Ein KI-Agent ist ein intelligentes Programm, das autonom mit seiner Umgebung interagieren kann, um Daten zu sammeln, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen. KI-Agents können die beste Vorgehensweise zum Erreichen der Ziele bestimmen und neue Daten einbeziehen, um im Laufe der Zeit ihre Leistung zu verbessern.
Früher war künstliche Intelligenz auf die Automatisierung grundlegender Aufgaben beschränkt. Doch mittlerweile kann sie auch Aufgaben in der Entscheidungsfindung und strategischen Planung übernehmen – mit bemerkenswerten Ergebnissen. Deshalb setzen Unternehmen zunehmend KI ein, um den Betrieb zu optimieren, Markttrends zu prognostizieren, die Kunden-Experience zu verbessern und Aufgaben und Prozesse zu automatisieren, bei denen dies noch vor wenigen Jahren unvorstellbar gewesen wäre. Dank ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten und Einblicke zu liefern, die intelligentere, schnellere Geschäftsentscheidungen ermöglichen, ist KI heute die vielleicht wichtigste Komponente der digitalen Innovation.
KI-Agents stehen bei dieser digitalen Transformation an vorderster Front. Moderne KI-Agents können mehr als nur Basisaktionen ausführen. Sie interagieren mit ihrer Umgebung, sammeln Echtzeitinformationen und passen sich auf intelligente Weise an neue Herausforderungen an. KI-Agents sind in der Lage, Entscheidungen selbständig zu treffen, komplexe Probleme zu lösen und ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern.
Die Technologie, die KI-Agents zugrunde liegt, sind Large Language Models (LLMs), also große Sprachmodelle. LLMs sind eine leistungsstarke Klasse von ML-Systemen (Maschinelles Lernen), die zur Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache entwickelt wurden. Sie ermöglichen es KI-Agents, Ziele zu verstehen, sie in Aufgaben aufzuteilen und ihre Lösungen effektiv zu kommunizieren. LLMs allein reichen jedoch nicht aus, damit KI-Agents komplexe, mehrstufige Aufgaben vollständig ausführen können. An dieser Stelle kommt das sog. „Tool Calling“ ins Spiel. KI-Agents können ihre Fähigkeiten erweitern, indem sie externe Tools wie APIs, Datenbanken oder sogar andere KI-Modelle verwenden, um Echtzeitinformationen zu sammeln, Daten zu analysieren und ihre Workflows anzupassen.
KI-Agents entwickeln sich kontinuierlich weiter – durch Feedbackschleifen und iterative Verfeinerung. Sie lernen aus ihren Aktionen und passen sich bei Bedarf an Ergebnisse und menschlichen Input an. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es KI-Agents, die Entscheidungsfindung zu verbessern und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu optimieren. Dazu folgen diese Agents einer bestimmten Abfolge von Phasen:
- Zieldefinition und Aufgabenplanung
Der Prozess beginnt damit, dass der Anwender dem KI-Agent ein bestimmtes Ziel vorgibt. Sobald das Ziel festgelegt ist, startet der KI-Agent die Planung, indem er das Ziel in kleinere, umsetzbare Aufgaben aufgliedert. Für komplexere Ziele generiert der KI-Agent eine ganze Reihe von Teilaufgaben und erstellt eine vollständige Roadmap, um seine Aktionen in zukünftigen Phasen zu lenken. - Datenerfassung und Wissensgewinnung
Um die in der vorherigen Phase identifizierten Aufgaben und Unteraufgaben auszuführen, benötigen KI-Agents Zugriff auf relevante Informationen. Sie sammeln Daten aus verschiedenen Quellen (Internet, interne Datenbanken, externe Tools usw.). In Fällen, in denen der KI-Agent über kein spezifisches Wissen verfügt, kann er APIs verwenden oder sich mit anderen Systemen verbinden, um Lücken zu schließen. - Entscheidungsfindung und Ausführung
Sobald der KI-Agent mit den erforderlichen Daten ausgestattet ist, setzt er ML-Modelle ein, um Entscheidungen zu treffen. Er wertet die Informationen aus, bestimmt eine mögliche Vorgehensweise und beginnt mit der Ausführung der Aufgaben. - Integration von Überwachung und Feedback
Während der KI-Agent seine Aufgaben durchläuft, überwacht er kontinuierlich die Ergebnisse seiner Aktionen und sammelt Feedback aus seiner Umgebung und vom Anwender. Dieses Feedback ist wichtig für die Selbsteinschätzung und Steuerung, da der KI-Agent hierdurch seinen Ansatz gegebenenfalls anpassen kann. Auf Grundlage des erhaltenen Feedbacks kann der KI-Agent auch neue Teilaufgaben erstellen, um sicherzustellen, dass er weiterhin auf das finale Ziel des Anwenders ausgerichtet ist. - Lernen und Verbessern
Nach Abschluss einer Aufgabe speichert der KI-Agent die Daten und gewonnenen Erkenntnisse in seiner Knowledge Base. Auf diese Weise kann er seine Strategien für zukünftige Interaktionen verfeinern. Im Laufe der Zeit sorgt dieser Prozess dafür, dass KI-Agents immer genauer und effizienter werden.
