Anwendungsfälle für KI-Agenten 

Im Gegensatz zu früheren KI-Tools (Assistenten, Chatbots), die nur eine Aufgabe haben, können agentische KI-Systeme komplexe Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff autonom planen, denken und ausführen. Die einzigartige Fähigkeit agentischer KI, externe Tools zur Ausführung komplexer Anweisungen aufzurufen und mit anderen Agenten und Technologien zusammenzuarbeiten, wird weithin als Chance gesehen, das Potenzial der KI für die Neugestaltung der Geschäftswelt voll auszuschöpfen^{1 2}

Führende Unternehmen haben begonnen, KI-Agenten und -Systeme in ihre alltäglichen realen Betriebsabläufe zu integrieren. Diese von künstlicher Intelligenz angetriebenen „Digital Workers“ können besonders effektiv bei der Rationalisierung des Kundensupports, der Optimierung von Lieferketten, der Unterstützung menschlicher Mitarbeiter in Marketing- und Vertriebsabteilungen, der Verbesserung der Erfahrung und der Analyse von Daten aus den Branchen sein. 

Agentische KI basiert in erster Linie auf großen Sprachmodellen (LLMs). Während herkömmliche LLMs ihre Ausgaben ausschließlich auf den für ihr Training verwendeten Daten erzeugten und nur über begrenzte Argumentationsfähigkeiten verfügten, können KI-Agenten auf zusätzliche Tools und APIs zurückgreifen, um schwierigere Ziele zu erreichen. Agentische KI kann autonom aktuelle Daten abrufen, Workflows optimieren und Unteraufgaben auf der Grundlage ihrer Ziele erstellen. Aufgrund der Fortschritte in der generativen KI und der dialogorientierten KI-Technologie interagieren einige Servicemitarbeiter mit ihren menschlichen Kollegen in natürlicher Sprache. Und im Gegensatz zu früheren LLMs oder Chatbots speichern KI-Agenten die Erinnerung von einer Interaktion zur nächsten, wodurch die Argumentationsleistung und Genauigkeit im Laufe der Zeit verbessert werden.

Im Allgemeinen sind KI-Agenten am nützlichsten, wenn sie als Teil eines Netzwerks entwickelt werden. Es gibt fünf zentrale Arten von KI-Agenten mit unterschiedlichen Komplexitätsgraden. Dies sind die Folgenden: 

• Einfache Reflexmittel, die auf der Grundlage eines einzigen Regelwerks funktionieren. Sie belegen keinen Speicher und fragen nicht andere Agenten ab, wenn ihnen Informationen fehlen.

• Modellbasierte Reflexagenten, die bestimmte Aufgaben auf der Grundlage eines einzigen Regelwerks ausführen, jedoch über ein Gedächtnis verfügen. Ein modellbasierter Reaktionsagent aktualisiert sein Modell, wenn er neue Informationen erhält.

• Zielbasierte Agenten. rufen externe Tools auf, um ein vordefiniertes spezifisches Ziel zu planen und auszuführen.

• Dienstprogrammbasierte Agenten, die externe Tools aufrufen, um eine Reihe von Aktionen zum Erreichen eines Ziels sowie einen vordefinierten Nutzen für dieses Ziel auszuwählen, z. B. eine Zeitanforderung.

• Lernagenten, die über ähnliche Funktionen wie andere Agententypen verfügen, aber eine einzigartige Fähigkeit zu lernen haben. Neue Eingaben werden kontinuierlich und selbstständig zu ihrer Wissensbasis hinzugefügt.

KI-Agenten können Landwirten helfen, ihre Erträge zu steigern und gleichzeitig den Abfall zu reduzieren. Die Technologie ist in der Lage, Wettervorhersagen und Bodenbedingungen unabhängig zu überwachen, um Pflanzpläne und Bodenbedingungen zu optimieren. Durch kontinuierliches Lernen aus Umweltdaten und anderen Inputs helfen KI-Agenten Landwirten, nachhaltige und kosteneffiziente Entscheidungen zur Verbesserung der Produktivität zu treffen. Blue River Technology, eine Tochtergesellschaft von John Deere, nutzt beispielsweise eine autonome, KI-gestützte Robotertechnikplattform, um Pflanzen zu erkennen und sie mit Herbiziden und Düngemitteln zu bewässern. Auf diese Weise können Landarbeiter ihre Ressourcen sowohl für Kosteneinsparungen als auch für eine größere ökologische Nachhaltigkeit optimieren.

