Was ist agentenbasierte KI? Ein kurzer Leitfaden

Im Gegensatz zur traditionellen KI arbeitet die agentenbasierte KI autonom, trifft Entscheidungen und ergreift Maßnahmen ohne ständige menschliche Eingriffe. Diese Technologie der nächsten Generation verändert die Industrie, indem sie Arbeitsabläufe automatisiert, die Interaktion mit Kunden verbessert und die Entscheidungsfindung optimiert. In diesem Artikel gehen wir auf die Grundlagen, Vorteile und praktischen Anwendungen ein.

Agentische KI verstehen

Agentische KI stellt einen großen Fortschritt in der künstlichen Intelligenz dar. Sie ermöglicht es KI-Agenten, mit minimaler menschlicher Aufsicht autonom zu arbeiten. Diese KI-Systeme verfügen über autonome Entscheidungsfindung, fortschrittliches logisches Denken und die Fähigkeit, sich anhand von Echtzeitdaten anzupassen.

Im Gegensatz zur traditionellen KI, die sich auf vordefinierte Regeln stützt, treffen agentenbasierte KI-Systeme unabhängige Entscheidungen auf der Grundlage ihres Betriebskontexts. Während sich die traditionelle KI auf die Aufgaben eines einzelnen Agenten konzentriert, werden bei der agentenbasierten KI mehrere Agenten eingesetzt, um komplexe Arbeitsabläufe autonom zu verwalten.

Zu den herausragenden Merkmalen von Agentic AI gehören:

• Die Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und komplexe Aufgaben mit wenig menschlicher Hilfe zu bewältigen. Diese KI kann durch Feedback lernen und sich anpassen und so ihre Entscheidungsfindung mit der Zeit verbessern.

• Die Fähigkeit, komplizierte Prozesse autonom zu verwalten, unterscheidet sie von herkömmlichen KI-Systemen, denen es an kontextbezogener Anpassungsfähigkeit fehlt. Diese Flexibilität ist für die Entscheidungsfindung in Echtzeit und das kontinuierliche Lernen unerlässlich und macht Agentic AI zu einer transformativen Kraft in verschiedenen Branchen.

• In dynamischen Umgebungen wie dem Lieferkettenmanagement kann ein agentenbasiertes KI-System beispielsweise die Nachfrage prognostizieren, Bestellungen aufgeben und die Logistik selbständig abwickeln, was die Kosten senkt und die Effizienz steigert.

Wie agentenbasierte KI funktioniert

Agentische KI nutzt eine hochentwickelte Plattform für verteilte Systeme, die eine nahtlose Kommunikation und den Informationsaustausch zwischen mehreren KI-Agenten ermöglicht. Dieser kollaborative Rahmen ermöglicht es den KI-Agenten, ihre kollektive Intelligenz zu bündeln und so komplexe Probleme zu bewältigen, die für einen einzelnen KI-Agenten eine Herausforderung darstellen würden. Es ist vergleichbar mit einem Expertenteam, das sein Wissen und seine Fähigkeiten kombiniert, um optimale Lösungen zu entwickeln. Mehrere KI-Agenten arbeiten harmonisch zusammen, um die Gesamtleistung zu steigern.

Ein entscheidender Bestandteil der Funktionsweise von Agentic AI ist das maschinelle Lernen, das es diesen Systemen ermöglicht, aus riesigen Datenmengen zu lernen, ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern und Muster zu erkennen, die ihre Entscheidungsprozesse unterstützen. Im Kundenbeziehungsmanagement können KI-Agenten beispielsweise Kundeninteraktionen in Echtzeit analysieren und personalisierte Antworten geben, die das Kundenerlebnis verbessern.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein weiterer Eckpfeiler der agentenbasierten KI. Sie ermöglicht es diesen Systemen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Diese Fähigkeit ist entscheidend für Anwendungen wie virtuelle Assistenten, bei denen es darauf ankommt, menschliche Anfragen zu verstehen und genau zu beantworten. Durch die Analyse von Daten in Echtzeit können agentenbasierte KI-Systeme Muster erkennen, Strategien optimieren und logisches Denken und iterative Planung anwenden, um komplexe Probleme effektiv zu lösen.

Kernfunktionen der agentenbasierten KI

• Autonomie:

  • Ermöglicht es KI-Agenten, Aufgaben unabhängig auszuführen.

