methoden zu agentenbasierten KI-Systemen

Um den Wechsel von konventionellen Geschäftsprozessen zu einem agentenbasierten Zustand zu veranschaulichen, betrachten Sie diese Beispiele aus der realen Welt:

Beispiele	Die 'alte' Welt	Die Welt der Agenten
Marketing-Reisen	Manuelle A/B-Testing-Kampagnen mit breiten Zielgruppen und mit ungenauen Ergebnissen	Analysieren Sie Echtzeitdaten, um "N-of-1"-Erlebnisse zu schaffen, Werbekampagnen zu optimieren und Markttrends vorherzusagen.
Markteinführung	Erstellen Sie E-Mail-Vorlagen auf der Grundlage von Aufforderungen, die Sie dann an Vertriebsmitarbeiter weitergeben.	Treiben Sie den gesamten Verkaufsprozess mit kreativen Entdeckungen, maßgeschneiderten Lösungen und taktvollen Nachfassaktionen eigenständig voran.
Kundenbetreuung	Bearbeiten Sie einfache Anfragen mit statischen, geskripteten Antworten (~80% Abdeckung)	Antizipieren Sie Kundenbedürfnisse, lösen Sie komplexe Anfragen in Echtzeit und bauen Sie dauerhafte Beziehungen auf.
Lieferkette	Nutzen Sie historische Daten und statische Regeln, um die Nachfrage zu prognostizieren und Ausnahmen manuell zu bearbeiten.	Prognostizieren Sie die Nachfrage, lösen Sie den Nachschub aus und leiten Sie Sendungen selbstständig um, um Unterbrechungen im Kettenmanagement zu vermeiden.

Die heutige KI und ihre Beschränkungen

In den letzten Jahren haben KI-Systeme bemerkenswerte Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung und generative KI-Modelle erzielt. Allerdings stößt die heutige KI immer noch an erhebliche Grenzen. Die meisten aktuellen KI-Systeme erfordern eine erhebliche menschliche Aufsicht, um effektiv zu funktionieren, insbesondere bei der Bewältigung komplexer Aufgaben, die Anpassungsfähigkeit und differenzierte Entscheidungen erfordern. Insbesondere kämpft die aktuelle KI mit differenzierten Entscheidungen, die ein tieferes Verständnis von Kontext und Feinheiten erfordern. Generative KI ist beispielsweise hervorragend in der Generierung von Inhalten, aber sie ist auf menschliche Anweisungen angewiesen und nicht in der Lage, unabhängig zu handeln oder komplexe Ziele selbständig zu verfolgen.

Autonome KI-Agenten können bestimmte Aufgaben ausführen, aber sie müssen oft aufwändig programmiert werden und haben Schwierigkeiten, sich an dynamische Umgebungen anzupassen, in denen sich die Bedingungen schnell ändern. An dieser Stelle bezieht sich die agentenbasierte KI auf eine neue Generation von KI-Systemen, die über die Automatisierung hinausgehen. Agentische KI-Agenten sind darauf ausgelegt, Muster zu erkennen, komplexe Aufgaben zu bewältigen und Entscheidungen mit einem Minimum an menschlichem Eingriff zu treffen. Indem sie selbstständig handeln und komplexe Ziele verfolgen, stellt die agentenbasierte KI einen bedeutenden Fortschritt dar, der es der KI ermöglicht, in realen Szenarien flexibler und effektiver zu agieren.

Große Sprachmodelle und der Aufstieg der agentenbasierten KI

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) haben eine entscheidende Rolle bei der Entstehung der agentenbasierten KI gespielt. Diese fortschrittlichen KI-Modelle sind in der Lage, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erzeugen, so dass KI-Systeme mit Benutzern in natürlicher Sprache interagieren und auf komplexe Anfragen antworten können. Sie werden auch häufig für die Generierung von Inhalten in verschiedenen Anwendungen eingesetzt und ermöglichen die automatische Erstellung von Artikeln, Berichten und anderen schriftlichen Materialien. Durch die Integration von LLMs mit maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung können agentenbasierte KI-Systeme komplexe Aufgaben bewältigen, komplizierte Arbeitsabläufe automatisieren und unabhängige Entscheidungen treffen.