Laut dem Weltwirtschaftsforum ist Agenten-KI auf dem besten Weg, eine „transformative Ära“ für das Finanzwesen einzuläuten. Die Fähigkeit der Technologie, in schnelllebigen, datenintensiven Umgebungen dynamisch zu handeln, ist vielversprechend für die Branche. Die Technologie kann eingesetzt werden, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, Workflows zu optimieren und die Einhaltung von Vorschriften zu verbessern.

So wird beispielsweise autonome KI eingesetzt, um kontinuierliche, autonome Risikoaudits durchzuführen, um ungewöhnliche Muster zu erkennen und auf neue Bedrohungen zu reagieren. Dementsprechend ist die Lösung gut dafür geeignet, bei der Überwachung der Compliance und der Kreditvergabe zu helfen, da beide Bereiche mit einem hohen Volumen an datenintensiven, sich wiederholenden Aufgaben verbunden sind.

Auf der Kundenseite bieten KI-Agenten und virtuelle Assistenten KI-gestützte Finanzberatungsdienste an: Beispielsweise durch die Automatisierung bestimmter Vermögensverwaltungsaktivitäten oder die Ausarbeitung von Investitionsstrategien auf Grundlage der Marktbedingungen und der individuellen Risikotoleranz. Durch den Einsatz von KI-Lösungen für das Finanzmanagement mindern Unternehmen potenzielle Störungen und nutzen Daten, um den Wert zu maximieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Agentische KI, kombiniert mit generativer KI, hat die Fähigkeit, eigenständig Artikel, Blogs, Skripte und Berichte zu erstellen, die auf bestimmte Zielgruppen und Ziele zugeschnitten sind. KI-gestützte Designagenten können außerdem mit minimalem menschlichen Einsatz Markenvisualisierungen oder Social-Media-Assets mit minimaler Eingabe erstellen. In der Video- und Audioproduktion können ähnliche Tools Filmmaterial bearbeiten oder Sprachkommentare synthetisieren.

Im Gegensatz zu früheren KI-Tools, die sich auf direkten und kontinuierlichen menschlichen Input stützten, ermöglicht die agentische KI den Erstellern, die Ausgabe von Inhalten schnell und mit minimaler menschlicher Aufsicht zu skalieren und so die Qualität und Konsistenz durchgängig zu gewährleisten. Die Associated Press nutzt zum Beispiel KI, um grundlegende Nachrichtenartikel zu datengesteuerten Themen wie Sportergebnissen oder Finanzberichten zu generieren und so das Volumen der Inhaltsproduktion zu erhöhen und die Workload der Mitarbeiter zu reduzieren.

Angesichts der stark steigenden Kundenerwartungen und des hohen Burnout-Niveaus unter den Kundendienstmitarbeitern können KI-Agenten besonders nützlich sein, wenn sie auf die Customer Experience angewendet werden. Mit ihrer Fähigkeit, die Antworten im Laufe der Zeit zu verbessern und relevante Kundendaten in Echtzeit abzurufen, bieten Agenten umfassend kontextbezogene und hyperpersonalisierte Erlebnisse.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots, die auf Kundenanfragen auf der Grundlage vordefinierter Skripte antworten, kann die agentische KI zukünftige Ereignisse vorhersehen und auf der Grundlage der Kundenbedürfnisse proaktiv handeln, wodurch die Relevanz und Kundenzufriedenheit erhöht wird. Ausgestattet mit Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) führen dialogorientierte KI-Assistenten natürliche, dynamische Gespräche mit Kunden und leiten komplexe Probleme bei Bedarf automatisch an menschliche Ansprechpartner weiter. Mithilfe der Stimmungsanalyse analysieren diese Tools auch Kundeninteraktionen, um Probleme zu erkennen, bevor sie auftreten – oder sogar Lösungen wie das Ausstellen von Support-Tickets oder Rückerstattungen anzubieten und auszuführen.

Agenten können auch als Unterstützungssysteme für den Kundenservice fungieren, indem sie relevante Kundendaten organisieren und abrufen oder bei der Behebung von Produktproblemen anhand von Kundenanfragen helfen. Angesichts der Fähigkeit der Agenten, mit mehreren Systemen gleichzeitig zu interagieren und Kundendaten im Laufe der Zeit aufzubewahren, sind sie besonders geschickt darin, hochgradig personalisierten und proaktiven Support zu bieten. Der Einsatz generativer KI in diesen Umgebungen führt zu einer besseren Kundenzufriedenheit durch höhere Genauigkeit und führt häufig zu Kosteneinsparungen, da der Bedarf an menschlicher Interaktion verringert wird. 

In Katastrophenszenarien können KI-Agenten Ersthelfern Echtzeit-Informationen und Entscheidungsfindung zur Verfügung stellen. Diese Systeme analysieren Satelliten, Sensornetzwerke und soziale Medien, um Schäden zu bewerten und die Notfallabwehr zu priorisieren. Prognosemodelle und Simulationen helfen den Orten auch bei der Vorbereitung auf zukünftige Ereignisse. Tools wie diese können proaktive Evakuierungen ermöglichen und die Zahl der Opfer minimieren, was Leben rettet und die Kosten für die Katastrophenhilfe senkt.

KI-Tutoren und Lernplattformen bieten personalisierte und skalierbare Lernpfade für einzelne Lernende. KI-gestützte Mentoring-Agenten bewerten den Wissensstand der Schüler, verfolgen den Fortschritt und passen die Inhalte in Echtzeit an, um sicherzustellen, dass alle Lernenden den richtigen Unterricht erhalten. Dort können die Bearbeiter eigenständig Aufgaben erstellen, Feedback geben und den Kontext erklären, wenn die Studierenden Schwierigkeiten mit bestimmten Konzepten haben. Sie sind auch nützlich, um auf die unterschiedlichen Lernstile der Schüler zu reagieren und von ihnen zu lernen.

Im Bildungsbereich können KI-Forschungsassistenten den Studierenden bei der Erkundung von Themen helfen, indem sie Quellen sammeln oder Informationen zusammenfassen.

Darüber hinaus integrieren Sprachlern-Apps und Berufstrainingsplattformen zunehmend autonome Agenten, die reale Interaktionen wie Vorstellungsgespräche oder Gespräche in einer Fremdsprache simulieren. Diese maßgeschneiderten Erfahrungen können die Hürden für die Erstellung ansprechender Simulationen senken und einer größeren Anzahl von Studierenden die Möglichkeit bieten, reale Fähigkeiten zu üben.³ Zusammen haben diese Tools das Potenzial, die Bildung in eine interaktivere, sich ständig weiterentwickelnde Erfahrung zu verwandeln, was zu einer stärkeren Beteiligung der Schüler und besseren Lernergebnissen führt. 

KI-Agenten können im Energiesektor eine entscheidende Rolle spielen, indem sie intelligentes Netzmanagement und vorausschauende Wartung ermöglichen. Beispielsweise könnten Agenten proaktiv Daten von Equipment analysieren, um Wartung oder Ausfälle der Infrastruktur vorherzusagen. Sie können auch die Energieversorgung und den Energiebedarf autonom ausgleichen und den Netzbetrieb in Echtzeit anpassen.⁴ Diese aufgabenbasierten Agenten sind in der Lage, den Speicherbedarf eines Unternehmens zu verringern und die Energiekosten erheblich zu senken. 

KI-Lösungen sind in den letzten Jahren für die Gesundheitsbranche von besonderem Interesse, da sie in der Lage sind, Gesundheitsdaten selbstständig zu untersuchen und den Verwaltungsaufwand in stark ausgelasteten medizinischen Einrichtungen zu beseitigen. Im klinischen Umfeld können KI-Agenten, denen Zugriff auf große Datensätze aus verschiedenen Abteilungen gewährt wird, den Zeitaufwand für administrative Aufgaben wie Rechnungsstellung, Terminplanung und Ressourcenallokation erheblich beeinflussen und Routineaufgaben wie Vorabgenehmigungen und Fernüberwachung von Patienten vollständig automatisieren.