Ein effizientes Speichersystem ist entscheidend für die Leistung von KI-Agents, da sie hiermit Informationen in Echtzeit ablegen, abrufen und aktualisieren können. Mithilfe von Speichern können KI-Agents sich vergangene Interaktionen, Entscheidungen, Lösungen und erlernte Daten „merken“, wodurch Kohärenz und Relevanz bei der Ausführung von Aufgaben gefördert werden. Ohne eine umfassende Speicherinfrastruktur haben KI-Agents möglicherweise mit Inkonsistenzen zu kämpfen, wiederholen frühere Fehler oder verlieren schlichtweg den Überblick über Präferenzen von Anwendern.
Zur Verarbeitung verschiedener Datentypen sind viele KI-Systeme von heute auf eine Kombination aus speicherinternen Datenbanken, relationalen Datenbanken und Vektordatenbanken angewiesen. Dieser fragmentierte Ansatz kann jedoch zu Ineffizienzen führen, insbesondere in komplexeren Setups mit mehreren Agents. Ein gut integriertes Speichersystem hilft KI-Agents, verschiedene Datenformate zu verwalten, darunter Dokumente, Code, Tabellen und abstraktere Konzepte. So erhalten sie die Ressourcen, die sie benötigen, um auf ein breites Spektrum von Aufgaben effektiv zu reagieren.
Um die Zusammenarbeit mehrerer KI-Agents zu unterstützen, müssen Speichersysteme auch den gemeinsamen Zugriff auf Informationen ermöglichen und gleichzeitig die unabhängige Identität jedes Agent wahren. So können KI-Agents komplexe Probleme koordinieren und dabei ihr eigenes, spezifisches, erlerntes Verhalten beibehalten. Ein gut konzipiertes Speichersystem verbessert letztendlich die Fähigkeit eines KI-Agent, Aufgaben auszuführen und sich selbst zu verbessern.
KI-Agents sind komplexe Systeme, die aus verschiedenen Komponenten bestehen. Einige dieser Komponenten gehören zum wesentlichen Kern aller KI-Agents, andere hingegen sind speziell für die Aufgaben des jeweiligen Agent konzipiert.
Universelle Komponenten stellen die Kernfunktionen bereit, mit denen Agents Daten sammeln, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen. Alle KI-Agents umfassen die folgenden Komponenten, unabhängig davon, wo oder wie sie eingesetzt werden:
- KI-Agent-Architektur
Die Architektur bildet das Fundament des KI-Agent. Das kann eine physische Struktur wie ein Roboter mit Motoren und Sensoren sein – oder eine softwarebasierte Plattform, die auf APIs und Datenbanken basiert, um grundlegenden Support bereitzustellen. Die Architektur beinhaltet alle Tools und Systeme, die der KI-Agent benötigt, um autonom zu arbeiten. - KI-Agent-Funktion
Die KI-Agent-Funktion bestimmt, wie vom Agent gesammelte Informationen verarbeitet und in Aktionen umgewandelt werden. Sie ist darauf ausgelegt, die eingehenden Daten einer Reihe von Antworten oder Aktionen zuzuordnen, basierend auf den Zielen des Agent. - KI-Agent-Programm
Das KI-Agent-Programm integriert Architektur und Funktion des Agent zu einem funktionierenden System der Implementierung. Dazu gehört alles von der Codierung der Logik hinter der Entscheidungsfindung des KI-Agent bis hin zur Bereitstellung in der erforderlichen Umgebung. Das KI-Agent-Programm bringt die Ziele des KI-Agent mit den technischen Anforderungen in Einklang, die für einen reibungslosen Betrieb des Agent erforderlich sind.
