Agentische KI vs. generative KI

Darüber hinaus hebt die agentische KI die autonomen Funktionen auf die nächste Stufe, indem sie ein digitales Ökosystem aus großen Sprachmodellen(LLMs), maschinellem Lernen (ML) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzt, um autonome Aufgaben im Auftrag des Benutzers oder eines anderen Systems auszuführen. Ein KI-Modell, das viel Aufmerksamkeit erregt hat, ist ChatGPT. Dieses Produkt bietet zwar ähnliche kreative Fähigkeiten wie agentische KI, ist aber nicht dasselbe.

Agentische KI konzentriert sich auf Entscheidungen und nicht auf die Erstellung neuer Inhalte und ist nicht ausschließlich auf menschliche Prompts angewiesen oder erfordert eine menschliche Aufsicht. Zu den Beispielen für Agentische KI im Frühstadium gehören autonome Fahrzeuge, virtuelle Assistenten und Copiloten mit aufgabenorientierten Zielen. Tools für generative KI und Agentische KI bieten Einzelpersonen und Unternehmen enorme Produktivitätsvorteile. Es ist wichtig, die beiden Begriffe zu unterscheiden und zu wissen, wie sie jeweils funktionieren, um Innovationen und Entscheidungsfindung voranzutreiben.

Wenn man die Unterschiede zwischen agentischer KI und generativer KI ergründen will, muss man zunächst beide Begriffe definieren.

Generative KI ist künstliche Intelligenz, die als Antwort auf den Prompt oder die Anfrage eines Benutzers Originalinhalte wie Text, Bilder, Video, Audio oder Softwarecode generiert. Generative KI basiert auf der Verwendung von maschinellen Lernmodellen, sogenannten Deep-Learning-Modellen. (Algorithmen, welche die Lern- und Entscheidungsfindungsprozesse des menschlichen Gehirns simulieren) und anderen Technologien wie der Robotic Process Automation (RPA).

Diese Modelle erkennen und kodieren die Muster und Beziehungen in riesigen Datenmengen und nutzen diese Informationen dann, um die Eingaben oder Fragen der Benutzer in natürlicher Sprache zu verstehen. Diese Modelle können dann auf der Grundlage der Daten, für die sie trainiert wurden, in Echtzeit hochwertige Texte, Bilder und andere Inhalte generieren.

Agentische KI beschreibt KI-Systeme, die so konzipiert sind, dass sie selbstständig Entscheidungen treffen und handeln und komplexe Ziele mit begrenzter Überwachung verfolgen können. Sie vereint die flexiblen Eigenschaften von großen Sprachmodellen (LLMs) mit der Genauigkeit der traditionellen Programmierung. Diese Art von KI handelt autonom, um ein Ziel zu erreichen, indem sie Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLPs), maschinelles Lernen, Verstärkungslernen und Wissensdarstellung einsetzt. Es ist ein proaktiver KI-gestützter Ansatz, während die generative KI reaktiv auf die Eingaben des Benutzers reagiert. Agentische KI kann sich an unterschiedliche oder sich verändernde Situationen anpassen und hat die Fähigkeit zu kontextabhängigen Entscheidungen. Sie wird in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, die von einem unabhängigen Betrieb profitieren können, wie z. B. in der Robotik, bei komplexen Analysen und bei virtuellen Assistenten.

Agentische KI und generative KI verfolgen bestimmte Ziele und haben verschiedene Eigenschaften, durch die sie sich voneinander unterscheiden.

• Erstellung von Inhalten: Eine große Stärke der generativen KI liegt in der Erstellung von Inhalten. Entsprechende KI-Modelle können zusammenhängende Inhalte wie Essays und Antworten auf komplexe Probleme erstellen. KI-Anwendungen wie ChatGPT von OpenAI können nach Eingabe entsprechender Prompts passende Antworten generieren, Listen schreiben und Ratschläge geben. Der Einsatz von KI-Lösungen zur Erstellung von Code kann die Softwareentwicklung rationalisieren und Entwicklern mit unterschiedlichen Fähigkeiten das Entwickeln von Code erleichtern.

• Datenanalyse: Generative KI kann riesige Datenmengen analysieren und diese Analyse nutzen, um Muster und Trends zu erkennen. Die generativen KI-Modelle können komplexe Workflows optimieren, insbesondere in der Lieferkette, und eine bessere Customer Experience fördern.

