KI-Agenten, KI-Assistenten und agentische KI

KI-Assistenten, Agenten und agentische KI bringen jeweils einzigartige Fähigkeiten zur intelligenten Automatisierung mit.

• KI-Assistenten sind reaktive, aufgabenorientierte Tools, die einfache Aufgaben wie die Terminplanung oder das Beantworten von häufig gestellten Fragen ausführen.

• KI-Agenten sind proaktive, zielorientierte Systeme, die für komplexe, autonome Entscheidungsfindungen entwickelt wurden und sich im Laufe der Zeit anpassen und lernen.

• Agentische KI erhöht die Autonomie weiter, indem sie sich dynamisch an Aufgaben anpasst und End-to-End-Workflows ohne vordefinierte Anweisungen verwaltet.

Anwendungsfälle:

• Assistenten vereinfachen die Benutzerinteraktionen durch natürliche Sprachverarbeitung und ermöglichen eine effiziente Aufgabenverwaltung sowie benutzergesteuerte Suchabfragen.

• Agenten zeichnen sich in dynamischen, komplexen Szenarien wie Betrugserkennung, Lieferkettenoptimierung und strategischer Planung aus.

• Agentische KI treibt fortschrittliche Arbeitsabläufe an, wie zum Beispiel autonome Bestandsverwaltung, Echtzeit-Marktanalyse und personalisierte Kundenlösungen.

KI-Assistenten sind reaktiv und führen einfache Aufgaben basierend auf spezifischen Befehlen aus. KI-Agenten sind proaktive Problemlöser, die in der Lage sind, eigenständig Ziele zu setzen und zu erreichen.

KI-Agenten stellen die nächste Phase dieser Entwicklung dar. Sie sind auf Autonomie ausgelegt und können komplexe Aufgaben selbstständig analysieren, planen und ausführen, wobei sie sich häufig an neue Daten oder Ziele anpassen.

Agentische KI erweitert die Prozessautomatisierung, indem sie autonom Ziele löst und mit minimalem menschlichen Eingriff ganze Arbeitsabläufe verwaltet. Im Gegensatz zu KI-Agenten, die vordefinierte Anweisungen befolgen, plant agentische KI dynamisch, wählt Tools aus und führt basierend auf dem spezifischen Kontext einer Aufgabe Aktionen aus.

Reaktiv und aufgabenorientiert

KI-Assistenten sind für benutzergesteuerte Interaktionen optimiert und vereinfachen und optimieren alltägliche Routinen durch intuitive Funktionen.

Eingeschränkte Autonomie

Assistenten, die dazu entwickelt wurden, den Regeln und Befehlen der Benutzer zu folgen, sind nicht in der Lage, sich eigenständig anzupassen oder unstrukturierte Aufgaben zu übernehmen. Dies macht sie für standardisierte Vorgänge äußerst zuverlässig, jedoch weniger geeignet für dynamische Umgebungen.

Fokus auf die Benutzerinteraktion

Mithilfe natürlicher Sprachverarbeitung decodieren Assistenten die Sprache der Benutzer in umsetzbare Ausgabe und liefern nahtlose Erlebnisse. Sie sind für Barrierefreiheit konzipiert, sodass Unternehmen und Einzelpersonen gleichermaßen von ihren benutzerfreundlichen Funktionen profitieren können.

Proaktiv und zielorientiert

KI-Agenten stehen an der Spitze der Automatisierung, indem sie Aufgaben eigenständig und präzise verwalten. Ihre Anpassungsfähigkeit und ihr strategisches Denken definieren neu, wie Unternehmen Herausforderungen bewältigen.

Größere Autonomie

KI-Agenten setzen persistenten Speicher und adaptive Algorithmen ein, um zu lernen und sich weiterzuentwickeln. Sie arbeiten effektiv in sich schnell verändernden Umgebungen, wie etwa in der Lieferkettenlogistik oder im automatisierten Handel, und gewährleisten die Ausrichtung auf die Unternehmensziele.

