Erste Schritte mit KI-Agenten: Ein Leitfaden für Anfänger

Möchten Sie den Hype um KI-Agenten durchschauen und direkt selbst einen erstellen? Der Einstieg in das Thema KI-Agenten ist einfacher, als es scheint, aber Sie sollten einige Dinge wissen, bevor Sie KI-Agenten in Ihren Unternehmensprozessen einsetzen.

In diesem Anfängerleitfaden geben wir Ihnen einen umfassenden Überblick darüber, was ein KI-Agent umfasst und wie er am besten für Ihre Unternehmensabläufe genutzt werden kann, damit Sie erfolgreich starten können.

Wenn Sie sich noch mit den Grundlagen von KI-Agenten vertraut machen möchten, sollten Sie unbedingt den ersten Blog in dieser Reihe lesen: Was sind KI-Agenten? (Und warum sind sie in aller Munde?). Der Blog behandelt die Kernkonzepte, die Sie kennen sollten, bevor Sie tiefer in das Thema eintauchen, wie KI-Agenten Ihr Unternehmen transformieren können.

Vorteile von KI-Agenten jetzt in greifbarer Nähe für Unternehmen

Das Konzept der KI-Agenten ist über viele Jahre hinweg durch eng vernetzte Fortschritte in der KI-Technologie gereift. Aber der Wendepunkt, der KI-Agenten zu einem begehrten Tool für die Unternehmensautomatisierung gemacht hat, war die rasante Entwicklung der Generativen KI – insbesondere die Verbreitung leistungsstarker großer Sprachmodelle (LLMs). KI-Agenten sind ein neues und leistungsstarkes Entwurfsmuster, bei dem KI verwendet werden kann, um die Möglichkeiten der Automatisierung in jedem Unternehmen auszuweiten.

Durch die Nutzung Generativer KI werden KI-Agenten schnell zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen aus verschiedenen Branchen, um Transformationsziele zu erreichen und Prozesse umzugestalten. Mit KI-Agenten können Organisationen die Vorteile der Automatisierung mit der Intelligenz der Generativen KI kombinieren, um kritische Prozesse zu beschleunigen, menschliche Fehler zu reduzieren, die betriebliche Effizienz zu steigern und die Prozesskapazität bei Bedarf zu erweitern oder zu verringern.

KI-Agenten können beispielsweise das Kundenerlebnis mit personalisiertem, professionellem Support in wenigen Minuten verbessern. Tatsächlich haben wir bereits gesehen, dass KI-Agenten die Lösung in Kundenservice-Anwendungen um bis zu 50 % beschleunigen können.

Sind Sie bereit für den ersten Schritt?

Aber zuerst einmal die Frage, was Sie erreichen möchten?

KI-Agenten sollten für spezifische Ziele entwickelt werden und sind am leistungsstärksten, wenn sie als Teil eines durchgängigen Prozesses orchestriert werden, der andere Agenten, Automatisierungsschritte und menschliche Interaktion umfasst. Sehen Sie sich einige Beispiele für Geschäftsprozesse an, die durch die Einbindung von KI-Agenten transformiert werden könnten:

Serviceabläufe

Beschleunigen Sie die Effizienz Ihres Service: Sie könnten KI-Agenten in Ihre Serviceprozesse integrieren, um Arbeiten zu klassifizieren, Produktwissen bereitzustellen, Rücksendeanfragen zu bearbeiten und vieles mehr.

Vertrieb

Identifizieren Sie Möglichkeiten, bestehenden Kunden zusätzliche Produkte oder Dienstleistungen zu verkaufen. Ein KI-Agent könnte in Ihr Kundenerlebnis integriert werden, um personalisierte Produktempfehlungen zu geben und so Ihre Cross-Selling- und Upselling-Möglichkeiten zu verbessern.

Beschleunigen Sie die Antworten Ihres Service-Desks: Wie beim Kundenservice können in Ihre Service-Desk-Supportabläufe Agenten integriert werden, um Kundenanfragen nach Informationen schnell zu beantworten oder sogar Anwendungen und Zugriffe zu aktualisieren.

Finanz- und Rechnungswesen

Schnellerer Abgleich von Konten: Erstellen Sie KI-Agenten, um Transaktionen in Echtzeit abteilungsübergreifend genau zu erfassen, zu standardisieren und zu zentralisieren.

Gesundheitsbranche

Geringere Burnoutrate bei Ärzten: Verringern Sie den Verwaltungsaufwand für Ärzte mit KI-Agenten, die sie bei routinemäßigen, aber dennoch komplexen Aufgaben wie Dokumentationsprozessen unterstützen.

KI-Agenten ermöglichen die Automatisierung kognitiver Aufgaben, die typischerweise menschliche Eingriffe erfordern, wie das Überprüfen eines Dokuments, das Nachschlagen von Informationen und das Entscheiden über Folgemaßnahmen wie das Auslösen eines Alarms oder das Aktualisieren eines Systems.

Einsatzmöglichkeiten von KI-Agenten

Durch die Kombination von KI mit Aktionen bieten KI-Agenten spannende Möglichkeiten, wenn sie in die Intelligente Automatisierung integriert werden. KI-Agenten, die integriert sind und als Teil umfassender End-to-End-Prozessautomatisierungen orchestriert werden, sind der Bereich, in dem das wahre Potenzial dieser Technologie liegt. Teilschritte einer vollständigen Automatisierung können an KI-Agenten delegiert werden, um spezifische Aufgaben zu erledigen, wie das Nachschlagen von Informationen aus einer Wissensdatenbank oder das Analysieren von Informationen, bevor eine Aktion wie die Einleitung einer Produktretoure durchgeführt wird.

KI-Agenten klare und eng gefasste Zielvorgaben zu geben, ist eine effektive Methode, um ihr Potenzial zu nutzen, während gleichzeitig ausreichende Leitlinien für ihr Verhalten und ihre Ergebnisse sichergestellt werden, um das Risiko innerhalb eines Geschäftsprozesses zu minimieren. Zum Beispiel könnte ein KI-Agent Lösungen für risikoarme Kundenanfragen bereitstellen, wie etwa Anfragen nach Informationen, während komplexere oder sensiblere Kundenanfragen kategorisiert und zur Bearbeitung/Genehmigung an einen Menschen weitergeleitet werden.

Workflows der KI-Agenten verstehen

KI-Agenten folgen einem strukturierten Arbeitsablauf, der in mehrere wichtige Phasen unterteilt werden kann. Sehen wir uns die einzelnen Schritte an:

1. Erfassung

KI-Agenten beginnen mit Eingaben aus vorgelagerten Schritten eines Prozesses, Ereignissen von Systemen oder anderen Benutzereingaben wie direkten Aufforderungen. Dieser erste Schritt ist die Grundlage für die Definition klarer Ziele, bei dem erfasste Daten synthetisiert werden, um Ziele festzulegen und zu verstehen, was erreicht werden soll.

2. Verständnis

Sobald die Eingaben erfasst sind, verarbeiten KI-Agenten die Informationen. Mithilfe von Techniken wie RAG (Retrieval Augmented Generation = Abruf-gestützte Generierung) werden relevante Daten nachgeschlagen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dies stellt sicher, dass der Agent gut informiert ist und entsprechend reagieren kann.

3. Planung der nächsten Schritte

Mit den gefundenen relevanten Informationen entscheidet der Agent über die besten Aktionen. Er kann entweder mit einer Antwort fortfahren oder zusätzliche Schritte im Arbeitsablauf planen.

4. Aktion

Dann folgen typischerweise Aktion und Ausführung, wobei der Agent Tools wie Automatisierungen mit APIs oder UI-Aktionen verwenden kann. Der Aufbau von Agenten, die in der Lage sind, komplexe Arbeitsabläufe zu lösen, erfordert den Zugriff auf eine Reihe dieser Tools, die über die Unternehmenslandschaft eines Unternehmens hinweg interagieren können.

5. Reflexion und Validierung

Bevor ein Agent seine Arbeit abschließt, nutzt er oft einen Reflexionsschritt, bei dem er überprüft, ob das Erreichte den definierten Zielen entspricht und, falls nicht, ob der Prozess erneut durchlaufen werden sollte oder ob eine Person um zusätzliche Klärung gebeten werden sollte.

Durch das Erfassen von Eingaben, Ausgaben und Zwischenschritten ihrer Ausführungen können Agenten im Laufe der Zeit ihre Strategien und Verhaltensweisen anpassen, um die Effizienz, Effektivität und Gesamtleistung zu verbessern.

Beispiel: KI-Agent im Kundensupport

Ein Beispiel für einen KI-Agent im Kundensupport könnte folgendermaßen aussehen:

Kundenanfragen entgegennehmen und analysieren, um die Art der Anfrage und alle zusätzlichen relevanten Details, wie z. B. die Stimmung des Kunden, zu verstehen.
Identifizieren von verwandtem Wissen, Abfrage von Daten und Verfolgung von Bestellungen/des Produktbestands in den Unternehmenssystemen.
Wählen eines geeigneten nächsten Schrittes, basierend auf der Art der Anfrage und den damit verbundenen Informationen.
Antwort an den Kunden mit Folgefragen oder Informationen, oder Übertragen der Anfrage, falls notwendig, zur Bearbeitung an einen Menschen.
Überprüfen des Kontextes der ursprünglichen Anfrage im Vergleich zur Antwort und Entscheidung, ob zusätzliche Arbeiten erforderlich sind, um die Ziele erfolgreich zu erreichen.

Einen umfassenden Einblick, wie KI-Agenten Serviceabläufe optimieren können, erhalten Sie in unserem Service Ops KI-Agenten-Leitfaden.

Also, woraus bestehen KI-Agenten?

Um das Potenzial von KI-Agenten innerhalb von Unternehmensabläufen zu nutzen, werfen wir einen genaueren Blick auf die Hauptkomponenten, die KI-Agenten ausmachen und für ihre Funktionalität sorgen:

Die Engine: LLM/Gen AI-Modell

Im Kern eines KI-Agenten befindet sich seine Engine – typischerweise fortschrittliche Sprachmodelle wie Large Language Models (LLMs) oder generative KI-Modelle. Dank dieser Engines können KI-Agenten unstrukturierte Inhalte verstehen und menschenähnlichen Text generieren, wodurch sie komplexe Informationen verarbeiten und in natürlicher Sprache interagieren können. Die Wahl eines grundlegenden Modells hat Einfluss auf die Kosten, die Ausgabegenauigkeit und die Gesamtleistung des KI-Agenten.

Eingabeaufforderungen: KI-Funktionen

KI-Funktionen nutzen optimierte Eingabeaufforderungen (Vorlagen), um eine bestimmte Aufgabe gemäß spezifisch definierten Richtlinien abzuschließen. Zum Beispiel kann eine Eingabeaufforderung verwendet werden, um zu bestimmen, ob die Eingabe bestimmte Richtlinien für die Eskalation von Arbeiten an bestimmte Expertengruppen in einer Organisation erfüllt.

Daten: Eingaben und Kontext

KI-Agenten sind abhängig von den Daten, die sie erhalten und auf die sie Zugriff haben, darunter Eingaben von Benutzern, aus externen Datenquellen und die kontextuellen Informationen, die die Modellantworten formen. Durch die Analyse und das Verständnis aller verfügbaren Daten können KI-Agenten mit Relevanz und Genauigkeit antworten. RAG ist eine häufig verwendete Technik für Agenten, da sie eine leistungsstarke Suchfunktion bietet, um die Eingaben für Modelle zu ergänzen und die relevantesten Ergebnisse zu erzielen. Gleichzeitig ist der Datenschutz ein wichtiger Faktor, der in Bezug auf die Informationen, die KI-Agenten erhalten und auf die sie zugreifen können, berücksichtigt werden sollte. Anonymisierung und Datenmaskierung sind wichtige Verarbeitungsschritte, wenn Arbeitsabläufe sensible Informationen beinhalten.

