Deloitte's Action Alert: Wie KI-Agenten die Zukunft der Arbeit verändern - Skalierbarkeit von generativer KI, Anwendungsfälle und ihre Auswirkungen auf das Unternehmen

Über das Deloitte AI Institute

Das Deloitte AI Institute™ hilft Organisationen, die verschiedenen Dimensionen des dynamischen und sich schnell entwickelnden KI-Ökosystems zu verbinden. Das Institut führt branchenübergreifende Diskussionen über angewandte KI-Innovationen und liefert innovative Erkenntnisse, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer im "Zeitalter der Zusammenarbeit" zu fördern.

Das Deloitte AI Institute hat es sich zur Aufgabe gemacht, den Dialog und die Entwicklung von KI voranzutreiben, Innovationen anzuregen und die Herausforderungen der KI-Implementierung sowie Möglichkeiten zu deren Bewältigung zu erforschen. In Zusammenarbeit mit einem Ökosystem aus akademischen Forschungsteams, Start-ups, Unternehmern, Innovatoren, etablierten KI-Produktführern und KI-Visionären erforscht das Institut Schlüsselbereiche der KI, darunter Risiken, Politik, Ethik, die Zukunft von Arbeit und Talenten und die Argumente für die Anwendung von KI. In Kombination mit dem umfassenden Wissen und der Erfahrung von Deloitte im Bereich der KI-Anwendungen trägt das Institut dazu bei, dieses komplexe Ökosystem zu entmystifizieren, und liefert einflussreiche Perspektiven, die Unternehmen helfen, durch fundierte KI-Entscheidungen erfolgreich zu sein.

Ganz gleich, wo Sie sich auf Ihrer KI-Reise befinden, ob als Vorstandsmitglied oder Führungskraft, die eine Strategie für Ihr Unternehmen entwickelt, oder als Datenwissenschaftler, der eine KI-Strategie in die Praxis umsetzt - das Institut kann Ihnen dabei helfen, Einblicke in die Art und Weise zu gewinnen, wie globale Unternehmen KI einsetzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Besuchen Sie das Deloitte AI Institute, um Zugang zu unserer kompletten Forschung zu erhalten, unsere Podcasts und Newsletter zu abonnieren und an unseren Offline-Meetings und Live-Events teilzunehmen. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der KI erforschen.

Element

Wichtigste Punkte

• KI-Agenten verändern die Industrie, indem sie die Anwendungsmöglichkeiten von generativer KI (GenAI) und typischen Sprachmodellen erweitern.
• KI-Systeme mit mehreren Agenten können die Qualität der Ergebnisse und die Komplexität der Arbeit eines einzelnen KI-Agenten erheblich verbessern.
• Vorausschauende Unternehmen und Behörden setzen bereits KI-Agenten und Multi-Agenten-KI-Systeme in einer Vielzahl von Anwendungsfällen ein.
• Führungskräfte sollten unverzüglich Maßnahmen ergreifen, um sich auf diese neue Ära des intelligenten organisatorischen Wandels vorzubereiten und ihn zu nutzen.

Einführung .......................................................................... .4

AI-Agent:............................................................................. .5

Ihre Unterschiede und ihre Bedeutung

KI-System mit mehreren Agenten: ................................................................. .7

Steigerung des Potenzials von KI-Agenten

Die wichtigsten Vorteile von KI-Agenten und Multi-Agenten-KI-Systemen: ........................................ .7

Die Vorteile von KI-Agenten für heutige Unternehmen werden erschlossen

Strategische Einblicke Transformation:......................................................... .8

Beispiele aus der Praxis für Multi-Agenten-KI-Systeme

Wirkung erzielen durch zielgerichtete Anwendungsfälle:............................................. .11

Wie KI-Agenten die Industrie und den Unternehmensbereich verändern

Ermöglichung neuer Arbeitsweisen und innovativer Horizonte: .............................. .13

Auswirkungen auf Strategie, Risiko, Talent, Geschäftsprozesse und Technologie

Der Weg in die Zukunft:....................................................................... .15

Da sich die KI-Agenten weiter entwickeln, erwarten wir

Roadmapping für die nächste Ära der organisatorischen Umgestaltung: ........................ .16

Empfohlene Maßnahmen, die die Verantwortlichen jetzt ergreifen sollten

Kontaktinformationen und Hinweise ................................................................ .17

kurz

Wie können wir schneller und effizienter arbeiten?

Diese Frage stand schon immer im Mittelpunkt der strategischen Agenda, aber die generative KI (GenAI) hilft uns, neue Antworten zu finden. Durch die Generierung innovativer Ergebnisse auf der Grundlage von Hinweisen aus der natürlichen Sprache ermöglicht GenAI Unternehmen eine erhebliche Steigerung der Geschwindigkeit und Produktivität bei einer Vielzahl von Geschäftsaufgaben. Die Anwendungsszenarien typischer Sprachmodelle zeigen jedoch erst ansatzweise das transformative Potenzial von GenAI. In dieser schnelllebigen KI-Ära ist es an der Zeit, mutiger zu denken: von der Rationalisierung von Routineaufgaben bis hin zur Neugestaltung ganzer Arbeitsabläufe.

Die neue Frage, die sich den Verantwortlichen in Wirtschaft und Verwaltung stellt, lautet:

Wie können wir GenAI nutzen, um Geschäftsprozesse neu zu gestalten?

Die Large Language Models (LLMs) und GenAI-basierten Tools, die heute in den meisten Unternehmen eingesetzt werden, dienen in erster Linie als nützliche Assistenten: Auf Aufforderung durch menschliche Eingaben erzeugt GenAI schnell Output. Diese Interaktion ist jedoch weitgehend transaktional und in ihrem Umfang begrenzt.

Was wäre, wenn GenAI nicht nur auf Anfragen reagieren, sondern den gesamten Prozess planen könnte, um komplexe Anforderungen zu erfüllen? Was wäre, wenn GenAI auch Zugang zu den Daten, den digitalen Werkzeugen und dem kontextbezogenen Wissen hätte, das benötigt wird, um den Prozess von Anfang bis Ende selbstständig und kollaborativ durchzuführen?

Diese Vision wird mit dem Aufkommen von KI-Agenten und KI-Multi-Agenten-Systemen, die das Potenzial für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI erheblich erweitern, zur Realität. Führende Unternehmen und Behörden erkennen bereits den Wert von KI-Agenten und setzen sie in die Praxis um.

In diesem Papier werden wir untersuchen, warum KI-Agenten so bahnbrechend sind. Wir werden dann aufzeigen, wie sie die Industrielandschaft umgestalten, neue Anwendungsszenarien vorantreiben, die Automatisierung verbessern und die Zukunft der intelligenten organisatorischen Umgestaltung in Branchen wie Behörden und öffentlichen Diensten beschleunigen.

Anpassen oder zurückfallen: Bis Ende 2023 sagt fast jeder sechste befragte Unternehmensleiter, dass GenAI sein Geschäft verändert hat.

KI-Agenten: Was sie auszeichnet - und warum das wichtig ist

Um den potenziellen Wert von KI-Agenten und ihre Rolle bei der Skalierung der Automatisierung zu verstehen, muss man zunächst wissen, wie sie sich von den Sprachmodellen und GenAI-Anwendungen unterscheiden, mit denen die Unternehmen heute vertraut sind.

KI-Agenten sind Denkmaschinen, die den Kontext verstehen, Arbeitsabläufe planen, Verbindungen zu externen Tools und Daten herstellen und Aktionen durchführen können, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Dies klingt zwar ähnlich wie das, was ein eigenständiges großes Sprachmodell oder eine GenAI-Anwendung leisten könnte, doch gibt es entscheidende Unterschiede, die KI-Agenten leistungsfähiger machen. (Siehe Tabelle, S. 6.) So sind typische Big Language Model-gesteuerte Chatbots oft nur begrenzt in der Lage, mehrstufige Eingabeaufforderungen zu verstehen, ganz zu schweigen von der Planung und Ausführung eines gesamten Arbeitsablaufs anhand einer einzigen Eingabeaufforderung. Sie folgen dem "Input-Output"-Paradigma herkömmlicher Anwendungen, was verwirrend sein kann, wenn sie mit Anfragen konfrontiert werden, die in mehrere kleinere Aufgaben unterteilt werden müssen. Sie haben auch Schwierigkeiten bei der Bewältigung von Aufgabensequenzen, insbesondere bei zusammengesetzten Aufgaben, bei denen der zeitliche und inhaltliche Kontext berücksichtigt werden muss. Diese Einschränkungen sind bei kleinen Sprachmodellen (Small Language Models, SLMs) noch ausgeprägter, da sie oft Rechenkosten und Geschwindigkeit auf Kosten der Wissenstiefe und/oder der Ausgabequalität opfern, wenn die Menge der Trainingsdaten klein ist.

Infolgedessen beschränken sich frühe GenAI-Anwendungsszenarien zumeist auf eigenständige Anwendungen, wie z. B. die Erstellung personalisierter Werbung auf der Grundlage der Suchhistorie von Kunden, die Überprüfung von Verträgen und Rechtsdokumenten zur Ermittlung potenzieller regulatorischer Risiken oder die Vorhersage molekularer Verhaltensweisen und Arzneimittelwechselwirkungen in der Arzneimittelforschung.

KI-Agenten sind in der Lage, mit diesen Einschränkungen umzugehen und gleichzeitig die Fähigkeiten bereichs- und aufgabenspezifischer digitaler Tools zu nutzen, um komplexere Aufgaben effektiv zu erledigen. KI-Agenten, die mit einem Langzeitgedächtnis ausgestattet sind, sind beispielsweise in der Lage, sich Aufzeichnungen von Kunden- und öffentlichen Interaktionen zu merken - einschließlich E-Mails, Chatprotokollen und Telefonkommunikation -, um kontinuierlich zu lernen und personalisierte Empfehlungen über digitale Kanäle hinweg anzupassen. Dies steht im Gegensatz zu Big- und Little-Language-Modellen, die in der Regel auf Gesprächsinformationen beschränkt sind. Darüber hinaus können KI-Agenten End-to-End-Prozesse automatisieren, insbesondere in Szenarien, die komplexe Überlegungen, Planung und Ausführung erfordern.

KI-Agenten eröffnen neue Möglichkeiten für die Produktivität von Unternehmen und die Projektabwicklung durch Automatisierung von Geschäftsprozessen. GenAI-Anwendungsszenarien, die früher als zu komplex galten, können nun sicher und effizient in großem Umfang realisiert werden.