Fokus auf komplexe Aufgaben

KI-Agenten analysieren, synthetisieren und agieren in Echtzeit. Sie zeichnen sich in Situationen aus, die komplexe Entscheidungen erfordern, wie etwa die Simulation von Logistikmodellen in der Fertigung oder die Implementierung von Notfallprotokollen im Gesundheitswesen.

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Hochgradig autonom und zielorientiert

Agentische KI repräsentiert die nächste Stufe der intelligenten Automatisierung und bietet beispiellose Autonomie. Agentische KI plant, passt sich an und führt Maßnahmen dynamisch aus, um umfassendere Ziele zu erreichen – und das selbst in sich verändernden Umgebungen.

Dynamische Toolnutzung

Agentische KI wählt und ordnet Tools basierend auf dem einzigartigen Kontext einer Aufgabe und arbeitet ohne starre Anweisungen. Wenn beispielsweise eine Aufgabe das Abrufen, Transformieren und die systemübergreifende Anwendung von Daten erfordert, identifiziert agentische KI die benötigten Tools und bestimmt autonom, wie und wann diese eingesetzt werden.

End-to-End-Prozessausführung

Diese fortschrittliche Fähigkeit versetzt agentische KI in die Lage, gesamte Arbeitsabläufe zu überwachen. So kann sie beispielsweise beim End-to-End-Mitarbeiter-Onboarding autonom Rolleninformationen extrahieren, den IT-Zugriff konfigurieren, Ausrüstung bestellen, Schulungssitzungen planen und personalisierte Willkommensnachrichten senden. Jeder Schritt wird unabhängig bearbeitet, was eine nahtlose Koordination mit minimalem menschlichen Eingriff gewährleistet.

Der Hauptunterschied zwischen KI-Assistenten, Agenten und agentischer KI liegt in ihrer Funktionsweise:

• Assistenten arbeiten innerhalb der vom Benutzer bereitgestellten Anweisungen, um Aufgaben effizient zu erledigen.

• Agenten führen komplexe Arbeitsabläufe mit einem hohen Maß an Autonomie aus.

• Agentische KI passt sich dynamisch an Aufgaben an und orchestriert End-to-End-Prozesse mit minimalem menschlichem Eingriff.

Der Ansatz des KI-Assistenten

KI-Assistenten fungieren als reaktive Tools, die darauf ausgelegt sind, auf spezifische Benutzeranfragen zu reagieren. Sie arbeiten in einem „Prompt-Response“-Kreislauf und sind stark auf Benutzereingaben angewiesen, um Aufgaben zu starten. Wenn Sie beispielsweise Google Assistant bitten: „Erinnere mich bitte morgen um 15 Uhr“, führt der Assistent die Aufgabe sofort gemäß der gegebenen Anweisung aus.

Diese Assistenten nutzen fortschrittliche natürliche Sprachverarbeitung (NLP), die durch große Sprachmodelle (LLMs) ermöglicht wird, um die konversationelle Interaktion und die Präzision von Aufgaben zu verbessern. Ihre Funktionalität ist jedoch von Natur aus reaktiv und auf vordefinierte Parameter beschränkt.

Der KI-Agenten-Ansatz

KI-Agenten sind proaktive Systeme, die Aufgaben mit minimalem Benutzereingriff übernehmen. Sie analysieren Ziele, zerlegen sie in umsetzbare Komponenten und führen diese eigenständig aus. Ausgestattet mit fortschrittlichen Funktionen wie Aufgabenverkettung, persistenter Speicherung und kontextbezogener Entscheidungsfindung, passen sich die Agenten im Laufe der Zeit an und lernen dazu, um ihre Leistung zu verbessern.

Zum Beispiel könnte im Bankwesen ein KI-Agent, der mit der Betrugserkennung beauftragt ist, Transaktionen unabhängig überwachen, ungewöhnliche Muster erkennen und gezielte Empfehlungen zur Risikominderung aussprechen, ohne dass fortlaufende Eingaben eines menschlichen Bedieners erforderlich sind.

