Was ist agentische Automatisierung?

Obwohl wir uns derzeit noch in einem sehr frühen Stadium der agentenbasierten Automatisierung befinden und sich die Methoden rasch weiterentwickeln, kann dieser Bereich als Höhepunkt der Automatisierung im weiteren Sinne und als großer Schritt zur Verwirklichung des Traums der Menschheit von einer den Menschen unterstützenden Automatisierung und sogar von vollständig automatisierten Systemen angesehen werden.

Die Kunst, Maschinen dazu zu bringen, Aufgaben zu erledigen, die sonst Menschen übernehmen müssten, reicht bis in die Antike zurück. Zu den jüngsten Meilensteinen gehören die industrielle Revolution, die Elektrifizierung und Computer, die Fortschritte in diesem Bereich im letzten Jahrhundert markieren.

Das Aufkommen der künstlichen Intelligenz stellt aus mehreren Gründen den nächsten Quantensprung für die Automatisierungstechnologien dar. Vor der Einführung der KI waren Automatisierungslösungen in der Regel mit sehr hohen Anschaffungskosten verbunden, da regelbasierte Systeme nicht über die Fähigkeit zum dynamischen Denken verfügen, die Menschen besitzen, und solche Systeme erfordern ein akribisches Design. Nicht-agentische Systeme wie die traditionelle Robotic Process Automation (RPA) eignen sich gut für strukturierte, sich wiederholende Aufgaben, da sie linear und statisch arbeiten, da sie nicht bewusst sind. Ohne die Fähigkeit zur Vernunft neigen diese Systeme dazu, zusammenzubrechen, wenn Änderungen auf ein bestimmtes Szenario angewendet werden. Sie sind nicht in der Lage, neue Szenarien zu lernen oder sich an sie anzupassen.

Darüber hinaus können sie komplexe, unstrukturierte Eingaben nicht verarbeiten, da die Fähigkeiten des Menschen zum Verstehen und Produzieren von Sprache die Fähigkeiten herkömmlicher Computersysteme bei weitem übertreffen. Automatisierte Systeme müssen mit statischen Steuerungen kontrolliert werden. Wenn ein Benutzer etwas ändern möchte, muss er über eine Schnittstelle manuell einen Schieberegler verschieben oder ein Häkchen in einem Kontrollkästchen setzen.

Außerdem gab es das sogenannte „Paradoxon der Automatisierung“, das besagt, dass je effizienter das automatisierte System ist, desto wichtiger ist der menschliche Beitrag der Bediener. Wenn in einem automatisierten System etwas schiefläuft, kann das System das Problem so lange vervielfachen, bis ein Mensch hinzukommt, um es zu beheben.

Die Automatisierung von KI-Modellen, unterstützt durch fortschrittliche maschinelles Lernen-Algorithmen, die als große Sprachmodelle (LLMs) bezeichnet werden, stellte eine erhebliche Verbesserung dar, aber nicht-agentische KI-Systeme sind nach wie vor reaktiv. Sie treten auf, wenn sie Anweisungen erhalten, und folgen eng definierten Eingabeaufforderungen. So kann ein Prognosemodell beispielsweise einen Anstieg der Nachfrage vorhersagen, aber keine Lagerbestände nachbestellen, die Vertriebsteams benachrichtigen oder die Lieferfristen nicht ohne weitere Aufforderung anpassen. Die Einführung neuer Kontexte kann eine teure und zeitaufwändige Umschulung oder Neukonfiguration erfordern.

Die Einführung der agentenbasierten Prozessautomatisierung stellt einen wichtigen Meilenstein für die Automatisierung dar, da Agenten in Echtzeit datengesteuerte Entscheidungen treffen können und anpassungsfähig sind, wodurch der Bedarf an menschlichem Eingreifen drastisch reduziert wird. Mitarbeiter können Geschäftsziele in umsetzbare Schritte aufteilen, diese priorisieren und in einer Reihenfolge ausführen, die sich auf der Grundlage des Echtzeitkontexts weiterentwickelt, was zu einer intelligenteren Automatisierung über komplexe Workflows führt.

Agentische KI-Technologien passen sich kontinuierlich an, indem sie Feedback aus der Umgebung nutzen, Echtzeitdaten und Ergebnisse in Entscheidungsprozesse integrieren, die Leistung im Laufe der Zeit verbessern und dynamisch auf unerwartete Störungen reagieren.

Während viele nicht-agentische KI-Modelle mit unstrukturierten Daten wie E-Mails, Dokumenten oder offener Sprache zu kämpfen haben, zeichnen sich agentische KI-Systeme durch die Verwendung von Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und generativer KI (GenAI) aus. Dadurch können sie komplexe Eingaben verstehen und ihre Funktionalität der menschlichen viel näher bringen. Und wenn Agenten sich nicht sicher sind, wie sie mit einer bestimmten Situation umgehen sollen, können sie Human-in-the-Loop-Methoden verwenden, um eine menschliche Validierung zu erhalten.

