Wer oder was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind Softwareprogramme, die entwickelt wurden, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Sie sind so konzipiert, dass sie mit ihrer Umgebung interagieren, um Informationen zu sammeln und diese zu nutzen, um ein vorab festgelegtes Ziel zu erreichen.

KI-Agenten gelten als autonom, da man sie nicht unbedingt anweisen oder beaufsichtigen muss. Im Gegensatz zu herkömmlicher Software, die eher statisch ist – sofern sie nicht per Knopfdruck Anweisungen erhält, um Text zu erstellen oder Bilder zu verschieben –, können KI-Agenten Informationen aufnehmen und logische Entscheidungen treffen.

Was können KI-Agenten leisten?

KI-Agenten können fast alles tun, was mindestens eine ihrer programmierten Funktionen umfasst. Diese Funktionen sind aufgaben- und kompetenzbasiert und umfassen Folgendes:

• Treffen von Entscheidungen innerhalb eines KI-Rahmenwerks oder -Modells
• Verwendung natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), sodass sie auf Eingaben menschlicher Nutzer*innen reagieren können
• Ausführung von Aufgaben auf der Grundlage automatisierter Auslöser (z. B. Nachbestellung von Lagerbeständen, sobald ein nachverfolgter Artikel unter den Mindestbestand fällt)
• Lösung von Problemen innerhalb ihres eigenen technologischen Rahmens (z. B. automatische Reaktion auf IT-Störungen oder Fehler im Software-Design)
• Personalisierung auf der Grundlage von Kundendaten (z. B. Entscheidung, welche Push-Benachrichtigungen Spieler*innen auf der Grundlage ihres App-Spiels gesendet werden sollen)

Beachten Sie, dass Agenten keine dieser Funktionen ausführen können, wenn Sie ihnen kein Rahmenwerk zur Verfügung stellen, in dem sie existieren können. Chatbots sind ein gutes Beispiel dafür. Im folgenden Szenario klickt eine Kundin möglicherweise auf die Website und möchte wissen, wann ihre Bestellung eintreffen wird.

Wenn Sie Ihren Agenten richtig programmiert haben, läuft der Prozess in etwa so ab:

1. Die Kundin klickt auf den Kundenservice-Chatbot und gibt entweder ihre Frage ein oder klickt auf vorbereitete Optionen, darunter eine Schaltfläche mit der Aufschrift „Wo ist meine Bestellung?“.
2. Der KI-Agent antwortet mit einer Anfrage um eine Kennung, z. B. eine Bestellnummer oder Telefonnummer.
3. Die Kundin gibt die angeforderten Informationen ein, und der Agent gleicht sie mit internen Dateien ab, um die Tracking-Informationen abzurufen.
4. Der KI-Agent bietet dann basierend auf der ursprünglichen Frage mehrere Folgemöglichkeiten an, z. B. „Eine andere Bestellung verfolgen“ oder „Mit einem Live-Agenten sprechen“.

Jede dieser Interaktionen muss vorprogrammiert werden, damit der KI-Agent versteht, was seine Aufgabe ist, welche Informationen er benötigt, was er mit diesen Informationen tun soll und was für die Kundin als Nächstes wichtig sein könnte.

Beispiele für KI-Agenten

Chatbots und automatisierte Erinnerungen an Arzttermine sind sehr anschauliche Beispiele dafür, welchen Einfluss KI-Agenten bereits auf unser tägliches Leben haben.

Die Möglichkeiten für KI-Agenten am Arbeitsplatz können jedoch noch viel vielfältiger sein. Die Grenzen setzen lediglich unsere Vorstellungskraft und unsere Fähigkeit, dieses wichtige Rahmenwerk zu programmieren. Wenn Sie eine Idee haben, könnte ein KI-Agent diese potenziell umsetzen.

KI-Agenten haben folgende Funktionalitäten:

• als Ihr virtueller Assistent fungieren
• Lebensläufe prüfen, um das Recruiting und das Onboarding neuer Mitarbeitender zu beschleunigen
• Empfehlungen personalisieren, z. B. einen zukünftigen Hotelgast über eine besondere Veranstaltung vor Ort oder das aktualisierte Spa-Angebot informieren
• Kundendaten sammeln, um Käuferprofile zu erstellen, die auf tatsächlichen Vorlieben und Kaufgewohnheiten basieren
• die Effizienz im Projektmanagement erhöhen, indem sie die Aufgabenverteilung entsprechend den Fähigkeiten und der Verfügbarkeit der Teammitglieder lenken und den Fortschritt verfolgen
• das Lieferkettenmanagement optimieren, einschließlich der Automatisierung von Bestell- und Dokumentenerstellungsprozessen
• die Erstellung von Inhalten verbessern, einschließlich der Stärkung der Suchmaschinenoptimierung und der Sichtbarkeit der Marke sowie der Ausarbeitung von Themen für eine Inhaltsstrategie
• Verkaufs-Funnels analysieren, um Leistungsengpässe zu identifizieren
• Echtzeit-Cash-Management und Finanzmodelle einsetzen, die interne Ausgaben einbeziehen sowie Markttrends und Kundeninformationen berücksichtigen

