AI agents - the architects of tomorrow's working world

KI-Agenten sind eines der großen Hype-Themen für 2025, wenn es um Künstliche Intelligenz geht. Sie versprechen, die Art und Weise, wie wir mit KI interagieren und sie nutzen, grundlegend zu verändern. Wir schauen uns an, was genau KI-Agenten sind, wie sie funktionieren und welche Vorteile sie bieten.

Was sind KI-Agenten?

KI-Agenten sind autonome KI-Systeme, die mit Hilfe großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) komplexe Aufgaben planen und ausführen können. Die Autonomie wird durch die Fähigkeit unterstützt, externe Tools zu nutzen und kontinuierlich Feedback aus ihrer Umgebung einzuholen. KI-Agenten können selbstständig Entscheidungen treffen, Probleme lösen und Aufgaben ausführen, ohne dass bei jedem Schritt menschliche Anweisungen erforderlich sind. Im Gegensatz zu klassischen KI-Assistenten, die auf vordefinierte Aufgaben beschränkt sind, zeichnen sich KI-Agenten durch ihre Flexibilität und Anpassungsfähigkeit aus. Sie können aus Erfahrungen lernen, ihr Verhalten anpassen und mit ihrer Umwelt interagieren. Dadurch können sie auch in unstrukturierten Situationen effektiv handeln. Durch diese Kombination von Fähigkeiten können sie eine Vielzahl von Geschäftsprozessen in Unternehmen unterstützen und verbessern.

KI-Agenten Generative KI ChatGPT — Abbildung: Modell für einen autonomen KI-Agenten in Verbindung mit seiner Umgebung (Quelle: Antrophic)

Im Projektmanagement könnte sich ein einfacher KI-Assistent beispielsweise darauf beschränken, vordefinierte Aufgaben zu verfolgen und Erinnerungen zu versenden. Ein KI-Agent hingegen überwacht z. B. aktiv den Projektfortschritt, identifiziert potenzielle Engpässe, schlägt Umverteilungen von Ressourcen vor und passt Zeitpläne dynamisch an, um Projektfristen einzuhalten. Er kann verschiedene Datenquellen analysieren, Risiken bewerten und proaktiv Lösungen vorschlagen.

Was sind die Vorteile von KI-Agenten?

Von der Automatisierung komplexer Aufgaben bis hin zur Unterstützung bei strategischen Entscheidungen haben KI-Agenten das Potenzial, unsere Arbeitsweise grundlegend zu verändern. Hier haben wir die wichtigsten Vorteile von KI-Agenten zusammengestellt:

Höhere Effizienz und Produktivität: KI-Agenten können komplexe Aufgaben wie Datenanalysen oder Kundenanfragen rund um die Uhr bearbeiten, ohne Pausen oder Ermüdungserscheinungen. Dadurch können Unternehmen ihre Betriebszeiten verlängern.
Bessere Entscheidungsfindung: KI-Agenten analysieren große Datenmengen in Echtzeit und erkennen Muster, die für Menschen oft nicht sichtbar sind. Sie können beispielsweise das Kundenverhalten analysieren oder Risiken in Lieferketten identifizieren und so die Grundlage für fundiertere Entscheidungen liefern.
Kosteneinsparungen: Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben können KI-Agenten den Personalbedarf in bestimmten Bereichen reduzieren und gleichzeitig die Effizienz steigern. Darüber hinaus können sie Prozesse optimieren, indem sie Ineffizienzen aufdecken und beseitigen, was zu erheblichen Einsparungen führen kann.
Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: KI-Agenten können sich schnell an veränderte Marktbedingungen oder neue Geschäftsanforderungen anpassen, ohne dass umfangreiche technische Anpassungen erforderlich sind. Sie lernen kontinuierlich aus neuen Daten und Erfahrungen, so dass Unternehmen schnell auf Veränderungen reagieren können.
Innovationsförderung: Durch die Analyse von Marktdaten oder Kundenverhalten können KI-Agenten neue Geschäftsmöglichkeiten oder Produktideen identifizieren. Sie können auch in Forschungs- und Entwicklungsprozessen eingesetzt werden, um neue Lösungen abzuleiten oder Prototypen zu optimieren.

KI-Agenten und KI-Workflows – was ist der Unterschied?