Aufgrund ihres proaktiven Ansatzes bei der Datenanalyse können KI-Agenten auch bei der Diagnose helfen, Medikamentenprozesse verwalten und die Vitalwerte von Patienten in Echtzeit überwachen, um potenzielle Zustandsrisiken zu erkennen, bevor sie eskalieren. Durch die Integration von agentischer KI in den täglichen Betrieb können Krankenhäuser und medizinische Einrichtungen fundiertere Entscheidungen treffen, sodass die Anbieter mehr Zeit haben, sich auf die persönliche Betreuung zu konzentrieren. Diese Tools ermöglichen auch genauere Diagnosen, hochgradig personalisierte Behandlungspläne und schnellere forschungsbasierte Innovationen. 

KI-Agenten mit Fokus auf HR können den Verwaltungsaufwand für Personalabteilungen verringern und die Mitarbeitererfahrung deutlich verbessern. Im Einstellungsprozess können diese Tools eine Reihe von zeitaufwändigen Aufgaben übernehmen, darunter die Analyse von Lebensläufen, die Einstufung der Bewerber und die Planung von Vorstellungsgesprächen. Sobald ein Bewerber eingestellt ist, bieten personalisierte Onboarding-Erfahrungen, die auf KI zugeschnitten sind, neuen Mitarbeitern individuelle Schulungspläne und -pläne.

Für bestehende Mitarbeiter können agentische KI-Assistenten eine Reihe kritischer Ressourcen für die Belegschaft bereitstellen, wie z. B. personalisierte Schulungsempfehlungen auf der Grundlage von Rolle, Erfahrung oder Karrierezielen. Gleichzeitig bearbeiten diese autonomen Systeme auch administrative Anfragen, wie z. B. die Beantwortung von Mitarbeiterfragen, die Verwaltung von Urlaubsanträgen und die Sicherstellung der Einhaltung von Vorschriften.

Zum Beispiel: AskHR von IBM automatisiert vollständig über 80 häufig gestellte Personalanfragen, was die Zeit, die Personalleiter damit verbringen können, sich für die Mitarbeitererfahrung einzusetzen und nuanciertere, kreativere Aufgaben zu erledigen, erheblich erhöht. Und durch den Einsatz von KI für das Talentmanagement erhalten Personalleiter anhand von Datenanalysen Einblicke in die Faktoren, die eine erfolgreiche langfristige Einstellung zur Folge haben. Durch den Einsatz solcher agentischer KI-Lösungen sparen Personalverantwortliche Zeit und Geld im Rekrutierungs- und Talentmanagementprozess und standardisieren den Einstellungs- und Beförderungsprozess mithilfe von unvoreingenommenen, datengesteuert Eingabe.

Intelligente Agenten im IT-Betrieb verwalten die Infrastruktur autonom, Anomalien erkennen und die Systemleistung optimieren, um Ausfallzeiten und operative Risiken zu reduzieren. Agenten können auch als Assistenten von Entwicklern fungieren, indem sie den Zustand eines Systems kontinuierlich überwachen, Fehler beheben und Fixes selbstständig bereitstellen. Agenten, die zur Erhöhung der Cybersicherheit programmiert sind, können Bedrohungen in Echtzeit erkennen und proaktive Maßnahmen zur Verhinderung von Angriffen ergreifen.

Und immer häufiger fungieren Agenten als Developer Tools, um Programmierer zu unterstützen. Zum Beispiel haben NASA-Ingenieure kürzlich ein Mittel für den Einsatz im Jet Propulsion Laboratory auf den Markt gebracht. Der Agent, der mit bestimmten Sprachen des Robotertechniksystems interagiert, hilft Roboterentwicklern, Roboter mithilfe von Prompts in natürlicher Sprache zu inspizieren, zu diagnostizieren und zu betreiben.

KI-Agenten haben eine Vielzahl von Anwendungen im Marketing, insbesondere angesichts der riesigen Datenmengen, die Marketingabteilungen täglich aufnehmen – und der vielen konkurrierenden Angebote, mit denen Kunden konfrontiert werden. Heute verändern einige agentische KI-Tools den Produkterkennungsprozess, da die Verbraucher Agenten um Einkaufsberatung bitten, anstatt selbst online zu suchen.