Je nachdem, welche Aufgaben KI-Agents zugewiesen und wo sie eingesetzt werden, sind möglicherweise zusätzliche Komponenten erforderlich, um Spezialfunktionen zu ermöglichen. Diese bedingten Komponenten sind nur in bestimmten Arten von KI-Agents vorhanden:
- Sensoren
Mit Sensoren kann der KI-Agent Daten aus seiner Umgebung erfassen. Bei physischen Agents kann das Kameras, Mikrofone, Radar usw. umfassen, während softwarebasierte Agents Tools wie Web-Crawler oder Dateileser verwenden können. - Prozessoren
Der Prozessor ist Teil des „Gehirns“ des KI-Agent, das dafür verantwortlich ist, die Daten von Sensoren zu verarbeiten und in verwertbare Einblicke umzuwandeln. Prozessoren führen die komplexen Berechnungen durch, die erforderlich sind, um Informationen zu analysieren und die beste Vorgehensweise zu ermitteln. - Aktuatoren
Zu den physischen Aktuatoren gehören Roboterarme oder -räder, die den KI-Agents die Möglichkeit geben, sich innerhalb der physischen Welt zu bewegen. Digitale KI-Agents hingegen können Tools verwenden, um Dateien zu erstellen oder Befehle innerhalb von Softwaresystemen zu senden. Diese Komponenten führen die Aktionen aus, die der Entscheidungsprozess des KI-Agent vorschreibt. - Kontrollsysteme
Kontrollsysteme verwalten, wie der KI-Agent Daten verarbeitet, und entscheiden über Aktionen. Sie koordinieren die Sensoren, Prozessoren und Aktuatoren, um sicherzustellen, dass der KI-Agent wie vorgesehen funktioniert. In fortschrittlicheren KI-Systemen versetzen Kontrollsysteme den KI-Agent in die Lage, sich anzupassen und sich auf Grundlage von Feedback selbst zu korrigieren.
Wie bereits erwähnt, können KI-Agents je nach Komplexität ihrer Ziele und der Umgebung, in der sie arbeiten, unterschiedliche Formen annehmen. Die Fähigkeiten von KI-Agents reichen von der Befolgung einfacher Regeln bis zu fortgeschrittenem Lernen, von einfachen, reaktiven Funktionen bis zu hochautonomen Entscheidungsfindungsprozessen. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Kategorien von KI-Agents, die in verschiedenen Branchen häufig verwendet werden:
- Einfache Reflex-KI-Agents
Diese KI-Agents arbeiten auf Grundlage vordefinierter Regeln und reagieren auf bestimmte Impulse. Sie sind die grundlegendste Art von KI-Agents, die ohne Speicher und komplexere Entscheidungsfindung funktionieren. Einfache Reflex-KI-Agents eignen sich für einfache Aufgaben, die keinen Kontext und kein Lernen erfordern, etwa eine intelligente Sprinkleranlage, die das Wasser anschaltet, wenn die Bodenfeuchtigkeit unter einen bestimmten Schwellenwert sinkt. - Modellbasierte KI-Reflex-Agents
Modellbasierte KI-Reflex-Agents sind fortschrittlicher als ihre einfachen Reflex-Pendants. Sie besitzen ein internes Modell der Umgebung, mit dessen Hilfe sie fundiertere Entscheidungen treffen können. Diese KI-Agents nutzen sowohl aktuelle Daten als auch einen Speicher mit vergangenen Interaktionen, um ihr Verhalten anzupassen. Ein gängiges Beispiel ist ein Roboter-Staubsauger, der sich merkt, wo er bereits gesaugt hat, um nicht sofort an dieselben Stellen zurückzukehren. - Zielbasierte KI-Agents
Zielbasierte KI-Agents sind darauf ausgelegt, bestimmte Ziele zu erreichen, indem sie Aktionspläne erstellen und ausführen. Diese KI-Agents ziehen mehrere potenzielle Aktionen in Betracht und wählen den effektivsten Weg, um ihr Ziel zu erreichen. Ein Beispiel hierfür ist ein Agent im Krankenhaus, der die Vitalwerte von Patienten überwacht und Warnungen sendet, wenn sich der Zustand eines Patienten verschlechtert. Dazu erzeugt er eine Reihe von Aktionen wie die Eskalation an Ärzte oder die Anpassung von Medikamenten, mit dem Ziel, den Patienten zu stabilisieren. - Nutzenbasierte KI-Agents
