KI-Agenten
Autonom analysieren, planen und Aufgaben ausführen
Was sind KI-Agenten?
KI-Agenten sind fortschrittliche, autonome oder teilautonome Software-Systeme, die unabhängig analysieren, planen und Aufgaben ausführen können. Mit einer sinnvollen Governance als Rahmenvorgabe nutzen diese Agenten künstliche Intelligenz zur Verarbeitung von Informationen, zum Treffen von Entscheidungen und zur Ausführung von Aktionen – und befolgen dabei bewährte Geschäftsregeln. Als Teil der weitergefassten Entwicklung hin zur agentenbasierten KI sind diese Agenten so entwickelt, dass sie mit Intention handeln, Ziele verfolgen und Strategien mit der Zeit anpassen. Was aber am wichtigsten ist: Diese intelligenten Agenten können operative Abläufe durch ständiges Lernen und Anpassen optimieren und so ihre Effizienz und Ergebnisqualität sukzessive verbessern.
Warum sind KI-Agenten wichtig?
In KI-Agenten steckt das Potenzial, die Geschäftswelt grundlegend zu verändern. Wenn effektiv eingesetzt, können diese Agenten die Produktivität erheblich steigern, persönliche Erlebnisse bieten und die operative Effizienz, die Wettbewerbsfähigkeit und das Wachstum von Unternehmen jeder Größe verbessern. Statt einfach nur kleine Aufgaben zu automatisieren, können KI-Agenten Unternehmen bei der Orchestrierung des gesamten Prozesses an jeder Stelle helfen, während angewandte KI kontinuierlich die Prozesse verbessert.
Vorteile von KI-Agenten
- Nahtlose Zusammenarbeit: KI-Agenten arbeiten Hand in Hand mit Ihren Mitarbeitenden, erweitern deren Möglichkeiten, verringern manuelle Aufgaben und verbessern die Produktivität.
- Intelligente Vorgehensweise: Mit der richtigen Anleitung und Aufsicht können KI-Agenten durch Planung, Schlussfolgerungen und Handlungen die Geschäftsziele unterstützen.
- Unternehmenstransformation: KI-Agenten sind für die Legacy-Transformation unerlässlich, weil sie Unternehmen bei der Ausmusterung veralteter Technologien unterstützen und die Umstellung zum autonomen Unternehmen positiv fördern.
Wie arbeiten KI-Agenten?
Wie KI-Agenten arbeiten, lässt sich kurz so beschreiben: Sie definieren Ziele, analysieren Situationen und handeln dann, indem sie Workflows ausführen. Da sie auf großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) basieren, können KI-Agenten Algorithmen und Machine-Learning-Modelle referenzieren, um Daten zu verarbeiten, Muster zu erkennen, Unteraufgaben zu erstellen und letztlich selbstständig Entscheidungen zu treffen. Ist eine Governance und Aufsicht durch Mitarbeitende etabliert, können Teams komplexe Workflows für Agenten grob vorgeben und so schnell produktiver werden, während die KI-Agenten ständig dazu lernen und sich anpassen.
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Was ist der Unterschied zwischen KI-Agenten und autonomen Agenten?
Komponenten von KI-Agenten
Center-out-Geschäftsarchitektur
Eine effektive Automatisierung mit KI-Agenten erfordert einen zentralisierten Logik-Ansatz. Ideal ist, wenn dabei die zu erledigende Arbeit und die gewünschten Ergebnisse im Mittelpunkt stehen, statt Logik nachträglich in Kanäle oder Chatbots zu integrieren oder an das Backend von Altsystemen zu hängen.
Workflow-Automatisierung
Ohne die Struktur einer Workflow-Automatisierung endet das Management von KI-Agenten oft im Chaos. Wenn Sie KI-Agenten mit verlässlichen Workflows zur automatischen Definition, Ausführung und Verwaltung komplexer Prozesse kombinieren, lassen sich mehrere Schritte koordinieren, Ausnahmen bearbeiten und die Compliance erfüllen – wobei ein effizienter, korrekter Ablauf während des gesamten Prozesses gegeben ist.