• Anpassungsfähigkeit: Generative KI kann seine Ergebnisse auf der Grundlage der vom Nutzer erhaltenen Eingaben anpassen. Wenn der Benutzer dem Modell spezifisches Feedback gibt, ändert sich das Ergebnis, um sich mehr an den Wünschen des Benutzers zu orientieren und die Ausgabe zu verfeinern.

• Personalisierung: Gen KI-Technologie kann auf der Grundlage der Eingabe des Benutzers personalisierte Empfehlungen und Erfahrung machen. Die Technologie der generativen KI kann auf Grundlage der Benutzerangaben personalisierte Empfehlungen und Erlebnisse erstellen. So bietet der Einzelhandel dank generativer KI, die ihm die Präferenzen der Kunden bis ins kleinste Detail verständlich macht, inzwischen hochgradig personalisierte Kundenerlebnisse an.

• Entscheidungsfindung: Aufgrund der vordefinierten Pläne und Ziele können diese KI-Systeme Situationen einschätzen und den weiteren Weg ohne oder mit minimalem menschlichem Input bestimmen.

• Problemlösung: Agentische KI verwendet einen vierstufigen Ansatz zur Lösung von Problemen: wahrnehmen, denken, handeln und lernen. Diese vier Schritte beginnen damit, dass die KI-Agenten zunächst Daten sammeln und verarbeiten. Das LLM fungiert dann als Orchestrator, der die wahrgenommenen Daten für das Verständnis der Situation analysiert. Anschließend wird das Modell mit externen Tools integriert, die sich ständig verbessern und durch Feedback lernen.

• Autonomie: Agentische KI definiert sich durch autonomes Verhalten. Die einzigartige Fähigkeit, selbstständig zu lernen und zu arbeiten, macht sie zu einer vielversprechenden Technologie für Unternehmen, die ihre Workflows optimieren und Maschinen komplexe Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingriff ausführen lassen möchten.

• Interaktivität: Aufgrund ihres proaktiven Charakters kann agentische KI mit der äußeren Umgebung interagieren und Daten erfassen, um sich in Echtzeit anzupassen. Ein Beispiel sind selbstfahrende Fahrzeuge, die ständig ihre Umgebung analysieren und sichere, präzise Fahrentscheidungen treffen müssen.

• Planung: Agentische KI-Modelle können komplexe Szenarien bewältigen und mehrstufige Strategien ausführen, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Es ist wichtig, zwischen agentischer KI und KI-Agenten zu unterscheiden. Im Wesentlichen ist die agentische KI der Rahmen, während die KI-Agenten die Bausteine innerhalb dieses Rahmens sind.

Agentische KI ist das umfassendere Konzept der Lösung von Problemen mit begrenzter Überwachung. Ein KI-Agent ist dagegen eine spezifische Komponente innerhalb dieses Systems, die Aufgaben und Prozesse mit einem gewissen Maß an Autonomie erledigen soll. Dieses Modell verändert den Umgang der Menschen mit KI. Das agentische KI-System kann das Ziel oder die Vision des Benutzers verstehen und nutzt die bereitgestellten Informationen zur Lösung eines Problems.

Um dies an einem Beispiel zu verdeutlichen: Stellen Sie sich ein intelligentes Zuhause vor, in dem Agentische KI das gesamte Energieverbrauchssystem verwaltet und betreibt. Dies geschieht durch die Auswertung von Echtzeitdaten und Benutzerpräferenzen, um einzelne KI-Agenten wie das intelligente Thermostat, die Beleuchtung oder sogar Haushaltsgeräte zu koordinieren. Die Agenten haben individuelle Ziele und Aufgaben und arbeiten innerhalb des Frameworks der Agentischen KI zusammen, um die Energieziele des Hausbesitzers zu erreichen.

Es gibt viele Anwendungsfälle für generative KI, jedoch befinden sich viele Anwendungen der Agentischen KI noch in der Experimentierphase. Potenzielle Anwendungsfälle für Agentische KI entstehen in Bereichen wie Kundenservice, Sicherheit im Gesundheitswesen, Workflow-Management und Finanzrisikomanagement.