Mit anderen Worten: KI-Agenten sind mehr als nur Interaktionen. Sie können im Namen des Nutzers denken und handeln.

Ein neues Paradigma für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer

Durch die Fähigkeit, zu denken, zu planen, sich zu erinnern und zu handeln, überwinden KI-Agenten die wichtigsten Einschränkungen typischer Sprachmodelle.

Multi-Agenten-KI-Systeme: Erweiterung des Potenzials von KI-Agenten

Während ein einzelner KI-Agent erhebliche Verbesserungen bringen kann, zeigt sich die wirklich transformative Kraft von KI-Agenten, wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten. Solche Multi-Agenten-Systeme sind in der Lage, die Stärken spezifischer Rollen zu nutzen und ermöglichen es Unternehmen, komplexe Prozesse zu automatisieren und zu optimieren, die ein einzelner Agent allein nur schwer bewältigen könnte.

Multi-Agenten-KI-Systeme setzen mehrere rollenspezifische KI-Agenten ein, um Anfragen zu verstehen, Arbeitsabläufe zu planen, rollenspezifische Agenten zu koordinieren, Abläufe zu rationalisieren, mit Menschen zusammenzuarbeiten und Ergebnisse zu validieren.

Multi-Agenten-KI-Systeme umfassen in der Regel Standard-Agenten für Aufgaben (z. B. Agenten für die Benutzeroberfläche und die Datenverwaltung) sowie spezialisierte Agenten für Fähigkeiten und Werkzeuge (z. B. Agenten für die Datenextraktion oder Bildanalyse), die zusammenarbeiten, um vom Benutzer vorgegebene Ziele zu erreichen.

Das Herzstück jedes KI-Agenten ist ein Sprachmodell, das ein linguistisches und kontextbezogenes semantisches Verständnis liefert - die genaue Verwendung der gleichen oder verschiedener Sprachmodelle hängt vom Anwendungsfall ab. Auf diese Weise können einige Agenten ihr Wissen gemeinsam nutzen, während andere die Ergebnisse im System gegenprüfen und so die Qualität und Konsistenz des Prozesses verbessern. Durch die Bereitstellung gemeinsamer Kurz- und Langzeitspeicherressourcen für die Agenten wird der Bedarf an menschlichen Eingaben während der Planungs-, Validierungs- und Iterationsphasen weiter verringert.

Dieses Konzept erweitert die Möglichkeiten eines einzelnen KI-Agenten durch einen Team- oder Agenturansatz. Durch die Aufteilung komplexer Prozesse in mehrere Aufgaben, die Zuweisung dieser Aufgaben an Agenten, die speziell für ihre Ausführung optimiert sind, und die Koordinierung der Zusammenarbeit zwischen Agenten und Menschen in jeder Phase des Arbeitsablaufs ist es wahrscheinlicher, dass solche Systeme qualitativ hochwertigere, schnellere und zuverlässigere Ergebnisse erzielen.2,3

Mit anderen Worten: Multi-Agenten-KI-Systeme können nicht nur im Namen ihrer Nutzer denken und handeln, sondern auch komplexe Arbeitsabläufe in Minutenschnelle koordinieren.

Die wichtigsten Vorteile von KI-Agenten und Multi-Agenten-Systemen

Fähigkeiten - KI-Agenten können die Interaktion mit einer breiten Palette von Werkzeugen automatisieren, um Aufgaben zu erfüllen (z. B. Navigation auf Websites, quantitative Berechnungen), die eigenständige große Sprachmodelle nicht leisten können.

Produktivität - Im Vergleich zu eigenständigen großen Sprachmodellen, die ständige menschliche Eingaben und Interaktionen erfordern, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, können KI-Agenten komplexe Arbeitsabläufe auf der Grundlage einer einzigen Eingabeaufforderung planen und zusammenarbeiten, was den Lieferprozess erheblich beschleunigt.

Selbstlernen - Durch die Nutzung von Ressourcen des Kurz- und Langzeitkontextgedächtnisses (die in vortrainierten Sprachmodellen oft nicht zur Verfügung stehen) sind KI-Agenten in der Lage, die Qualität ihrer Ergebnisse im Laufe der Zeit rasch zu verbessern.

Anpassungsfähigkeit - Wenn sich die Anforderungen ändern, können KI-Agenten neue Ansätze planen, schnell auf neue Daten und Echtzeit-Datenquellen verweisen und mit anderen Agenten zusammenarbeiten, um die Ergebnisse zu vervollständigen und zu koordinieren.

Genauigkeit - Ein wesentlicher Vorteil von KI-Systemen mit mehreren Agenten ist die Möglichkeit, "validierende" Agenten zur Interaktion mit "generierenden" Agenten einzusetzen, um Qualität und Zuverlässigkeit im Rahmen eines automatisierten Arbeitsablaufs zu testen und zu verbessern.

Intelligenz - Wenn Agenten, die sich auf eine bestimmte Aufgabe konzentrieren, zusammenarbeiten, nutzt jeder Agent seine Erinnerungen, Werkzeuge und Denkfähigkeiten, um die maschinengesteuerte Intelligenz auf ein neues Niveau zu heben.