Orchestrierung
Ohne Orchestrierung können KI-Agenten schnell ihre Effektivität einbüßen. Als Teil einer Business Orchestration and Automation Technology (BOAT) Roadmap ist die Orchestrierung eine wichtige Komponente, damit Agenten die ROI-Erwartungen erfüllen und nach den Unternehmensregeln sowie innerhalb der vorgegebenen Grenzen handeln.
Beispiele für KI-Agenten in der Praxis
Kundenservice-Assistent
Im Kundenservice eingesetzt, kann ein KI-Agent selbstständig Kundenanfragen bearbeiten. Er versteht die Kundenabsicht, kann auf relevante Informationen aus Backoffice-Workflows und -Systemen zugreifen und Benutzer durch den vom Unternehmen genehmigten Lösungsprozess führen – und im Fall der Fälle komplexe Vorgänge an Mitarbeitende übergeben.
Betrugserkennung im Finanzwesen
Im Finanzwesen kann ein KI-Agent Transaktionen in Echtzeit überwachen, verdächtige Muster erkennen, automatisch Workflows starten und Mitarbeitende in die Untersuchung einbeziehen. So werden Kunden geschützt sowie Fehleinschätzungen und operative Überkapazitäten vermieden.
Optimierung im Gesundheitswesen
KI-Agenten können im Gesundheitswesen die Abläufe bei der Patientenbetreuung optimieren, z. B. Termine koordinieren, Unterlagen verwalten oder die Compliance mit Protokollen und Vorschriften sicherstellen. Diese Agenten können bei Bedarf auch Beteiligte einbeziehen und sich schnell an veränderte Prioritäten anpassen.
Wenn Sie agentenbasierte KI und Automatisierung gemeinsam einsetzen, steigt die Unternehmensagilität von selbst. Erfahren Sie mehr zum autonomen Unternehmen.
Mögliche Herausforderungen bei KI-Agenten
Während KI-Agenten eine unglaubliche Chance für moderne Unternehmen darstellen, sind Umstellungsschwierigkeiten wie bei jeder disruptiven Technologie unvermeidbar. Wie beispielsweise eine aktuelle Pega-Studie zeigt, nutzen zwar 51 % der Mitarbeitenden mindestens einmal pro Woche KI-Agenten beruflich, dennoch sind 44 % besorgt, dass diese Tools weder die menschliche Intuition noch die emotionelle Intelligenz mitbringen, die sie für ihr Aufgabengebiet für unverzichtbar halten.
Lösungen für Herausforderungen bei KI-Agenten
Der erfolgreiche Einsatz erfordert die Implementierung starker Governance-Frameworks, die Vertrauen und Empathie fördern. Zugleich müssen klare operative Grenzen gesetzt werden, wobei auf die Aufsicht von Mitarbeitenden nicht verzichtet werden darf. Unternehmen sollten sich auf die Datenqualität, robuste Tests und kontinuierliches Monitoring konzentrieren und zugleich die Automatisierungsfunktionen mit einem kontrollierten, phasenweisen Ansatz erweitern.
So implementieren Sie KI-Agenten im Unternehmen
Die Zukunft von KI-Agenten
Mit zunehmender Ausgereiftheit werden KI-Agenten noch mehr autonome Funktionen und tiefere Integrationen in Geschäftsabläufe bieten. Eine End-to-End-Orchestrierung vorausgesetzt, werden sie ihre Lernfähigkeit verbessern, natürlicher mit Menschen interagieren und sich noch besser an komplexe Situationen anpassen. Das alles wird die Entwicklung zu einem grundlegend autonomen Unternehmen voranbringen.
Häufig gestellte Fragen zu KI-Agenten
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