Was sind KI-Agenten?
KI-Agenten sind aktionsaktivierte KI-gestützte Assistenten, die autonom arbeiten, um definierte Ziele zu erreichen, die kognitive Aufgaben umfassen.
Agenten für künstliche Intelligenz (KI) sind Softwareprogramme, die mit ihrer Betriebsumgebung interagieren und Daten mithilfe von Machine Learning (ML) erfassen und analysieren können, um kognitive Aufgaben auszuführen und Arbeiten über Aktoren auszuführen. KI-Agenten arbeiten halb autonom oder autonom, treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Wissenseingaben und Wahrnehmungen, kommunizieren in natürlicher Sprache, passen sich an dynamische Situationen an und handeln, um das gewünschte Ziel zu erreichen.
Der Wert von KI-Agenten für den Unternehmensbetrieb.
Mit der Fähigkeit, komplexe kognitive Aufgaben zu bewältigen, einschließlich Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, können KI-Agenten komplexe Prozesse beschleunigen und gleichzeitig autonom in dynamischen Geschäftsumgebungen arbeiten.
Bieten Sie
einen effektiveren und effizienteren Service durch fehlerfreie Ausführung komplexer und sensibler Serviceaufgaben wie Beantwortung von Anfragen.
Sorgen Sie für
Compliance und verantwortungsvollen Einsatz von KI bei Implementierung mit integrierter Sicherheit und Governance, um Leitlinien zu setzen und eine vollständige Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten.
Beschleunigen Sie
Geschäftsvorgänge mit verantwortungsvoller, autonomer Ausführung kognitiver Aufgaben und End-to-End-Geschäftsprozessen.
Fördern Sie
Wettbewerbsfähigkeit durch schnellere und flexiblere Automatisierung von Geschäftsprozessen, die auf die gewünschten Ergebnisse abzielen, anstatt schrittweise Fortschritte zu erzielen.
Verstärken Sie
Produktivität durch die Steigerung und Beschleunigung der Effektivität Ihrer menschlichen Belegschaft mit KI-gestützten Assistenten.
Funktionen von KI-Agenten definieren
Im Gegensatz zu Automatisierungstechnologien wie robotergesteuerten Prozessautomatisierungs-Bots (RPA-Bots) können KI-Agenten anhand ihrer Merkmale identifiziert werden, einschließlich der Fähigkeit, aus ihrer Umgebung zu lernen und Maßnahmen zu ergreifen.
Zielorientiert
KI-Agenten basieren auf vordefinierten Zielen und nicht auf Prozessschritten. Sie arbeiten auf ein zugewiesenes Ziel hin und nutzen dabei alle Funktionen und Informationen, die ihnen zur Verfügung stehen, wie z. B. Unternehmenswissen und Wahrnehmungen aus ihrer Umgebung.
Planung
KI-Agenten arbeiten auf ihr Ziel hin, indem sie Handlungsabfolgen planen oder erstellen. Die Planungsfunktionen von KI-Agenten haben sich durch die Integration von LLM erheblich verbessert.
Autonomie/partielle Autonomie
KI-Agenten können ohne direkte menschliche Beteiligung oder Intervention arbeiten. Sie können Entscheidungen treffen und eigenständig handeln, um ihr Ziel zu erreichen.
Wahrnehmung
KI-Agenten nehmen neue Informationen in der aktuellen Situation wahr und verarbeiten diese. Mithilfe von Sensoren und/oder Dateneingaben können sie ihre Betriebsumgebung bewerten und ihre Aktionen entsprechend anpassen.
Gedächtnis
KI-Agenten speichern ihre Pläne, Erfahrungen und Interaktionen, um die Kontinuität ihrer Arbeit zu ermöglichen, zukünftige Maßnahmen zu unterstützen und ihre Leistung zu verbessern.
Schlussfolgerungen
KI-Agenten können Entscheidungen treffen und Probleme lösen. Basierend auf ihrer Wahrnehmung der Umgebung oder Situation, durch die Verarbeitung neuer Informationen und die Verknüpfung von Wahrnehmungen mit ihrem Grundwissen und den definierten Zielen können KI-Agenten die beste Vorgehensweise wählen.