Transparenz - Multi-Agenten-KI-Systeme verbessern die Fähigkeit, KI-Ergebnisse zu interpretieren, indem sie zeigen, wie Agenten gemeinsam denken und kommunizieren, und so einen klaren Einblick in den kollektiven Entscheidungsfindungs- und Konsensfindungsprozess geben.

Strategische Einsicht für den Wandel

Unabhängig von der Branche befasst sich jedes Unternehmen mit Forschung, Analyse und Berichterstattung zu einer Vielzahl von Themen wie wirtschaftliche Bedingungen, Kunden- und Stakeholderpräferenzen, Politik und Preisstrategien.

Traditionell erforderten diese Projekte qualifizierte Analysten, die einen mehrstufigen Prozess durchführten, der den Einsatz von Forschungs- und Analyseinstrumenten sowie internes Expertenwissen beinhaltete und sehr zeitaufwändig war.

Im Folgenden wird ein typischer Ablauf für ein herkömmliches Forschungsprojekt beschrieben.

Obwohl diese Methode effektiv und wiederholbar ist, ist sie...

• Zeitaufwändig: Es kann Tage oder Wochen dauern, einen einzigen Bericht zu erstellen, was es schwierig macht, sich bietende Chancen zu nutzen.
• Ineffizienz: Qualifizierte Analysten müssen viele sich wiederholende Tätigkeiten ausführen, was ihre Konzentration auf Analysen auf höherer Ebene beeinträchtigt.
• Schwierigkeiten bei der Erweiterung: Unternehmen und Regierungsorganisationen haben Schwierigkeiten, ausreichend qualifizierte und erfahrene Analysten einzustellen und zu halten, um ihre Forschungskapazitäten zu erweitern.

Deloitte hat ein Multi-Intelligenz-KI-System entwickelt, das jeden Schritt der Recherche und Berichterstattung rationalisiert und optimiert. So funktioniert das System.

Dieser KI-gesteuerte Ansatz ist nicht nur effizient und reproduzierbar, sondern hat auch...

• Schnell: Ein Qualitätsbericht kann sofort in weniger als einer Stunde erstellt werden.
• Effizient: Fachleute können sich auf die Validierung, Iteration und Verfeinerung von Berichten konzentrieren.
• Hochgradig skalierbar: Das System stellt im Wesentlichen sofort ein Team hochqualifizierter digitaler Mitarbeiter bereit.

Effektive und effiziente Arbeit beruht auf der Förderung von Kreativität und Wissen durch gut geplante Prozesse und die richtigen Werkzeuge. Hier kommen KI-Agenten und multi-intelligente KI-Systeme ins Spiel.

Wirkung erzielen durch gezielte Anwendungsfälle

Unternehmen aller Branchen nutzen bereits das Potenzial von KI-Agenten und Multi-Intelligenz-Systemen, um Prozesse zu verändern, die Effizienz zu steigern und die Reichweite zu erhöhen. Sehen wir uns vier Anwendungsfälle an, die derzeit möglich sind - zwei branchenspezifische und zwei, die sich auf jedes Unternehmen anwenden lassen.

Fall 1

Persönliche Finanzberatung und Vermögensverwaltung

Branche: Finanzdienstleistungen

Finanzberatungsdienste stützen sich häufig auf eine breite Kategorisierung der Kunden nach Alter, Einkommen und Risikotoleranz. Bei diesem Ansatz wird die Komplexität der individuellen Finanzsituation und -ziele meist außer Acht gelassen. Im heutigen, sich schnell verändernden Finanzumfeld besteht ein wachsender Bedarf an personalisierter, anpassungsfähiger Finanzberatung. Multiintelligente KI-Systeme können verschiedene Datenquellen analysieren - darunter die Finanzhistorie eines Kunden, Echtzeit-Marktdaten, Lebensereignisse und sogar Verhaltensmuster -, um Berater bei der Entwicklung von individuell zugeschnittenen Finanzplänen und Anlagestrategien zu unterstützen. KI-Agenten können außerdem die Beratung kontinuierlich überwachen und anpassen, wenn sich das Umfeld ändert. KI-Agenten können auch kontinuierlich die Empfehlungen überwachen und anpassen, wenn sich das Umfeld ändert.

Potenzielle Vorteile des Einsatzes eines KI-Agenten zur Realisierung:

Ultra-personalisiert: Finanzberatung, die auf die spezifischen Bedürfnisse und Ziele jedes Kunden zugeschnitten ist und Faktoren berücksichtigt, die bei anderen Ansätzen möglicherweise übersehen werden.

Kontinuierliche Feinabstimmung: Finanzpläne und -strategien werden als Reaktion auf veränderte Marktbedingungen oder individuelle Umstände automatisch aktualisiert.

Verbesserung der Kundenzufriedenheit: Stärkung der Kundenbeziehungen und Erhöhung der Kundenbindung und -zufriedenheit durch relevante und zeitnahe Beratung.

Verbesserte Skalierbarkeit: Bieten Sie einer größeren Anzahl von Kunden eine qualitativ hochwertige, individuelle Beratung, ohne die Kosten des Dienstes zu erhöhen.

Fall 2

Dynamische Preisgestaltung und personalisierte Werbeaktionen

Industrie: Verbrauchermärkte

Herkömmliche Preisstrategien beruhen oft auf statischen Modellen, die die Marktbedingungen, das Kundenverhalten oder die Lagerbestände in Echtzeit nicht berücksichtigen können. Multi-Agenten-KI-Systeme können Analysen, die auf großen Mengen von Echtzeitdaten basieren, wie z. B. Preise von Wettbewerbern, Kaufhistorie der Kunden und saisonale Trends, schnell integrieren, um die Preise dynamisch anzupassen. Darüber hinaus können sie Werbeaktionen auf der Grundlage der Vorlieben, Eigenschaften und Einkaufsgewohnheiten jedes einzelnen Kunden personalisieren, um die Konversionsraten zu erhöhen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Potenzielle Vorteile des Einsatzes eines KI-Agenten zur Realisierung:

Schnellere Anpassungsfähigkeit: Die Preise werden als Reaktion auf Marktveränderungen, Lagerbestände oder Kundennachfrage sofort angepasst, um den Umsatz zu optimieren.

Personalisierte Angebote: Werbeaktionen, die auf die Vorlieben und das Verhalten jedes Kunden zugeschnitten sind, um die Kaufwahrscheinlichkeit zu erhöhen.

Höhere Rentabilität: Maximierung der Gewinnspannen und Reduzierung der Rabatte durch kontinuierliche Optimierung von Preisen und Werbeaktionen.

Fall 3

Rekrutierung

Bereich: Personalwesen (HR)

KI-Agenten können den gesamten Einstellungsprozess durch die Verarbeitung natürlicher Sprache automatisieren, einschließlich der Analyse von Lebensläufen, der Bewertung von Kandidaten auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten und Erfahrungen und der Durchführung erster Gespräche durch generative KI-gesteuerte Avatare. Diese Systeme können mit Personalfachleuten zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass qualifizierte Bewerber schnell identifiziert, priorisiert und effizient in die nachfolgenden Phasen des Einstellungsverfahrens weitergeleitet werden, während gleichzeitig die Vorschriften eingehalten werden.

Potenzielle Vorteile des Einsatzes eines KI-Agenten zur Realisierung:

Steigern Sie die Effizienz: Automatisieren Sie Aufgaben, damit sich HR-Teams auf strategische Aktivitäten konzentrieren können, und verkürzen Sie die Einstellungszeiten.

Verbesserter Abgleich mit den Bewerbern: Analyse eines größeren Spektrums von Datenpunkten, um eine genauere Zuordnung von Bewerbern zu Stellen zu ermöglichen und die Qualität der Einstellung zu verbessern.

Abbau von Voreingenommenheit: Durch die Standardisierung von Bewerberbewertungen und die Konzentration auf Fähigkeiten und Erfahrung können KI-Agenten dazu beitragen, unbewusste Voreingenommenheit im Einstellungsprozess zu reduzieren.

Dynamische Skalierbarkeit: Bewältigen Sie eine große Anzahl von Bewerbungen und erleichtern Sie die Verwaltung von Rekrutierungskampagnen oder die gleichzeitige Rekrutierung mehrerer Stellen.

Fall 4

Personalisierte Kundenbetreuung

Bereich: Dienstleistungen für Kunden und Begünstigte

Herkömmliche Systeme zur Unterstützung von Kunden und Begünstigten beruhen oft auf skriptgesteuerten Interaktionen, die komplexe oder einzigartige Anfragen nicht lösen können, was zu Frustration beim Kunden und zur Eskalation von Problemen führt. Im Gegensatz dazu sind Multi-Agenten-KI-Systeme in der Lage, natürlichsprachliche Anfragen zu verstehen und relevante und natürliche Antworten auf der Grundlage der Kundenhistorie, der Präferenzen und des Echtzeitkontexts zu generieren. Diese fortschrittlichen Systeme können viele komplexe Anfragen effizient bearbeiten, wodurch die Notwendigkeit der Weiterleitung an den menschlichen Kundendienst verringert und gleichzeitig die Zufriedenheit der Kunden/Begünstigten erhöht wird.

Die potenziellen Vorteile von Agenten mit künstlicher Intelligenz:

Größere Konsistenz und Skalierbarkeit: KI-Agenten können rund um die Uhr arbeiten, ohne zu ermüden, und unabhängig vom Anfragevolumen eine gleichbleibende Servicequalität gewährleisten.

Verbessertes Kundenerlebnis: Jede Interaktion mit einem Kunden kann auf dessen individuelle Bedürfnisse zugeschnitten werden, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

Zunehmende Effizienz: Die Fähigkeit, aus jeder Interaktion zu lernen, trägt dazu bei, die Antwortzeiten zu verkürzen, die Qualität zu verbessern und die Zeit der Kundendienstmitarbeiter freizugeben, damit sie sich auf komplexere Kundenanfragen konzentrieren können.

Erschließung neuer Arbeitsweisen und innovativer Horizonte

Im Zuge der Weiterentwicklung von Sprachmodellen ist zu erwarten, dass KI-Agenten und -Systeme zu einer strategischen Ressource werden und die Effizienz von Kerntätigkeiten in Unternehmen und Behörden steigern (z. B. Produktentwicklung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Kundenservice, Einbindung von Bürgern, Organisationsgestaltung usw.). Wir sehen eine Zukunft, in der Agenten grundlegende Geschäftsmodelle und ganze Branchen revolutionieren und neue Arbeitsweisen, Betriebsmodelle und Wertschöpfung vorantreiben werden.

Deshalb ist es wichtig, dass sich Führungskräfte und Verantwortliche des öffentlichen Dienstes rechtzeitig auf die nächste Phase der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer und auf geschäftliche Innovationen vorbereiten.

Lassen Sie uns einige neue Wege des Denkens und Führens erkunden, die in dieser Zeit des schnellen Wandels in Betracht gezogen werden sollten.

strategische Bedeutung

Führungskräfte sollten damit beginnen, KI-Agenten und Multi-Agenten-KI-Systeme in ihre Gesamtstrategie und ihren künftigen Fahrplan zu integrieren. Das bedeutet, dass sie Geschäftsprozesse neu konzipieren, in KI-Fähigkeiten investieren und eine Innovationskultur fördern sollten. Unternehmen sollten eine klare Roadmap für die Einführung von KI-Agenten entwickeln und die Schlüsselbereiche identifizieren, die den größten Nutzen bringen und sich auf umfassendere Geschäftsziele auswirken können.

Ein wirksames Veränderungsmanagement ist entscheidend für eine erfolgreiche Integration. Führungskräfte sollten sorgfältig darüber nachdenken, wie sie mit organisatorischen Widerständen umgehen, Schulungen anbieten und sicherstellen, dass die Mitarbeiter den Wert und die Vorteile von KI-Agenten verstehen. Dazu gehört auch die Entwicklung einer umfassenden Kommunikationsstrategie, um sicherzustellen, dass Mitarbeiter und andere Interessengruppen informiert sind und während des gesamten Einführungsprozesses eingebunden bleiben.

Schwerpunktbereiche

Identifizieren und priorisieren Sie die Geschäfts- und Servicebereiche, in denen KI-Agenten die größten und unmittelbarsten Auswirkungen haben können.

Risikobedeutung

Agenten der künstlichen Intelligenz stellen neue Risiken dar und erfordern starke Sicherheits- und Verwaltungsstrukturen. Ein großes Risiko ist die potenzielle Verzerrung von KI-Algorithmen und Trainingsdaten, die zu unfairen Entscheidungen führen kann. Darüber hinaus können KI-Agenten anfällig für Datenschutzverletzungen und Cyberangriffe sein, die sensible Informationen und die Datenintegrität gefährden können. Die Komplexität von KI-Systemen birgt auch das Potenzial für unbeabsichtigte Folgen, etwa wenn KI-Agenten ein unvorhersehbares Verhalten an den Tag legen oder Entscheidungen treffen, die nicht im Einklang mit den Unternehmenszielen stehen.

Um diese Risiken zu beherrschen, ist es wichtig, klare Parameter für die Interaktionen der Agenten festzulegen, die Betriebskennzahlen zu überwachen und kontinuierlich die Ethik, den Datenschutz, die Sicherheit und die Integrität der Daten zu gewährleisten. Da die Integration von KI-Agenten in die Kerngeschäftsprozesse voranschreitet, wird ein unternehmensweiter Governance-Rahmen mit Richtlinien zur Datennutzung, Ethik und Sicherheit zur weiteren Risikominderung beitragen. Der Rahmen sollte die Einhaltung einschlägiger Vorschriften gewährleisten und eine laufende Überwachung der Interaktionen von KI-Agenten beinhalten. Fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung können zum Schutz vor Datenschutzverletzungen und Cyberangriffen beitragen. Schulungen und Sensibilisierungsprogramme für Mitarbeiter können zusätzlichen Schutz bieten, indem sie ihnen helfen, die ethischen und betrieblichen Überlegungen bei der Arbeit mit KI-Agenten zu verstehen.

Schwerpunktbereiche

Identifizierung von Marken- und Betriebsrisiken, die im Zusammenhang mit der Datennutzung, der Interaktion von KI-Agenten untereinander und mit Tools, der Ethik usw. entstehen können.

-Gewährleistung einer wirksamen Prüfung und Validierung der Modellergebnisse.

Einführung eines Rahmens für die Steuerung von KI-Agenten, der regelmäßig überprüft und aktualisiert wird, um der Entwicklung der KI-Technologien Rechnung zu tragen.

-Überwachung neu auftretender Risiken im Zusammenhang mit KI-Agenten, wie z. B. die "Agentenautonomie", d. h. das Risiko unbeabsichtigter Folgen, die entstehen können, wenn Agenten Entscheidungen mit minimaler menschlicher Kontrolle treffen.

-Schulungsprogramme zu entwickeln, die den Mitarbeitern helfen, KI-Agenten zu verstehen und zu nutzen, um Produktivität und Effizienz zu steigern.

Bedeutung des Talents

Der Einsatz von KI-Agenten kann die traditionellen Arbeitsstrukturen verändern. Wenn KI-Agenten Routine- und geringwertige Aufgaben übernehmen, kann die Nachfrage nach menschlichen Fähigkeiten zur Entwicklung, Implementierung und zum Betrieb dieser Systeme drastisch steigen. Führungskräfte sollten sich Gedanken darüber machen, welche neuen Rollen, Stellenbeschreibungen und Stellenstrukturen mit dem Aufbau dieser Fähigkeiten verbunden sind und wie dieses Fachwissen ermittelt, rekrutiert, geschult und gehalten werden kann.

