KI-Agenten vs. KI-Assistenten

Ihr Agent hingegen setzt sein Fachwissen Tag und Nacht ein, um Ihre Chancen und Ihren Gewinn zu maximieren. Er kann auf Ihre Prompts hin handeln – vielleicht ein Produkt, für das Sie gerne werben würden –, aber er braucht keine Prompts, um seine Arbeit weiter zu erledigen. Ihr Hollywood-Agent unterstützt Sie wahrscheinlich auf eine Art und Weise, von der Sie nicht einmal wüssten, dass Sie danach fragen könnten.

Der entscheidende Unterschied zwischen einem KI-Assistenten und einem KI-Agenten ist ähnlich. KI-Assistenten sind reaktiv und führen Aufgaben auf Ihre Anfrage aus. KI-Agenten sind proaktiv und arbeiten autonom, um ein bestimmtes Ziel mit allen ihnen zur Verfügung stehenden Mitteln zu erreichen.

Gemeinsam können Assistenten und Agenten herausragende Leistungen erbringen und sie zu Stars machen oder dieses Status halten. Auf ähnliche Weise können KI-Assistenten und KI-Agenten einzelne Arbeitnehmer und Unternehmen besser machen, indem sie einfache und komplexe Aufgaben übernehmen.

Ein KI-Assistent ist eine intelligente Anwendung, die natürlichsprachliche Anweisungen versteht und eine dialogorientierte KI-Schnittstelle verwendet, um Aufgaben für einen Benutzer zu erledigen. Viele moderne virtuelle Assistenten wie Amazons Alexa und Apples Siri verlassen sich auf diese Funktionen, um Benutzerinteraktionen zu verbessern.¹

Die ersten KI-Assistenten stützten sich meist auf regelbasierte Anweisungen, vorprogrammierte Antworten und vordefinierte Aufgaben. KI-Assistenten basieren heute fast ausschließlich auf maschinellem Lernen (ML) oder Foundation Models.

KI-Assistenten werden auf einem Foundation Model aufgebaut (z. B. IBM® Granite, Llama-Modelle von Meta oder OpenAI-Modelle). Large Language Models (LLMs) sind eine Teilmenge von Foundation Models, die sich auf textbezogene Aufgaben spezialisiert haben. Sie versetzen Assistenten in die Lage, Anfragen zu verstehen, die von Menschen eingereicht werden, und bieten relevante Informationen, Vorschläge oder nächste Schritte an. So können Unternehmen den Zugang zu Informationen vereinfachen, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und komplizierte Workflows rationalisieren. In der Wirtschaft helfen KI-Assistenten auch bei der Datenanalyse, sodass Benutzer effizient Erkenntnisse gewinnen können.

• Dialogorientierte KI: LLM-basierte KI-Assistenten können die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzen, um über eine Chatbot-Schnittstelle mit Benutzern zu kommunizieren. Beispiele für intelligenter Chatbot sind Microsoft Copilot, ChatGPT und IBM watsonx Assistant. Diese Assistenten sind in APIs integriert, um ihre Funktionen zu erweitern.
  
  
• Prompts: KI-Assistenten benötigen ein klar definiertes Problem oder ein Prompt, um zu starten. KI-Assistenten erfordern eine kontinuierliche Benutzereingabe.
  
  
• Empfehlung: Ein KI-Assistent kann auf der Grundlage von Daten, auf die er Zugriff hat, Informationen oder Aktionen vorschlagen. Benutzer sollten die Ausgaben auf Richtigkeit überprüfen.
  
  
• Tuning: Benutzer können KI-Modelle durch Tuning an spezifischere Aufgaben anpassen, sodass das Modell nicht mehr neu trainiert werden muss. Durch Feinabstimmung können sie Modelle mit beschrifteten Beispielen bereitstellen, um sie an die Zielaufgabe anzupassen. Durch Prompt-Tuning können Praktiker Modellen einen aufgabenspezifischen Kontext geben.