Nutzenbasierte KI-Agents gehen bei der Entscheidungsfindung einen Schritt weiter, indem sie verschiedene mögliche Aktionen auf Grundlage einer Nutzenfunktion bewerten. Diese Funktion misst den potenziellen Erfolg jeder Aktion basierend auf Kriterien wie Effizienz, Kosten oder Geschwindigkeit. Diese KI-Agents sind ideal für Aufgaben, bei denen mehrere Ergebnisse möglich sind, z. B. die Optimierung einer Lieferroute basierend auf Kraftstoffeffizienz und Verkehrsbedingungen. - Lernende KI-Agents
Lernende KI-Agents passen sich im Laufe der Zeit an, indem sie aus ihrer Umgebung und ihren Erfahrungen lernen. Sie können ihre Leistung verbessern, indem sie frühere Aktionen und Feedback speichern, um damit künftige Entscheidungen zu optimieren. Diese KI-Agents werden häufig in Systemen verwendet, die Personalisierung erfordern, wie KI-gestützte Kundensupport-Bots, die aus jeder Interaktion lernen, um ihre Antworten zu verbessern. - Hierarchische KI-Agents
Hierarchische KI-Agents arbeiten als koordinierte Gruppe, wobei höhere Agents komplexe Aufgaben in kleinere, überschaubare Aufgaben aufteilen. Diese kleineren Aufgaben werden an Agents der unteren Ebene delegiert, die unabhängig arbeiten, ihren Fortschritt aber dem Agent der höheren Ebene melden. Diese Struktur ist nützlich für große, mehrstufige Projekte, in denen verschiedene Agents spezialisierte Teilaufgaben bearbeiten. - Copilots
Copilots sind als Assistenten für menschliche Anwender konzipiert, indem sie Empfehlungen geben oder Aufgaben basierend auf Anwendereingaben erledigen. Obwohl Copilots nicht vollständig autonom sind, bieten sie Echtzeitsupport und ergänzen die menschliche Entscheidungsfindung durch KI-gestützte Vorschläge. Beispiele sind KI-Schreibassistenten oder Systeme, die bei Codierungsaufgaben helfen, indem sie Verbesserungen oder Korrekturen vorschlagen. - Autonome KI-Agents
Autonome KI-Agents sind vollständig autarke Systeme, die komplexe Aufgaben ohne menschliches Eingreifen ausführen können. Im Gegensatz zu Copilots können diese KI-Agents Entscheidungen treffen, Daten sammeln und Aktionen unabhängig ausführen. Sie werden häufig in Umgebungen verwendet, in denen kontinuierliche Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden müssen, z. B. in autonomen Fahrzeugen oder fortschrittlichen Robotiksystemen.
Unabhängig vom Typ bieten die verschiedenen Arten von KI-Agents ungefähr die gleichen Vorteile. Im Folgenden finden Sie einige der bemerkenswertesten Vorteile, die Unternehmen von der Bereitstellung von KI-Agents erwarten können:
Im Grunde genommen sind KI-Agents autonome Systeme, die Workflows automatisieren können, ohne dass eine umfassende Überwachung erforderlich ist. So können KI-Agents zeitaufwändige Routineaufgaben übernehmen, sodass sich menschliche Mitarbeiter auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Durch die Bearbeitung von Routineaktionen wie Dateneingabe, Planung, Kundensupport oder anderen wichtigen (aber zeitintensiven) Aktivitäten steigern diese KI-Agents das Produktivitätspotenzial der Mitarbeiter.
Menschen können sich nur um eine Handvoll Probleme kümmern – bei KI-Agents gibt es derartige Einschränkungen nicht. Sie können mehrere Aufgaben oder Interaktionen gleichzeitig bearbeiten und in sehr kurzer Zeit enorme Datenmengen verarbeiten und darauf reagieren. Diese Geschwindigkeit und die Multitasking-Fähigkeit ermöglichen es Unternehmen insbesondere im Kundenservicebetrieb, hohe Arbeitsvolumen zu managen, ohne dass dies auf Kosten der Qualität geht.
