Autonome KI-Agenten – Einordnung des Hypes

Autonome KI-Agenten, die auf grossen Sprachmodellen (sogenannte Large Language Models) wie etwa GPT-4 basieren, gehen weit über das hinaus, was wir von traditionellen Chatbots oder RPA-Lösungen (Robotic Process Automation) kennen. Was autonome KI-Agenten von anderen Tools unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, Sprache zu verstehen, sinnvoll zu verarbeiten und sich selbstständig an unterschiedliche Anforderungen und Situationen in Echtzeit anzupassen. KI-Agenten sind nicht nur in der Lage, Sprache zu interpretieren, sondern auch Entscheidungen zu treffen, auf externe Systeme zuzugreifen, Datenbanken zu durchsuchen oder eigenständig Handlungsvorschläge zu generieren.
Je detaillierter die Informationen über Prozesse und Entscheidungsgrundlagen innerhalb eines Unternehmens sind, desto präziser agieren die KI-Agenten. Das bedeutet aber auch, dass die Anforderungen an die Datengrundlagen in Unternehmen wesentlich höher sind als bisher.

Ein technischer Einblick für Entscheidungsträger

Damit autonome KI-Agenten die menschliche Entscheidungsfindung in realen Anwendungen erweitern oder ersetzen können, benötigen sie typischerweise die folgenden Fähigkeiten:

• Wahrnehmung: KI-Agenten müssen in der Lage sein, die Aufgabenstellung – bestehend aus menschlichen Anweisungen sowie system- und unternehmenseigenen Vorgaben und Daten – zu erfassen und zu interpretieren.
• Aufgabenplanung: KI-Agenten müssen in der Lage sein, für komplexe Aufgaben einen Schritt-für-Schritt-Plan zu erstellen. Dabei nutzen sie die erhaltenen Anweisungen und Vorgaben, um Teilaufgaben zu erstellen und in der richtigen Reihenfolge anzuordnen. Zudem benötigen sie die Fähigkeit, den Plan flexibel an sich ändernde Aufgaben oder Umgebungen anzupassen.
• Werkzeugnutzung: KI-Agenten müssen in der Lage sein, aus einer Vielzahl vorhandener Werkzeuge oder Ressourcen diejenigen auszuwählen, die helfen, komplexe Aufgaben effizient auszuführen.

Warum sollten Unternehmen autonome KI-Agenten (trotz ihrer höheren Komplexität) herkömmlichen RPA- und KI-Tools vorziehen? Der entscheidende Vorteil liegt in der Transparenz und Nachvollziehbarkeit ihrer Entscheidungen. Unternehmen können nachvollziehen, warum bestimmte Vorschläge gemacht wurden. Konzepte wie der "innere Monolog" – die dokumentierte Abfolge von Überlegungen des Agenten – tragen dazu bei, diese Transparenz zu gewährleisten und die oft kritisierte Blackbox-Natur von KI-Systemen abzuschwächen.

Für Unternehmen ist es daher entscheidend, ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Effizienz automatisierter Prozesse und der Kontrolle über diese Systeme zu schaffen. Wer diesen Ansatz verfolgt und sich den damit verbundenen Herausforderungen stellt, kann nicht nur spürbare Effizienz-, sondern auch Kostenvorteile er­zielen.