Diese Kombination von Technologien ermöglicht es der agentenbasierten KI, maßgeschneiderte Lösungen für verschiedene Branchen zu liefern. Im Lieferkettenmanagement können agentenbasierte KI-Systeme beispielsweise die Nachfrage prognostizieren, das Kettenmanagement optimieren und sich ohne manuelle Eingriffe an Störungen anpassen. Im Gesundheitswesen können diese Systeme große Datenmengen verarbeiten, um die klinische Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Ergebnisse für die Patienten zu verbessern. Der Aufstieg der agentenbasierten KI, die auf umfangreichen Sprachmodellen basiert, schafft die Voraussetzungen für eine neue Ära autonomer Systeme, die die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und Werte schaffen, verändern können.

Ermöglichung von Anwendungen in der realen Welt: Data Readiness für KI-Agenten und intelligente Automatisierung

Der Einsatz von agentenbasierter KI erfordert eine Abkehr von der traditionellen Vorstellung von Datenbereitschaft hin zum Aufbau intelligenter, anpassungsfähiger Datenpipelines, die es KI-Agenten ermöglichen, zuverlässig auf Daten zuzugreifen und diese in Echtzeit zu verarbeiten. Diese Pipelines müssen durch eine skalierbare Rechenleistung unterstützt werden, um den effizienten Betrieb und das Wachstum von agentenbasierten KI-Systemen sicherzustellen. Neue generative KI-fähige Tools unterstützen jetzt die schnelle Erstellung von Wissenslandkarten und die Integration von strukturierten und unstrukturierten Datenquellen (z.B. E-Mails, Dokumente, Transkripte), die früher schwer zu verwalten waren.

Systemintegratoren (SIs) müssen Kunden dabei helfen, ihre Datenumgebungen abzubilden - einschließlich Betriebsabläufe, Datenbanken, APIs und Dokumentenspeicher - und dabei branchenspezifische KI- und Datenvorschriften berücksichtigen. Für frühe Pilotprojekte oder Proof-of-Concept kann die Verwendung verfügbarer interner, öffentlicher oder synthetischer Daten einen schnellen Nutzen bringen. Technologien wie das Model Context Protocol (MCP) und das Agent2Agent Protocol (A2A) rationalisieren den systemübergreifenden Datenzugriff.

Da agentenbasierte KI-Systeme mit immer mehr Daten interagieren, verbessern sie kontinuierlich die Entscheidungsfindung. Während der langfristige Erfolg von einer soliden Datenverwaltung und -qualität abhängt, kann eine frühzeitige Einführung erreicht werden, indem man sich auf ein intelligentes Pipeline-Design konzentriert und die Flexibilität von gen AI nutzt, um in bestehenden Datenlandschaften zu arbeiten. Die Aufklärung der Kunden über diese sich entwickelnden Integrationsmuster ist von entscheidender Bedeutung.

Warum agentenbasierte KI im geschäftlichen Kontext wichtig ist

Die heutige KI hat sich über isolierte Automatisierungen hinaus entwickelt und schlägt nun Wellen, indem sie die autonome Entscheidungsfindung in komplexe Geschäftsprozesse integriert. Bei InvestGlass entwickeln wir KI-gestützte Lösungen, die nicht nur repetitive Aufgaben automatisieren, sondern auch autonom agieren, kontinuierlich lernen und komplexe Aufgaben auf höchst anpassungsfähige Weise erledigen.

Dieser Wandel wird durch skalierbare Rechenleistung, natürlichsprachliche Modelle und KI-Modelle vorangetrieben, die darauf trainiert sind, Muster zu erkennen, menschenähnliche Texte zu verstehen und unter menschlicher Aufsicht innerhalb ethischer Standards zu arbeiten.

