Mehr Effizienz und Automatisierung dank Generative AI

So revolutionieren KI-Agenten unsere Arbeitswelt

KI-Agenten kommunizieren mit und steuern Apps, Code oder Datenbanken – teil- oder hochgradig autonom. So machen sie Unternehmen effizienter. Voraussetzung ist allerdings ein solider Business Case.

09.12.2023Text: bbv0 Kommentare

Ein Mitarbeiter hat einen Stellenbeschrieb, ein KI-Agent eine Aufgabe. Ein Mitarbeiter hat ein Profil und ein Skill-Set, ein KI-Agent einen Charakter und ein Tool-Set. Ein Mitarbeiter verfügt über Intelligenz, ein KI-Agent über … ChatGPT. Die Diskussion, ob der Fortschritt in generativer künstlicher Intelligenz bald Mitarbeitende überflüssig macht, wird teils polemisch, teils pragmatisch geführt. Dabei versperrt der Hype um ChatGPT & Co. den Blick auf die zentrale Frage: Wie macht uns generative künstliche Intelligenz im Alltag schneller und besser, sprich: effizienter? Die Antwort: mit KI-Agenten.

KI-Stufen: einfach bis hochgradig autonom

KI-Agenten sind virtuelle Mitarbeitende, die eine Aufgabe haben, die sie dank ihres Charakters, ihres Tool-Sets und ihrer Grundintelligenz autonom und menschenähnlich erledigen können. Die Grundintelligenz, das Gehirn des KI-Agenten, ist üblicherweise ein Large Language Model (LLM), zum Beispiel ChatGPT, oder ein anderes generatives KI-Modell.

Konversation mit einem fortgeschrittenen Agenten

Wie funktioniert ein KI-Agent genau?

Drei mögliche Stufen eines Agenten:

Stufe 1: Ein einfacher KI-Agent, der beim Verfassen von Tweets hilft. Er basiert zum Beispiel auf ChatGPT und ist darauf trainiert und voreingestellt, Tweets für eine bestimmte Zielgruppe in einer bestimmten Tonalität und in einer definierten Form zu schreiben. Sein  Charakter beinhaltet beispielsweise die Kreativität, mit der der KI-Agent antwortet.

Stufe 2: Ein weiterentwickelter KI-Agent, der Zugang hat zur Wissensdatenbank eines Unternehmens und zum Internet. Er entscheidet autonom, ob er für eine Anfrage zum Beispiel die eigene Kundendatenbank oder eine Suche im Web benötigt.

Stufe 3: Ein fortgeschrittener KI-Agent, der auf eine Vielzahl von Tools zur Erledigung seiner Auftrags zurückgreifen kann und hochgradig autonom agiert. Er interagiert mit und steuert andere Apps, Code oder Datenbanken ausserhalb des Chat-Fensters. Seine Schritte und Tools adaptiert und iteriert er, bis eine mögliche Lösung erreicht ist.

Konversation mit einem fortgeschrittenen KI-Agenten, der Zugriff auf diverse Tools hat und iterativ nach einer Lösung sucht.

Mächtige Verbündete

Richtig eingesetzt und mit einem Business Case hinterlegt, sind KI-Agenten mächtige Verbündete. So bieten sie die Möglichkeit, die Gesamtheit aller Unternehmensdaten und -dokumente zu zentralisieren und diese unternehmensweit über ein einziges Interface zugänglich zu machen. Damit können Wissenssilos verhindert werden.

Dank des rollenbasierten Zugriffs und Sicherheitsprotokollen sind vertrauliche Unternehmensdaten und die Interaktionen der Mitarbeitenden mit dem KI-Agenten geschützt. Das ist zentral, denn aktuelle Studien zeigen, dass Datenschutz- und Sicherheitsbedenken der Hauptgrund sind, weshalb noch wenige Unternehmen mit KI experimentieren.

Schliesslich beschleunigen Automatisierung und die Selfservice-Fähigkeiten von KI-Agenten interne Prozesse. Das ermöglicht es ganzen Teams, sich verstärkt auf strategische Aufgaben zu konzentrieren.

Der Experte

Joel Barmettler

Joel Barmettler verbindet als AI Engineer bei bbv die technologischen Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz mit unternehmerischem Weitblick. Als Teil des KI-Teams der bbv arbeitet er an der Weiterentwicklung von KI-Applikationen und der Integration von Geschäftsdaten in Sprachmodelle.

Der Experte

Marius Högger

Marius Högger ist Software-Ingenieur und Data Scientist bei bbv im Bereich Finance und Transport. Zusammen mit Cedric Klinkert leitet er die Data-Science-Community der bbv und arbeitet an Applikationen, die KI-Technologien nutzen.

 

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