Agentische KI erklärt

Künstliche Intelligenz hat sich über Chatbots und Inhaltsgenerierung hinaus entwickelt – willkommen im Zeitalter der agentenbasierten KI.

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die auf Aufforderungen und menschliche Eingaben reagieren, arbeitet die agentenbasierte KI autonom und nutzt logisches Denken, adaptives Lernen und Entscheidungsfindung, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen.

Entdecken Sie, was agentenbasierte KI einzigartig macht, wie sie sich von generativer KI unterscheidet und welche Anwendungsfälle diese sich entwickelnde Technologie in der Praxis bietet.

Was ist agentenbasierte KI?

Agentische KI ist ein fortschrittliches KI-System, das unabhängig und ohne ständige menschliche Eingaben arbeiten kann. Im Gegensatz zu KI-Chatbots, die Ergebnisse auf Basis von Abfragen erstellen, nutzt ein agentisches KI-System Argumentation, iterative Planung und adaptive Problemlösung, um komplexe Probleme zu bewältigen.

Diese Systeme analysieren Daten aus verschiedenen Quellen, entwickeln Strategien und ergreifen Maßnahmen zur Erreichung spezifischer Ziele. Agentische KI-Systeme haben das Potenzial, das Kundenerlebnis zu verbessern, manuelle Prozesse zu automatisieren und die betriebliche Effizienz branchenübergreifend zu steigern.

Mit agentischer KI können Unternehmen Softwareprogramme erstellen, sogenannte KI-Agenten , auf eine bestimmte Aufgabe für einen Mitarbeiter, ein Team oder ein System. Diese autonomen Agenten können lernen, sich anpassen und unabhängig agieren.

Anstatt beispielsweise wie ein Chatbot grundlegende Hilfe bei der Fehlerbehebung zu leisten, kann ein KI-Supportmitarbeiter WLAN-Probleme diagnostizieren und beheben, indem er Tests durchführt und die Geräteeinstellungen überprüft.

Wie unterscheidet sich agentische KI von generativer KI?

Generative KI ebnete den Weg für fortschrittlichere KI-Technologien. Da sie schon länger existiert, sind mehr Menschen damit vertraut und nutzen sie für verschiedene Aufgaben, vom Verfassen von Texten bis hin zur Erstellung von Bildern und Videos.

Generative KI lernt aus Mustern in Eingabedaten, um neue Inhalte zu erstellen. Sie kann Text, Bilder, Videos und sogar Code generieren, indem sie das nächste wahrscheinliche Element vorhersagt.

Der größte Unterschied zwischen generativer KI und agentenbasierter KI besteht darin, dass generative KI zur Erstellung von Inhalten menschliche Aufsicht erfordert, während autonome KI-Agenten unabhängig und ohne menschliches Eingreifen agieren können.

Agentische KI geht über die Inhaltsgenerierung hinaus und kann Situationen analysieren, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, ohne dass ein direkter menschlicher Eingriff erforderlich ist. Dies macht sie wertvoll für die Automatisierung, Problemlösung und komplexe Entscheidungsfindung.

Gen-KI vs. agentenbasierte KI

Anwendungsfälle für Agenten-KI

Agentische KI ist nicht einfach nur ein weiterer Chatbot – sie ist wie ein intelligenter Assistent, der aktiv wird, um Probleme zu lösen. Dank ihrer Lern- und Anpassungsfähigkeit ist sie branchenübergreifend einsetzbar, um echte Herausforderungen zu meistern.

Ob es um die Aufdeckung von Betrug, die Planung von Arztterminen oder die Beschleunigung behördlicher Abläufe geht – diese KI arbeitet im Hintergrund, um Unternehmen und Kunden das Leben zu erleichtern. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis.

Betrugserkennung und -prävention für Finanzdienstleistungen

Die Herausforderung: Finanzinstitute haben oft Schwierigkeiten, Betrug in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern. Dies führt zu Verzögerungen, finanziellen Verlusten und frustrierten Kunden. Herkömmliche Betrugserkennungsmethoden basieren auf regelbasierten Systemen, die Fehlalarme generieren. Dies kann zu Alarmmüdigkeit und dazu führen, dass echte Probleme nicht angegangen werden.