Die wichtigsten Vorteile sind:

Steigern Sie die Effizienz, indem Sie zeitraubende manuelle Schritte eliminieren.
Automatisieren Sie komplexe Arbeitsabläufe, die mehrere Systeme und Entscheidungen umfassen
Generieren Sie Erkenntnisse für die strategische Planung
Verbessern Sie die Kundenzufriedenheit durch schnelleren, persönlicheren Service
Anpassungsfähige Planung für sich ändernde Ziele und betriebliche Veränderungen

InvestGlass und die Zukunft der agentenbasierten KI-Anwendungen

InvestGlass reagiert nicht nur auf den Aufstieg der agentenbasierten KI - wir integrieren diese Technologien proaktiv in unsere Plattform. Intelligente Automatisierung ist ein wesentliches Merkmal unserer Plattform, das es unseren Kunden ermöglicht, Prozesse zu rationalisieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Hier erfahren Sie, wie wir unseren Kunden beim Übergang in die agentenbasierte Welt helfen:

Customer Journeys und Personalisierung

Wir nutzen maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um Customer Journeys zu erstellen, die sich in Echtzeit weiterentwickeln. Unsere Systeme analysieren die Vorlieben, das Verhalten und frühere Interaktionen der Nutzer, um maßgeschneiderte Lösungen zu liefern, die statische Kampagnen übertreffen.

Go-to-Market-Automatisierung

Anstelle von Schablonen ermöglicht unsere Plattform autonomen Agenten die Generierung von Inhalten (Content Generation), die Verwaltung von Interaktionssequenzen und das Follow-up anhand von Erkenntnissen aus komplexen Datensätzen.

Agentischer Kundenservice

Durch den Einsatz von generativer KI und intelligentem Routing können unsere Systeme komplexe Kundenprobleme lösen, komplexe Anfragen bearbeiten, Anfragen in natürlicher Sprache beantworten und nur dann eskalieren, wenn es nötig ist - das verbessert die Effizienz und verringert die Abhängigkeit von geskripteten Dialogen.

Intelligente Lieferkette

Im Bereich der Lieferkette und des Lieferkettenmanagements nutzt InvestGlass KI, um den Bedarf vorherzusagen, die Beschaffung zu automatisieren und Ausnahmen zu verwalten, was zu widerstandsfähigeren und anpassungsfähigeren Kettenmanagementsystemen führt.

Die Rolle der agentenbasierten KI bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung

Agentische KI-Systeme sind darauf ausgelegt, riesige Datenmengen zu analysieren und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache kann die agentenbasierte KI Muster erkennen, komplexe Abfragen bewältigen und differenzierte Entscheidungen treffen, die für herkömmliche KI-Systeme bisher unerreichbar waren.

Im geschäftlichen Kontext ermöglicht es die agentenbasierte KI Unternehmen, reale Herausforderungen mit größerer Präzision anzugehen. Finanzinstitute können beispielsweise mit agentenbasierter KI Markttrends erkennen, Risiken bewerten und die Kundenzufriedenheit durch personalisierte Empfehlungen verbessern. Gesundheitsdienstleister können diese Systeme nutzen, um komplexe medizinische Daten zu interpretieren, die Diagnose zu unterstützen und die Patientenversorgung zu verbessern. Indem sie datengesteuerte Entscheidungen ermöglichen, helfen agentenbasierte KI-Systeme Unternehmen, ihre Effizienz zu steigern, auf veränderte Bedingungen zu reagieren und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Herausforderungen mit agentenbasierter KI überwinden

Trotz der zahlreichen Vorteile, die die agentenbasierte KI mit sich bringt, müssen mehrere Herausforderungen bewältigt werden, um ihr volles Potenzial zu erschließen. Die Sicherstellung, dass agentenbasierte KI-Systeme innerhalb ethischer Standards arbeiten und keine Vorurteile aufrechterhalten, hat oberste Priorität. Diese Systeme benötigen außerdem eine skalierbare Rechenleistung und fortschrittliche KI-Modelle, um komplexe Aufgaben zu bewältigen und sich effektiv an dynamische Umgebungen anzupassen.

Forscher und Entwickler arbeiten aktiv daran, anpassungsfähigere Planungs- und Entscheidungsfindungssysteme für agentenbasierte KI zu schaffen. Kontinuierliches Lernen ist auch für agentenbasierte KI unerlässlich, um in dynamischen Umgebungen effektiv zu bleiben. Durch die Konzentration auf ethische Standards, robuste Entscheidungsfindung und die Fähigkeit, in dynamischen Umgebungen zu operieren, will die Branche diese Hürden überwinden. In dem Maße, wie diese Herausforderungen angegangen werden, wird die agentenbasierte KI besser in der Lage sein, ihr Versprechen einzulösen, die Industrie zu verändern und das Leben durch intelligente Automatisierung und autonome Systeme zu verbessern.

