Agentische KI erklärt

Künstliche Intelligenz hat sich über Chatbots und die Generierung von Inhalten hinaus weiterentwickelt – willkommen im Zeitalter der agentenbasierten KI.

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

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

Was ist agentenbasierte KI?

Agentische KI ist ein hochentwickeltes KI-System, das selbstständig und ohne ständige menschliche Eingriffe arbeiten kann. Im Gegensatz zu KI-Chatbots, die auf Basis von Anfragen Antworten liefern, nutzt ein agentisches KI-System logisches Denken, 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 bergen das Potenzial, Kundenerlebnisse zu verbessern, manuelle Prozesse zu automatisieren und die betriebliche Effizienz branchenübergreifend zu steigern.

Mithilfe agentenbasierter KI können Organisationen Softwareprogramme erstellen. sogenannte KI-Agenten Diese autonomen Agenten können spezifischen Aufgaben für Mitarbeiter, Teams oder Systeme zugeordnet werden. Sie sind lernfähig, anpassungsfähig und arbeiten selbstständig.

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

Worin unterscheidet sich agentenbasierte KI von generativer KI?

Generative KI ebnete den Weg für fortschrittlichere KI-Technologien. Da sie schon länger existiert, ist sie mehr Menschen vertraut und wird für verschiedene Aufgaben eingesetzt, 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 Texte, 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 menschliche Aufsicht benötigt, um Inhalte zu produzieren, während autonome KI-Agenten ohne menschliches Eingreifen selbstständig funktionieren können.

Agentische KI geht über die Inhaltsgenerierung hinaus und kann Situationen analysieren, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, ohne dass ein direkter Mensch eingreift. Dadurch ist sie wertvoll für Automatisierung, Problemlösung und komplexe Entscheidungsfindung.

Gen-KI vs. agentenbasierte KI

Anwendungsfälle von Agentic AI

Agentic AI ist nicht einfach nur ein weiterer Chatbot – es ist ein intelligenter Assistent, der aktiv Probleme löst. Dank seiner Lern- und Anpassungsfähigkeit ist es branchenübergreifend einsetzbar, um reale Herausforderungen zu meistern.

Ob Betrugserkennung, Terminvereinbarung für medizinische Leistungen oder Beschleunigung behördlicher Abläufe – diese KI arbeitet im Hintergrund, um Unternehmen und Kunden das Leben zu erleichtern. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis.

Betrugserkennung und -prävention im Finanzdienstleistungssektor

Die Herausforderung: Finanzinstitute haben oft Schwierigkeiten, Betrug in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern, was zu Verzögerungen, finanziellen Verlusten und unzufriedenen Kunden führt. Traditionelle Betrugserkennungsmethoden basieren auf regelbasierten Systemen, die Fehlalarme auslösen und dadurch zu weiteren Problemen führen können. Alarmmüdigkeit und dazu führen, dass reale Probleme ungelöst bleiben.

Finanzorganisationen können agentenbasierte KI-Workflows erstellen, um:

• Transaktionen kontinuierlich überwachen und Anomalien erkennen.
• Adaptives Lernen wird eingesetzt, um zwischen legitimen und betrügerischen Aktivitäten zu unterscheiden.
• Ergreifen Sie Maßnahmen zur Lösung des Problems, z. B. das Einfrieren einer verdächtigen Transaktion ohne menschliches Eingreifen.
• Benachrichtigen Sie Kunden und bieten Sie automatisierte Lösungen an, wodurch Verzögerungen und manuelle Überprüfungen reduziert werden.

Beispiel: Ein KI-System einer Bank erkennt eine ungewöhnlich hohe Transaktion von einem unbekannten Standort und blockiert diese vorübergehend. Anschließend überprüft das System die Identität des Kunden mithilfe eines automatisierten Workflows und genehmigt oder lehnt die Transaktion basierend auf den Ergebnissen ab.

Patientenplanung für Gesundheitsorganisationen

Das Problem: Krankenhäuser und Gesundheitskliniken haben mit Terminkonflikten, Patientenabsagen und Nichterscheinen zu kämpfen.

Krankenhäuser können agentenbasierte KI einsetzen, um:

• Automatisieren Sie die Patiententerminplanung durch die Analyse der Arztverfügbarkeit, der Patientengeschichte und der Dringlichkeit.
• Potenzielle Stornierungen vorhersagen und Patienten proaktiv anhand von Mustern neu einplanen.
• Versenden Sie automatische Erinnerungen, um Nichterscheinen zu reduzieren.

Beispiel: Ein KI-System des Krankenhauses erkennt anhand des bisherigen Patientenverhaltens eine wahrscheinliche Terminabsage. Das System bietet daraufhin proaktiv einen früheren Termin an und weist diesen einem neuen Patienten zu.

Genehmigungsverfahren und -zulassungen für öffentliche Organisationen

Problem: Die Beantragung von Geschäfts- oder Baugenehmigungen ist aufgrund der Bearbeitungsprozesse, manuellen Prüfungen und des hohen bürokratischen Aufwands zeitaufwendig. Dies ist frustrierend für Unternehmen und Bürger.

Öffentliche Organisationen können agentenbasierte KI-Systeme nutzen, um:

• Automatisierte Prüfung von Genehmigungsanträgen durch Analyse der eingereichten Dokumente und Bezugnahme auf regulatorische Anforderungen.
• Fehlende oder fehlerhafte Angaben kennzeichnen und Bewerber bei der Fehlerkorrektur unterstützen.
• Einfache Anträge werden genehmigt, komplexere Fälle werden an zuständige Beamte weitergeleitet.

Beispiel: Ein KI-Agent der Stadt prüft den Antrag eines Kleinunternehmers auf eine Betriebserlaubnis, verifiziert die Einhaltung der Vorschriften und erteilt die Genehmigung nahezu sofort, wodurch die übliche Bearbeitungszeit verkürzt wird.

Verbesserung der Reaktion auf Vorfälle durch agentenbasierte KI

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie agentenbasierte KI und AIOps Diese Technologien können die Art und Weise verbessern, wie Teams Vorfälle erkennen, analysieren und beheben, und Unternehmen so helfen, Reaktionszeiten und menschliche Fehler zu reduzieren. Sie identifizieren Anomalien proaktiv, ergreifen Maßnahmen zur Problemlösung und lernen kontinuierlich aus vergangenen Vorfällen, wodurch Sicherheits- und IT-Teams effizienter und widerstandsfähiger werden.

Die Integration von AIOps und agentenbasierter KI bietet Unternehmen, die ihre Strategie zur Reaktion auf Sicherheitsvorfälle verbessern möchten, einen Wettbewerbsvorteil. Erfahren Sie mehr. PagerDutys AIOps kann Ihnen helfen, die Reaktionszeit bei Vorfällen zu verkürzen, Prozesse zu automatisieren und Abläufe zu optimieren. Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testphase.