Während sich KI-Agenten ideal für offene, komplexe Aufgaben eignen, die Flexibilität und autonome Entscheidungsfindung erfordern, bieten KI-Workflows einen Lösungsansatz für standardisierte, wiederkehrende Aufgaben. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, bestehende Arbeitsabläufe zu automatisieren und zu optimieren. KI-Workflows arbeiten innerhalb vorgegebener Parameter und haben einen begrenzten, aber effektiven Entscheidungsspielraum. Sie unterstützen Mitarbeiter:innen bei der Durchführung von Aufgaben, indem sie repetitive Schritte übernehmen, Daten verarbeiten und Prozesse koordinieren. KI-Workflows sind besonders wertvoll in strukturierten Umgebungen, wo sie die Effizienz steigern und die Fehlerquote senken können, ohne den grundlegenden Ablauf zu verändern.

Abbildung: Modell für einen KI-Workflow mit einem festen Ablauf (Quelle: Antrophic)

Im Rechnungswesen können beispielsweise Rechnungen mit Hilfe eines KI-Workflows automatisch erfasst, kategorisiert und den entsprechenden Abteilungen zur Genehmigung vorgelegt werden. Der Workflow kann Unstimmigkeiten erkennen, Zahlungsfristen überwachen und Standardrechnungen ohne menschliches Zutun zur Zahlung freigeben.

KI-Agenten KI-Workflows Generative KI ChatGPT — Tabelle: Gegenüberstellung von KI-Agenten und KI-Workflows

Einsatz von KI-Agenten im Unternehmen – was sind die Herausforderungen

Trotz der vielversprechenden Vorteile von KI-Agenten stehen Unternehmen bei der Implementierung vor Herausforderungen, da KI-Agenten komplexe technische, organisatorische, ethische und rechtliche Fragen aufwerfen. Für eine erfolgreiche und verantwortungsvolle Integration in die Geschäftsprozesse ist zudem ein fundiertes Verständnis der Anforderungen entscheidend. Was gilt es also zu beachten?

Datenverfügbarkeit und -qualität: KI-Agenten benötigen große Mengen qualitativ hochwertiger Daten, um effektiv lernen und arbeiten zu können. Die Beschaffung, Aufbereitung und laufende Aktualisierung dieser Daten stellt für viele Unternehmen eine große Herausforderung dar.
Ethische und rechtliche Fragen: Der Einsatz autonomer KI-Agenten wirft komplexe ethische und rechtliche Fragen auf, insbesondere im Hinblick auf Haftung, Transparenz und Datenschutz. Klare Richtlinien und Regelungen müssen entwickelt werden, um einen verantwortungsvollen Einsatz zu gewährleisten.
Integration in vorhandene Systeme: Die Einbindung von KI-Agenten in bestehende IT-Infrastrukturen und Geschäftsprozesse kann technisch anspruchsvoll und kostenintensiv sein. Zudem müssen die Systeme in vielen Fällen modernisiert werden, um KI-Agenten effektiv nutzen zu können.
Akzeptanz und Vertrauen: Sowohl bei Mitarbeitenden als auch bei Kundinnen und Kunden kann es Vorbehalte gegenüber KI-Agenten geben. Die Schaffung von Vertrauen in die Technologie und die Überwindung von Ängsten vor Arbeitsplatzverlust dürfen nicht unterschätzt werden.
Kontrolle und Überwachung: Je autonomer KI-Agenten agieren, desto wichtiger ist es, geeignete Kontroll- und Überwachungsmechanismen zu schaffen. KI-Agenten sollten innerhalb definierter Grenzen agieren und ihre Entscheidungen transparent und nachvollziehbar bleiben.
Skalierbarkeit und Wartung: Mit zunehmender Komplexität und Autonomie von KI-Agenten steigen auch die Anforderungen an deren Wartung und Skalierung. Unternehmen müssen kontinuierlich in die Weiterentwicklung und Anpassung ihrer KI-Systeme investieren und am Ball bleiben.

Fazit

KI-Agenten bieten viele Möglichkeiten, unsere Arbeitswelt zu verändern, indem sie komplexe Aufgaben autonom bewältigen und Entscheidungsprozesse unterstützen. Ihre Integration bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, die sorgfältig bedacht werden müssen. Daher ist es wichtig, bei der Entwicklung von KI-Lösungen den konkreten Bedarf zu evaluieren. Möglicherweise können bereits KI-Workflows, die auch in der Implementierung anspruchsvoll sind, oder eine Hybridlösung aus beiden die gewünschten Ergebnisse liefern. Unternehmen, die diese Technologien gezielt und durchdacht einsetzen, können die Potenziale von Künstlicher Intelligenz oder generativer KI schneller für sich nutzen. Aber auch hier empfiehlt es sich, klein anzufangen, Lerneffekte zu sammeln und zu optimieren. Das bringt einen kontinuierlichen Fortschritt und hilft auch, die Komplexität sukzessive zu erfassen.