  • Ermöglicht fundierte Entscheidungen ohne ständiges menschliches Eingreifen.

  • Vorteilhaft in Umgebungen, die eine schnelle Entscheidungsfindung erfordern, wie z.B. im Finanzhandel oder bei Notfällen.

• Anpassungsfähigkeit:

  • Entwickelt, um aus neuen Datensätzen und Umgebungen zu lernen.

  • Reagiert schnell auf veränderte Bedingungen.

  • Beispiel: In der Fertigung werden die Produktionspläne in Echtzeit an die Nachfrage oder Störungen in der Lieferkette angepasst.

• Kontextuelles Verstehen:

  • Verbessert die Entscheidungsfähigkeit.

  • Interpretiert Daten und Situationen auf der Grundlage von Umgebungsinformationen.

  • Unverzichtbar in Anwendungen wie dem Gesundheitswesen zur Verbesserung der Diagnosegenauigkeit und der Behandlungspläne.

Vergleich zwischen agentenbasierter KI und traditioneller KI

Vergleicht man die agentenbasierte KI mit der traditionellen KI, so zeigen sich mehrere wesentliche Unterschiede, die die Fortschritte der agentenbasierten Systeme hervorheben.

Merkmal	Traditionelle KI	Agentische KI
Operativer Ansatz	Basierend auf vordefinierten Regeln und Parametern	Hohe Selbstständigkeit, trifft unabhängige Entscheidungen
Anpassungsfähigkeit	Eingeschränkte Flexibilität, Probleme mit wechselnden Kontexten	Passt Aktionen auf der Grundlage von Echtzeit-Datenanalysen an
Handhabung von Komplexität	Am besten für klar definierte, einfachere Aufgaben	Verwaltet selbstständig vielschichtige, dynamische Szenarien
Entscheidungsfindung	Reaktiv - Reagiert auf Eingaben, sobald sie auftreten	Proaktiv - antizipiert und stellt sich auf zukünftige Bedürfnisse ein
Anwendungsfälle	Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben in kontrollierten Umgebungen	Umgang mit dynamischen Umgebungen (z.B. Logistik, Lieferketten)
Kosten	Geringere Anfangskosten, aber begrenzte langfristige Skalierbarkeit	Höhere Einrichtungskosten, aber weniger menschliche Aufsicht und größere Effizienz
Anpassung	Feste Fähigkeiten mit minimaler Weiterentwicklung	Hochgradig anpassbar und wird kontinuierlich mit der Technologie weiterentwickelt

Vorteile der Implementierung von Agentic AI

• Operative Effizienz und Aufgabenautomatisierung

  • Agentische KI verbessert die betriebliche Effizienz in verschiedenen Sektoren erheblich.

  • Automatisiert komplexe Aufgaben, was zu schnelleren Bearbeitungszeiten und geringeren Fehlerquoten führt.

    • Beispiel: In der Versicherungsbranche rationalisiert Agentic AI die Bearbeitung von Schadensfällen, indem es Daten automatisch überprüft und Unstimmigkeiten kennzeichnet.

• Dienstleistungserbringung und Ressourcenmanagement

  • Verbessert die Bereitstellung von Dienstleistungen und die betriebliche Effizienz durch autonome Priorisierung und Ressourcenzuweisung.

    • Sparen Sie Zeit und senken Sie die Betriebskosten, so dass Unternehmen flexibler und reaktionsfähiger auf die Marktanforderungen reagieren können.

    • Beispiel: Dynamische Anpassungen in der Logistik, die durch KI-Agenten ermöglicht werden, optimieren das Lieferkettenmanagement und führen zu Kosteneinsparungen und verbesserten Lieferzeiten.

  • Wenn KI-Agenten arbeiten, steigern sie die Effizienz und Reaktionsfähigkeit weiter.

• Datenanalyse und Entscheidungsfindung

  • Transformiert die Datenanalyse, indem es sofortige, umsetzbare Erkenntnisse liefert, anstatt sich auf statische Berichte zu verlassen.

    • Die Datenanalyse in Echtzeit optimiert die Entscheidungsprozesse und ermöglicht es Unternehmen, schnell auf neue Trends und Herausforderungen zu reagieren.

    • Beispiel: Ob es um die Optimierung von Marketingstrategien oder die Verbesserung des Kundendienstes geht, die Fähigkeit von Agentic AI, Daten in Echtzeit zu analysieren und darauf zu reagieren, ist transformativ.