Lernen
KI-Agenten lernen aus Dateneingaben und Erfahrungen. Mithilfe von Algorithmen für Machine Learning (ML) können KI-Agenten ihre Genauigkeit und Effektivität im Laufe der Zeit verbessern, um ihre Leistung zu steigern.
Aktion
AI-Agenten können Maßnahmen ergreifen. KI-Agenten, die mit Aktoren und Ausführungssystemen wie ERP-Anwendungen verbunden sind, können mit ihrer Umgebung interagieren und diese beeinflussen, um die zugewiesenen Ziele zu erreichen.
KI-Agententypen
Die Vielfalt der KI-Agententypen spiegelt die Notwendigkeit wider, eine unendliche Vielfalt von kognitiven Aufgaben branchen- und umgebungsübergreifend auszuführen. Jeder KI-Agententyp, vom einfachen Reflexagenten bis hin zum hierarchischen Agenten, verfügt über einzigartige Stärken und Attribute, aufgrund derer sie für verschiedene Automatisierungsszenarien in Unternehmen geeignet sind.
Die Kategorisierung von KI-Agenten basiert auf Merkmalen wie Reaktivität oder Proaktivität, der Art ihrer Umgebung und der Frage, ob sie allein oder als Teil von Systemen mit mehreren Agenten arbeiten. Beispielsweise können statische Umgebungen eine reaktive Aufgabenausführung erfordern, während es dynamische Interaktionen erforderlich machen, dass KI lernen und sich anpassen kann.
Das Verständnis der Standardtypen von KI-Agenten und ihrer Anwendbarkeit stellt einen wesentlichen Hintergrund für die KI-gestützte Automatisierungslandschaft dar.
Einfache Reflexagenten
Einfache Reflexagenten sind reaktiv, basieren nur auf voreingestellten Regeln und aktuellen Daten oder Hinweisen und sind gut für einfachere kognitive Aufgaben geeignet, die eine sofortige Reaktion ohne umfassende Schlussfolgerungen erfordern. Zum Beispiel, um Kundenpasswörter zurückzusetzen, wenn bestimmte Schlüsselwörter in einer Unterhaltung erkannt werden. Oder um für intelligente Häuser basierend auf den Thermostatdaten die Temperatur einzustellen.
Modellbasierte Reflexagenten
Mithilfe eines internen Modells, das auf Dateneingaben und Wahrnehmungen basiert, treffen modellbasierte Reflexagenten fundierte Entscheidungen, die Kontext außerhalb der unmittelbaren Aufgabendaten erfordern, sodass sie für komplexere Aufgaben effektiv sind, bei denen Ergebnisse vorhergesagt werden müssen. Beispielsweise das Vorschlagen von Fahrrouten mithilfe von Karten und Standortaktualisierungen.
Zielorientierte Agenten
Zielorientierte Agenten setzen Regeln auf eine andere Ebene, indem sie verschiedene Wege abwägen, um ein bestimmtes Ergebnis zu erreichen und dabei den effizientesten Ansatz zu wählen. Diese Agenten können beispielsweise bei der Planung von Aufgaben helfen, die bestimmten Fristen oder Parametern entsprechen müssen.
Lernende Agenten
Wie ihr Name schon sagt, entwickeln sich lernende Agenten kontinuierlich weiter und verbessern ihre Leistung auf der Grundlage von Erfahrungen und gesammelten Daten. Diese Anpassungsfähigkeit eignet sich für Aufgaben wie Empfehlungsmaschinen, die die Vorlieben der Nutzer besser widerspiegeln, wenn sie aus Feedback und Interaktionen lernen.
