Agentenbasierte KI klingt wie ein Synonym für „KI-Agenten“, aber das ist nicht wirklich der Fall. Ja, es geht bei beidem um künstliche Intelligenz, die Aufgaben eigenständig erledigt, aber die Arbeitsweise und der Grad an Autonomie sind unterschiedlich:

• Agentenbasierte KI 

Agentenbasierte KI arbeitet mit einem höheren Grad an Eigenständigkeit, analysiert kontinuierlich Informationen, passt ihre Strategien an und trifft Entscheidungen, ohne auf menschlichen Input zu warten. Sie kann Ziele ermitteln, sie in Aufgaben unterteilen und ihre Vorgehensweise anhand neuer Daten optimieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen ist sie nicht auf feste Anweisungen angewiesen, sondern passt sich dynamisch an neue Bedingungen an.

• KI-Agenten 

KI-Agenten sind für bestimmte Aufgaben und Funktionen innerhalb klar definierter Parameter konzipiert. Zwar können auch sie Daten erfassen, Informationen verarbeiten und Aktionen ausführen, doch sie verlassen sich auf vordefinierte Regeln oder externe Befehle, damit sie effektiv arbeiten können. Viele KI-Agenten nutzen Funktionen des maschinellen Lernens (ML), doch ihre Entscheidungsfindung beschränkt sich auf vordefinierte Ziele. Sie ändern ihre Ziele nicht proaktiv und definieren ihre Methoden nicht neu, es sei denn, sie werden dazu angewiesen.

Mit anderen Worten: KI-Agenten arbeiten innerhalb festgelegter Grenzen, während agentenbasierte KI einen breiteren, anpassungsfähigeren Ansatz verfolgt. 

Ähnlich wie bei agentenbasierter KI und KI-Agenten betrachten manche auch KI-Agenten und Chatbots als ein und dieselbe Technologie. In diesem Fall lassen sich die Unterschiede wie folgt zusammenfassen:

• KI-Agenten 

KI-Agenten können komplexere Interaktionen verarbeiten als Chatbots und sind oft in externe Systeme integriert, um bestimmte Funktionen auszuführen. Wie bereits erwähnt, definieren sie ihre Ziele jedoch nicht eigenständig neu und können sich auch nicht autonom über ihre vordefinierten Lernmodelle hinaus anpassen.

• Chatbots 

Chatbots werden hauptsächlich für Konversationen erstellt und generieren Antworten mithilfe von vordefinierten Skripts oder ML. Sie sind sehr gut darin, Fragen zu beantworten, Anwender durch Workflows zu führen und grundlegende Interaktionen zu automatisieren. Doch obwohl manche fortgeschrittene KI-Chatbots Kontext erkennen und ihre Antworten im Laufe der Zeit verbessern können, analysieren sie normalerweise keine externen Daten und führen keine Aktionen aus, die über dialogorientierte Aufgaben hinausgehen.

Es lohnt sich auch, agentenbasierte KI und generative KI (Gen AI) zu vergleichen. Generative KI konzentriert sich auf die Generierung von Inhalten, während agentenbasierte KI darauf ausgelegt ist, autonom zu handeln und Entscheidungen zu treffen:

• Agentenbasierte KI

Agentenbasierte KI nutzt zwar Gen AI-Modelle für ihren Entscheidungsprozesses, doch ihre primäre Funktion besteht darin, zu handeln und sich anzupassen – nicht, Inhalte zu generieren.

• Generative KI

Generative KI ist darauf spezialisiert, anhand von Mustern, die aus großen Datensätzen gelernt wurden, Ausgaben (z. B. Text, Bilder, Audio und Code) zu erstellen. Sie reagiert auf Anwendereingaben (sogenannte „Prompts“), legt jedoch keine eigenen Ziele fest und ergreift auch nicht eigenständig Maßnahmen. Während manche Modelle ihre Antworten im Laufe der Zeit optimieren können, fehlt es generativer KI an der Fähigkeit, autonom zu planen, Schlussfolgerungen zu ziehen oder Entscheidungen außerhalb der festgelegten Aufgabe (der Inhaltserstellung) zu treffen.