Verbesserte Anpassungsfähigkeit und Effizienz

Agentische KI verbessert die Anpassungsfähigkeit und Effizienz auf verschiedene Weise. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache können agentenbasierte KI-Systeme große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und fundierte Entscheidungen in Echtzeit treffen. Dies ermöglicht es Unternehmen, schnell auf sich ändernde Marktbedingungen, Kundenbedürfnisse und andere dynamische Faktoren zu reagieren. Darüber hinaus kann agentenbasierte KI sich wiederholende Aufgaben automatisieren, so dass sich menschliche Teams auf strategische, hochwertige Arbeit konzentrieren können. Dies verbessert nicht nur die Produktivität, sondern verringert auch das Risiko menschlicher Fehler, was zu mehr Effizienz und Genauigkeit führt.

Im Einzelhandel zum Beispiel können agentenbasierte KI-Systeme das Kaufverhalten der Kunden analysieren und die Lagerbestände entsprechend anpassen, um sicherzustellen, dass beliebte Produkte immer vorrätig sind. In der Finanzbranche können diese Systeme Markttrends überwachen und eigenständig Trades ausführen, um Anlagestrategien zu optimieren und die Rendite zu maximieren. Durch kontinuierliches Lernen und Anpassen helfen agentenbasierte KI-Systeme Unternehmen, in einer sich ständig weiterentwickelnden Landschaft agil und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Reale Anwendungen von agentenbasierter KI

Die realen Anwendungen von Agentic AI erstrecken sich über verschiedene Branchen, treiben die Automatisierung von Arbeitsabläufen voran und verbessern die Entscheidungsprozesse. Vom Supply Chain Management über das Customer Relationship Management bis hin zur Reaktion auf Störfälle - die Vielseitigkeit von Agentic AI macht sie zu einem unschätzbaren Werkzeug für moderne Unternehmen.

In den folgenden Unterabschnitten werden wir uns mit spezifischen Anwendungen befassen, um zu veranschaulichen, wie Agentic AI diese Bereiche verändert.

Verbessertes Management der Lieferkette

Im Bereich des Lieferkettenmanagements erweist sich die agentenbasierte KI als besonders effektiv. Durch die kontinuierliche Analyse von und Reaktion auf Störungen können diese KI-Systeme Lieferketten autonom verwalten und selbst bei unvorhergesehenen Herausforderungen einen reibungslosen Betrieb sicherstellen. So kann Agentic AI beispielsweise Nachfrageschwankungen vorhersagen und automatisch Bestellungen aufgeben, was die Betriebskosten erheblich senkt und die Effizienz verbessert.

Darüber hinaus kann Agentic AI durch die Nutzung von Echtzeitdaten die Logistik und das Bestandsmanagement optimieren, Verschwendung reduzieren und die Gesamtleistung der Lieferkette verbessern. Diese Fähigkeit ist vor allem in Branchen mit komplexen Lieferketten von Vorteil, in denen eine zeitnahe und präzise Entscheidungsfindung für die Erhaltung des Wettbewerbsvorteils entscheidend ist.

Verbesserung des Kundenbeziehungsmanagements

Agentische KI spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung des Kundenbeziehungsmanagements(CRM). Durch die Analyse großer Mengen von Kundendaten können KI-Systeme personalisierte und zeitnahe Antworten liefern und so das Kundenerlebnis insgesamt verbessern. Agentische KI-Chatbots können zum Beispiel maßgeschneiderte Interaktionen auf der Grundlage individueller Kundenpräferenzen und früherer Verhaltensweisen anbieten.

Darüber hinaus ermöglicht Agentic AI Unternehmen, Kundenbedürfnisse vorauszusehen und proaktiv darauf einzugehen, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue führt. Durch die Integration in bestehende Unternehmenssysteme können diese KI-Lösungen Kundeninteraktionen rationalisieren und die betriebliche Effizienz verbessern, so dass das CRM effektiver wird und besser auf Kundenanforderungen reagieren kann.

Automatisierung der Reaktion auf Vorfälle

Die Automatisierung der Reaktion auf Vorfälle ist eine weitere wichtige Anwendung von Agentic AI. Durch die Automatisierung verschiedener Protokolle für die Reaktion auf Zwischenfälle verbessern diese Systeme die Effizienz und Effektivität der Verwaltung von Zwischenfällen erheblich. Unternehmen wie Leidos haben zum Beispiel durch den Einsatz von Agentic AI die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung von Vorfällen um 99% reduziert.

