Agentenbasierte KI verspricht einen Qualitätssprung bei der digitalen Automatisierung: Sie versteht Aufgaben, plant die erforderlichen Schritte und passt sich dynamisch an neue Situationen an. Alles, was dafür erforderlich ist, kann sie selbstständig ausführen. Dabei ähnelt ihre Herangehensweise dem menschlichen Vorgehen.
Die Grundlage dafür liefert generative KI. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) versetzen digitale Systeme in die Lage, Sprache und Zusammenhänge zu verstehen. Dadurch können sie, ausgelöst durch einen bestimmten Trigger, vergleichsweise komplexe Aufgaben selbstständig erledigen, in unerwarteten Situationen alternative Lösungswege finden und, wenn erforderlich, gezielt menschliche Unterstützung einholen.
Aufgaben flexibel erledigen
Diese Fähigkeiten unterscheiden agentenbasierte KI grundlegend von anderen digitalen Automatisierungstechnologien. Zwar bieten auch diese Effizienzgewinne, sie folgen jedoch starren Regeln. Treten Unklarheiten, Ausnahmen oder neue Prioritäten auf, stoßen sie an ihre Grenzen und die Prozesse stoppen.
Agentenbasierte KI ermöglicht Industrieunternehmen die Implementierung sogenannter ‚digitaler Mitarbeitender‘, die auf bestimmte Aufgaben spezialisiert sind und diese ähnlich flexibel wie Menschen erledigen können. Dabei interagieren sie sowohl mit anderen KI-Agenten als auch mit menschlichen Beschäftigten.
Praktische Beispiele
Ein Beispiel: Eine agentenbasierte KI ist auf die Koordination von Kundenbestellungen spezialisiert. Geht ein Kundenauftrag ein, analysiert sie die Bestellung, extrahiert relevante Informationen und prüft sie auf Konsistenz. Fehlen Daten oder treten Unstimmigkeiten auf, wendet die KI sich per E-Mail an den Kunden oder per Chat an interne Kollegen. Nach entsprechender Validierung der Daten legt die KI den Auftrag im Unternehmenssystem an und erkennt selbstständig, wenn Materialien beschafft werden müssen.
In diesem Fall stößt die KI einen anderen ‚digitalen Mitarbeitenden‘ an, der auf Materialbeschaffung spezialisiert ist. Dieser identifiziert benötigte Komponenten, holt Angebote bei Lieferanten ein und fasst bei ausbleibenden Rückmeldungen nach. Er unterzieht die eingegangenen Angebote einem systematischen Vergleich und erstellt eine Empfehlung, die er dem zuständigen menschlichen Mitarbeitenden zur finalen Entscheidung vorlegt.
Darüber hinaus gibt es weitere Einsatzszenarien: Agentenbasierte KI unterstützt etwa bei Lieferantenbestellungen, der Überwachung von Lagerbeständen oder der Steuerung von Service- und Außendienstprozessen.
KI lernt dazu
Bei ihrem Einsatz erlangt die KI auch ein besseres Verständnis für das Unternehmen und kann ihr Handeln daran ausrichten. Durch Reasoning – einem KI-internen Denkprozess – entwickelt sie Handlungspläne und gleicht ihre Entscheidungen zudem mit den erzielten Ergebnissen ab. Dadurch erkennt sie besonders wirksame Vorgehensweisen und passt Planung sowie Ausführung an.
Darüber hinaus können Unternehmen gezielt Feedback-Schleifen einrichten, in denen menschliche Mitarbeitende Rückmeldungen zu einzelnen Arbeitsschritten geben. Dieses Feedback fließt ebenfalls in die Arbeitsweise der KI ein und trägt dazu bei, gewünschtes Verhalten zu verstärken und unerwünschte Muster schrittweise zu reduzieren.
Agentenbasierte KI-Plattform
Auf technischer Ebene läuft eine agentenbasierte KI auf einer zentralen Plattform. Diese stellt die erforderlichen Technologien bereit und verbindet sie über standardisierte Schnittstellen mit Unternehmenssystemen wie ERP oder CRM, externen Plattformen sowie Kommunikationskanälen wie E-Mail und Chat. Zudem koordiniert sie das Zusammenspiel mehrerer digitaler Mitarbeitender und ermöglicht gezielte Human-in-the-Loop-Mechanismen für Rückfragen, Feedback und Freigaben.
Eine solche Plattform bringt in der Regel bereits vorkonfigurierte KI-Agenten mit, die sofort einsatzbereit sind. Gleichzeitig ermöglicht sie es Industrieunternehmen Anpassungen vorzunehmen oder digitale Mitarbeitende zu konfigurieren. Nicht zuletzt erfüllt sie zentrale Anforderungen an Governance, IT-Sicherheit und Compliance.
Arbeiten im Hintergrund
Mit agentenbasierter KI können Industrieunternehmen ihre Effizienz steigern. Nicht zuletzt stärken sie damit auch ihre Wettbewerbsfähigkeit, denn wenn sie diese Entwicklung ignorieren, riskieren sie gegenüber Mitbewerbern ins Hintertreffen zu geraten, die schneller und effizienter arbeiten.
Die ‚digitalen Mitarbeitenden‘ können flexibel agieren und repetitive oder zeitintensive Tätigkeiten übernehmen. Dazu zählen etwa das manuelle Zusammenführen von Informationen aus verschiedenen Systemen, das Nachhalten von Rückmeldungen, der Abgleich widersprüchlicher Daten oder die Pflege von Stammdaten.
Solche Aufgaben sind zwar notwendig, binden aber oft viel Zeit. Die KI erledigt diese zuverlässig im Hintergrund.