Unternehmen setzen generative KI ein, um große Mengen an SEO-optimierten Inhalten wie Blogs und Landing Pages zu erstellen, die dazu beitragen, den organischen Traffic zu steigern. Eine Agentur für digitales Marketing könnte beispielsweise Tools für generative KI verwenden, um hochwertige, für Keywords optimierte Blogbeiträge oder Webseiten für ihre Kunden zu erstellen, damit diese in Suchmaschinen höher gerankt werden.

Menschliche Vertriebsteams sind oft mit Verwaltungsaufgaben überfordert, obwohl ihr Hauptziel in der Suche und Entwicklung von Leads besteht. Mit Chatbots und virtuellen Assistenten sind Vertriebsteams schon seit einiger Zeit ein Anwendungsfall für generative KI. Die KI-Technologie kann bestimmte Aufgaben übernehmen und die Optimierung innerhalb eines Vertriebsteams sowie die Lead-Generierung vorantreiben.

Die verfügbaren Funktionen der generativen KI können Unternehmen dabei helfen, neue Produktkonzepte oder Designs auf der Grundlage von Marktforschung, Trends und Benutzerpräferenzen zu entwickeln. Und das könnte wiederum den Produktentwicklungszyklus beschleunigen. Ein Beispiel ist ein Modeunternehmen, das mithilfe von generativer KI eine neue Bekleidungslinie entwirft und Designs auf der Grundlage von Verbrauchereingaben und Marktdatenanalysen erstellt.

Generative KI kann Unternehmen bei der automatischen Erstellung von Antworten auf Kundenserviceanfragen helfen. Mit diesen Tools können Antworten auf häufige Fragen erstellt und Probleme in Echtzeit behoben werden. Nehmen wir zum Beispiel ein E-Commerce-Unternehmen. Dieses kann auf generativer KI basierende Chatbots einsetzen, um eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen, wie z. B. Anfragen zum Bestellstatus, Rückerstattungsanträge und Fragen zum Versand.

Die herkömmlichen Modelle für Kunden-Chatbots hatten aufgrund der vorprogrammierten Technologie Einschränkungen und erforderten manchmal menschliches Eingreifen. Im Gegensatz dazu kann das Modell bei autonomen Agenten schnell die Absicht und die Emotionen eines Kunden verstehen und Maßnahmen ergreifen, um das Problem zu lösen.

Diese autonomen Systeme können daher eine Situation vorausschauend einschätzen und dazu beitragen, eine reibungslosere Interaktion zwischen Kunden und Unternehmen zu gewährleisten. Die Customer Experience ist heutzutage besonders wichtig, da Unternehmen eine höhere Kundenbindung und -loyalität anstreben. Insbesondere kann Agentische KI mühsame Aufgaben automatisieren, indem sie die Daten eines Unternehmens sammelt, bereinigt und formatiert. Diese Systeme können menschliche Mitarbeiter entlasten und ihnen mehr Zeit für Projekte und Aufgaben mit großer Wirkung verschaffen.

KI-Technologie wird bereits im Gesundheitswesen eingesetzt, unter anderem in der Diagnostik, der Patientenversorgung und der Optimierung von Verwaltungsaufgaben. Die Cybersicherheit ist eines der wichtigsten Funktionen jedes KI-Tools, das im Gesundheitswesen eingesetzt wird, da es Bedenken hinsichtlich der Patientendaten und der Privatsphäre gibt. Diese Bedenken gelten auch für die neuen agentischen KI-Tools.

Ein potenzieller Anwendungsfall stammt von Propeller Health, das agentische KI in seine intelligente Inhalatortechnologie integriert. Das intelligente Gerät sammelt in Echtzeit Daten des Patienten über die Medikamenteneinnahme und äußere Faktoren wie die Luftqualität. Das Gerät alarmiert bei Bedarf die involvierten Gesundheitsdienstleister und verfolgt Patientenmuster.

Agentische KI kann Geschäftsprozesse autonom verwalten und komplexe Aufgaben wie die Nachbestellung von Waren und die Optimierung von Lieferkettenabläufen übernehmen. Sie kann interne Workflows automatisieren, um menschliche Mitarbeiter zu entlasten, ohne dass diese physisch eingreifen müssen.