Rationale/nutzungsbasierte Agenten
Nutzungsbasierte Agenten sind darauf ausgelegt, Optionen für eine optimale Ressourcenzuweisung oder ein maximales Gesamtergebnis auf der Grundlage von Nutzungswerten oder Vorteilen zu bewerten und Entscheidungen zu treffen, die auf die Präferenzen und Ziele der Nutzer abgestimmt sind. So muss beispielsweise die Skalierung von Rechenressourcen auf der Grundlage von Anwendungsanforderungen zur Optimierung von Leistung und Kosten erfolgen.
Hierarchische Agenten
Wie Manager zerlegen hierarchische Agenten komplexe Aufgaben in kleinere und weisen diese untergeordneten aufgabenspezifischen Agenten zu. Der übergeordnete Agent sammelt die Ergebnisse und koordiniert die Agenten, um zu gewährleisten, dass das Ziel gemeinsam erreicht wird.
Mehragentensysteme (MAS)
Die aus zahlreichen interagierenden Agenten mit unterschiedlichen Autonomiestufen bestehenden Systeme aus mehreren Agenten koordinieren/konkurrieren und kommunizieren miteinander, um gemeinsame Ziele zu erreichen. MAS sind ideal, um in verschiedenen Anwendungen komplexe Probleme zu lösen und die Effizienz zu steigern.
Verantwortungsvolle Nutzung, Sicherheit und Governance von KI-Agenten
Die Integration von KI-Agenten in die Unternehmensautomatisierung erfordert Schutzmaßnahmen, um eine verantwortungsvolle Nutzung, Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten. Eine verantwortungsvolle KI-Bereitstellung wird immer wichtiger, um das Vertrauen und die Zuverlässigkeit von Geschäftsabläufen zu erhalten.
Verantwortungsvolle Nutzung
Ein verantwortungsvoller Einsatz von KI-Agenten erfordert Transparenz, was Umsetzung und Maßnahmen angeht. Die Definition des Umfangs und der Einschränkungen, innerhalb derer Agenten tätig sind, kann dazu beitragen, Missbrauch zu verhindern und gleichzeitig sicherzustellen, dass ihre Aktionen mit den Unternehmenswerten und -standards übereinstimmen. KI-Agentenplattformen sollten Transparenz und Nachverfolgbarkeit der Interaktionen und Aktivitäten der Agenten bieten, sodass regelmäßige Audits möglich sind. Die Pflege aktualisierter KI-Systeme sorgt auch dafür, dass Agenten die vorgesehene Leistung erbringen.
Datenschutz
Um sensible Informationen zu schützen, müssen Frameworks implementiert werden, die eine bindende Datenverwaltung gewährleisten. KI-Agenten können die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien unterstützen, indem relevante Vorschriften wie DSGVO oder CCPA befolgt werden und Datenanonymisierung wie Maskierung angewendet wird, um personenbezogene Daten oder andere sensible Informationen aus Eingaben zu bereinigen. Die Einschränkung des Datenzugriffs auf nur die erforderlichen Informationen ist ein weiterer Hebel, um Risiken zu minimieren und den Datenschutz zu verbessern.
Sicherheit
Ähnlich wie bei jeder KI- und Automatisierungsbereitstellung in Unternehmen ist Sicherheit eine Kernanforderung für die sichere Implementierung von KI-Agenten. Dazu gehört die Verwendung erweiterter Verschlüsselung zum Schutz von Daten während der Übertragung und im Speicher sowie zum Schutz aller Zugangspunkte. Regelmäßige Sicherheitsbewertungen und Penetrationstests sind für die Identifizierung von Schwachstellen unerlässlich. Gespeicherte Daten sollten mit integrierten SIEM-Plattformen (Integrierte Sicherheit und Event Management) geteilt werden können. Plattformen sollten eine Multi-Faktor-Authentifizierung einsetzen und eine aktualisierte und robuste Infrastruktur für Cybersicherheit pflegen, um sich vor Sicherheitsbedrohungen zu schützen.
Worauf sollte man bei einer Lösung zur Automatisierung von Agenten achten?