Der agentische KI-Ansatz

Agentische KI arbeitet als vollständig autonomes System, das in der Lage ist, Ziele mit minimalem bis gar keinem menschlichen Eingriff zu erreichen. Sie stützt sich nicht auf vordefinierte Anweisungen oder starre Arbeitsabläufe. Agentische KI analysiert dynamisch eine Aufgabe, bestimmt die notwendigen Schritte und wählt die passenden Tools aus, um diese Schritte in der optimalen Reihenfolge auszuführen.

Beispielsweise kann Agentic AI im autonomen Bestandsmanagement Folgendes tun:

• Überwachung von Lagerbeständen

• Vorhersage der zukünftigen Nachfrage auf Grundlage historischer Daten

• Aufgabe von Bestellungen bei Lieferanten

• Anpassung der Wiederauffüllungspläne gemäß den schwankenden Marktbedingungen

Jede Aktion wird flüssig koordiniert, sodass sich das System an Störungen in der Lieferkette oder unerwartete Änderungen der Kundennachfrage anpassen kann.

KI-Assistenten, KI-Agenten und agentische KI finden in verschiedenen Branchen Anwendung, in denen Automatisierung und Effizienz entscheidend sind. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für jede Technologie:

Kundensupport

• KI-Assistenten bearbeiten einfache Benutzeranfragen, wie zum Beispiel die Bereitstellung von Informationen zur Sendungsverfolgung oder die Beantwortung häufig gestellter Fragen.

• KI-Agenten verbessern Arbeitsabläufe, indem sie Kundenbedürfnisse autonom vorhersagen und Tickets neu zuweisen, um die Bearbeitungszeiten zu verkürzen.

• Agentische KI löst komplexe Kundenprobleme autonom, indem sie nahtlos über mehrere Abteilungen und Systeme hinweg koordiniert.

Bankwesen

• KI-Assistenten senden Benachrichtigungen über neue Werbeaktionen oder benachrichtigen Benutzer über niedrige Guthaben.

• KI-Agenten überwachen Finanztransaktionen, erkennen Anomalien und mindern Risiken, indem sie potenziell betrügerische Aktivitäten kennzeichnen.

• Agentische KI könnte autonom Workflows zur Betrugsbekämpfung überwachen, indem sie Risikomuster analysiert, Karteninhaber kontaktiert und verdächtige Konten ohne zusätzliche Überwachung sperrt.

Gesundheitswesen

• KI-Assistenten vereinfachen Aufgaben wie das Abrufen von Patientenakten oder das Planen von Terminen.

• KI-Agenten bearbeiten Schadensfälle und sortieren klinische Dokumente für straffere Arbeitsabläufe.

• Agentische KI analysiert Patientendaten dynamisch, erstellt personalisierte Behandlungspläne, plant Nachsorgetermine und ordnet erforderliche Untersuchungen selbstständig an.

Einzelhandel

• KI-Assistenten helfen bei der Verwaltung von Kundeninteraktionen, wie z. B. bei Chat-Anfragen zur Produktverfügbarkeit.

• KI-Agenten optimieren den Lagerbestand, indem sie eingehende Daten analysieren und die Marktnachfrage vorhersagen.

• Agentische KI könnte eigenständig End-to-End-Szenarien ausführen, wie zum Beispiel die Planung von Produktinbetriebnahmen, die dynamische Anpassung von Lagerbeständen basierend auf Echtzeit-Verkaufsdaten und die Verwaltung der Kommunikation mit Lieferanten.

Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten bringen KI-Assistenten, Agenten und agentische KI jeweils ihre eigenen Herausforderungen mit sich.

KI-Assistenten verlassen sich stark auf explizite Anweisungen, was zu Fehlern führen kann, wenn Befehle unklar oder mehrdeutig sind. Ihre Funktionalität ist auf programmierte Grenzen beschränkt, was ihre Flexibilität und Fähigkeit zur Bewältigung unstrukturierter Aufgaben einschränkt.

KI-Agenten zeichnen sich durch ihre Autonomie aus, sind jedoch nicht ohne Risiken. So können sie auf Probleme wie endlose Entscheidungsschleifen, falsche Priorisierung aufgrund von Datenlücken oder Herausforderungen bei der Ausrichtung auf strategische Ziele stoßen. Darüber hinaus führt ihre Rechenintensität oft zu höheren Bereitstellungskosten.

Agentische KI geht einen Schritt weiter, indem sie sich dynamisch an komplexe Arbeitsabläufe anpasst und Aufgaben von Anfang bis Ende verwaltet. Ihre fortschrittlichen Funktionen bringen jedoch Herausforderungen bei der Erstintegration mit sich, da sie eine robuste Infrastruktur, fein abgestimmte Modelle und eine präzise Überwachung erfordern, um eine effektive Bereitstellung zu gewährleisten. Zudem besteht die Gefahr einer übermäßigen Abhängigkeit von der Automatisierung, die möglicherweise durch menschliche Überwachung abgemildert werden kann.

Die Zukunft der KI präsentiert eine überzeugende Vision, in der Assistenten, Agenten und agentische KI nahtlos zusammenarbeiten, um die betriebliche Effizienz zu steigern. Eine aktuelle Studie von Forrester Consulting, Enterprise Context: Unlocking the Full Potential of AI Agents, ergab, dass 45 % der Befragten angaben, dass ihre Organisation bereits KI-Agenten einsetze, und 25 % gaben an, dass ihr Unternehmen derzeit Pilotprojekte in diesem Bereich durchführe.

Sie nutzen sie unter anderem zur Verbesserung des Kundenerlebnisses (99 %), der betrieblichen/prozessbezogenen Effizienz (96 %) und zur Gewinnung von Erkenntnissen aus dem Unternehmenswissen (93 %).

Agenten werden komplexe, dynamische Herausforderungen bewältigen und mit minimalem Aufwand wertvolle Lösungen bereitstellen. Agentische KI wiederum wird die Grenzen weiter verschieben, indem sie komplexe, vielschichtige Arbeitsabläufe branchenübergreifend autonom orchestriert.

Da KI-Agenten zunehmend normalisiert und effizienter werden, verfügt Hyland über die Tools und die Roadmap, die Sie bei der Optimierung Ihrer KI-Investitionen unterstützt. Wenn Sie unstrukturierte Daten in umsetzbare, KI-fähige Assets umwandeln können, ermöglichen Sie intelligentere Arbeitsabläufe, schnellere Entscheidungen und skalierbarere Innovationen.

• Sprache wichtige Erkenntnisse abrufen, um schnellere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

• Knowledge Enrichment: Unstrukturierte Daten in strukturierten Formaten organisieren, um Arbeitsabläufe zu verbessern und KI-Anwendungen zu unterstützen.

• Agent Builder: Benutzerdefinierte KI-Agenten erstellen, um Aufgaben zu automatisieren, die Zusammenarbeit zu fördern und KI in Ihrem gesamten Unternehmen zu skalieren.

• Hyland Automate: Agentengestützte Prozessautomatisierung und -orchestrierung, die es Unternehmen ermöglichen, mit der Kraft von KI ihre Abläufe zu transformieren.

• Hyland IDP: Eine intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware, die eine KI-gestützte agentische Dokumentenverarbeitung ermöglicht.

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Stärken Sie Ihr Team mit Tools, die die Effizienz und Genauigkeit erhöhen, die Entscheidungsfindung beschleunigen und Innovationen fördern. Bieten Sie bessere Kundenerfahrungen mit schnelleren Reaktionszeiten und nutzen Sie verantwortungsvolle, konforme KI-Lösungen, um der Konkurrenz voraus zu sein.