Finanzorganisationen können agentenbasierte KI-Workflows erstellen, um:

• Überwachen Sie Transaktionen kontinuierlich und erkennen Sie Anomalien.
• Verwenden Sie adaptives Lernen, um zwischen legitimen und betrügerischen Aktivitäten zu unterscheiden
• Ergreifen Sie Maßnahmen zur Lösung des Problems, beispielsweise das Einfrieren einer verdächtigen Transaktion ohne menschliches Eingreifen.
• Benachrichtigen Sie Kunden und bieten Sie automatisierte Lösungen an, um Verzögerungen und manuelle Überprüfungen zu reduzieren.

Beispiel: Der KI-Agent einer Bank erkennt und blockiert vorübergehend eine ungewöhnliche Transaktion mit hohem Wert von einem neuen Standort. Anschließend überprüft der Agent die Identität des Kunden durch einen automatisierten Workflow und genehmigt oder lehnt die Transaktion basierend auf den Ergebnissen ab.

Patiententerminplanung für Gesundheitsorganisationen

Das Problem: Krankenhäuser und Gesundheitszentren haben mit Terminkonflikten, Absagen und Nichterscheinen von Patienten zu kämpfen.

Krankenhäuser können agentenbasierte KI für Folgendes nutzen:

• Automatisieren Sie die Patiententerminplanung, indem Sie die Verfügbarkeit des Arztes, die Patientengeschichte und die Dringlichkeit analysieren.
• Sagen Sie potenzielle Absagen voraus und verschieben Sie Patiententermine proaktiv auf der Grundlage von Mustern.
• Senden Sie automatische Erinnerungen, um Nichterscheinen zu reduzieren.

Beispiel: Der KI-Agent eines Krankenhauses erkennt anhand des bisherigen Patientenverhaltens eine mögliche Absage. Das System meldet sich proaktiv mit einem früheren Termin und weist dem freien Termin einen neuen Patienten zu.

Genehmigungsverfahren und Genehmigungen für öffentliche Organisationen

Problem: Der Prozess der Erlangung einer Gewerbe- oder Baugenehmigung ist aufgrund der Bearbeitung, manuellen Überprüfung und des hohen Papierkrams zeitaufwändig. Das ist für Unternehmen und Bürger frustrierend.

Öffentliche Organisationen können agentenbasierte KI-Systeme für folgende Zwecke nutzen:

• Automatisieren Sie die Prüfung von Genehmigungsanträgen, indem Sie eingereichte Dokumente analysieren und auf behördliche Anforderungen verweisen.
• Markieren Sie fehlende oder falsche Informationen und leiten Sie die Antragsteller zur Korrektur von Fehlern an.
• Genehmigen Sie einfache Anträge und leiten Sie komplexere Fälle an menschliche Sachbearbeiter weiter.

Beispiel: Ein KI-Agent einer Stadt prüft einen Antrag auf eine Gewerbeerlaubnis für Kleinunternehmen, stellt die Einhaltung der Vorschriften sicher und erteilt nahezu augenblicklich die Genehmigung, wodurch die normale Bearbeitungszeit verkürzt wird.

Verbesserte Reaktion auf Vorfälle mit agentenbasierter KI

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie agentische KI und AIOps Verbessern Sie die Erkennung, Analyse und Behebung von Vorfällen durch Teams und helfen Sie so, Reaktionszeiten und menschliche Fehler zu reduzieren. Diese Technologien erkennen proaktiv Anomalien, ergreifen Maßnahmen zur Problemlösung und lernen kontinuierlich aus vergangenen Vorfällen. So werden Sicherheits- und IT-Teams effizienter und widerstandsfähiger.

Die Integration von AIOps und agentenbasierter KI ist ein Wettbewerbsvorteil für Unternehmen, die ihre Incident-Response-Strategie verbessern möchten. Erfahren Sie mehr AIOps von PagerDuty kann Ihnen helfen, die Reaktionszeit bei Vorfällen zu verkürzen, Prozesse zu automatisieren und Abläufe zu optimieren. Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion.