Autonomie statt nur Generierung: Agentic AI plant, entscheidet und handelt eigenständig. Das dürfte einige Geschäftsmodelle durcheinanderwirbeln, aber auch etliche (Zukunfts-)Probleme schneller lösen.
»Der Hype um generative KI ist enorm, aber die wahre Transformation beginnt, wenn diese Modelle lernen, autonom zu agieren und miteinander zu kommunizieren. Genau hier setzt der Trend Agentic AI ein, der die Grenzen dessen verschiebt, was autonome, agentenbasierte KI leisten kann«, schreibt Dr. Julien Siebert in seinem Blogbeitrag für Fraunhofer IESE. »Ein Ansatz zur Strukturierung generativer KI-Anwendungen besteht darin, sie in separate Einheiten, sogenannte Agenten, zu unterteilen. Jedem Agenten werden in der Regel bestimmte Rollen und Aufgaben zugewiesen, sodass er bestimmte Aspekte des Problems bearbeiten kann. Indem diese Agenten als Team zusammenarbeiten (und sich möglicherweise selbst organisieren), lassen sich komplexe Probleme leichter bewältigen.«
In seinem Buch »Agentic AI: Menschliche Stärke neu entfesseln« fasst Marc Zimmermann das Phänomen so zusammen: »Während Large Language Models die Art und Weise revolutionierten, wie wir mit KI interagieren, blieben sie im Kern reaktive Systeme – sie antworteten auf Anfragen, generierten Inhalte auf Aufforderung und führten Anweisungen aus, blieben jedoch fundamentale passive Assistenten.« »Der nächste evolutionäre Sprung in der KI-Entwicklung« markiere nun »den Übergang von diesen passiven Assistenten zu proaktiven, autonomen Agenten – die Geburt der Agentic AI«. Anders als statische KI-Systeme seien »moderne Agenten darauf ausgelegt, kontinuierlich zu lernen und sich anzupassen«.
Die verbesserte Lernfähigkeit von KI-Systemen, die nun auch mehrstufige Prozesse begleiten, verstehen und auslösen oder entscheiden können, greift nicht nur in zahlreiche Unternehmensbereiche ein. Es kommen auch Fragen zur Überprüfbarkeit oder Kontrolle dieser Systeme auf: »Die zunehmende Autonomie und Komplexität von KI-Agenten macht ihre Überwachung und Beobachtbarkeit (Monitoring & Observability) zu einem kritischen Faktor für den erfolgreichen und verantwortungsvollen Einsatz in Unternehmen. Während wir Agenten befähigen, eigenständig zu planen, zu entscheiden und zu handeln, müssen wir gleichzeitig sicherstellen, dass wir ihre Aktionen nachvollziehen, ihre Leistung bewerten und potenzielle Probleme frühzeitig erkennen können.«
Man kann Agentic AI mit einem Wort definieren: Proaktivität.
Evolution statt Programmierung
Neben regelmäßig erfassten »Task Completion-« und »Error Rates« trage eine »kontinuierliche Optimierung der Agentenleistung« dazu bei, Agentic AI finanziell erfolgreich zu nutzen. Allerdings, so Zimmermann, müsse in Unternehmen ein allgemeines Umdenken stattfinden. Denn Agentic AI sei gerade dann erfolgreich und sinnvoll, wenn es nicht wie eine fest programmierte Software eingesetzt werde, sondern sich organisch weiterentwickeln könne, »weg von statischer Programmierung hin zur Gestaltung lernfähiger, datengesteuerter Entitäten«.
Besonders deutlich werde die Macht von Agentic AI im Servicebereich, wo bis dato Chatbots nur bestimmte Anfragen bearbeiten können. »Im Gegensatz zu einfachen regelbasierten Bots«, so Zimmermann, »können die KI-gesteuerten Kundendienstagenten von Agentic AI autonom arbeiten. Sie erkennen nicht nur Schlüsselwörter und geben geskriptete Antworten – sie analysieren die Absicht des Kunden, passen sich an verschiedene Situationen an und ergreifen Maßnahmen zur Lösung von Anfragen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.« Die Folge: Schnellere Antwortzeiten, geringere Betriebskosten und eine garantierte Wettbewerbsfähigkeit in einem Wirtschaftssystem, das selbst kleinste Bestellungen trackt und 24/7 für Rückfragen oder Reklamationen bereitstehen muss.
Nicht nur in Forschung und Bildung, sondern auch im Unternehmensmanagement könnte Agentic AI wirken, wenn sie »Trends vorhersehen, Chancen frühzeitig erkennen und potenzielle Probleme lösen« kann, bevor sie entstehen. Gleichzeitig könne sich das Management auf zufriedenere Mitarbeitende einstellen, denn wenn Routineaufgaben von KI erledigt werden, können Menschen strategischer, empathischer und kreativer arbeiten – und sich anderen Problemen oder der Zukunftsforschung widmen. Besieht man sich die wirtschaftlichen Probleme der Gegenwart, wird klar, dass besonders in den Schlüsselindustrien zu wenig daran gedacht oder geforscht wurde, welche neuen Trends bereits vor den Unternehmenstoren stehen. Agentic AI könnte Unternehmen also in die Lage versetzen, das nervöse Wirtschaftsleben der Gegenwart in den Griff zu bekommen und gleichzeitig in Ruhe für die nächste Generation zu planen. Oder wie es Enver Cetin 2024 schrieb: »Man kann Agentic AI mit einem Wort definieren: Proaktivität.«
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