Verantwortungsvolle KI-Entwicklung durch Agenten

Da wir in eine neue Ära der agentenbasierten KI eintreten, ist eine verantwortungsvolle Entwicklung und Einführung wichtiger denn je. Es muss sichergestellt werden, dass agentenbasierte KI-Systeme transparent, erklärbar und fair sind und Risiken wie Voreingenommenheit und Arbeitsplatzverdrängung minimiert werden. Die Entwickler müssen ethischen Standards Vorrang einräumen und die breiteren Auswirkungen dieser Technologien auf die Gesellschaft berücksichtigen.

Wenn wir uns auf die verantwortungsvolle Entwicklung von agentenbasierter KI konzentrieren, können wir die Vorteile der intelligenten Automatisierung nutzen und gleichzeitig Menschen von sich wiederholenden Aufgaben befreien und kreativere, strategische Arbeit ermöglichen. Über die neuesten Fortschritte im Bereich der agentenbasierten KI auf dem Laufenden zu bleiben, wird von entscheidender Bedeutung sein, da sich diese Systeme ständig weiterentwickeln und eine immer wichtigere Rolle bei der Gestaltung der Zukunft von Wirtschaft und Gesellschaft spielen.

Eine entscheidende Rolle für die menschliche Aufsichtsbehörde

Auch wenn agenturische KI-Systeme in der Lage sind, eigenständig Ergebnisse zu erzielen, bleibt die Rolle des Menschen unerlässlich. Der Agentenstatus - bei dem ein autonomes System unter der Leitung einer Autoritätsperson agiert - stellt sicher, dass KI innerhalb angemessener ethischer Standards und im Einklang mit strategischen Absichten agiert.

Bei InvestGlass stellen wir sicher, dass unsere KI-Modelle immer von Menschen überwacht werden, um ein ausgewogenes Gleichgewicht zwischen autonomen Systemen und verantwortungsbewusster Steuerung zu gewährleisten.

Auswirkungen auf die reale Welt und zukünftige Wege

Der Aufstieg der agentenbasierten KI wird die Branchen verändern, da sie es Unternehmen ermöglicht, in dynamischen Umgebungen effizienter und intelligenter zu arbeiten. Im Supply Chain Management kann agentenbasierte KI sich wiederholende Aufgaben automatisieren, das Kettenmanagement optimieren und auf Störungen mit minimalem menschlichen Einsatz reagieren. Gesundheitsdienstleister nutzen intelligente Automatisierung, um riesige Mengen von Patientendaten zu analysieren, maßgeschneiderte Lösungen zu liefern und komplexe Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Finanzinstitute nutzen agenturgestützte KI, um komplexe Ziele zu verfolgen, z. B. Betrug aufzudecken oder Marktveränderungen vorherzusagen, indem sie auf der Grundlage von Echtzeitdaten differenzierte Entscheidungen treffen.

Mit Blick auf die Zukunft wird die agentenbasierte KI ihre Rolle in der realen Welt weiter ausbauen und eigenständig Probleme lösen und sich an neue Situationen anpassen. Beispiele aus der realen Welt sind autonome Fahrzeuge, die den Verkehr steuern, intelligente Häuser, die die Vorlieben ihrer Nutzer lernen, und intelligente Automatisierungssysteme, die Geschäftsprozesse kontinuierlich verbessern. Bei der Weiterentwicklung der agentenbasierten KI ist es von entscheidender Bedeutung, ethische Standards einzuhalten und sicherzustellen, dass diese Systeme mit menschlichen Werten und Präferenzen übereinstimmen. Die Zukunft verspricht noch größere Möglichkeiten. Agentenbasierte KI wird immer komplexere Ziele in Angriff nehmen und branchenübergreifend einen transformativen Wert schaffen.

InvestGlass: Ihr fertiger Schweizer Partner für generative KI

InvestGlass steht an der Spitze der generativen und agentenbasierten KI und bietet eine umfassende Suite von Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz zu nutzen. Die fortschrittlichen KI-Modelle von InvestGlass sind darauf ausgelegt, Erkenntnisse zu generieren, Muster zu erkennen und maßgeschneiderte Lösungen selbst für die komplexesten Probleme zu liefern. Mit InvestGlass können Unternehmen komplexe Arbeitsabläufe automatisieren, riesige Datenmengen analysieren und KI-Agenten befähigen, in dynamischen Umgebungen unabhängige Entscheidungen zu treffen.