Agentische KI kann Aufgaben wie die Auslösung von Reaktionsprotokollen, die Benachrichtigung von Teammitgliedern, die Einleitung von Rollback-Prozeduren und die Erstellung von Vorfallsberichten automatisieren und so die Notwendigkeit eines ständigen menschlichen Eingreifens verringern. Durch diese Automatisierung können sich menschliche Mitarbeiter auf strategische Initiativen konzentrieren, wodurch die betriebliche Effizienz insgesamt verbessert und die Auswirkungen von Vorfällen auf den Geschäftsbetrieb verringert werden.

Schlüsseltechnologien für die KI-Tools

Mehrere Schlüsseltechnologien ermöglichen die fortschrittlichen Fähigkeiten der Agentischen KI. Eine der einflussreichsten ist die Verwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-3 und GPT-4, die es KI-Systemen ermöglichen, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erzeugen. Diese generativen KI-Modelle unterstützen natürliche Konversationen und Entscheidungsfindungen und sind daher für Anwendungen wie virtuelle Assistenten und Chatbots für den Kundendienst unerlässlich.

Fortschritte bei den Algorithmen des maschinellen Lernens und eine höhere Rechenleistung haben ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung der Agentischen KI gespielt. Durch maschinelles Lernen können diese Systeme aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern, was ihre Anpassungsfähigkeit und Entscheidungsfähigkeit erhöht. Deep-Learning-Modelle können beispielsweise komplexe Datensätze analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, was genauere und effektivere KI-Lösungen ermöglicht.

Cloud Computing und Edge Computing erweitern die Möglichkeiten von Agentic AI, indem sie skalierbare Rechenleistung und Speicherkapazität bereitstellen. Cloud Computing unterstützt die Skalierbarkeit und Sicherheit von agentenbasierten KI-Workflows und ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen und komplexe Prozesse effizient zu verarbeiten. In der Zwischenzeit erleichtert Edge Computing eine schnellere Entscheidungsfindung, indem es Daten näher an dem Ort verarbeitet, an dem sie generiert werden, und so Reaktionen in Echtzeit ermöglicht und Latenzzeiten reduziert.

Herausforderungen und ethische Erwägungen

Trotz der zahlreichen Vorteile bringt die Implementierung von Agentic AI auch einige komplexe Herausforderungen und ethische Überlegungen mit sich. Die Schaffung eines soliden Governance-Rahmens ist entscheidend für die Festlegung der Rechenschaftspflicht und die Einhaltung ethischer KI-Praktiken. Institutionen müssen der ethischen KI Priorität einräumen, um das öffentliche Vertrauen zu erhalten und die regulatorischen Standards einzuhalten.

Eines der wichtigsten ethischen Probleme sind algorithmische Verzerrungen, die dazu führen können, dass bestimmte demografische Gruppen zu Unrecht als risikoreich eingestuft werden. Der Einsatz vielfältiger Datensätze und fairnessbewusster Algorithmen ist unerlässlich, um diese Risiken zu mindern und gerechte KI-Implementierungen zu gewährleisten. Eine kontinuierliche Überwachung von agentenbasierten KI-Systemen ist notwendig, um Vorurteile zu erkennen und die Einhaltung ethischer Grundsätze während ihres gesamten Lebenszyklus sicherzustellen.

Darüber hinaus erschwert die mangelnde Transparenz von Agentic AI-Systemen die Einhaltung von Vorschriften, insbesondere bei der Rechtfertigung von gekennzeichneten Transaktionen. Sensible Daten, die von diesen Systemen verarbeitet werden, erhöhen das Risiko von Datenschutzverletzungen und erfordern eine strikte Einhaltung der Datenschutzgesetze. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine konzertierte Anstrengung, um Innovation mit ethischen Überlegungen in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass der Einsatz von agentenbasierter KI mit den gesellschaftlichen Werten und Normen übereinstimmt.