Agenten können in einer Multi-Agent-KI-Orchestrierung zusammenarbeiten, in der jeder Agent auf eine bestimmte Art von Aufgabe spezialisiert ist. Sie können über Silos hinweg arbeiten und sich in Apps, APIs und externe Systeme integrieren, um komplexe automatisierte Workflows auszuführen.

Der Kern der agentenbasierten Automatisierung ist die Fähigkeit, mehrere Technologien zu kombinieren, um Aufgaben auszuführen, die sonst ein menschliches Eingreifen erfordert hätten. Nicht alle Agenten verfügen über alle diese Funktionen, und fortgeschrittene Automatisierungen erfordern mehrere Typen von KI-Agenten. Hier sind die Komponenten von KI-Agenten:

Der erste Schritt ist die Wahrnehmung. Agentische KI beginnt mit der Erfassung von Daten aus seiner Umgebung über Sensoren, APIs, Datenbanken oder Benutzerinteraktionen. Dieser Schritt stellt sicher, dass das System über aktuelle Informationen verfügt, die für die Datenanalyse und das Handeln genutzt werden können.

Dann kommt die Argumentation. Sobald Daten gesammelt sind, verarbeitet die KI sie, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Mit NLP, Computer Vision oder anderen KI-Fähigkeiten interpretiert es Benutzeranfragen, erkennt Muster und versteht den breiteren Kontext. Dies hilft der KI, situationsabhängig die richtigen Maßnahmen zu ergreifen.

Mit Zielsetzung legt der Agent Ziele auf der Grundlage vordefinierter Vorgaben oder Benutzereingaben fest. Anschließend wird eine Strategie entwickelt, um diese Ziele zu erreichen, häufig durch die Verwendung von Entscheidungsbäumen, verstärkendem Lernen oder anderen Planungsalgorithmen.

Bei der Entscheidungsfindung bewertet der Agent mehrere mögliche Aktionen und wählt die optimale basierend auf Faktoren wie Effizienz, Genauigkeit und prognostizierten Ergebnissen aus.

Nach Auswahl einer Aktion führt der Agent die Ausführung durch, entweder durch Interaktion mit externen Systemen (APIs, Daten, Robotern) oder durch Bereitstellung von Antworten für Benutzer.

Von dort aus lernt die KI, indem sie das Ergebnis auswertet und Feedback sammelt, um zukünftige Entscheidungen zu verbessern. Durch verstärkendes Lernen oder selbstüberwachtes Lernen verfeinert der Agent seine Strategien im Laufe der Zeit und kann ähnliche Aufgaben in Zukunft effektiver bewältigen.

Agenten können in praktisch allen Branchen eingesetzt werden, aber dies sind einige allgemeine Bereiche, in denen sie ein aufkommendes Automatisierungstool sind.

Im Finanzwesen können KI-gestützte Systeme Aufgaben wie Rechnungsverarbeitung, Betrugserkennung, Finanzberichterstattung und Compliance-Überwachung übernehmen. Agenten der KI können beispielsweise Daten aus Rechnungen extrahieren, sie mit Bestellungen vergleichen und Genehmigungsworkflows in der Kreditorenbuchhaltung einleiten

KI-Systeme helfen auch bei der Risikoprävention. Durch die Analyse großer Mengen an Transaktionsdaten in Echtzeit kann die agentische KI ungewöhnliche Muster oder Anomalien erkennen, die auf Betrug hindeuten können. Diese Systeme können verdächtige Transaktionen zur weiteren Untersuchung markieren und so zusätzliche Sicherheit bieten.

Im Investmentmanagement kann die agentische KI Marktdaten verarbeiten, Trends einschätzen und Geschäfte zum optimalen Zeitpunkt ausführen – und das alles mit minimalem menschlichen Eingriff. KI-gestützte Tools können sogar beim Portfolio-Management helfen, indem sie Risikoprofile der Kunden analysieren oder maßgeschneiderte Strategien empfehlen.

Im Gesundheitswesen können Automatisierungsplattformen eine Vielzahl von administrativen Workflows koordinieren, wie z. B. die Aufnahme von Patientendaten, die Prüfung der Anspruchsberechtigung, die Terminplanung und die Abrechnungsprozesse. Diese Systeme reduzieren den manuellen Aufwand und beschleunigen routinemäßige, lästige Aufgaben.

Sie können auch unstrukturierte klinische Notizen mithilfe von NLP interpretieren und so wichtige medizinische Erkenntnisse gewinnen oder Anomalien kennzeichnen, damit das medizinische Personal sie überprüfen kann, und so die diagnostische Genauigkeit und Patientensicherheit verbessern.