Agentenbasierte KI im Vergleich zu anderen, ähnlichen Technologien zu definieren, ist erst der Anfang. Um besser zu verstehen, wozu sie in der Lage ist und wie sie am besten zur Lösung der Probleme eines Unternehmens eingesetzt werden kann, betrachten wir einmal die charakteristischen Merkmale agentenbasierter KI. Sie ermöglichen KI die selbständige Arbeit bei weiterhin klarer Aufteilung der Verantwortlichkeiten. 

• Entscheidungsfindung  

Agentenbasierte KI verarbeitet große Datenmengen, um die optimale Vorgehensweise zu ermitteln – ohne ständigen menschlichen Input. Sie wägt die verfügbaren Daten ab, berücksichtigt verschiedene Faktoren und wählt dann anhand der Ziele, die ihr vorgelegt werden, eine geeignete Antwort aus. 

• Problemlösung  

Agentenbasierte KI verfolgt einen strukturierten, probabilistischen Ansatz, um komplexe Herausforderungen zu lösen. Sie nimmt ihre Umgebung wahr, denkt verfügbare Optionen durch, führt Aktionen aus und optimiert ihre Methoden durch kontinuierliches Lernen. 

• Autonomie  

Ein wesentliches Merkmal agentenbasierter KI ist ihre Fähigkeit, mit minimaler Aufsicht zu arbeiten. Sie braucht keine schrittweise Anleitung, um Aufgaben zu erledigen, sondern verfolgt stattdessen übergreifende Ziele. 

• Interaktivität und Kontrolle  

Autonomie bedeutet nicht, isoliert zu arbeiten – agentenbasierte KI interagiert mit Menschen, Systemen und anderen KI-Komponenten, um ihre Aktionen zu optimieren. Sie kann Feedback von Anwendern einholen und ihre Methoden auf Grundlage menschlicher Aufsicht ändern. Ebenso sorgen integrierte Sicherheitsvorkehrungen dafür, dass die KI ethische Vorgaben erfüllt und auf Kurs bleibt.

• Planung  

Agentenbasierte KI-Modelle können mehrstufige Workflows verwalten, indem sie Ziele in kleinere, strukturierte Aufgaben aufschlüsseln. Sie bewerten Abhängigkeiten, antizipieren potenzielle Hindernisse und passen Umsetzungsstrategien an, wenn sich die Bedingungen ändern.

• Datenschutz  

Da agentenbasierte KI mit vertraulichen Daten interagiert, erfordert sie strenge Cybersicherheits- und Datenschutzmaßnahmen. Dazu gehören die Verschlüsselung der Daten bei der Speicherung und Übertragung, Zugriffskontrollen, die Einhaltung von Branchenvorschriften und Unternehmensrichtlinien usw. 

• Überwachung auf böswilliges Verhalten  

Agentenbasierte KI muss kontinuierlich auf unbeabsichtigte oder schädliche Aktionen überwacht werden. Dazu gehört die Erkennung von potenzieller Voreingenommenheit (sogenannter „Bias“) bei der Entscheidungsfindung und von Anomalien, die auf Datenschutzverstöße hinweisen können. 

• Audit-Protokollierung und Nachverfolgbarkeit  

Um die Verantwortlichkeit zu gewährleisten, muss agentenbasierte KI ihre Datenquellen und ausgeführten Aktionen detailliert protokollieren. Mit diesen Protokollen können Unternehmen nachverfolgen, welche Schlussfolgerungen getroffen wurden – das macht es einfacher, das Verhalten der KI zu untersuchen und zu optimieren. 

• Leistungsüberwachung  

Wie jedes Unternehmenssystem erfordert auch agentenbasierte KI eine kontinuierliche Leistungsbewertung. Unternehmen müssen die wichtigsten Metriken und die geschäftsrelevanten KPIs nachverfolgen. Die Leistung genau im Auge zu behalten, hilft bei Anpassungen im Zuge der Weiterentwicklung des KI-Modells.