Autonomie und Entscheidungskompetenz

Die Autonomie und die Entscheidungsfähigkeit dieser KI-Systeme sind wichtige Unterscheidungsmerkmale zu herkömmlichen KI-Systemen. Durch die Kombination von maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und Wissensdarstellung können agentenbasierte KI-Systeme logisch denken, ihre Umgebung wahrnehmen und autonom handeln. Dadurch sind sie in der Lage, Entscheidungen ohne menschliche Aufsicht zu treffen, sich an neue Situationen anzupassen und ihre Aktionen zu optimieren, um bestimmte Ziele zu erreichen. Darüber hinaus können agentenbasierte KI-Systeme aus ihren Erfahrungen lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern, was zu mehr Autonomie und Entscheidungsfähigkeit führt.

Im Gesundheitswesen zum Beispiel können agentenbasierte KI-Systeme Patientendaten analysieren, Krankheiten diagnostizieren und Behandlungspläne empfehlen, ohne dass ein ständiges menschliches Eingreifen erforderlich ist. In der Transportbranche können autonome Fahrzeuge, die mit agentenbasierter KI ausgestattet sind, durch komplexe Verkehrsszenarien navigieren, in Echtzeit Routenanpassungen vornehmen und die Sicherheit der Fahrgäste gewährleisten. Indem sie unabhängig arbeiten und fundierte Entscheidungen treffen, verbessern agentenbasierte KI-Systeme die Effizienz und Effektivität in verschiedenen Bereichen.

Die Zukunft der agentenbasierten KI

Die Zukunft der agentenbasierten KI verspricht, transformativ zu sein. Es wird erwartet, dass die Fortschritte Fähigkeiten wie bereichsübergreifendes Lernen und Zusammenarbeit in Echtzeit integrieren. Da agentenbasierte KI-Systeme durch Daten und Erfahrung weiter lernen und sich verbessern, werden sich ihre Anwendungen ausweiten und Sektoren wie das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und die Fertigung beeinflussen. Im Gesundheitswesen kann Agentic AI beispielsweise Diagnosesysteme durch die Zusammenarbeit zwischen spezialisierten Agenten verbessern, was zu genaueren und zeitnahen Diagnosen führt.

Die Entwicklung der agentenbasierten KI kann jedoch auch neue wirtschaftliche und soziale Dynamiken auslösen, die in bestimmten Bereichen zur Verdrängung von Arbeitsplätzen führen können. Die Zusammenarbeit zwischen menschlichen Arbeitskräften und agentenbasierten KI-Systemen wird entscheidend sein, um die Gesamtproduktivität und das Engagement zu steigern und sicherzustellen, dass sich die Arbeitskräfte an diese Veränderungen anpassen.

Gartner prognostiziert, dass die Integration von Agentic AI in Unternehmenssoftwareanwendungen von weniger als 1 % im Jahr 2024 auf 33 % im Jahr 2028 ansteigen wird, was diesen bedeutenden Wandel in der autonomen Entscheidungsfindung ermöglicht. Die kontinuierliche Weiterentwicklung und Einführung von Agentic AI wird die Landschaft von Technologie und menschlicher Interaktion neu definieren und den Weg für eine Zukunft ebnen, in der intelligente Systeme nahtlos mit Menschen zusammenarbeiten, um komplexe Probleme zu lösen und Innovationen voranzutreiben.

Agentische Arbeitsabläufe schnell aufbauen

Der schnelle und effektive Aufbau von Agentic AI-Workflows erfordert einen strategischen Ansatz, der diese Systeme in die bestehenden Unternehmenssysteme integriert. Die Anpassung der Implementierung an die spezifischen organisatorischen Anforderungen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Agenten-KI effektiv mit der Software interagiert und die ihr zugedachten Aufgaben erfüllt. In dynamischen Umgebungen wie der Logistik müssen KI-Agenten beispielsweise in der Lage sein, je nach Aufgabenanforderung zwischen verschiedenen Rollen zu wechseln, um flexible und anpassungsfähige Arbeitsabläufe zu ermöglichen.

Eine erfolgreiche Implementierung erfordert oft die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen, insbesondere der IT-Abteilung, um sicherzustellen, dass die Systeme reibungslos integriert werden. Pilotprojekte sind unerlässlich, um die Funktionsfähigkeit und Effektivität dieser Arbeitsabläufe zur Ausführung von Aufgaben zu testen, bevor sie in vollem Umfang eingesetzt werden. Dieser schrittweise Ansatz hilft dabei, potenzielle Probleme zu erkennen und das System so zu verfeinern, dass es die Unternehmensziele besser erfüllt.