Effektive KI-Agenten stellen eine Verbindung zur Unternehmensarchitektur her, um mit Ihren KI-Modellen, Unternehmensanwendungen und -systemen sowie umgebungsübergreifend zu arbeiten. Offene, flexible Automatisierungsplattformen für Agenten bieten eine einfache Agentenerstellung mit nahtloser Integration von KI zur Durchführung kognitiver Aufgaben sowie strenge Sicherheits- und Governance-Funktionen, um eine sichere und verantwortungsvolle KI-Bereitstellung über Unternehmensdaten, Systeme und Prozesse hinweg zu gewährleisten.
Erstellen eines No-Code-Agenten
Das Erstellen von KI-Agenten sollte kein Know-how im Bereich Datenwissenschaft erfordern. Suchen Sie nach Lösungen, die Geschäftsanwendern (und Entwicklern) mit Vorlagen und einer intuitiven Erstellung von Agenten unterstützen.
Auswahl und Anpassung des LLM
Die Auswahl des LLM ist ein wichtiger Faktor bei der Entwicklung effektiver KI-Agenten. Auf der Basis des Unternehmenswissens können Agenten die Arbeitsweise Ihres Unternehmens anpassen, um schneller bessere Ergebnisse zu erzielen. Effektive Lösungen werden mit jedem Large Language Model (LLM) verbunden und ermöglichen die Anpassung auf der Grundlage von Unternehmensdaten.
KI-Fähigkeiten
KI-Agenten können mit speziellen Fähigkeiten zur Ausführung von Geschäftsaufgaben erstellt werden. Fähigkeiten stellen Gruppen generativer KI-Eingabeaufforderungen dar, die miteinander verknüpft sind. Suchen Sie nach Plattformen, die eine schnelle Automatisierung von Agenten ermöglichen, indem Gruppen von generativen KI-Funktionen zu wiederverwendbaren KI-Fähigkeiten zusammengefasst werden, die andere für eine schnellere Entwicklung von Agenten verwenden können.
Integration
Wie der Name schon sagt, erfordert die Automatisierung von Agenten die Fähigkeit, generative KI nahtlos in automatisierte Arbeitsabläufe zu integrieren. Die Integration generativer KI in Automatisierungen ist der Schlüssel, damit KI-Agenten ihre kognitiven Aufgaben in großem Maßstab ausführen können. Das Sicherheits- und Compliance-Framework, das von KI-gestützten Automatisierungsplattformen bereitgestellt wird, bestimmt die Sicherheit und Compliance der Bereitstellung von KI-Agenten. Identifizieren Sie Anbieter, die Integrationsflexibilität über eine offene Architektur sowie eine robuste Plattformsicherheit und Governance-Funktionen sowohl für KI als auch für Automatisierung bieten.
Orchestrierung mehrerer Agenten
KI-Agenten sollten in der Lage sein, über unternehmenskritische Prozesse hinweg zusammenzuarbeiten und sich in Ihre Unternehmensarchitektur zu integrieren. Um KI-Agenten auszurichten und zu koordinieren, stellen Sie sicher, dass Ihre ausgewählte Lösung robuste Werkzeuge für die Prozessorchestrierung und Funktionen für die Orchestrierung mehrerer Agenten bietet. Suchen Sie nach einer umfassenden Suite mit Funktionen, zu denen intuitives Workflow-Design, Plug-and-Play-Integrationen und APIs, robuste Aufgabenautomatisierung und -planung sowie Echtzeitüberwachung und -analyse gehören.
KI-Governance
Um verantwortungsvolle KI-Richtlinien durchzusetzen und Unternehmensdaten zu schützen, ist ein vollständiger Einblick in alle KI-Aktivitäten und -Reaktionen erforderlich. Mit Enterprise-Lösungen können Sie Schutzvorrichtungen für eine konsistente Nutzung und menschliche Validierung festlegen, Inhalte in Eingabeaufforderungen und Modellantworten auf Sensibilität und Relevanz überprüfen und die Leistung von Agenten und Modellen überwachen und prüfen. Protokolle und Analysen für Eingabeaufforderungen und Modellantworten sollten Einblicke in die Modellleistung und -genauigkeit liefern.