KI-Assistenten haben mehrere Einschränkungen:

• Sie benötigen definierte Prompts, um Maßnahmen zu ergreifen. KI-Assistenten können zwar Tools verwenden, um Aufgaben auszuführen, aber ihre Fähigkeiten sind auf vordefinierte Funktionen beschränkt, für die sie ausgerüstet und geschult wurden. So kann ein KI-Assistent beispielsweise ein Spreadsheet verwenden, um eine Tabelle zu erstellen, in der „x vs. y“ verglichen wird, aber er kann nicht unabhängig entscheiden, einen solchen Vergleich zu erstellen, ohne einen Prompt.
  
  
• Sie verfügen nicht unbedingt über einen persistenten Speicher. KI-Assistenten können an die Bedürfnisse eines Benutzers angepasst werden, aber sie speichern nicht von Natur aus Informationen aus früheren Benutzerinteraktionen. Die KI-Modelle, mit denen die Assistenten arbeiten, lernen nicht kontinuierlich und entwickeln sich je nach Nutzung nicht weiter. Stattdessen treten Verbesserungen nur auf, wenn die Entwickler aktualisierte Versionen veröffentlichen. Einige KI-Assistenten können jedoch auf frühere Gespräche innerhalb einer Sitzung verweisen, indem sie relevante Details in ihrem Kontextfenster speichern oder eine Funktion namens „Memory“ verwenden, um ausgewählte Informationen abzurufen und zukünftige Antworten zu verbessern. 

Um Elvis Presley zu zitieren: „Ein bisschen weniger Gespräche, ein bisschen mehr Action, bitte.“ Hier kommen KI-Agenten ins Spiel.

Ein KI-Agent bezieht sich auf ein System oder Programm, das autonom Aufgaben im Namen von Benutzern oder eines anderen Systems erledigen kann, indem es seinen eigenen Workflow entwirft und verfügbare Tools nutzt.

KI-Agenten sind autonomer, vernetzter und ausgefeilter als KI-Assistenten und können über NLP hinaus ein breites Spektrum an Funktionen umfassen. Hierzu gehören Entscheidungsfindung, Problemlösung, Interaktion mit externen Umgebungen und Ausführung von Aktionen. 

Während KI-Assistenten Benutzer für jede Aktion Prompts geben müssen, können KI-Agenten nach einem ersten Prompt unabhängig agieren. Sie bewerten die zugewiesenen Ziele, teilen Aufgaben in Teilaufgaben auf und entwickeln ihre eigenen Workflows, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Diese Agenten werden über verschiedene Unternehmensanwendungen bereitgestellt, von Softwaredesign und Automatisierung bis hin zu Codegenerierungstools und Gesprächsassistenten. Mithilfe fortschrittlicher NLP von LLMs verstehen KI-Agenten Benutzereingaben Schritt für Schritt, planen eine Strategie für ihre Aktionen und bestimmen, wann externe Tools aufgerufen werden sollen.

• Größere Autonomie: Nach einer ersten Aufforderung können KI-Agenten ohne weitere Eingaben weiterarbeiten, wodurch die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens in jeder Phase reduziert wird. Im Gegensatz zu Assistenten, die Aktionen vorschlagen, die der Benutzer genehmigen kann, nutzen KI-Agenten mehrere Komponenten, um eigenständig zu denken, zu entscheiden und Probleme zu lösen, indem sie externe Datensätze und Tools nutzen. Ihre Fähigkeit, aus einem rein chatbasierten Rahmen auszubrechen, ermöglicht proaktive Entscheidungsfindung und Lernen, wodurch die Mitarbeiter letztlich Zeit sparen, indem sie komplexe Arbeitsabläufe selbständig bewältigen. Neuere Modelle verbessern die Fähigkeiten zur Entscheidungsfindung, um dies zu unterstützen.²
  
  
• Konnektivität: KI-Agenten vereinen verschiedene Funktionen in einem einzigen Workflow und beseitigen so Engpässe, die durch getrennte Systeme entstehen. Durch die nahtlose Integration mit externen Anwendungen, Datenquellen und anderen KI-Modellen steigern sie die Produktivität und reduzieren gleichzeitig die Reibung zwischen verschiedenen Komponenten eines Prozesses.
  
  
• Entscheidungsfindung und Handeln: Allein die Fähigkeit, auf Tools zurückzugreifen, macht einen LLM noch nicht zu einem Agenten. KI-Agenten können auch autonom handeln und entscheiden, welche Tools sie einsetzen und wann. Basierend auf Foundation Models gehen KI-Agenten über den Chat hinaus, um Aufgaben auf der Grundlage eines bestimmten Ziels selbständig zu erledigen. Sie gehen über das Foundation Model hinaus, um zusätzliche Informationen und Funktionen zu erhalten. Sie analysieren Probleme, zerlegen sie in Teilaufgaben und planen selbstständig ihre Nächste Schritte. Dadurch sind sie effektiv für die Behandlung komplexer, mehrdeutiger Probleme. Einige Agenten, wie Claude von Anthropic, demonstrieren sogar die Computernutzung, bei der ein LLM auf einen Computer klicken, tippen und bedienen kann, um Aufgaben zu erledigen.³
  
  
• Dauerhaftes Gedächtnis und adaptives Lernen: Im Vergleich zu KI-Assistenten haben KI-Agenten eine größere Lernfähigkeit. Sie speichern frühere Aktionen, Gespräche und Erfahrungen und ermöglichen es ihnen, ihren Ansatz im Laufe der Zeit zu verfeinern. Mit dem persistenten Gedächtnis können sich KI-Agenten an vergangene Interaktionen erinnern, um zukünftige Antworten zu verbessern, während das adaptive Lernen es ihnen ermöglicht, das Verhalten auf der Grundlage von Feedback und Ergebnissen anzupassen. Da sie mit externen Anwendungen und Tools integriert sind, können sie auf Echtzeitdaten reagieren, anstatt sich nur auf ihre ursprüngliche Ausbildung zu verlassen. Durch wiederholte Interaktionen werden sie effizienter, kontextbewusster und besser auf die Bedürfnisse der Benutzer abgestimmt.
  
  
• Aufgabenverkettung: KI-Agenten erledigen Aufgaben nicht isoliert – sie unterteilen komplexe Workflows in kleinere, überschaubare Schritte. KI-Agenten identifizieren Abhängigkeiten zwischen Aufgaben, die dazu beitragen, dass ein Schritt logisch in den nächsten übergeht. Diese Fähigkeit ermöglicht eine strukturierte Ausführung über mehrstufige Prozesse hinweg und macht die Automatisierung dynamischer.
  
  
• Teamplay: KI-Agenten spezialisieren sich oft auf bestimmte Aufgaben – einer kann sich hervorragend bei der Überprüfung von Fakten eignen, während ein anderer besser in der Recherche tätig ist. Diese Bearbeiter können zusammenarbeiten und Teams bilden, um komplexe Herausforderungen gemeinsam zu bewältigen. IBM unterstützt derzeit KI-Agenten, die in LangChain geschrieben sind, die LlamaIndex-Integration folgt in Kürze. Statt entwicklerlastig zu sein, ermöglicht das IBM Framework den Benutzern die Erstellung und Bearbeitung von KI-Agenten in einer Low-Code- oder No-Code-Umgebung.

KI-Agenten und KI-Assistenten bieten zahlreiche Vorteile, von der Optimierung von Workflows bis hin zur Verbesserung der Erfahrung. 

Ergänzende KI-Lösungen: KI-Agenten sind auf die autonome Ausführung spezifischer oder komplexer Aufgaben spezialisiert, während KI-Assistenten sich durch ihr natürliches Verständnis und die Interaktion mit Benutzern auszeichnen. Gemeinsam schaffen sie leistungsfähigere und intuitivere KI-Lösungen.