Im Marketing und E-Commerce können KI-Agenten eine Reihe von Kommunikations- und Werbeaufgaben autonom durchführen. Dies kann die Verwaltung von Kampagnen, die Erstellung von Kunden-Personas, die Personalisierung von Inhalten und die Optimierung der Werbeleistung in Echtzeit umfassen. Frühere Automatisierungs- und KI-Technologien konnten diese Aufgaben zwar bewältigen, waren aber für eine effektive Ausführung auf viel mehr Aufsicht und häufige Benutzereingaben angewiesen.

Mithilfe von vorausschauender Analyse können KI-Agenten das Kundenverhalten analysieren, um automatisch die besten Zeiten oder Strategien für eine bestimmte Kampagne zu ermitteln und diese Informationen dann an Agenten weiterzugeben, die Kommunikation selbst planen können. Und mit proaktiven Analysen erstellen diese Technologien kontinuierlich zuverlässige Kunden-Personas auf der Grundlage riesiger Datenbestände, die zusätzliche Erkenntnisse für Marketingkampagnen liefern.

Soziale Medien intelligenter Chatbot können die Erwähnungen einer Marke überwachen, mit Nutzern in Kontakt treten und relevante Antworten generieren, die genauer entsprechen als ihre nicht-agentischen Vorgänger. Darüber hinaus kann eine agentische KI, die Kunden Produktempfehlungen gibt, auf eine Reihe von Tools, Datensätzen oder früherem Benutzerverhalten zurückgreifen, um deren Bedürfnisse genauer zu ermitteln: Beispielsweise indem sie Urlaubsbuchungen vorschlägt, die auf die Reisevorlieben mehrerer Personen und externe Faktoren wie das Wetter zugeschnitten sind.

KI-Agenten bieten personalisierte und zugängliche Unterstützung für die psychische Gesundheit. Agentische Chatbots für die Therapie bieten beispielsweise rund um die Uhr Unterstützung durch Gespräche in natürlicher Sprache und helfen Benutzern, Angst oder Stress mit evidenzbasierten Techniken wie kognitiver Verhaltenstherapie zu bewältigen.

Durch die Kombination von emotionaler Intelligenz und kontinuierlicher Verfügbarkeit erweitert die agentische KI den Zugang zu Unterstützung für den Zustand auf eine skalierbare und private Art und Weise. Solche Gesprächsagenten können die Belastung menschlicher Fachkräfte bei Personalmangel verringern, den Zugang in Bereichen verbessern, in denen psychologische Unterstützung nicht ohne Weiteres verfügbar ist, und zurückhaltenden Patienten helfen, sich ohne Angst vor Stigmatisierung um Unterstützung zu bemühen⁵

KI-Agenten bieten personalisierte Erfahrungen, indem sie Produkte empfehlen, Trends vorhersagen, den Bestand verwalten und Chatbots für Kundenservice unterstützen. Intelligente Merchandising-Agenten können die Preisgestaltung und den Bestand in Echtzeit auf der Grundlage des Kundenverhaltens und der Prognose optimieren und so Fehlbestände oder andere Unterbrechungen verhindern.

Im E-Commerce kuratieren KI-Agenten Produktauswahlen und Werbeaktionen, die auf individuelle Kundenpräferenzen und Kaufhistorie zugeschnitten sind – oder rufen sogar kontextbezogene Daten wie Wetter, Standort und aktuelle Trends ab, um die Ergebnisse zu verbessern. In einigen stationären Geschäften werden KI-Agenten eingesetzt, um Regale zu scannen und den Bestand in Echtzeit zu verwalten.⁶ Diese Technologien steigern den Verkauf, reduzieren Bestandsprobleme und steigern den Umsatz durch gezieltes Marketing, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und höheren Konversionsraten führt.

KI-Agenten können im gesamten Verkaufsprozess verwendet werden, wurden aber oft bereitgestellt, um Aufgaben zu automatisieren und den Zugriff auf Kundendaten zu optimieren. In der Regel ist agentische KI tief in vorhandene Tools wie Software für das Kundenbeziehungsmanagement (Customer Relationship Management, CRM) eingebettet, um auf Kundendaten wie frühere Interaktionen und Verbraucherpräferenzen zuzugreifen. Agenten können bei der Lead-Generierung und dem Qualifizierungsprozess helfen, potenzielle Leads bewerten und Follow-ups bei den Kunden, die am wahrscheinlichsten konvertieren, priorisieren.