Apropos Qualität: KI-Agents liefern nachweislich genauere, umfassendere und personalisierte Antworten als herkömmliche automatisierte Systeme. Sie können Wissen aus verschiedenen Quellen integrieren, mit anderen Agents kooperieren und aus ihren Interaktionen lernen, um ihre Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern.
Ineffizienzen bei Prozessen, manuelle Routineaufgaben, menschliche Fehler, langsame Antwortzeiten – all diese Probleme führen zu höheren Kosten für Unternehmen. Mit KI-Agents fallen diese Probleme weg: Durch die Automatisierung von Aufgaben und die Reduzierung des Bedarfs an manueller Arbeit minimieren KI-Agents Fehler, die durch menschliche Eingaben entstehen können, verkürzen die Verarbeitungszeit und optimieren Workflows. Diese Reduzierung von Ineffizienzen spart Zeit und senkt gleichzeitig die allgemeinen Kosten.
KI-Agents nutzen maschinelles Lernen und Datenanalyse, um Echtzeitdaten zu verarbeiten. So können Unternehmen auf Grundlage zuverlässiger Einblicke schnellere Entscheidungen treffen. Sie können Trends vorhersagen, Muster identifizieren und datengestützte Lösungen erstellen, die abteilungsübergreifend genutzt werden können.
KI-Agents liefern einheitliche, genaue Ergebnisse und eliminieren die Variabilität, die mit menschlicher Beteiligung einhergeht. Unabhängig von den ihnen zugewiesenen Aufgaben stellen sie sicher, dass Prozesse einheitlich ausgeführt werden, wodurch Fehler reduziert und hohe Standards eingehalten werden. Das ist entscheidend für Aufgaben, bei denen Konsistenz entscheidend ist, z. B. für die Bereitstellung von technischem Support oder die Verarbeitung von Transaktionen.
Mit dem Wachstum von Unternehmen wachsen auch ihre betrieblichen Anforderungen. KI-Agents erhöhen die Skalierbarkeit, indem sie sich ohne Leistungseinbußen oder höhere Ausgaben an die gestiegene Arbeitsauslastung anpassen. KI-Agents lassen sich abhängig vom Bedarf problemlos hoch- oder herunterskalieren. So können Unternehmen ihre Fähigkeiten optimal skalieren, ohne dass Personal oder Ressourcen entsprechend angepasst werden müssen.
Durch personalisierten, prompten und zuverlässigen Service verbessern KI-Agents die Kunden-Experience. Sie sind rund um die Uhr verfügbar und können jederzeit mit Kunden interagieren und umgehend Antworten geben und Support bieten. Ihre Fähigkeit, aus früheren Interaktionen zu lernen und diese Daten zu nutzen, um Antworten anzupassen und Kundenbedürfnisse vorherzusagen, macht sie besonders geeignet, um langfristig positive Beziehungen zwischen Käufern und Verkäufern aufzubauen. Diese kontinuierliche Interaktion erhöht die Zufriedenheit von Kunden und stärkt ihre Treue.
KI-Agents bieten zwar unbestreitbare Vorteile, bringen aber auch einige Herausforderungen mit sich. Im Folgenden finden Sie einige der größten Hindernisse, mit denen Unternehmen bei der Bereitstellung von KI-Agents konfrontiert sein können:
KI-Agents brauchen ernorme Datenmengen, um effektiv zu funktionieren, und oftmals verarbeiten sie hierbei vertrauliche Kundenangaben oder unternehmenseigene Daten. Das wirft erhebliche Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit auf, da jeder falsche Umgang mit diesen Daten zu unbefugtem Datenzugriff und einer Gefährdung von Kundenidentitäten führen könnte. Darüber hinaus kann die Nichteinhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO oder CCPA strenge gesetzliche Strafen und einen irreparablen Imageschaden nach sich ziehen.
Unternehmen sollten strenge Richtlinien für die Data Governance implementieren, einschließlich Verschlüsselung, Anonymisierung und regelmäßigen Audits, um Daten zu schützen und die vollständige Compliance mit Datenschutzgesetzen sicherzustellen. Eine kontinuierliche Überwachung der Aktivitäten von KI-Agents stellt sicher, dass gefährliches Verhalten schnell erkannt und behoben wird.
