Um das Potenzial von KI zu nutzen, braucht es intelligente Systeme, die Daten verknüpfen und effizient nutzbar machen. Hier kommen KI-Agenten ins Spiel, die entweder in den Anwendungen der Mitarbeitenden integriert sind, oder über den Browser aufgerufen werden können. KI-Agenten sind autonome Softwareprogramme, die in der Lage sind, selbstständig Aufgaben auszuführen und mit ihrer Umgebung zu interagieren. Sie kombinieren Methoden des maschinellen Lernens, der natürlichen Sprachverarbeitung und der Datenverarbeitung, um komplexe Anfragen zu beantworten und kontextbezogene Entscheidungen zu treffen. Laut der Boston Consulting Group können KI-Agenten hochkomplexe Problemlösungen übernehmen. KI-Agenten unterscheiden sich von herkömmlichen Chatbots dadurch, dass sie aktiv Informationen abrufen, verarbeiten und in geeigneter Form darstellen.
Einfach Fragen stellen
Die Handhabung ist einfach. Mitarbeitende stellen dem KI-Agenten Fragen wie ‚Wie ist der aktuelle Status von Projekt XY?‘ – ganz wie in einer gewöhnlichen Mensch-zu-Mensch-Interaktion. Basierend auf den angebundenen Datenquellen sollte der Agent eine präzise Antwort liefern. Zusätzlich zeigt er weitere relevante Informationen an, wie etwa Risiken, Abhängigkeiten, Ressourcenauslastung oder technische Dokumentationen. Der Agent wählt automatisch eine passende visuelle Darstellung. Abhängig vom Kontext sind die Informationen in Listen, Diagrammen oder Tabellen aufbereitet. Zudem gibt der KI-Agent Handlungsempfehlungen.
Wie KI-Agenten funktionieren
KI-Agenten basieren auf Large Language Models (LLMs), die ihre Hersteller mit großen generischen Textmengen trainiert haben. Diese Modelle verstehen die menschliche Sprache, generieren kontextbezogene Antworten und verarbeiten selbst komplexe Fragestellungen scheinbar mühelos. Doch um unternehmensspezifische und aktuelle Informationen einfließen zu lassen, reichen vortrainierte Modelle nicht aus. Hier unterstützen zusätzliche KI-Technologien:
Ein zentraler Ansatz beim Einsatz von KI-Agenten in Unternehmen ist Retrieval-Augmented Generation (RAG). Diese Methode stellt sicher, dass die KI-Agenten nicht nur auf ihre Trainingsdaten zurückgreifen, sondern stets aktuelle und relevante Unternehmensdaten als Basis für die Beantwortung der Fragen heranziehen. Dadurch lassen sich Halluzinationen reduzieren.
Mindbreeze als Informationsdrehscheibe
Dabei dient die Wissensmanagement-Anwendung von Mindbreeze als Bindeglied zwischen dem LLM und den Unternehmensdaten. Mithilfe semantischer Suche, Natural Language Processing (NLP) und automatischer Klassifikation identifiziert das System die passenden Daten für das LLM. Sobald eine Anfrage eingeht, analysiert sie diese und durchsucht die angebundenen Datenquellen wie Wissensdatenbanken, Dokumentationen oder FAQs. Dabei ist es egal, ob die Daten strukturiert oder unstrukturiert vorliegen. Die Anwendung leitet relevante Informationen unter Berücksichtigung von Zugriffsrechten an das LLM weiter. Das LLM formuliert daraus eine Antwort und ergänzt sie mit Quellenangaben, sodass Mitarbeitende die Informationen bei Bedarf vertiefen können. Durch kontinuierliches Lernen aus den Unternehmensdaten und dem bisherigen Nutzerverhalten werden die Antworten mit der Zeit genauer und individueller.
Konnektoren zur Datenanbindung
Damit ein KI-Agent effizient arbeitet, benötigt er Zugriff auf relevante Unternehmensdaten. Durch Konnektoren können Unternehmen ihre Daten unabhängig vom Speicherort – sei es auf lokalen Servern, in der Cloud oder auf Plattformen wie Microsoft Azure, Oracle, Google oder AWS – an Mindbreeze und damit an KI-Agenten anbinden. Die Daten bleiben dabei stets an ihrem ursprünglichen Speicherort. Das System greift in Echtzeit darauf zu. Dadurch bleibt die Datenverarbeitung konsistent, und Datenschutzrichtlinien werden eingehalten.
Deployment beeinflusst den Preis von KI-Agenten
Die Implementierung eines KI-Agenten erfolgt je nach IT-Infrastruktur eines Unternehmens unterschiedlich. Unternehmen mit hohen Datenschutzanforderungen und Kontrolle bevorzugen oft ein On-Premises-System. Alternativ ist der Einsatz als Software-as-a-Service (SaaS) möglich. Hier übernimmt der Anbieter Wartung und Updates. Eine weitere Option sind Marketplaces großer Cloud-Anbieter wie AWS, Azure oder Google Cloud. Diese ermöglichen eine schnelle Bereitstellung und Skalierung. Die Wahl der Deployment-Option hat direkten Einfluss auf die Kosten.
Praxisbeispiele für den Einsatz von KI-Agenten
Bei der Produktentwicklung sind zahlreiche Informationen aus Marktanalysen, früheren Projekten, technischen Spezifikationen und regulatorischen Vorgaben entscheidend. Ein KI-Agent durchsucht und strukturiert diese Daten automatisch, sodass Ingenieure und Designer schneller auf relevante Erkenntnisse zugreifen und fundierte Entscheidungen treffen.
Auch bei der Optimierung der Produkte leisten KI-Agenten Unterstützung. Sie analysieren Kundenfeedback, Felddaten und Wettbewerbsanalysen, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren. So erkennen Mitarbeitende beispielsweise häufige Kundenbeschwerden frühzeitig, identifizieren schnell Fehlerquellen in der Technik und bewerten Designänderungen rascher hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf Kosten und Effizienz. Die Einführung von KI-Agenten ist als wichtiger Schritt für Unternehmen zu verstehen, die wachsende Komplexität im Datenmanagement zu bewältigen.