Beim Lead Nurturing Prozess kommunizieren KI-Agenten autonom mit potenziellen Kunden per E-Mail, Chatbots oder Sprachassistenten, um personalisierte Präsentationen zu erstellen und Fragen zu beantworten. Die Fähigkeit dieser Agenten, Daten potenzieller Kunden zu speichern und mehrere Leads gleichzeitig zu bearbeiten, macht sie besonders einfach zu skalieren. Und durch den Zugriff auf historische Daten prognostizieren diese Tools Trends und potenzielle Verkaufschancen, sodass Vertriebsteams datengesteuerte Entscheidungen treffen und Ressourcen am effektivsten zuweisen können.

Intern können KI-Agenten ein großes Asset für Vertriebsteams sein: Sie können Verkaufsgespräche transkribieren und analysieren, relevante Lead-Daten vor einem Meeting anzeigen oder Vertriebsmitarbeitern bei der Planung von Meetings helfen. Indem sie den Vertriebsabteilungen Echtzeit-Feedback geben, helfen KI-Agenten ihren menschlichen Kollegen, die Leistung kontinuierlich zu verbessern.

Einer der zentralen Vorteile der agentischen KI gegenüber traditionellen Modellen ist ihre Fähigkeit, dynamisch zu handeln, Daten zu analysieren und Aufgaben ohne menschliche Anweisung in Echtzeit zu ändern. Dadurch eignet sich die Technologie besonders gut für die Lieferkette, das Bestandsmanagement und den Beschaffungsprozess. KI-Agenten können den Prozess der Lieferantenauswahl rationalisieren, potenzielle Lieferanten anhand ihrer Kosteneffizienz- oder Nachhaltigkeitsmetriken bewerten und auf potenzielle Risiken hinweisen. Die Technologie automatisiert auch Prozesse wie Vertragsverhandlungen und Bestellungen, reduziert den manuellen Aufwand und sorgt für ein genaues Lieferantenmanagement. Die Möglichkeit der Bearbeiter, diese Prozesse mit Kriterien wie dem Lagerbestand abzugleichen, fügt eine zusätzliche Überprüfungsebene in den Beschaffungsprozess hinzu, die Unterbrechungen verhindert.

Wenn Daten zentralisiert werden, liefert agentische KI wertvolle Erkenntnisse, die es Unternehmen ermöglichen, sowohl kurz- als auch langfristig korrektere Entscheidungen zu treffen. Mitarbeiter können detaillierte Ausgabenanalysen erstellen und Möglichkeiten für Kostensenkungen identifizieren oder die Nachfrage mithilfe von Prognosen auf der Grundlage einer Reihe von Faktoren, einschließlich Marktbedingungen und globaler Ereignisse, vorhersagen. Die Technologie kann auch ein entscheidendes Compliance-Management-Tool sein, das proaktiv Transaktionen und interne Prozesse auf der Grundlage des spezifischen regulatorischen Umfelds eines Unternehmens überwacht.

Durch die Integration von agentischer KI in die Lieferkette und den Logistikprozess treffen Unternehmen präzisere Entscheidungen über Lieferanten und rationalisieren den Vertragsabschlussprozess, wodurch Fehler reduziert und Kosten gesenkt werden.

KI-Agenten können den Transport- und Logistikprozess autonom optimieren, indem sie Fahrzeugflotten, Lieferrouten und Logistik im großen Maßstab verwalten. Einige Zustellunternehmen setzen autonome Disponenten ein, um Fahrzeuge basierend auf Verkehr, Wetter oder der Dringlichkeit bestimmter Aufträge zuzuweisen und umzuleiten. Vorausschauende Wartungssysteme erkennen Fahrzeugprobleme, um unnötige Ausfälle oder Verschleiß zu verhindern, während intelligente Routing-Systeme den Kraftstoffverbrauch reduzieren und die Lieferzeiten verkürzen. Diese Tools erhöhen die Kosteneinsparungen und helfen Unternehmen, ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.