KI-Agents, insbesondere solche, die maschinelles Lernen nutzen, können aufgrund von Fehlern in ihren Trainingsdaten manchmal tendenziöse oder unfaire Ergebnisse generieren. Das kann dazu führen, dass Personen bei Entscheidungen oder Empfehlungen aufgrund von Faktoren wie Ethnie, Geschlecht, sozioökonomischem Status oder anderen geschützten Merkmalen diskriminiert werden.
Diese Tendenziösität kann Anwendern schaden und den Ruf der Unternehmen schädigen, die sich auf KI-Agents stützen. Daher ist es wichtig, diese Probleme während der Entwicklung und Bereitstellung zu beheben. Die Integration von Fairnessprüfungen, regelmäßigen Audits und anderen Formen der menschlichen Aufsicht in den KI-Entwicklungsprozess kann helfen, diesen Problemen entgegenzuwirken. Ebenso verringert die regelmäßige Aktualisierung und Diversifizierung von Trainingsdaten die Wahrscheinlichkeit, dass Agents verzerrte Ergebnisse generieren.
Die Erzeugung, das Training und die Bereitstellung von KI-Agents ist ein komplexer und ressourcenintensiver Prozess. Die Entwicklung von KI erfordert spezialisiertes Fachwissen in mehreren hochtechnischen Bereichen. Darüber hinaus kann das Modelltraining mit unternehmensspezifischen Daten rechenintensiv sein und enorme Computing-Ressourcen in Anspruch nehmen. Außerdem ist es schwierig, diese Systeme zu skalieren und zu gewährleisten, dass sie in verschiedenen Anwendungsfällen gut funktionieren.
Um diese technischen Hürden zu überwinden, können Unternehmen vorgefertigte KI-Plattformen nutzen oder mit erfahrenen Anbietern zusammenarbeiten, die auf bestimmte Geschäftsanforderungen zugeschnittene KI-Lösungen anbieten. Diese Plattformen von Drittparteien können Entwicklungszeit und -kosten erheblich reduzieren und bieten gleichzeitig Skalierbarkeit. Darüber hinaus können Investitionen in eine cloudbasierte Infrastruktur dazu beitragen, den Prozess zu optimieren. Auf diese Weise erhalten Unternehmen flexible Rechenleistung und Tools für Training und Bereitstellung von KI-Agents und sind nicht auf eine umfangreiche interne Infrastruktur angewiesen.
Die effektive Implementierung von KI-Agents erfordert eine sorgfältige Planung, klare Ziele und kontinuierliche Optimierung. Um die oben genannten Herausforderungen zu vermeiden und die Chancen für einen erfolgreichen digitalen Übergang zu erhöhen, ziehen Sie folgende Schritte in Betracht:
Die Grundlage jeder KI-Agent-Implementierung sind klar definierte Zielen: Unternehmen müssen festlegen, was sie erreichen wollen. Indem diese Ziele gleich zu Beginn definiert werden, entsteht ein Framework zur Bewertung des Erfolgs, und es wird sichergestellt, dass alle KI-Lösungen auf die Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind. Die Ziele sollten messbar und spezifisch sein und auf langfristige strategische Prioritäten ausgerichtet sein.
Daten sind das Fundament von KI-Agents, und die Qualität der Daten bestimmt ihre Leistung. Bevor Unternehmen KI-Systeme bereitstellen, müssen sie die vorhandenen Datenquellen prüfen, um Vollständigkeit, Relevanz und Genauigkeit zu gewährleisten. Dazu gehört auch die Bereinigung der Daten, um uneinheitliche, redundante und ungenaue Daten zu beseitigen, die zu fehlerhaften Ausgaben führen können. Darüber hinaus erhalten KI-Agents durch die Einrichtung effizienter Datenverwaltungs-Frameworks die Möglichkeit, problemlos auf Informationen zuzugreifen und diese zu verarbeiten. Auch die Standardisierung von Daten über Plattformen und Systeme hinweg sorgt für eine reibungslosere Integration in KI-Workflows.