Darüber hinaus ermöglicht die Integration von Agentic AI mit mehreren Plattformen und Datenquellen Unternehmen die Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe, die mehrstufige Prozesse umfassen. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Interpretation komplexer Anweisungen kann Agentic AI die betriebliche Effizienz erheblich steigern und Personalressourcen für strategischere Initiativen freisetzen.

Implementierung und Integration

Die Implementierung und Integration von agentenbasierten KI-Systemen erfordert sorgfältige Planung und Überlegung. Unternehmen müssen zunächst die spezifischen Aufgaben und Arbeitsabläufe ermitteln, die sie automatisieren möchten, und dann die am besten geeignete agentenbasierte KI-Lösung bestimmen. Dazu müssen die Fähigkeiten der verschiedenen agentenbasierten KI-Systeme bewertet, ihre Kompatibilität mit den bestehenden Unternehmenssystemen geprüft und sichergestellt werden, dass sie die Sicherheits- und Compliance-Anforderungen des Unternehmens erfüllen.

Eine erfolgreiche Implementierungsstrategie beginnt oft mit Pilotprojekten, um die Machbarkeit und Effektivität des agentenbasierten KI-Systems in einer kontrollierten Umgebung zu testen. Diese Pilotprojekte helfen dabei, potenzielle Herausforderungen zu erkennen und ermöglichen Anpassungen, bevor das System in vollem Umfang eingeführt wird. Die Zusammenarbeit zwischen IT, Betrieb und anderen relevanten Abteilungen ist entscheidend für einen reibungslosen Integrationsprozess.

Integration mit Unternehmenssystemen

Die Integration von agentenbasierten KI-Systemen in Unternehmenssysteme ist entscheidend für die Maximierung ihrer Fähigkeiten. Durch die Verknüpfung dieser KI-Systeme mit bestehenden Datenquellen, Anwendungen und Infrastrukturen können Unternehmen einen kohärenten Betriebsrahmen schaffen. Dies ermöglicht eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-Agenten und stellt sicher, dass die KI-Systeme über die notwendigen Daten verfügen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und eigenständig zu handeln. Durch die Integration werden die KI-Systeme auch mit den Unternehmenszielen und -abläufen in Einklang gebracht, wodurch Fehler reduziert und die Effizienz gesteigert werden.

In der Fertigung beispielsweisekann die Verbindung von agentenbasierter KI mitERP-Systemen ( Enterprise Resource Planning) die Produktionrationalisieren, den Ressourceneinsatz optimieren und Ausfallzeiten minimieren. Im Kundenservice ermöglicht die Integration von KI-Chatbots mit Customer Relationship Management(CRM)-Systemen personalisierte und effiziente Interaktionen. Durch die nahtlose Integration mit Unternehmenssystemen können Unternehmen die Vorteile der agentenbasierten KI voll ausschöpfen und die Leistung und Produktivität verbessern.

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FAQs

Was ist Agentische KI?

Agentische KI bedeutet, dass Systeme mit künstlicher Intelligenz ohne menschliche Aufsicht arbeiten können. Sie treffen autonome Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten und lernen aus Erfahrungen, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern.

Wie unterscheidet sich die agentenbasierte KI von der traditionellen KI?

Agentische KI unterscheidet sich von traditioneller KI dadurch, dass sie autonom ist und unabhängige Entscheidungen trifft, während traditionelle KI von vordefinierten Regeln und Parametern abhängt. Dies ermöglicht es der agentenbasierten KI, in komplexen Szenarien kontextabhängig zu navigieren.

Was sind einige reale Anwendungsfälle von Agentic AI?

Agentische KI wird eingesetzt, um das Lieferkettenmanagement durch Vorhersage der Nachfrage zu verbessern, das Kundenbeziehungsmanagement zu personalisieren und die Reaktion auf Zwischenfälle zu automatisieren, um die betriebliche Effizienz zu steigern. Diese Anwendungsfälle zeigen ihr Potenzial zur Verbesserung von Geschäftsprozessen. Agentische KI wird von Technologien wie großen Sprachmodellen (GPT-3 und GPT-4), maschinellem Lernen sowie Cloud- und Edge-Computing für Skalierbarkeit und Entscheidungsfindung in Echtzeit angetrieben.

Was sind die Bedenken im Zusammenhang mit der agentenbasierten KI?

Bedenken im Zusammenhang mit Agentic AI sind: starke Governance, algorithmische Verzerrungen, Transparenz und Datenschutz.