Aktionen: Toolzugang und APIs

Die Handlungskomponente der KI-Agenten umfasst die Tools, APIs und Zugangspunkte, dank derer sie Aufgaben erledigen und Befehle ausführen können. Die Breite dieser Fähigkeiten ist ein entscheidender Treiber für das gesamte Potenzial der KI-Agenten, denn ohne umfangreiche Vernetzung innerhalb eines Unternehmens sind Agenten oft auf einfache Informationsaufgaben beschränkt. Allerdings müssen beim Einsatz von KI-Agenten in einem Unternehmen diese innerhalb eines robusten Sicherheits-Frameworks eingesetzt werden, um Zugangskontrollen sowie Leitlinien zu etablieren, die die Aktionen der Agenten innerhalb der Grenzen von Compliance-Vorschriften und Unternehmensstandards halten.

Menschliche Zusammenarbeit und Governance

Die Sicherstellung der Ausgabequalität sowie der Integrität und Zuverlässigkeit von KI-Agenten erfordert die Einbindung von menschlichen Mechanismen zur Unterstützung, Genehmigung und Überwachung. Solide Governance-Praktiken und Transparenz der Interaktionen von KI-Modellen sind ebenfalls notwendig, um die verantwortungsvolle Nutzung und Leistung zu überwachen.

Sie sind kein Datenwissenschaftler oder professioneller Entwickler? Keine Sorge.

Die Erstellung benutzerdefinierter KI-Agenten geht immer schneller, einfacher und ohne Know-how im Bereich Datenwissenschaft oder sogar Entwicklerkenntnisse. In den frühen Tagen von LLMs und KI-Agenten konnten sie nur direkt im Code erstellt werden, und viele Komponenten erforderten eine völlig neue Entwicklung, wie Funktionsaufrufe oder RAG. Die Modelle waren auch weniger vorhersehbar und leistungsstark, daher waren Agenten in ihrem Verhalten anfälliger und unvorhersehbarer.

Allerdings verändern heute neue Code-freie Tools schnell die Landschaft. Mit diesen Tools können Geschäftsanwender Agenten mit vorgefertigten Modellverbindern, nativer RAG, integrierten Sicherheitsleitlinienm und der Fähigkeit, einfach mit dem Agent über sofort einsatzbereite UI-Elemente zu interagieren, selbst erstellen.

Wie hier betont, können KI-Agenten noch wertvoller sein, wenn sie als Team in Koordination/in einer Abfolge arbeiten, um vollständige und durchgängige Geschäftsprozesse zu automatisieren. Die Orchestrierung von KI-Agenten ist bereits in fortschrittlichen KI- und Automatisierungsunternehmenssystemen verfügbar und ebnet den Weg für die Agenten-basierte Automatisierung komplexer Prozesse, die den wichtigsten Ergebnissen zugrunde liegen und die die Unternehmen zu erreichen versuchen, wie z. B. eine verbesserte Kundenerfahrung.

Erste Schritte

Da sich das Tempo der KI-Innovation beschleunigt hat, konzentrieren wir bei Automation Anywhere uns darauf, Organisationen in die Lage zu versetzen, das Potenzial von KI-Agenten sicher und effektiv zu nutzen. Deshalb beinhalten viele unserer neuesten Fortschritte den Einsatz von KI-Agenten im Unternehmenskontext.

Ganz gleich, ob Sie bereits versiert in KI und Automatisierung sind oder gerade erst anfangen, unser AI + Automation Enterprise System wurde entwickelt, um KI zugänglicher zu machen – mit praktischen Tools, um KI-Agenten zu erstellen und sie erfolgreich in Ihre wichtigsten Unternehmensprozesse zu integrieren.

Sind Sie bereit, KI-Agenten in Aktion zu sehen? Erstellen Sie mit unseren praktischen Anleitungen Ihre eigenen Lösungen oder erleben Sie sie in einer Live-Demo aus erster Hand.