Ganz gleich, ob Ihr Ziel darin besteht, die Effizienz zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu verbessern oder komplexe Aufgaben zu bewältigen, die eine intelligente Automatisierung erfordern, InvestGlass bietet Ihnen das Fachwissen und die Technologie, um Ihnen zum Erfolg zu verhelfen. Ihre KI-Agenten sind in der Lage, autonom zu arbeiten, sich an neue Herausforderungen anzupassen und messbare Ergebnisse zu liefern. Durch eine Partnerschaft mit InvestGlass können Unternehmen die Vorteile der agentenbasierten KI nutzen, indem sie ihre Abläufe rationalisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und in einer sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft die Nase vorn behalten.

Schlussfolgerung und nächste Schritte

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass agentenbasierte KI eine neue Generation von Systemen mit künstlicher Intelligenz bezeichnet, die eigenständig handeln, komplexe Aufgaben bewältigen und Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingreifen treffen können. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI-Agenten, umfangreichen Sprachmodellen und fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen definieren diese Systeme die Möglichkeiten in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Lieferkettenmanagement neu. Agentische KI-Systeme sind in einzigartiger Weise in der Lage, komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren, Erkenntnisse zu gewinnen und intelligente Automatisierung zu liefern, die das Unternehmenswachstum und die Kundenzufriedenheit fördert.

Um die zahlreichen Vorteile der agentenbasierten KI voll ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen in skalierbare Rechenleistung investieren, robuste ethische Standards für die KI-Entscheidungsfindung festlegen und dem kontinuierlichen Lernen und der Verbesserung Priorität einräumen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass agentenbasierte KI-Systeme unabhängig arbeiten, sich an neue Herausforderungen anpassen und komplexe Ziele in der realen Welt verfolgen können. Auf dem Weg in diese neue Ära der intelligenten Automatisierung wird die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-Systemen der Schlüssel sein, um noch nie dagewesene Möglichkeiten zu erschließen und Ergebnisse zu erzielen, die bisher unvorstellbar waren.

Indem sie sich die agentenbasierte KI und ihre transformativen Fähigkeiten zu eigen machen, können sich Unternehmen an der Spitze der Innovation positionieren, die Effizienz steigern, die Kundenzufriedenheit verbessern und einen sinnvollen Wandel in allen Branchen vorantreiben. Die Zukunft der agentenbasierten KI ist vielversprechend, und die nächsten Schritte bestehen nicht nur darin, diese Technologien zu übernehmen, sondern auch ihre Entwicklung so zu gestalten, dass sie mit ethischen Standards und realen Bedürfnissen in Einklang steht.

InvestGlass Ihr fertiger Schweizer Partner für generative KI

Der Übergang zur agentenbasierten Welt stellt einen großen Sprung in der Art und Weise dar, wie KI-Anwendungen Geschäftsabläufe unterstützen. Mit InvestGlass automatisieren Sie nicht nur Prozesse, sondern setzen auf ein neues Paradigma aus autonomen Agenten, dynamischer Anpassung und intelligenter Automatisierung.

InvestGlass steht an der Spitze dieser Revolution und bietet hochmoderne agentenbasierte KI-Lösungen, die auf die sich entwickelnden Bedürfnisse von Finanzinstituten, Dienstleistern und digitalen Innovatoren zugeschnitten sind. Unsere Plattform versetzt Unternehmen in die Lage, das volle Potenzial autonomer KI-Agenten zu nutzen, komplexe Arbeitsabläufe zu rationalisieren und eine noch nie dagewesene Effizienz und Agilität zu erreichen.

Wir laden zukunftsorientierte Unternehmen ein, eine Partnerschaft mit InvestGlass einzugehen und den Weg in die Zukunft der KI-gestützten Automatisierung zu ebnen, indem sie mit innovativen KI-Lösungen für Aufsehen in der Branche sorgen. Um reale Anwendungen in Aktion zu sehen, kontaktieren Sie uns für eine Demo oder erkunden Sie unsere Plattform genauer.