Nicht jeder Agent ist für jeden Anwendungsfall geeignet. Die Eignung hängt von der Komplexität der Aufgaben ab, die der Agent ausführen wird. Zum Beispiel kann ein einfacher Reflex-Agent ausreichen, um Routinevorgänge wie Zeitplanung zu automatisieren, während für Kundenservice oder Lieferkettenoptimierung wahrscheinlich fortgeschrittenere, lernende Agents benötigt werden. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Entscheidungsautonomie, Anpassungs- und Lernfähigkeit, und wählen Sie einen KI-Agent aus, der für die spezifischen Herausforderungen der Betriebsumgebung gerüstet ist.
KI-Agents arbeiten nicht im luftleeren Raum. Sie funktionieren am besten, wenn sie mit ihren Tools und Anwendungen tief in die vorhandene Infrastruktur integriert sind. Durch eine korrekte Integration wird sichergestellt, dass KI-Agents Zugriff auf Echtzeitdaten haben, sodass sie effektiv und koordiniert mit anderen Geschäftsprozessen arbeiten können. Arbeiten Sie mit IT-Teams zusammen, um sicherzustellen, dass die Integration sicher und skalierbar ist.
KI-Agents arbeiten nicht im luftleeren Raum. Sie funktionieren am besten, wenn sie mit ihren Tools und Anwendungen tief in die vorhandene Infrastruktur integriert sind. Durch eine korrekte Integration wird sichergestellt, dass KI-Agents Zugriff auf Echtzeitdaten haben, sodass sie effektiv und koordiniert mit anderen Geschäftsprozessen arbeiten können. Arbeiten Sie mit IT-Teams zusammen, um sicherzustellen, dass die Integration sicher und skalierbar ist.
Nach der Bereitstellung profitieren KI-Agents von kontinuierlicher Überwachung und Optimierung, um sich an neue Anforderungen anzupassen und eine hohe Leistung zu gewährleisten. Durch die Nachverfolgung von Leistungskennzahlen (KPIs) können Unternehmen die Effektivität ihrer KI-Systeme bewerten und Bereiche identifizieren, die möglicherweise verbessert werden müssen. Regelmäßige Updates, die auf Feedback- und Leistungsdaten basieren, helfen KI-Agents dabei, relevant zu bleiben, während sie aus ihrer Umgebung und ihren Interaktionen lernen.
KI-Agents zeichnen sich durch Automatisierung aus, aber sie sind nicht unfehlbar. Es gibt Szenarien – insbesondere komplexe oder sensible Fälle –, in denen eine menschliche Aufsicht erforderlich ist. Durch die Implementierung klarer Protokolle für den Fall, dass menschliches Eingreifen erforderlich ist, können KI-Systeme effizient und ethisch arbeiten, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Als zusätzlicher Vorteil gewährleistet dieser gemeinsame Ansatz von Mensch und Maschine, dass KI die Entscheidungsfindung unterstützt, anstatt sie vollständig zu übernehmen.
Priorisieren Sie die Einhaltung von relevanten Datenschutzbestimmungen. Führen Sie regelmäßig Sicherheitsaudits durch, um Sicherheitsverletzungen zu verhindern. Implementieren Sie umfassende Sicherheitsmaßnahmen wie starke Verschlüsselung, detaillierte Zugriffssteuerungen und regelmäßige Audits. Wenn Daten optimal geschützt sind, können KI-Agents ohne das Risiko von Sicherheitsverstößen oder Rechtsverletzungen arbeiten, während die Informationen des Unternehmens und der Kunden sicher und intakt bleiben.
KI-Agents transformieren die Art und Weise, wie Unternehmen flächendeckend ihre Produktivität verbessern, und die ServiceNow AI Platform von ServiceNow bietet die nötigen Ressourcen, um das Potenzial von KI-Agents zu maximieren. Mit KI-Agents von ServiceNow können Unternehmen in Hunderten von Anwendungsfällen (wie IT, Kundenservice, HR, Beschaffung und Softwareentwicklung) rund um die Uhr eine optimale Produktivität erzielen. Anwender können ganz einfach auf individuelle Bedürfnisse zugeschnittene, anwenderdefinierte KI-Agents und -Funktionen erstellen. Auf diese Weise können Agents gemeinsam mit den anderen wichtigen Unternehmenstools lernen und sich an sie anpassen. Die KI-Agents von ServiceNow verfügen außerdem über integrierte Governance und Analytics, um sicherzustellen, dass sie innerhalb der festgelegten Geschäftsparameter funktionieren und effektiv zum Erreichen der Unternehmensziele beitragen.
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