Die Zukunft der Arbeit: KI oder Mensch?

Die Zukunft der Arbeitsplätze dieser Welt wird wahrscheinlich weder vollständig von KI noch vollständig vom Menschen geprägt sein. Stattdessen wird die Realität wahrscheinlich irgendwo dazwischen liegen, mit hybriden Belegschaften, die das Beste aus menschlicher Intelligenz und technologischen Fähigkeiten vereinen.

Schon heute gibt es einige Möglichkeiten, wie KI und maschinelles Lernen mit menschlichem Fachwissen kombiniert werden können.

• Human in the Loop (HITL): Bei diesem menschenorientierten Ansatz sind Menschen direkt an der Erstellung und dem Training von KI-Agenten beteiligt. Häufige Kontrollpunkte messen die Wirksamkeit des Agenten und überprüfen ihn auf Probleme, wie z. B. fehlende Daten, die die Leistung beeinträchtigen, oder mögliche Diskriminierungspunkte im Algorithmus.
• Human on the Loop (HOTL): Bei HOTL sind Menschen weiterhin beteiligt, verfolgen jedoch einen Ansatz, bei dem sie das System einrichten und dann vorübergehend vergessen können. Menschen sind die Manager*innen, die das KI-System erstellen, es dann aber autonom arbeiten lassen, es sei denn, es besteht die Notwendigkeit, einzugreifen und eine Aktion aufgrund eines Risikos, eines zufälligen Umstands oder eines anderen dringenden Szenarios zu stoppen.

HITL ist praxisorientierter, was von Vorteil sein kann, wenn Sie noch nicht so viel Erfahrung mit KI-Technologie am Arbeitsplatz haben. Menschen spielen eine wichtige Rolle in der geschlossenen Feedbackschleife, sodass Ihre KI nicht so automatisiert und autonom ist, wie sie sein könnte. Das ist ein notwendiger Kompromiss bei einigen HITL-Modellen. Dazu gehören zum Beispiel medizinische Diagnosesysteme, bei denen KI-Modelle ein MRT überprüfen, aber Ärzt*innen die Daten später ebenfalls interpretieren, und selbstfahrende Autos.

HOTL ist oft der effizienteste Weg, wenn Sie versuchen, die Bandbreite und Produktivität Ihres Unternehmens zu erweitern. Sie erstellen das zu testende KI-Modell, und bei Erfolg läuft es von selbst. Sie haben weiterhin die Kontrolle, wenn Sie die Aktion eines KI-Agenten unterbrechen müssen, aber Sie müssen nicht anwesend sein, um jeden wichtigen Schritt einzuleiten. Vielleicht sollten Sie HOTL-Agenten für Fälle reservieren, in denen nicht so viel auf dem Spiel steht, wie zum Beispiel ein Chatbot für den Kundenservice oder ein Moderationsprogramm für ein Online-Forum.

Wer sollte in KI-Mitarbeiter*innen investieren?

Die meisten Unternehmen, ob groß oder klein, können von einem gewissen Maß an KI-Unterstützung profitieren. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und sich wiederholenden Tätigkeiten muss Ihr Team einen Teil seines Arbeitstages nicht mehr für solche Aufgaben aufwenden. Stattdessen kann es seine Zeit und Energie für Aufgaben einsetzen, die Detailgenauigkeit und Kreativität erfordern.

Aus diesem Grund sollte KI als eine Möglichkeit betrachtet werden, die Mitarbeitenden zu ergänzen, nicht zu ersetzen. So können Sie mit der gleichen Anzahl an Mitarbeitenden mehr erreichen, anstatt die gleiche Menge Arbeit mit einem kleineren Team zu erledigen.

Von Ein-Personen-Start-ups bis hin zu Fortune-500-Unternehmen – alle können KI-Mitarbeiter*innen nutzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, die Produktivität zu steigern und bessere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.