Was ist ein KI-Agent?

Der Zugang zu Tools für künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter. Neben prädiktiver KI und generativer KI gibt es eine wachsende Anzahl von Tools und Funktionen für Unternehmen, die KI-Agenten integrieren. 

Ein KI-Agent erledigt Aufgaben selbstständig, basierend auf einer Reihe von Prompts und dem, wofür er programmiert wurde. Solche Agenten sind bereits in gewisser Form vorhanden, beispielsweise als automatische Staubsaugerroboter. Du kannst KI-Agenten in jedes Unternehmen integrieren, um deine Arbeitsabläufe zu optimieren, aber sie können auch Einfluss darauf nehmen, wie Menschen deine Website in Zukunft entdecken oder auf ihr einkaufen.

Lies weiter, um zu erfahren, was ein KI-Agent ist und wie er sich von anderen KI-Technologien unterscheidet, welche Anwendungsfälle es gibt und was du beachten solltest, wenn du KI-Agenten für dein Unternehmen nutzt.  

Was ist ein KI-Agent?

Ein KI-Agent ist eine Art künstliches Intelligenzsystem, das selbstständig arbeitet und Entscheidungen basierend auf seinem Kontext und seiner Umgebung trifft. KI-Agenten können Aufgaben verstehen und darauf reagieren, indem sie entsprechende Entscheidungen treffen oder Probleme lösen. Ein selbstfahrendes Auto nutzt zum Beispiel einen KI-Agenten für die Navigation. 

Anders als ein KI-Chatbot brauchen KI-Agenten normalerweise nur einen Prompt, um ihre Aufgabe zu erledigen. Sie benötigen keine neuen Anweisungen, um Anpassungen vorzunehmen oder ihr Ziel zu erreichen. Im Beispiel mit dem Staubsaugerroboter ist dieser so eingestellt, dass er nach dem Scannen des Bereichs eine bestimmte Fläche reinigt. Bei jeder Nutzung folgt er diesem Weg und reinigt diesen Bereich. 

KI-Agenten nutzen zu diesem Zweck verschiedene Technologien. Ähnlich wie andere KI-Technologien, beispielsweise generative KI, verwenden KI-Agenten natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und große Sprachmodelle (LLMs), um Informationen zu verarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Einige fortschrittliche KI-Agenten können Probleme lösen, indem sie lernen , sich anpassen und neue Lösungen ausprobieren, bis sie ihr vorgegebenes Ziel erreicht haben. 

KI-Agenten verglichen mit Chatbots 

KI-Agenten und Chatbots verwenden zum Teil dieselbe Technologie, arbeiten aber auf unterschiedliche Weise. Ein Chatbot ist eine eher starre KI-Lösung, die sich gut für die Bearbeitung von Anfragen im Gesprächsstil eignet. Ein Chatbot nutzt vordefinierte Regeln oder Trainings, um Antworten zu formulieren. KI-Agenten sind flexibler, weil sie die Situation einschätzen und Entscheidungen basierend auf ihrer Umgebung treffen.  

Chatbots im Kundenservice geben dir zum Beispiel oft Anweisungen oder stellen dir Fragen wie „Brauchst du Infos zum Versand?“. Wenn du mit Ja antwortest, zeigt dir der Chatbot einen Artikel, einen Link oder mehr Infos über den Versand bei einer Marke. Das liegt daran, dass ein KI-Chatbot Regeln befolgt und Muster vergleicht oder Keyword-Erkennung nutzt. 

KI-Agenten verglichen mit agentischer KI

Ein KI-Agent ist ein spezielles Softwareprogramm, das so konzipiert ist, dass es selbstständig arbeitet. Es handelt sich um einen einzelnen digitalen Assistenten, der auf ein bestimmtes Ziel hinarbeitet. Es ist jedoch möglich, dass mehrere KI-Agenten innerhalb eines KI-Systems zusammenarbeiten. Das nennt man agentische KI.

Agentische KI kann leistungsfähiger sein, da mehrere Agenten gleichzeitig an komplexen Aufgaben arbeiten. Zusammen können sie mehr Entscheidungen treffen und ihre Umgebung besser analysieren. 