Compliance ist ein weiterer Bereich, in dem sich agentische Systeme auszeichnen, da sie bei komplexen regulatorischen Anforderungen helfen können, indem sie eine ordnungsgemäße Dokumentation und Überprüfungsprotokolle sicherstellen.

Diese Plattformen helfen auch bei der Pflegekoordination, erleichtern die Kommunikation zwischen den Abteilungen, versenden Erinnerungen und andere patientenzentrierte Pflegeinitiativen.

Im Lieferkette-Management können Agentensysteme kontinuierlich Echtzeitdaten in mehreren Bereichen überwachen, von den Beständen über die Versandlogistik bis hin zu Metriken der Lieferanten, mit dem Ziel, potenzielle Störungen proaktiv zu erkennen, bevor sie eskalieren. Wenn Agenten Anomalien oder Verzögerungen erkennen, können sie selbständig Schiffe umleiten oder Beschaffungsstrategien auf der Grundlage von aktuellen Lieferketteninformationen anpassen, um den Produktionsfluss aufrechtzuerhalten.

Vom Parsen von Lebensläufen über die Planung von Vorstellungsgesprächen bis hin zur Bereitstellung von Konten kann die agentische KI den gesamten Onboarding-Prozess koordinieren, indem sie mehrere Systeme orchestriert. Noch bevor eine neue Stellenanzeige geschrieben oder eine offene Stelle identifiziert wird, kann ein Agent verschiedene Datenquellen wie historische Einstellungstrends, Fluktuationsraten, Prognosen zum Unternehmenswachstum und demografische Daten der Belegschaft analysieren. Sobald eine umfassende Einstellungsstrategie entwickelt ist, kann sich ein Agent an die Arbeit machen und an der Erstellung von Stellenbeschreibungen, dem Screening von Lebensläufen und sogar der Durchführung von Vorstellungsgesprächen und der Aushandlung von Verträgen mitwirken. Sobald ein Mitarbeiter eingestellt ist, kann das Onboarding über Chatbot weitgehend automatisiert werden.

Agentische Automatisierung kann die Customer Experience durch schnellere, präzisere und personalisierte Interaktionen verbessern. Ein häufiger Anwendungsfall ist der Chatbot für den Kundensupport. Diese gibt es schon eine Weile, aber mit agentischer KI können sie noch viel mehr. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem sich ein Kunde mit einem Problem an das Support-Center eines Unternehmens wendet, z. B. mit Schwierigkeiten bei der Bearbeitung einer Rücksendung. Traditionell war dies mit langen Wartezeiten, Hin- und Her-Kommunikation und mehreren Weiterleitungen zwischen Agenten verbunden. Agentische Automatisierung, rationalisiert den Prozess erheblich.

Agentisierende Bots können IT-Tickets bearbeiten, Diagnosen durchführen, Passwörter zurücksetzen und Probleme eskalieren. Agentische Bots können eingehende IT-Support-Tickets analysieren, die Prioritätsstufe bestimmen und Probleme kontextbezogen kategorisieren. Durch die Überprüfung von Systemprotokollen, Netzwerkstatus und vom Benutzer gemeldeten Symptomen können diese Bot-Diagnosen durchführen, um potenzielle Probleme wie Softwarekonflikte oder Netzwerkprobleme zu erkennen.

Im Falle eines vergessenen Passworts oder eines Systemzugriffsproblems können Bots Passwörter selbstständig zurücksetzen oder bei der Fehlerbehebung helfen. Bei komplexeren Problemen, die Fachwissen oder menschliches Eingreifen erfordern, können Bots Tickets eskalieren, um das Personal zu unterstützen und Kontext und Diagnosen bereitzustellen. Indem sie kontinuierlich aus früheren Interaktionen lernen, können Bots ihre Problemlösungsfähigkeiten verfeinern, die Antworten und Reaktionszeiten verkürzen und es IT-Teams ermöglichen, sich auf höhere, komplexere Aufgaben zu konzentrieren.

Agenten sind die nächste Schwelle für die digitale Transformation im Geschäftsbetrieb, und das Ökosystem wächst und entwickelt sich schnell weiter. Es gibt viele gängige Frameworks für KI-Agenten, die je nach Geschäftsanforderungen funktionieren. Jedes hat seine eigenen Besonderheiten und Einschränkungen und kann eine Vielzahl von Geschäftsprozessen und anderen Initiativen bewältigen, die fortgeschrittene KI-Funktionen erfordern. Sie stellen die Bausteine für die Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Agenten bereit, mit integrierten Features und Funktionen, die die Optimierung und Beschleunigung des Prozesses unterstützen. Langchain und crewAI sind drei beliebte Frameworks.