Nach der Einführung von ChatGPT vor drei Jahren gibt es mit sogenannten KI-Agenten nun die nächste Entwicklungsstufe. Gemeint sind damit autonome Softwaresysteme, die mithilfe Künstlicher Intelligenz Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und aus Erfahrungen lernen. KI-Agenten kommen heute in den Unternehmen entlang der gesamten Wertschöpfungskette zum Einsatz. Sie arbeiten im Idealfall schnell, rund um die Uhr und mit gleichbleibender Qualität.
Anwendungen
- Beschaffung: Prognose-Agenten analysieren Märkte und die Lieferantenzuverlässigkeit. Weitere Spielarten erkennen automatisch Bedarfe und lösen Bestellungen aus.
- Produktion: Wartungsagenten erkennen Ausfälle; Produktionsagenten steuern Prozesse autonom.
- Qualitätssicherung: Bildanalyse-Agenten prüfen Werkstücke, erkennen Defekte in Echtzeit.
- Logistik: Routenoptimierungsagenten, autonome Fahrzeuge, dynamische Lagerverwaltung.
- Vertrieb und Marketing: KI-Chatbots für Kundenanfragen, personalisierte Empfehlungssysteme.
- Kundenservice: Chatbots und E-Mail-Agenten beantworten Anfragen automatisiert.
- Forschung & Entwicklung: Rechercheagenten identifizieren Trends, werten Patente und Publikationen aus.
- Finanzmanagement: Agenten für Kreditwürdigkeitsprüfung, Betrugserkennung und Risikobewertung
Erfolgsfaktoren
Die Einführung von KI ist mit Zeit, hohen Investitionen und laufenden Kosten für Server verbunden. Umso wichtiger ist es, die Erfolgsfaktoren der KI-Einführung zu kennen:
- Klare Zielsetzung und Bedarfsanalyse: Es ist entscheidend, genau zu verstehen, wofür der KI-Agent eingesetzt werden soll und welchen konkreten Mehrwert er leisten kann. Maßgeschneiderte Lösungen für spezifische Aufgaben sind erfolgreicher als generische „Alleskönner“.
- Integration in bestehende Prozesse: KI-Agenten sollten nahtlos in bestehende IT-Infrastrukturen, Datenströme und Geschäftsabläufe eingebunden werden. Die Kopplung an bestehende Systeme und Datenbanken ist Voraussetzung für reibungslosen, produktiven Einsatz.
- Datenqualität und -verfügbarkeit: Hochwertige, strukturierte und aktuelle Daten sind essenziell, damit KI-Agenten valide Entscheidungen treffen und lernen können.
- Schrittweise, agile Einführung: Der Start mit klar abgegrenzten Pilotprojekten reduziert Risiken, schafft Akzeptanz und macht Erfolge schnell messbar. Skalierung erfolgt später anhand konkreter Ergebnisse.
- Mensch-KI-Zusammenarbeit: Erfolgreiche KI-Agenten ergänzen menschliche Kompetenzen. Sie automatisieren Routine, während Menschen strategische Entscheidungen und Kontrolle behalten.
- Kontinuierliche Evaluation und Anpassung: Laufendes Feedback, Performance-Überwachung und Nachbesserungen sind nötig, um den KI-Agenten langfristig wertschöpfend weiterzuentwickeln.
- Schulung und Change Management: Investitionen in Mitarbeiterkompetenz, transparente Kommunikation und Einbeziehen der Belegschaft fördern Vertrauen in KI und stellen sicher, dass Akzeptanz entsteht.
Was kommt danach?
AGI (Artificial General Intelligence) ist das nächste große Ding, das aktuell durch die Szene geistert. Damit bezeichnet man eine Form der künstlichen Intelligenz, die in der Lage wäre, beliebige intellektuelle Aufgaben genauso flexibel, umfassend und lernfähig zu lösen wie ein Mensch. Es wäre also eine „starke KI“, die universelle Problemlösung beherrscht.
Während heutige KI-Agenten und auch spezialisierte agentische KI nur bestimmte Aufgabenbereiche autonom übernehmen und dabei an ihre Zieldefinition sowie ihre Trainingsdaten gebunden sind, könnte AGI eigenständig denken, schlussfolgern und neues Wissen generieren, völlig unabhängig vom spezifischen Kontext oder erlernten Mustern.
Bisher gibt es jedoch keine tatsächlich realisierte AGI. Alle existierenden KI-Systeme bleiben „eng“ bzw. spezialisiert und sind damit „schwache KI“. AGI ist weiterhin eine Vision und gilt als eines der größten Entwicklungsziele der modernen KI-Forschung.