Automatisierung ist nicht neu – agentenbasierte KI geht einfach in eine neue Richtung und erweitert die Möglichkeiten. Und da sie unabhängiger als zuvor agieren kann, bietet sie eine Reihe klarer Geschäftsvorteile: 

• Gesteigerte Effizienz und Produktivität 

Wenn die agentenbasierte KI zeitaufwändige Prozesse mit minimalem Eingriff übernimmt, können die Beschäftigten mehr Zeit und Arbeit in Aktivitäten mit höherem Mehrwert investieren. 

• Verbesserte Kunden- und Mitarbeiter-Experience 

Da agentenbasierte KI den Kontext interpretieren und Antworten anpassen kann, ermöglicht sie personalisierte Interaktionen. Kunden erhalten schnelleren, relevanteren Support, während Mitarbeiter von agentenbasierter Unterstützung profitieren, die ihre Entscheidungsfindung und ihre Workflows optimiert. 

• Strategische Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI  

Agentenbasierte KI ersetzt menschliche Rollen nicht, sondern fungiert als intelligenter Partner, der sich in bestehende Prozesse integrieren lässt. Sie unterstützt auf intelligente Weise die Forschung, empfiehlt Lösungen und fördert die Workflow-Optimierung. Bei richtiger Anwendung wird agentenbasierte KI zu einem zuverlässigen Tool für die gesamte Belegschaft. 

• Stärkere Spezialisierung 

Herkömmliche Automatisierung wendet allgemeine Regeln für eine Vielzahl von Aufgaben an, aber agentenbasierte KI ermöglicht eine außergewöhnliche Spezialisierung. Unternehmen können KI-Agenten bereitstellen, die auf Nischenaufgaben zugeschnitten sind, ohne ihre gesamte Infrastruktur überarbeiten zu müssen. Das deckt im Grunde jede Nischenaufgabe ab, sofern die Agenten mit den richtigen Daten trainiert werden. 

• Innovation 

Agentenbasierte KI kann schnell riesige Datensätze analysieren, Muster erkennen und verschiedene Lösungen testen, um die Discovery und die Problemlösung zu beschleunigen. In forschungsintensiven Branchen unterstützt sie Experimente und hilft Unternehmen, schneller Einblicke zu gewinnen und Strategien zu optimieren als mit ausschließlich menschlichen Teams.

• Skalierbarkeit 

Agentenbasierte KI kann erweitert werden, wenn sich die geschäftlichen Anforderungen ändern. Sie bietet Flexibilität, ohne dass eine ständige Neukonfiguration erforderlich ist.

Agentenbasierte KI hat das Potenzial, die Arbeitsweise von Unternehmen zu verändern. Doch leider bringt sie wie jede fortschrittliche Technologie einige Herausforderungen mit sich: 

• Daten und Tools 

Agentenbasierte KI benötigt Zugriff auf bereinigte, gut strukturierte Daten und die richtigen Tools, um Aufgaben zu erledigen. Wenn die Daten unvollständig, uneinheitlich oder veraltet sind, beeinträchtigt dies die Entscheidungsfähigkeit der KI. Ebenso hat agentenbasierte KI ohne geeignete Integrationen in Unternehmenssoftware und -APIs Schwierigkeiten, in Geschäftsumgebungen effektiv zu agieren. 

• Workflow-Training 

Wenn Workflows unklar sind oder uneinheitlich umgesetzt werden, hat agentenbasierte KI nur ein eingeschränktes Verständnis dafür, wie sie ihre Aufgaben ausführen soll. Ohne strukturierte Trainingsdaten braucht es dann wahrscheinlich größere menschliche Eingriffe, damit das System richtig funktioniert. 

• Zusammenarbeit und Management von KI-Agenten  

In vielen Anwendungsfällen in Unternehmen arbeiten mehrere KI-Agenten zusammen, doch die effektive Zusammenarbeit kann eine echte Herausforderung darstellen. Oft ist ein detailliertes Orchestrierungssystem nötig um zu verhindern, dass die Interaktionen ineffizient (oder sogar kontraproduktiv) werden. 

• Autonomie und Aufsicht  

Agentenbasierte KI kann selbständig agieren, aber diese Autonomie muss mit menschlicher Aufsicht ausgeglichen werden. Wenn sie nicht kontrolliert wird, kann KI Aktionen ausführen, die den Geschäftszielen oder ethischen Richtlinien entgegenstehen. Unternehmen müssen Sicherheitsvorkehrungen implementieren, damit die KI-basierten Entscheidungen die festgelegten Standards erfüllen und die Geschäftsziele unterstützen.