Ein KI-Agent und agentische KI haben viele Gemeinsamkeiten und Vorteile. Beide sammeln Informationen, arbeiten selbstständig und treffen Entscheidungen. Der wichtigste Unterschied, den du dir merken solltest, ist die Komplexität. Ein einzelner KI-Agent trifft Entscheidungen innerhalb seiner spezifischen Parameter. Agentische AI kann komplexe Workflows, mehrere Entscheidungspunkte und verschiedene Interaktionen bewältigen, um ihre Ziele zu erreichen. 

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Was bedeuten KI-Agenten für Unternehmen?

Die große Auswahl an KI-Agenten kann die Art und Weise verändern, wie du dein Unternehmen führst und wie Kund:innen mit deinem Unternehmen interagieren. 

Für Inhaber:innen kleiner Unternehmen und andere Unternehmer:innen kann agentische KI eine Art virtueller persönlicher Assistent im gesamten Unternehmen sein. Egal, ob du nach einem eigenständigen Tool suchst oder es in eine Software integriert ist, die du bereits verwendest, agentische KI kann dir bei Folgendem helfen:

• Marketing optimieren: Analyse des Kaufverhaltens auf deiner Website, um E-Mails an deine Kund:innen zu automatisieren und zu personalisieren, oder selbstständige Erstellung und Aktualisierung von Website-Texten. 

• Kund:innen unterstützen: Verbessern des Kundensupports, z. B. durch personalisierte Produktempfehlungen oder Kundenservice-Chats, ohne Abstriche bei Qualität oder Zuverlässigkeit.

• Business-Strategie: Analyse deiner Verkaufs- und Website-Daten, um die Finanzverfolgung zu automatisieren und strategische Empfehlungen wie Preisänderungen umzusetzen. 

• Bestandsverwaltung: Verfolgen der Lagerbestände, Prognose des Verkaufsbedarfs und automatisches Nachbestellen von Materialien oder Produkten, damit dir nie etwas ausgeht. 

Es ist auch wichtig zu wissen, wie sich agentische KI darauf auswirken könnte, wie Kund:innen deine Produkte oder Dienstleistungen entdecken. Webbrowser mit agentischer KI könnten die markenübergreifende Surf- und Kaufhistorie einer Person nutzen, um Entscheidungen zu treffen. Das heißt, ein Webbrowser könnte jemandem Produkte empfehlen, sie vergleichen und kaufen, auch wenn diese:r Kund:in deine Website nie selbst besucht. 

Überlege, wie du dich an diese Realität anpassen könntest, indem du deine Website für KI optimierst und Bewertungen deines Angebots teilst.

5 Arten von KI-Agenten 

Nicht alle KI-Agenten sind gleich. Im Folgenden findest du einige Arten von KI-Agenten, die du in dein Unternehmen integrieren kannst und die unterschiedlich komplex sind. 

1. Einfach aufgebaut

Ein einfach aufgebauter KI-Agent „kennt“ die Welt um ihn herum nicht wirklich und kann nur auf einen einzigen Stimulus oder eine einzige Aktion reagieren. Ein Beispiel ist ein intelligenter, auf Prompts basierender Kundenservice-Chat. Er muss wissen, was jemand tun will, und falls es irgendwelche ungewöhnlichen Fragen gibt, kann er das Gespräch entsprechend weiterleiten, aber seine Aufgabe und seine Ziele sind sehr einfach. 

2. Modellbasiert

Ein modellbasierter Reflex-KI-Agent ist komplexer und autonomer, da er in der Lage ist, seine Umgebung wahrzunehmen, sei es physisch oder digital, und Lücken füllen oder Entscheidungen treffen kann, um diesen Raum zu vervollständigen. 

Ein Roboter in einem Versandlager ist hierfür ein gutes Beispiel: Er verwendet Grundrisse, Funktionsregeln und Sensoren, um seinen Weg sicher zu finden und seine verschiedenen Ziele zu erreichen.

3. Zielorientiert

Zielorientierte KI-Agenten sind leistungsstark, weil sie ihre Situation einschätzen und basierend auf den vorhergesagten Konsequenzen oder Reaktionen auf ihr Verhalten Entscheidungen treffen können. 

Ein Inventarverwaltungssystem mit agentischer KI könnte zum Beispiel das Ziel haben, dein Inventar zu optimieren, um Kosten zu senken und die Kundennachfrage zu erfüllen. Es würde die Verkaufsdaten und Trends für deine verschiedenen Produkte analysieren und die Bestellungen entsprechend anpassen, um diese Ziele zu erreichen.