Abgesehen von den Auswirkungen auf technische Talente sollten Unternehmensleiter auch darauf vorbereitet sein, Mitarbeiter aller Art dabei zu unterstützen, den Umgang mit KI-Agenten zu erlernen und sogar neue Nutzungsszenarien zu identifizieren, die Prozesse verbessern können. Wenn sie richtig eingesetzt und verwaltet werden, können KI-Agenten neue Potenziale für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Computer eröffnen - dieses Potenzial hängt jedoch davon ab, dass die Mitarbeiter ihre neuen Rollen verstehen, akzeptieren und ausfüllen können.

Schwerpunktbereiche

-Kommunizieren Sie die Vorteile von KI-Agenten, um den Mitarbeitern zu helfen, sich an neue Arbeitsweisen anzupassen.

-Förderung einer Kultur der Innovation und des kontinuierlichen Lernens. Führungskräfte sollten eine innovative und anpassungsfähige Denkweise in Bezug auf KI-Agenten einführen.

-Untersuchung der Neugestaltung von Arbeitsstrukturen, Arbeitsabläufen und Leistungskennzahlen, um die neue Realität der Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten zu berücksichtigen.

Auswirkungen von Geschäftsprozessen

Agenten für künstliche Intelligenz und KI-Systeme mit mehreren Agenten erfordern eine sorgfältige menschliche Bewertung der Geschäftsprozesse - manchmal von Grund auf. Während Agenten im Laufe der Zeit viele Kernprozesse neu definieren werden, können KI-Agenten schon heute in bestehende Betriebsmodelle integriert werden, um die Effizienz aktueller Prozesse zu steigern, ohne dass ein komplettes Reengineering des Systems erforderlich ist. Dieser Ansatz ermöglicht Unternehmen die schrittweise Einführung von Agentenlösungen mit geringem Risiko, erfordert aber eine sorgfältige Planung, Verwaltung und Abstimmung, um sicherzustellen, dass KI-Agenten die Bereiche verbessern können, die Menschen und/oder andere Technologielösungen bereits gut erledigen.

In den Anwendungsfällen, in denen ein KI-Agent zum Einsatz kommt, ist das menschliche Eingreifen nach wie vor von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei Aufgaben, die eine Beurteilung, Validierung und kritische Entscheidungsfindung erfordern. Diese Zusammenarbeit ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass der KI-Output genau, zuverlässig und effektiv ist. In diesem Paradigma agieren alle, die mit dem KI-Agenten arbeiten, als Manager - sie erteilen Anweisungen über Aufforderungen, klären Anfragen, überwachen den Fortschritt, überprüfen die Ergebnisse und fordern oder nehmen bei Bedarf Änderungen vor.

Schwerpunktbereiche

- Stellen Sie sicher, dass bei der Integration von Agenten in bestehende Geschäftsprozesse diese Prozesse effektiv bleiben und gleichzeitig für mehr Effizienz und Wert sorgen.

- Einführung eines Verfahrens zur kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung der Leistung von KI-Agenten. Dazu gehören die Sammlung und Analyse von Daten über die Leistung von KI-Agenten, die Ermittlung von Verbesserungsmöglichkeiten und die Vornahme von Änderungen, die zur Optimierung der Leistung erforderlich sind.

Auswirkungen von Technologie und Daten

Die Implementierung von KI-Agenten kann kostspielig sein und erhebliche Investitionen in Technologie und Infrastruktur erfordern. Unternehmen sollten das Nutzenversprechen und die Investitionsrendite sorgfältig bewerten und ein schrittweises Programm von Anwendungsfällen entwickeln, das sich auf "niedrig hängende Früchte" (d. h. einfachere Anwendungsfälle) konzentriert, um die Grundlage für komplexere Aktivierungen zu schaffen.

Qualitativ hochwertige Daten sind die Voraussetzung dafür, dass KI-Agenten effektiv arbeiten können. Wenn die Daten ungenau, unvollständig oder inkonsistent sind, können die Ergebnisse und Aktionen der Agenten unzuverlässig oder falsch sein, was zu Problemen bei der Akzeptanz und Risiken führt. Investitionen in eine solide Datenverwaltung und Wissensmodellierung sind daher von entscheidender Bedeutung.

Die Einführung vertrauenswürdiger KI-Praktiken ist der Schlüssel zur Risikominimierung und zur Gewährleistung eines ethischen Einsatzes. Dazu gehört auch die Entwicklung fairer, transparenter und verantwortungsvoller KI-Agentenlösungen und der Umgang mit potenziellen Verzerrungen in KI-Modellen.

Schwerpunktbereiche

- Aufbau der richtigen technischen Infrastruktur zur Unterstützung der Einführung und Umsetzung von KI-Agenten (z. B. KI-Orchestrierungsplattformen und skalierbare Data Lakes).

- Stellen Sie sicher, dass die Daten ordnungsgemäß organisiert, aktuell und für KI-Agenten zugänglich sind. Dazu gehören klare Data-Governance-Richtlinien und -Prozesse sowie ein kontinuierlicher Zugang zu Echtzeit-Datenströmen für eine dynamische, präzise Entscheidungsfindung.