• Transparenz und Vertrauen  

Agentenbasierte KI-Systeme funktionieren oft wie eine „Blackbox“, und es ist schwer zu verstehen, wie sie ihre Entscheidungen treffen. Wenn KI-gestützte Aktionen nicht nachvollziehbar erklärt werden, sinkt das Vertrauen in das System. Unternehmen benötigen Mechanismen für die Interpretierbarkeit von KI, damit Anwender die Entscheidungen der KI validieren können. 

• Sicherheit und Datenschutz  

Die Integration agentenbasierter KI in Unternehmenssysteme steigert das Sicherheitsrisiko. KI, die mit vertraulichen Daten arbeitet, muss vor Datenschutzverstößen und unbefugtem Zugriff geschützt werden. Eine starke, umfassende Strategie für die IT-Sicherheit ist immer nötig, wenn agentenbasierte KI eingesetzt wird.

• Übermäßige Generalisierung  

Agentenbasierte KI funktioniert in definierten Umgebungen gut, kann jedoch Probleme mit Aufgaben haben, die außerhalb der Trainingsdaten liegen. Hier kann es passieren, dass sie fehlerhafte Ergebnissen generiert oder sich nicht anpassen kann, wie es nötig wäre. Um das zu verhindern, sollten Unternehmen Sicherheitsvorkehrungen einrichten, die erkennen, wann KI außerhalb ihres Kompetenzbereichs arbeitet. In diesen Fällen können ihre Aufgaben dann menschlichen Entscheidungsträgern übertragen werden. 

• Erklärung der Entscheidungen  

Ohne klare Begründung ihrer Entscheidungen kann agentenbasierte KI Verwirrung auslösen oder Fehler verursachen, die schwer zu beheben sind. Die Entscheidungsmodelle müssen so strukturiert sein, dass die Anwender die Logik der KI nachvollziehen können. Wenn das nicht der Fall ist, können Unternehmen unerwartete Verhaltensweisen nur schwer korrigieren.

Unternehmen verlassen sich heute auf einen Mix aus Automatisierungstools, prädiktiven Analytics und menschlicher Aufsicht. Doch mit zunehmender Nachfrage wächst auch der Bedarf an Systemen, die die Komplexität mit weniger manuellen Eingriffen bewältigen können. Agentenbasierte KI schließt diese Lücke, indem sie Aufgaben übernimmt, gleichzeitig aber auch Workflows aktiv verwaltet und strategische Anpassungen vornimmt. Das hat die Technologie in verschiedenen Branchen zu einer sehr wichtigen Ressource gemacht:

• Informationstechnologie  

Agentenbasierte KI kann IT-Systeme (Informationstechnologie) überwachen, um Leistungsprobleme zu erkennen und die Fehlerbehebung zu automatisieren. Sie identifiziert Muster im Systemverhalten, prognostiziert potenzielle Ausfälle und wendet Korrekturmaßnahmen an, bevor Unterbrechungen auftreten. Hierdurch werden die Ausfallzeiten verringert, und die betriebliche Resilienz wird verbessert. 

• Sicherheit und Risiko  

In der IT-Sicherheit überwacht agentenbasierte KI Netzwerke auf Bedrohungen und reagiert in Echtzeit auf Incidents. Sie passt die Sicherheitsmaßnahmen an veränderte Risiken an, sodass Unternehmen den Bedrohungen immer einen Schritt voraus bleiben und gleichzeitig wichtige Compliance-Standards einhalten können. 

• Personalwesen  

Wenn agentenbasierte KI in ein HR-Management-System (HRMS) integriert ist, kann sie Aufgaben wie Lebenslauf-Screenings, Mitarbeiter-Onboarding und Personalplanung übernehmen. Sie optimiert Personalempfehlungen und personalisiert die Mitarbeiterentwicklung anhand des aktuellen Personalbedarfs. 