4. Lernend

Ein lernender KI-Agent ist eine großartige Option für Unternehmen. Diese Art von Agenten verbessert sich kontinuierlich durch Verstärkungslernen, um ein vorher festgelegtes Ziel zu erreichen.

Wenn du zum Beispiel Kleidung verkaufst und dafür eine virtuelle Anprobe-Funktion bietest, würde dein KI-Agent deine Kund:innen besser kennenlernen, indem er ihre Wünsche und Bedürfnisse verstärkt. Im Laufe der Zeit könnte er allen Kund:innen persönlichere Empfehlungen geben, was letztendlich die Zufriedenheit und den Umsatz steigern würde.  

5. Nutzungsbasiert

Ein nutzungsbasierter KI-Agent trifft Entscheidungen, um seine Ziele zu erreichen, indem er verschiedene Szenarien durchrechnet. Ein Beispiel dafür sind die GPS-Navigationssysteme in deinem Auto oder auf deinem Handy. Es gibt viele verschiedene Routen oder Lösungen, und dieser Agententyp ist hervorragend darin, die beste Option in Bezug auf Effizienz und Sicherheit zu ermitteln.

Für Unternehmer:innen könnte das bei der dynamischen Preisgestaltung interessant sein. Ein KI-Agent könnte ständig die Grundkosten von Waren, die Nachfrage, die Preise der Konkurrenz und den Lagerbestand checken und die Preise deiner Produkte automatisch anpassen, um die maximalen Gewinnspannen zu sichern.

Best Practices für den Einsatz von KI-Agenten

Keine Technologie ist ohne Schwachstellen. Wenn du vorhast, KI-Agenten in deinem Unternehmen einzusetzen, solltest du die Best Practices in Sachen Kontrolle und Sicherheit beachten, um diese Tools optimal zu nutzen. 

• Setze klare Ziele und Vorgaben. Im Allgemeinen benötigt die KI präzise Prompts, Ziele oder Vorgaben, um eine Aufgabe zu erledigen. Überleg dir vorher, wofür du deinen KI-Agenten einsetzt und was er für eine effektive Entscheidungsfindung braucht.

• Sorge für menschliche Kontrolle. Jede Aufgabe oder jedes Ziel, das dein KI-Agent erledigt, sollte irgendwie von einem Menschen beaufsichtigt werden. Überwache die Antworten, Wahlmöglichkeiten oder Lösungen, die dein Agent anbietet, um sicherzustellen, dass sie von hoher Qualität sind.

• Befolge die Datenschutz- und Sicherheitspraktiken. KI benötigt eine enorme Menge an Daten, um etwas vorherzusagen, zu generieren oder zu automatisieren. Stelle deinem KI-Agenten keine vertraulichen Informationen oder persönlichen Kundendaten zur Verfügung. 

Mögliche Risiken und Einschränkungen von KI-Agenten

KI entwickelt sich ständig weiter, aber es gibt immer nach wie vor Risiken und Einschränkungen, die du beim Einsatz von KI-Tools beachten musst. 

Behalte diese Einschränkungen im Hinterkopf: 

• Fehlender Kontext und Halluzinationen: Bei LLMs können „Halluzinationen“ auftreten, also erfundene und vermischte Informationen. Wenn du dich darauf verlässt, dass ein KI-Agent Daten verarbeitet oder Informationen an Kund:innen gibt, ist das ein echtes Problem. Überprüfe die Fakten und sorge für menschliche Unterstützung, falls das passiert.

• Technische Fehler: Wenn das Ziel deines KI-Agenten ist, Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung in deinen Abläufen zu finden, nimmt er diese Aufgabe vielleicht etwas zu ernst. Ein KI-Agent könnte alles tun, um sein Ziel zu erreichen, auch auf Kosten des Kundenerlebnisses.

• Voreingenommenheit: KI wird anhand von Daten trainiert. Die Qualität dieser Daten und eventuelle Verzerrungen sind wichtig. Ein gewisses Maß an menschlicher Kontrolle ist entscheidend, um sicherzustellen, dass dein KI-Agent nichts Unsensibles oder übermäßig voreingenommenes produziert.  

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