Datenschutz-Steuerung
Eine Automatisierungslösung für Agenten Ihres Unternehmens kann branchenspezifische Vorschriften einhalten, die DSGVO und die Datenschutzgrundsätze einhalten, einschließlich der Verschlüsselung sensibler Informationen, und einen Cloud-Speicher bereitstellen, der nur für wichtige Elemente vorgesehen ist. Zu den wichtigsten Funktionen, nach denen gesucht werden muss, gehören robuste Verschlüsselungsmethoden wie AES-256 für gespeicherte Daten und SSL/TLS für die Kommunikation, ein sicherer Speicherort für Anmeldedaten und eine Verwaltung von Anmeldedaten mit Plattformintegrationen für das privilegierte Zugriffsmanagement sowie strenge Zugriffskontrollen durch RBAC und Authentifizierungsmaßnahmen wie SAML, MFA und OAuth. Zertifizierungen, denen Sie vertrauen können: SOC 1 Type 2, SOC 2 Type 2, ISO 27001, HITRUST und ISO 22301.
Vielseitige Sicherheit
Die von Ihnen gewählte Automatisierungslösung für Agenten sollte robuste, Mehr-Mandanten-, Cloud-native Umgebungen mit Datenverschlüsselung und Einhaltung der Datenschutzrichtlinien bieten. Die Einhaltung wichtiger Branchenstandards für Daten und Sicherheitszertifizierungen ist für die Gewährleistung des Datenschutzes unerlässlich. Achten Sie auf Sicherheitszertifizierungen wie ISO 27001 und SOC 1 & 2 Typ 2.
KI-Anwendungsfälle nach Geschäftsfunktion und Branche
- Buchungen und Abgleiche:
KI-Agenten können Transaktionen in Echtzeit abteilungsübergreifend genau erfassen und zentralisieren. - Rechnungsbearbeitung:
KI-Agenten können die Rechnungsbearbeitung vom Rechnungsabgleich über Bestellungen bis hin zur Zahlung durchführen. - Finanzberichte und Audits:
KI-Agenten können Dokumente überprüfen und Finanzdaten kontinuierlich überwachen, um Auditoren bei der Erstellung genauer Berichte zu Finanzdaten zu unterstützen.
- Onboarding:
KI-Agenten können Expertenwissen und Workflow-Unterstützung in Echtzeit in den Anwendungen bereitstellen, in denen Servicemitarbeiter arbeiten. - Vorausschauende Wartung:
KI-Agenten können Geräte und Systeme überwachen, potenzielle Ausfälle vorhersagen und proaktive Reaktionsmaßnahmen einleiten, um Ausfallzeiten und Kosten zu minimieren. - Kundensupport:
KI-Agenten, die mit NLP ausgestattet sind, können rund um die Uhr auf Kundenanfragen reagieren, um Wartezeiten zu verkürzen und die Bearbeitung von Anfragen zu beschleunigen.
- Netzwerküberwachung und Anomalieerkennung:
KI-Agenten können den Netzwerkverkehr auf ungewöhnliche Muster oder Anomalien überwachen, die auf eine Sicherheitsbedrohung hinweisen könnten. - Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen:
KI-Agenten können Geräte isolieren oder Gegenmaßnahmen einleiten, wie sie in den Informationssicherheitsprotokollen definiert sind. - Helpdesk-Automatisierung:
KI-Agenten können allgemeine Anfragen wie das Zurücksetzen von Passwörtern oder die Bereitstellung neuer Geräte selbstständig bearbeiten.
- Schadenbearbeitung:
KI-Agenten können die Weiterleitung von Ansprüchen automatisieren und Verlustbewertungen in Echtzeit durchführen, indem sie Sensordaten von IoT-Geräten nutzen. - Underwriting:
KI-Agenten können große Datenmengen in Echtzeit analysieren, um genaue Angebote zu erstellen. - Betrugserkennung:
KI-Agenten können nach Mustern und Anomalien suchen, um Betrugsrisiken zu erkennen und authentische Anträge für eine schnellere Bearbeitung weiterzuleiten.