• Customer-Relationship-Management  

Durch die Integration in Plattformen für Customer-Relationship-Management (CRM) und Kundenservice-Management (Customer Service Management, CSM) verbessert agentenbasierte KI Kundeninteraktionen, indem sie frühere Interaktionen analysiert und den Bedarf vorhersagt. Sie automatisiert Folgeaufgaben und schlägt Lösungen vor, die auf die individuellen Kundeninteraktionsverläufe zugeschnitten sind.

• Finanzwesen  

Im Finanzbetrieb (Financial Operations, FinOps) verfolgt agentenbasierte KI finanzielle Aktivitäten nach, kennzeichnet unregelmäßige Transaktionen und ermittelt Möglichkeiten zur Kosteneinsparung. Außerdem hilft sie Finanzteams, Budgets effektiver zu verwalten, indem sie Trends analysiert und künftige Ausgaben vorhersagt. 

• Lieferkette  

Agentenbasierte KI unterstützt das Supply Chain-Risikomanagement, indem sie Bedarfsveränderungen analysiert und die Lieferantenleistung überwacht. Sie erkennt Unterbrechungen und passt Beschaffungsstrategien an, um reibungslose und kontinuierliche Betriebsabläufe zu gewährleisten. 

• App-Entwicklung  

Innerhalb des Softwareentwicklungslebenszyklus automatisiert agentenbasierte KI Tests, erkennt Fehler, unterstützt die Codeoptimierung und übernimmt viele weitere Aufgaben. Sie ist auch ein leistungsstarkes Tool in der agilen Entwicklung. Hier beschleunigt sie die Bereitstellung, indem sie die Software anhand von Nutzungsdaten optimiert. 

• Kundenservice und Mitarbeitersupport  

Agentenbasierte KI verbessert den Kundenservice und die Mitarbeiterverwaltung, indem sie Routineanfragen automatisiert und in Echtzeit Empfehlungen ausspricht. Sie hilft Kundenservice-Teams, Probleme schneller zu lösen, und unterstützt Mitarbeiter bei HR-bezogenen Aufgaben.

Damit sie effektiv funktioniert, durchläuft agentenbasierte KI einen strukturierten Prozess. In der Regel besteht dieser Prozess aus fünf Stufen:

Schritt 1: Identifizierung und Sammlung von Daten 

Bevor agentenbasierte KI handeln kann, muss sie zunächst Informationen aus ihrer Umgebung sammeln und verarbeiten. Sie ruft Daten aus verschiedenen Quellen ab, zum Beispiel aus Datenbanken, APIs und Echtzeit-Sensor-Feeds, um ein umfassendes und aktuelles Verständnis für die anstehende Aufgabe zu entwickeln. In dieser Phase werden wichtige Muster identifiziert, irrelevante Details herausgefiltert und die Informationen geordnet, damit sie entsprechend geprüft werden können. 

Schritt 2: Schlussfolgerungen 

Sobald die KI die Daten verarbeitet hat, beginnt sie, Schlussfolgerungen zu treffen. In dieser Phase werden Muster identifiziert und Beziehungen zwischen Datenpunkten ausgewertet. Die KI kann die aktuellen Bedingungen mit den bisherigen Trends vergleichen, Risiken bewerten oder Wahrscheinlichkeiten berechnen. Dadurch verbessert sie ihr Verständnis, bevor sie das weitere Vorgehen festlegt. 

Schritt 3: Erstellung eines Plans 

Anstatt eine Aktion sofort auszuführen, strukturiert agentenbasierte KI ihre Aufgaben in einer logischen Sequenz. Sie priorisiert Schritte, berücksichtigt potenzielle Hindernisse und ermittelt die effizienteste Vorgehensweise. Das System kann seine Vorgehensweise auch überdenken, wenn sich die Bedingungen ändern, damit die geplanten Aktionen auch weiterhin relevant bleiben. Abhängigkeiten zwischen Aufgaben werden bewertet, um Konflikte oder Ineffizienzen zu vermeiden.   