Ein Logistikunternehmen könnte beispielsweise ein agentisches KI-System einsetzen, um Lieferrouten und -pläne automatisch an die Verkehrsbedingungen und die Prioritäten der Sendungen in Echtzeit anzupassen. Die Skalierbarkeit und die erhöhte Kapazität der agentischen KI machen sie auch zu einem guten Anwendungsfall speziell für die Logistikbranche.

Agentische KI kann Unternehmen dabei helfen, Kundenziele zu erreichen und Ergebnisse in Echtzeit zu optimieren, indem Markttrends und Finanzdaten analysiert werden, um autonome Entscheidungen über Investitionen und Kreditrisiken zu treffen. Finanzinstitute wollen die Investitionen ihrer Kunden schützen und gleichzeitig kluge und strategische Entscheidungen treffen, die zu höheren Renditen führen.

Agentische KI kann diese Verfahren verbessern, indem sie autonom agiert und Strategien auf der Grundlage von wirtschaftlichen, sozialen und politischen Ereignissen in Echtzeit anpasst. Ein Beispiel ist ein Fintech-Unternehmen, das agentische KI zur Überwachung von Marktschwankungen und zur automatischen Anpassung von Portfolioallokationen einsetzt.

• Mit generativer KI erweiterte Anwendungen: Es gibt eine Verschiebung in Richtung mit generativer KI erweiterter Anwendungen, die in verschiedene Software und Plattformen integriert werden. Diese Integration ermöglicht es, das Benutzererlebnis noch persönlicher zu gestalten und intelligente Funktionen bereitzustellen.

• Synthetische Daten zum Trainieren von Modellen: Synthetische Daten, die von KI generiert werden, werden zum Trainieren von Modellen verwendet, wenn Daten aus der realen Welt nicht ohne weiteres verfügbar oder teuer sind. Die Verwendung synthetischer Daten kann das KI-Training in Branchen wie Robotik, autonomes Fahren und Finanzen verbessern.

• Deepfake-Technologie: Mithilfe generativer KI ist mittlerweile die Erzeugung hyper-realistischer Bilder und Videos möglich, die sehr real erscheinen. Dies hat ethische Bedenken bezüglich Fehlinformationen aufgeworfen, was auch in Zukunft ein Thema sein wird.

• Personalisierung von Inhalten: Ein beliebter Trend im Einzelhandel ist die Personalisierung. Marketingteams passen Inhalte und Kampagnen auf der Grundlage von Analysen generativer KI an individuelle Vorlieben an.

• Finanzdienstleistungsbranche: Durch die Analyse von Marktdaten und die Beschleunigung der Ausführung von Transaktionen hat die agentische KI das Potenzial zur Revolutionierung von Handelsstrategien. Die erweiterte Reichweite der agentischen KI ist ein bedeutender Vorteil, da sie für eine umfassende Suche im Internet konzipiert werden kann. So können Agenten Aktualisierungen abrufen und Informationen in Echtzeit erhalten.

• Robotertechnik: Unternehmen wie Amazon haben damit begonnen, Roboter in ihren Fulfillment-Zentren einzusetzen, um die Lagerautomatisierung und Produktionsprozesse zu rationalisieren. In diesem Umfeld kann die agentische KI komplexe Aufgaben bewältigen und selbstständig arbeiten, um spezifische Tätigkeiten auszuführen.

• Stadtplanung: Agentische KI-Systeme in der Stadtplanung können alle Arten von Datensätzen analysieren, um Planern beim Treffen fundierter Entscheidungen zu helfen, darunter Verkehrsdaten in Echtzeit und Kamerasensoren. Die intuitive Natur der agentischen KI hat das Potenzial, Teams stundenlange Arbeit bei der Erstellung von Präsentationsfolien oder Tabellen zu ersparen.

• Personalwesen: Agentische KI für das Personalwesen kann Unternehmen dabei helfen, über reine KI-Funktionen hinauszugehen und stattdessen autonome Entscheidungsfindung und eine dynamische Mitarbeiterunterstützung zu bieten. So können KI-Agenten Routinearbeiten automatisieren und Mitarbeitern personalisierte Antworten geben, wodurch Personalverantwortliche mehr Zeit für strategische Prioritäten gewinnen.