- Genaue Diagnose:
KI-Agenten können medizinische Bilder (Röntgenbilder, MRTs und CT-Scans) mithilfe fortschrittlicher Bilderkennungsalgorithmen präzise analysieren, um die Diagnose zu beschleunigen und die Identifizierung von Anomalien zu verbessern. - Personalisierte Behandlungspläne:
KI-Agenten können verschiedene Datensätze (Patientenanamnese, Genetik, Behandlungsergebnisse usw.) nutzen, um personalisierte Pläne zu erstellen, die potenzielle Nebenwirkungen minimieren. - Workflow-Optimierung:
KI-Agenten können den Verwaltungsaufwand für medizinische Fachkräfte reduzieren, indem sie routinemäßige, aber komplexe Aufgaben wie Dokumentationsprozesse unterstützen.
- Problemlösung:
KI-Agenten können vordefinierte Skripte, Unternehmenskenntnisse und Algorithmen für Machine Learning anwenden, um eine Vielzahl von Kundenanfragen und -problemen effizient zu bearbeiten. - Mehrkanal-Service:
KI-Agenten können in mehrere Kommunikationsplattformen (Websites, mobile Apps, soziale Medien) integriert werden, um Kunden kanalübergreifend einen einheitlichen Service zu bieten. - Empfehlungen:
KI-Agenten können auf der Grundlage von Kundendaten, wie z. B. Browserverlauf und Kaufverhalten, maßgeschneiderte Produktempfehlungen generieren und kommunizieren.
Wie funktionieren KI-Agenten?
KI-Agenten basieren in der Regel auf Large Language Models (LLMs) wie GPT-4 und interagieren mit Nutzern über Eingabeaufforderungen. Sie nutzen langfristigen Speicher, um den Kontext zu erhalten und zu verstehen, und lernen dynamisch in Echtzeit. KI-Agenten können mit Diensten und Tools interagieren, um Maßnahmen zu ergreifen und ihre Ziele zu erreichen. Sie arbeiten und kooperieren über eine Orchestrierung mehrerer Agenten über Unternehmenssysteme und -funktionen hinweg, wodurch Automatisierungssilos beseitigt werden.
Obwohl KI-Agenten in verschiedenen Umgebungen – von selbstfahrenden Autos bis hin zum Gesundheitswesen – unterschiedliche Fähigkeiten haben, umfasst ihr Workflow zur Ausführung komplexer kognitiver Aufgaben in einem Unternehmenskontext eine Reihe gemeinsamer Komponenten, die die Merkmale widerspiegeln, die KI-Agenten von anderen Anwendungen von KI-Technologien unterscheiden.
Wahrnehmungen
Bewertung der Betriebsumgebung durch Wahrnehmung und Interpretation von Informationen aus allen verfügbaren Quellen, wie z. B. Sensoren oder Kameras, sowie direkter Dateneingaben, wie z. B. Nutzeraufforderungen.
Definieren von Zielen/Zielsetzungen
Zusammenfassung der Daten und des wahrgenommenen Inputs, um klare Ziele oder Zielsetzungen zu identifizieren und festzulegen, und zu definieren, was erreicht werden muss.
Erfassung von Informationen
Recherche und Sammlung relevanter Informationen aus verfügbaren Quellen, wie Wissensdatenbanken/Datenbanken, dem Internet und Interaktionen mit Menschen, um den Planungs- und Entscheidungsprozess zu unterstützen.
Schlussfolgerung, Planung und Entscheidungsfindung
Nutzung erfasster Informationen, Anwendung von Algorithmen und Modelle für mögliche Ausführungspfade, um zu bestimmen, wie sie ihre Ziele erreichen können.
Aktion/Ausführung
Hinarbeiten auf die gewünschten Ergebnisse, indem mithilfe von Aktoren oder Softwareschnittstellen Entscheidungen getroffen werden, um digitale/physische Aufgaben auszuführen.