Schritt 4: Ausführung von Aktionen  

Sobald der Plan fertig ist, führt agentenbasierte KI Aufgaben durch direkte Systeminteraktionen aus. Sie kann Konfigurationen anpassen, automatisierte Prozesse auslösen oder bei Bedarf eine Genehmigung anfordern. Aktionen werden anhand vordefinierter Richtlinien ausgeführt, um die Fehlerfreiheit und die Compliance zu gewährleisten. Wenn unerwartete Ergebnisse auftreten, kann die KI die Ausführung unterbrechen und Probleme zur Überprüfung eskalieren. Integrierte Sicherheitsvorkehrungen stellen sicher, dass KI-gestützte Aktionen stets die Geschäftsanforderungen erfüllen.  

Schritt 5: Lernen 

Nach Abschluss einer Aufgabe überprüft agentenbasierte KI das Ergebnis, um festzustellen, ob zusätzliche Anpassungen erforderlich sind. Sie bezieht dabei Feedback aus Systemprotokollen und Anwenderinteraktionen ein. Wenn Fehler oder Ineffizienzen erkannt werden, aktualisiert die KI ihren Entscheidungsprozess für künftige Szenarien. Im Laufe der Zeit kann sie durch dieses iterative Lernen ihre Leistung optimieren, ohne dass eine manuelle Neuprogrammierung erforderlich ist. Hierbei sorgt eine kontinuierliche Feedbackschleife für laufende Verbesserungen. 

Agentenbasierte KI bietet nahezu grenzenlose Möglichkeiten, doch inwieweit sich die Investition tatsächlich auszahlt, hängt davon ab, wie effektiv die Technologie implementiert wird. Unternehmen, die frühzeitig die richtigen Maßnahmen ergreifen, werden besser in der Lage sein, den Wert ihrer agentenbasierten KI-Lösungen zu maximieren. Beachten Sie die folgenden Best Practices: 

• KI in betriebliche Prozesse integrieren  

Agentenbasierte KI funktioniert nicht gut in Isolation. Um effektiv zu sein, muss sie in bestehende Workflows integriert werden. Vernetzen Sie KI mit den Unternehmensanwendungen, der IT-Infrastruktur und den Prozessautomatisierungstools, um sicherzustellen, dass ihre Entscheidungen und Aktionen den Geschäftsbetrieb unterstützen. Denken Sie daran: KI sollte Arbeitsweisen verbessern, nicht stören.

• Aktuelle Unternehmensinfrastruktur nutzen  

Anstatt eigenständige KI-Systeme von Grund auf neu zu erstellen, sollten Unternehmen agentenbasierte KI in ihre bestehenden Plattformen integrieren. Die Integration von KI in ERP- (Enterprise Resource Planning), CRM- und IT-Managementsysteme verbessert die Akzeptanz und reduziert unnötige Komplexität.

• Messbare Ziele definieren und sich auf die Auswirkungen konzentrieren  

Agentenbasierte KI ist am besten, wenn klare, strukturierte Ziele festgelegt werden. Durch die Festlegung von SMART-Zielen (spezifisch, messbar, achievable [erreichbar], relevant, terminiert) wird sichergestellt, dass diese Ziele erreichbar bleiben. Unternehmen sollten außerdem Bereiche mit hohem Mehrwert ermitteln, in denen agentenbasierte KI besonders spürbare Verbesserungen erzielen kann. 

• Governance und Aufsicht gewährleisten  

Mit zunehmender KI-Autonomie braucht es auch stärkere Programme für Governance, Risiko und Compliance (GRC). Unternehmen sollten Richtlinien entwickeln, die akzeptables KI-Verhalten definieren, Risikoschwellenwerte festlegen und die Einhaltung der Vorschriften gewährleisten. 

• Fragmentierte KI-Implementierungen vermeiden  

Eigenständige KI-Lösungen mögen attraktiv erscheinen, können aber langfristig zu Ineffizienzen führen. Wenn Plattformen nicht vernetzt werden, erschwert dies die Verwaltung KI-gestützter Prozesse und führt zu isolierten Entscheidungen. 

• Modelle validieren und kontinuierlich optimieren  

Wenn agentenbasierte KI in kontrollierten Umgebungen getestet wird, können Unternehmen Schwachstellen erkennen, bevor die Modelle vollständig bereitgestellt werden. Unternehmen sollten reale Szenarien simulieren und die KI-Leistung unter verschiedenen Bedingungen nachverfolgen. Ein Zyklus von Tests, Validierungen und Verbesserungen hilft, KI funktionsfähig zu halten. 

