Autonome Agenten
Intelligent und eigenständig: Ihr Power-Paket für mehr Produktivität
Was ist ein autonomer Agent?
Ein autonomer Agent ist eine Software, die intelligent und eigenständig Aufgaben erledigen oder – wenn nötig – Mitarbeitende einbinden kann, damit das optimale Ergebnis erreicht wird. Autonome Agenten (nicht zu verwechseln mit simplen KI-Agenten) können eigenständige Entscheidungen treffen, lernen ständig dazu und erfordern nur minimales menschliches Eingreifen. Die Ergebnisse, die sie liefern, werden mit der Zeit immer besser – und auch der Produktivitätsgewinn für das Unternehmen.
Warum sind autonome Agenten wichtig?
Autonome Agenten können Geschäftsabläufe durch erhebliche Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen grundlegend transformieren. Sie arbeiten nahtlos mit Mitarbeitenden zu, bieten hochpersonalisierte Erlebnisse und optimieren kontinuierlich Prozesse. Unternehmen können so auf noch nie dagewesene Weise operative Abläufe skalieren und schneller wachsen.
Vorteile von autonomen Agenten
- Durchgängige Automatisierung: Autonome Agenten können eigenständig komplexe Aufgaben von Anfang bis Ende übernehmen – von der Anforderungsanalyse bis hin zur Ausführung von Lösungen. Das reduziert manuelle Arbeiten und sorgt zugleich unternehmensweit für Einheitlichkeit und Compliance.
- Bessere Entscheidungsfindung: Durch die Kombination von KI-Analysen mit verlässlichen, bewährten Workflows können Agenten informierte Entscheidungen schneller als Mitarbeitende treffen, wobei für alle Aktionen die Governance und transparente Audit-Trails gewahrt bleiben.
- Höhere operative Effizienz: Agenten arbeiten rund um die Uhr an allen Tagen der Woche, machen keine menschlichen Fehler, verkürzen Verarbeitungszeiten und lassen sich schnell skalieren, sollte sich der Bedarf ändern. Das bringt erhebliche Kosteneinsparungen und bessere Geschäftsergebnisse.
Wie arbeiten autonome Agenten?
Autonome Agenten kombinieren KI-Technologien, um ihre Umgebung zu begreifen, Entscheidungen zu treffen und eigenständig vorzugehen. Mithilfe großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und komplexer Algorithmen verarbeiten Agenten Daten, verstehen den Kontext, planen Strategien und führen Aufgaben aus. Autonome Agenten, die im Kontext einer Center-out®-Geschäftsarchitektur implementiert werden, können innerhalb vorgegebener Geschäftsregeln handeln. Zugleich lernen sie ständig dazu und passen sich aufgrund ihrer Erfahrungen an.
Die Ära des autonomen Unternehmens
Was ist der Unterschied zwischen autonomen Agenten und KI-Agenten?
Anwendungsfälle für autonome Agenten
Interaktionen zusammenfassen
In einem Kontaktcenter kann ein autonomer Agent Callcenter-Interaktionen zusammenfassen, umsetzbare nächste Schritte empfehlen und sogar für einen Mitarbeiter Follow-up-Aufgaben übernehmen.
Vorfälle untersuchen
Im Backoffice können autonome Agenten Vorfälle untersuchen, z. B. bei der Bekämpfung von Wirtschaftskriminalität. Ein autonomer Agent kann Daten aus zusammengehörigen Eingaben analysieren, einen Bericht entwerfen und dann mit einem Mitarbeitenden, der nochmal alles prüft, sogar selbst die Umsetzung übernehmen.
Altanwendungen modernisieren
Agenten können die Dokumentation von Altanwendungen analysieren, nötige Schritte zur Entwicklung einer neuen Version der Anwendung detailliert ausarbeiten und sogar Code für neue Komponenten mit minimalen Mitarbeitereingriffen implementieren.
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Wichtige Features von autonomen Agenten
Adaptives Lernen
Autonome Agenten lernen kontinuierlich aus Interaktionen und Ergebnissen hinzu. So erweitern sie ihr Wissen und verbessern ihre Entscheidungsprozesse. Dadurch verbessert sich ihre Performance mit der Zeit, ohne dass sich ihre grundlegenden Parameter verändern.
Unabhängige Entscheidungsfindung
Agenten analysieren Situationen, bewerten Optionen und treffen ohne menschliches Eingreifen Entscheidungen. Mit hochkomplexen Algorithmen und vordefinierten Regeln bestimmen sie dann die beste Vorgehensweise.
Umgebungsbewusstsein
Agenten überwachen und interpretieren unablässig ihre Betriebsumgebung. Durch Verarbeitung mehrerer Datenströme erhalten sie dieses Umgebungsbewusstsein in Echtzeit und können sich auf Änderungen einstellen.
Mögliche Herausforderungen bei autonomen Agenten
Zu den größten Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Agenten in Unternehmensumgebungen gehört die Sicherstellung einer verlässlichen Entscheidungsfindung, die Aufrechterhaltung von Transparenz bei KI-Prozessen, das Management potenzieller Verzerrungen beim Lernen von Algorithmen und die Festlegung geeigneter Kontrollmechanismen. Sicherheitsbedenken, ethische Aspekte und die Notwendigkeit eines geeigneten Governance-Rahmens stellen ebenfalls erhebliche Herausforderungen dar.
Lösungen für Herausforderungen bei autonomen Agenten
Zur Risikominimierung jeder KI-Automatisierungstechnologie sollten Unternehmen sicherstellen, dass es immer einen prüfenden Mitarbeitenden gibt, damit eine ordnungsgemäße Governance und Aufsicht durch Mitarbeitende gegeben ist. Teams sollten einen Plan für die Reaktion auf Fehler von autonomen Agenten haben und die Risiken für nachfolgende Aktionen bewerten. Macht z. B. ein autonomer Agent einen Fehler, hat das dann größere Konsequenzen, als wenn einem Mitarbeitenden das Gleiche passiert wäre?
Die Zukunft von autonomen Agenten
Wie sich autonome Agenten künftig weiterentwickeln werden, ist untrennbar mit dem Aufstieg der agentenbasierten KI verbunden. Je ausgereifter autonome Agenten dank den Fortschritten bei der agentenbasierten KI werden, desto eher werden sie hochkomplexe Aufgaben in allen Branchen mit minimaler menschlicher Intervention übernehmen können. Zukünftig werden autonome Agenten noch enger in Geschäftsorchestrierungs- und Automatisierungstechnologien integriert sein und stärker von den Fähigkeiten der agentenbasierten KI für die autonome Planung und Ausführung komplexer Workflows profitieren. Dies alles wird zu effizienteren, intelligenteren und grundlegend autonomen Unternehmen führen.