Lernen und Anpassung
Weitergabe von Erfahrungen, Feedback und Ergebnissen, um sie auf zukünftige Aufgaben anzuwenden, und Anwendung von Lernmodellen, um Strategien und Verhaltensweisen im Hinblick auf Effektivität, Effizienz und Gesamtleistung anzupassen.
Trends, die die Zukunft von KI-Agenten prägen
Anpassung von No Code-Agenten
Die Erstellung benutzerdefinierter KI-Agenten wird schnell schneller und einfacher und ohne Know-how im Bereich Datenwissenschaft zugänglich. Bis vor Kurzem waren für die Erstellung von KI-Agenten und die Automatisierung von Agenten KI-Entwickler mit Fachwissen erforderlich, um LLM-Funktionen mit benutzerdefiniertem Code zu verbinden und einen einheitlichen Agenten zu erstellen. Die Nuancen und die Sensitivität beim Entwerfen und Testen von LLM-Aufforderungen stellten eine erhebliche Hürde für die Entwicklung dar. Heutzutage verändern neue, codebasierte Tools zur Erstellung von KI-Agenten die Landschaft jedoch schnell, indem sie Geschäftsanwendern die Erstellung von Agenten mit vorgefertigten Modellverbindern, der Möglichkeit, ohne großen Aufwand Menschen einzubeziehen, und integrierten Schutzvorrichtungen ermöglichen.
Agent-zu-Agent-Ökosysteme
Die Anwendung von KI-Agenten für Unternehmen entwickelt sich hin zu Systemen mit mehreren Agenten und Agent-zu-Agent-Systemen. Die Nutzung von Systemen verknüpfter Agenten stellt eine große Chance für Unternehmen dar, durch den Einsatz von KI-Technologie eine höhere Effizienz und Zusammenarbeit zu erreichen. Diese Systeme zeichnen sich durch Kommunikation und Koordination zwischen mehreren KI-Agenten aus, die eine nahtlose Entscheidungsfindung für einen beschleunigten autonomen Betrieb mit optimaler Ressourcenzuweisung bieten. Durch die Aufteilung komplexer Ziele in Komponenten, die die spezifischen Funktionen einzelner KI-Agenten nutzen, können Systeme mit mehreren Agenten KI-gestützte Automatisierung über den gesamten Unternehmensbetrieb hinweg orchestrieren. Dank neuer Fortschritte bei der Interaktion zwischen Agenten können vernetzte KI-Agenten kollektive Probleme lösen und sich in komplexen Unternehmensökosystemen sowohl innerhalb als auch zwischen Unternehmen bewegen.
Governance und verantwortungsvolle KI
KI-Agenten und unterstützende KI-Technologien haben ihr Transformationspotenzial bereits in allen Branchen unter Beweis gestellt. Während Unternehmen die Entwicklung und den Einsatz von KI-Agenten vorantreiben und beschleunigen, entwickeln Governance-Rahmenwerke, ethische Aspekte und die Art der regulatorischen Aufsicht immer neue Themen, die für Unternehmen von weitreichender Bedeutung sind. Gemeinsame Anstrengungen auf globaler Ebene zielen darauf ab, weitreichende Probleme zu lösen, wie z. B. überprüfbare Ehrlichkeit, Datenschutz, Transparenz, Zugriff und Missbrauch sowie die Notwendigkeit einer agilen Governance und einer strategischen Überwachung von Systemen mit mehreren Agenten. Da neue Standards für Governance und verantwortungsvolle KI definiert werden, werden diese die nächste Welle von KI-Fortschritten und ihren Geschäftsanwendungen prägen. Die Implementierung der Automatisierung von Agenten auf der Grundlage akzeptierter Governance-Rahmenwerke und ethischer Richtlinien wird Vertrauen schaffen und langfristigen Erfolg möglich machen.
So unterstützt eine komplett KI-gestützte Automatisierungsplattform KI-Agenten
Erstellen und implementieren Sie belastbare, verantwortungsvolle Automatisierungen mit effektiver Governance und Unterstützung des gesamten Automatisierungswegs, einschließlich Personalmanagement, Systemintegration, Sicherheit und Skalierbarkeit.