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Häufig gestellte Fragen

1. Was ist Agentic AI laut InvestGlass?

Agentische KI, wie sie von InvestGlass definiert wird, ist eine neue Generation von Systemen der künstlichen Intelligenz, die unabhängig agieren und mehrere intelligente Agenten einsetzen, um mit minimaler menschlicher Aufsicht wahrzunehmen, zu denken und Entscheidungen zu treffen.

2. Wie erklärt InvestGlass den Unterschied zwischen Agentischer KI und traditioneller KI?

InvestGlass hebt hervor, dass herkömmliche KI eine ständige Überwachung erfordert, während Agentic AI Agenten autonom koordiniert, um sich anzupassen, zu lernen und komplexe Aufgaben auszuführen, so dass Unternehmen über eine einfache Automatisierung hinausgehen können.

3. Welche Rolle spielen die KI-Agenten in InvestGlass Agentic AI-Systemen?

In den agentenbasierten KI-Systemen von InvestGlass dienen KI-Agenten als intelligente Bausteine, die Daten verarbeiten, Muster erkennen und in Echtzeit handeln - und so komplexe Arbeitsabläufe in verschiedenen Branchen automatisieren.

4. Welche Branchen können von InvestGlass Agentic AI profitieren?

InvestGlass wendet agentenbasierte KI in verschiedenen Sektoren an:

Versicherung: Rationalisierung der Schadensregulierung
Industrielle Unternehmen: Optimierung der Bestände und Verringerung von Unterbrechungen
Einzelhandel: Personalisierte Kundenerlebnisse in Echtzeit liefern
Biowissenschaften: Beschleunigung der pharmazeutischen Entdeckung
Finanzen: Automatisierung von Compliance, Betrugserkennung und Kundenbindung

5. Was macht InvestGlass einzigartig im Bereich der agentenbasierten KI?

Im Gegensatz zu Anbietern, die KI nur zu bestehenden Systemen hinzufügen, baut InvestGlass eine skalierbare Infrastruktur für agentenbasierte KI auf, die autonome Entscheidungsfindung, kontinuierliches Lernen und eine auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnittene ethische Aufsicht ermöglicht.

6. Welche geschäftlichen Vorteile bietet InvestGlass Agentic AI?

Mit InvestGlass agentic AI profitieren Unternehmen:

Effizienz durch Automatisierung von manuellen Aufgaben
Skalierbare Arbeitsabläufe über komplexe Systeme hinweg
Umsetzbare Erkenntnisse für die strategische Planung
Verbesserte Kundenerlebnisse durch Personalisierung
Anpassungsfähige Reaktionen auf dynamische Marktbedingungen

7. Wie groß ist die Chance für Agentic AI, die InvestGlass verfolgt?

Laut InvestGlass stellt die agentenbasierte KI weltweit eine Chance von 1 Billion Dollar dar, davon 350-450 Milliarden Dollar in den USA- ein Wandel, der mit dem Aufstieg des Cloud Computing vergleichbar ist.

8. Welchen Herausforderungen begegnet InvestGlass beim Einsatz von Agentic AI?

InvestGlass hilft Unternehmen bei der Bewältigung von Herausforderungen wie der Entscheidungsfindung ohne Vorurteile, ethischer Aufsicht, skalierbarem Computing und intelligenten Datenpipelines - und stellt damit sicher, dass agentenbasierte KI sowohl verantwortungsvoll als auch effektiv ist.

9. Wie nutzt InvestGlass große Sprachmodelle (LLMs) in der Agentischen KI?

InvestGlass integriert LLMs in seine agentenbasierten KI-Systeme, um natürlichsprachliche Interaktionen, fortschrittliche Schlussfolgerungen und personalisierte Automatisierung zu ermöglichen und so die KI zu einem echten Partner bei komplexen Entscheidungen zu machen.

10. Was ist die Vision von InvestGlass für die Agentic World?

InvestGlass stellt sich eine Zukunft vor, in der Unternehmen ein Paradigma von autonomen Agenten anstelle von einfacher Automatisierung annehmen. InvestGlass hat es sich zur Aufgabe gemacht, Unternehmen in die Lage zu versetzen, Innovationen voranzutreiben, Abläufe zu rationalisieren und ein nachhaltiges Wachstum im Zeitalter der Agenten zu erzielen.

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