• Entscheidungsfindung für KI und menschliche Teams strukturieren  

Agentenbasierte KI sollte die menschliche Entscheidungsfindung ergänzen. Hierfür müssen Unternehmen festlegen, wann KI unabhängig agiert und wann menschliches Eingreifen erforderlich ist. Entscheidungs-Frameworks (wie Genehmigungs-Checkpoints, Eskalationspfade und vordefinierte Grenzwerte) helfen, diese Aufsicht mit der Notwendigkeit von Effizienzsteigerungen in Einklang zu bringen. 

• Klein anfangen, aber schnell iterieren  

Anstatt einen groß angelegten KI-Rollout zu versuchen, sollten Unternehmen mit Pilotprojekten beginnen. Wenn agentenbasierte KI in kontrollierten Anwendungsfällen getestet wird, lernen Unternehmen schneller dazu und können die Anwendungsfälle skalieren. Ebenso hilft eine schnelle Iteration, Herausforderungen frühzeitig zu erkennen und die KI vor ihrer vollständigen Bereitstellung zu optimieren. 

• Kultur des KI-gestützten Lernens fördern  

Nicht nur die KI muss anpassungsfähig sein, sondern auch Unternehmen, die KI nutzen, müssen ihre Denkweise anpassen. Ermutigen Sie Ihre Mitarbeiter, sich mit KI zu beschäftigen und ihr Feedback zu geben. Bieten Sie Schulungen und andere Hilfestellungen an, damit sich diejenigen, die sich gegen die Technologie wehren, besser mit ihr vertraut machen können. Unternehmen, die KI in ihre Lernkultur integrieren, sind besser gerüstet, diese Innovation in einen langfristigen strategischen Vorteil zu verwandeln. 

KI-Agenten von ServiceNow erwecken agentenbasierte KI zum Leben. Unternehmen können damit komplexe und zeitaufwändige Workflows automatisieren, intelligente Entscheidungen treffen und flächendeckend die Effizienz steigern. KI-Agenten sind nativ auf der Now Platform^® verfügbar und können nahtlos mit Ihren Unternehmensdaten und -systemen integriert werden. Dadurch haben sie Zugriff auf Echtzeitdaten, sichere Workflows und die nötigen Tools, um im Namen der Mitarbeiter zu handeln und die Produktivität exponentiell zu steigern.

KI-Agenten von ServiceNow sind mehr als nur Assistenten – sie lösen IT-Probleme, verwalten HR-Prozesse, optimieren Kundenserviceinteraktionen und erledigen betriebliche Aufgaben in allen Teams und Abteilungen. Der KI-Agenten-Orchestrator macht das möglich: Er koordiniert mehrere Agenten, sodass sie zusammenarbeiten und mehrstufige Prozesse präzise ausführen können. Und wenn Sie eine Lösung benötigen, die speziell auf Ihr Unternehmen zugeschnitten ist, können Sie mit dem KI-Agenten-Studio mit natürlicher Sprache anstatt mit Code anwenderdefinierte KI-Agenten erstellen. ServiceNow bietet sowohl sofort einsatzbereite KI-Agenten als auch die Flexibilität, eigene zu entwickeln – mit vollständiger Transparenz und Kontrolle. 

Mit der Bereitstellung von KI-Agenten über ServiceNow können Unternehmen ihre Entscheidungsfindung automatisieren, ohne den Überblick zu verlieren. Integrierte Governance und Analytics stellen sicher, dass KI-Aktionen den Unternehmensrichtlinien entsprechen, während die Audit-Protokollierung und Sicherheitskontrollen die vertraulichen Daten schützen. KI-gestützte Einblicke ermöglichen eine vorausschauende Problemlösung und helfen Teams, Schwierigkeiten zu beheben, bevor sie außer Kontrolle geraten. 

Einfach ausgedrückt: KI-Agenten von ServiceNow ermöglichen eine intelligente Automatisierung, die sich mit den Anforderungen Ihres Unternehmens weiterentwickelt. Erfahren Sie mehr darüber, was Sie mit KI-Agenten erreichen können: Planen Sie jetzt eine ServiceNow-Demo!