Optimierte Workflows und höhere Produktivität: KI-Tools und generative KI rationalisieren Prozesse, automatisieren Routineaufgaben, unterstützen Menschen bei der Problemlösung und verbessern so die Gesamteffizienz.

Verbesserte Erfahrung: KI-Assistenten bieten interaktiven Support, passen sich den Bedürfnissen der Nutzer an und lernen aus Feedback und Gesprächsverlauf, um persönlichere Interaktionen zu ermöglichen.

Autonomer Betrieb und Skalierbarkeit: KI-Agenten können unabhängig arbeiten, mehrere Aufgaben gleichzeitig verwalten und skalieren, um komplexe Prozesse ohne direkte menschliche Intervention abzuwickeln.

Verbessertes Aufgabenmanagement und Zusammenarbeit: KI-Agenten können Benutzeranforderungen interpretieren und KI-Assistenten Aufgaben zuweisen. Assistenten können von Agenten generierte Daten verwenden, um intuitivere Ausgaben zu erstellen. Diese Fähigkeiten verbessern die Koordination.

Verbessertes Integrationspotenzial: Wenn sich KI-Modelle weiterentwickeln, können sie konversationelle und autonome Komponenten besser integrieren, was eine nahtlose Übergabe von Aufgaben ermöglicht und qualitativ hochwertigere Antworten in kürzerer Zeit liefert.

KI-Assistenten verbessern die Kundenerfahrung, indem sie realen Support in Echtzeit per Chat, Voice und E-Mail bieten. Sie bearbeiten häufige Kundenanfragen, führen Benutzer durch Self-Service-Optionen und eskalieren komplexe Probleme bei Bedarf. Mithilfe von NLP personalisieren sie Interaktionen, empfehlen Produkte und helfen Kunden, Transaktionen schnell abzuschließen. Ihre jederzeitige Verfügbarkeit verbessert die Kundenzufriedenheit und senkt die Kosten.

KI-Agenten tragen zur Kundenerfahrung und Kundensupport bei, indem sie sich in Echtzeit an das Benutzerverhalten anpassen. Im Gegensatz zu KI-Assistenten mit geskripteten Antworten lernen KI-Agenten dazu und verbessern Interaktionen, sei es die Simulation von Vorstellungsgesprächen oder die autonome Bearbeitung komplexer Supportprobleme. Sie arbeiten auf Websites, Apps und IoT-Geräten, um reibungslose und hochgradig personalisierte Benutzererfahrungen zu schaffen.

KI-Assistenten bieten sichere Unterstützung in Echtzeit bei der Bearbeitung von Kontostandsabfragen, Betrugswarnungen und Kreditanträgen. Sie unterstützen die Kunden auch bei der Verwaltung ihrer Finanzen, indem sie ihr Ausgabeverhalten analysieren und personalisierte Budgetierungsberatung anbieten.

KI-Agenten verhindern proaktiv Betrug, indem sie Transaktionen in Echtzeit überwachen, verdächtige Aktivitäten erkennen und Bedrohungen blockieren, bevor sie eskalieren. Im Gegensatz zu Assistenten, die lediglich Betrugswarnungen senden, passen KI-Agenten Sicherheitsprotokolle an, verfeinern Risikomodelle und koordinieren sich mit Betrugserkennungssystemen, um neuen Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein. Beim Trading und in der Anlageanalyse analysieren KI-Agenten Markttrends, führen Trades aus und passen Portfolios ohne menschliches Zutun an.

KI-Assistenten helfen Unternehmen dabei, die Rekrutierung zu optimieren, indem sie Stellenbeschreibungen erstellen, Lebensläufe sortieren und personalisierte Nachrichten verfassen. Über die Einstellung hinaus helfen sie bei der Eingliederung neuer Mitarbeiter, indem sie sie über Richtlinien, Vorteile und Schulungsmaterialien informieren.

KI-Agenten treiben die Personalautomatisierung weiter voran, indem sie die Talentakquise, das Mitarbeiterengagement und die Personalplanung verwalten und optimieren. Sie prüfen Kandidaten, vereinbaren Vorstellungsgespräche und verfeinern Strategien anhand früherer Daten. Für das Leistungsmanagement analysieren KI-Agenten das Feedback der Mitarbeiter, erkennen Trends und empfehlen Schulungsprogramme. Sie automatisieren außerdem das Onboarding, die Vorteileverwaltung und die Compliance-Verfolgung und machen so die HR-Abläufe datengestützt und effizienter.

KI-Assistenten spielen eine Schlüsselrolle bei der Prozessautomatisierung im Personalwesen (HR), indem sie dazu beitragen, die Patientenerfahrung zu verbessern und Verwaltungsaufgaben zu rationalisieren. Sie beantworten Patientenfragen in Echtzeit, helfen bei der Terminplanung, Rechnungsstellung und Rezepterneuerung und bieten Selbstbedienungszugriff auf Krankenakten. KI-Assistenten unterstützen Ärzte, indem sie Patientenanamnese zusammenfassen und dringende Fälle kennzeichnen. KI-Assistenten helfen außerdem bei der Organisation der Dokumentation und sorgen dafür, dass die Formatierung konsistent bleibt und die Zugänglichkeit erleichtert wird.

KI-Agenten unterstützen die medizinische Entscheidungsfindung in komplexen Umgebungen. In Notaufnahmen helfen Multi-Agenten-Systeme bei der Triage der Patienten, indem sie die Prioritäten auf Grundlage von Echtzeitdaten von Sensoren anpassen. KI-Agenten optimieren außerdem das Arzneimittelversorgungsmanagement, sagen Engpässe voraus und passen Behandlungspläne anhand der Patientenreaktionen an.

Bei KI-gestützten Technologien gibt es Risiken und Einschränkungen, die es zu berücksichtigen gilt. LLMs sind spröde, d. h. sie sind anfällig für die kleinsten Prompt-Änderungen, die ungültige Strukturen, eine falsche Nutzlast oder Halluzinationen verursachen. Das bedeutet, dass KI-Agenten und KI-Assistenten versagen könnten, wenn beispielsweise das zugrunde liegende Foundation Model halluziniert oder nicht mehr funktioniert. 

Vor allem für KI-Agenten steht das noch am Anfang. Wenn sie Schwierigkeiten bei der Erstellung umfassender Pläne haben oder nicht in der Lage sind, ihre Ergebnisse zu reflektieren, bleiben KI-Agenten in endlosen Feedbackschleifen stecken. Und da KI-Agenten externe Umgebungen und Tools berücksichtigen, müssen sie sich mit den Änderungen an diesen Tools auseinandersetzen. Im Laufe der Zeit können diese Änderungen dazu führen, dass die Einrichtung des Agenten nicht mehr funktioniert. KI-Assistenten hingegen können in den meisten Fällen zuverlässig eingesetzt werden, da sie keine externen Tools verwenden.

Für schwierigere Aufgaben müssen KI-Agenten viel trainiert werden, und es kann trotzdem lange dauern, bis sie diese Aufgaben erledigen. Außerdem können sie oft teuer sein.

Die heutigen Basismodelle sind nicht intelligent genug, um zuverlässig als Agenten zu agieren, aber Fortschritte in der Modellbildung werden die Situation verbessern. Daher befinden wir uns noch in den Anfängen, um zu verstehen und zu sehen, was KI-Agenten leisten können. In dieser Zukunft der KI könnten erweiterte, selbstgesteuerte Anwendungen von KI-Technologie entstehen. Aber in diesem Entwicklungsstadium ist oft noch menschliches Eingreifen notwendig, um Anleitung oder Weiterleitung zu bieten.