- Einführung von Verfahren zur Überwachung und Verwaltung der Leistung und Ethik von KI-Agenten und KI-Systemen mit mehreren Agenten. Ohne transparente und vertrauenswürdige KI sind das Vertrauen der Kunden und die Einhaltung der Vorschriften gefährdet.

Der Weg in die Zukunft

Die Ära der Zusammenarbeit von Agenten mit künstlicher Intelligenz steckt noch in den Kinderschuhen. Obwohl das Interesse von Unternehmen und Technologieanbietern wächst, sind umfassende Lösungen noch nicht alltäglich. Es ist noch ein erheblicher technischer Aufwand erforderlich - insbesondere in den Bereichen Denk- und Planungsfähigkeiten -, um KI-Agenten zu befähigen.

Verbesserungen werden wahrscheinlich schnell kommen. In den letzten Jahren haben generative KI-Tools erhebliche Fortschritte bei ihren Argumentations- und Agenten-Orchestrationsfähigkeiten gemacht. Viele Risikokapitalfirmen investieren in großem Umfang in Technologiebereiche, die mit KI-Agenten zusammenhängen, und viele der heute führenden Anbieter von generativer KI und Technologie investieren noch mehr. Was derzeit verfügbar ist, ist nur die Spitze des Eisbergs für zukünftige Entwicklungen. Wir gehen davon aus, dass sich die Kern-Sprachmodelle, KI-Agenten und Agenten-Orchestrierungsplattformen in den nächsten 12 Monaten erheblich weiterentwickeln werden.

Zukunftssichere Führungskräfte werden nicht tatenlos zusehen. Branchenübergreifend sind viele Unternehmen bereits dabei, Agenten zu entwickeln, zu testen und in einigen Fällen zu implementieren.

Eine neue Ära des organisatorischen Wandels einläuten

Agenten für künstliche Intelligenz und Multi-Agenten-KI-Systeme sind mehr als nur Symbole des technologischen Fortschritts. Sie stehen für einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen Prozesse automatisieren, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine verbessern, Erkenntnisse gewinnen und komplexe Herausforderungen dynamisch angehen. Sie bieten das Potenzial, einen enormen Wert in verschiedenen Funktionsbereichen zu erschließen - von der Verbesserung der Kundeninteraktion und der Optimierung von Lieferketten bis hin zur Förderung von Innovationen in der Produktentwicklung und der Bereitstellung von Dienstleistungen.

Der Weg zur Realisierung dieser Vorteile erfordert eine durchdachte Planung, strategische Investitionen und das Engagement für eine Kultur, die kontinuierliche Verbesserungen und technologische Fortschritte fördert. Indem Sie KI-Agenten-Initiativen mit den Kerngeschäftszielen abstimmen, in die richtige Infrastruktur investieren und eine Innovationskultur fördern, kann Ihr Unternehmen in dieser neuen Ära der KI-gesteuerten Unternehmenstransformation eine Vorreiterrolle einnehmen.

Jetzt ist es an der Zeit zu handeln.

Generative KI-Tools entwickeln sich rasant - und es ist unwahrscheinlich, dass sich diese Entwicklung in den kommenden Jahren verlangsamen wird. Ebenso werden KI-Agenten bereits von Unternehmen aus verschiedenen Branchen sowie von großen Technologieanbietern eingesetzt. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, erste Anwendungen/Anwendungsfälle zu erforschen und die Grundlagen für künftige grundlegende Geschäftsumwandlungen zu schaffen.

Um die Reise Ihrer eigenen Organisation zu beginnen, sollten Sie die folgenden Maßnahmen in Betracht ziehen:

1 Evaluierung und Priorisierung von Anwendungsfällen

Beginnen Sie mit einer umfassenden Bewertung der aktuellen Abläufe, um Bereiche zu identifizieren, in denen KI-Agenten einen Mehrwert schaffen können. Konzentrieren Sie sich auf Prozesse, die sich für die Automatisierung eignen, komplexe Entscheidungsprozesse beinhalten und/oder eine schnelle Anpassung erfordern. Priorisieren Sie diese Anwendungsfälle, um schnelle Erfolge zu erzielen und einen greifbaren Wert zu demonstrieren.

2 Entwicklung eines strategischen Fahrplans für KI-Agenten

Richten Sie Ihren KI-Plan an den allgemeinen Geschäfts- und Missionszielen aus, indem Sie eine detaillierte Roadmap entwickeln, die Wege zur Integration von KI-Agenten in den Betrieb aufzeigt. Dieser Plan sollte klare Meilensteine, Zeitvorgaben und Erfolgskennzahlen enthalten, um den Einsatz von KI-Agenten-gesteuerten Funktionen im gesamten Unternehmen zu steuern.

3 Talententwicklung Investitionsinfrastruktur und Talent

Ermitteln Sie die Infrastruktur, die für die Unterstützung von KI-Agenten erforderlich ist, und bauen Sie diese auf, einschließlich skalierbarer Cloud-Plattformen, fortschrittlicher Datenanalysetools und robuster Cybersicherheitsmaßnahmen. Investieren Sie gleichzeitig in die Verbesserung der Qualifikationen Ihrer Mitarbeiter, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung der technischen Fähigkeiten zur effektiven Arbeit mit KI-Agenten und Multi-Agenten-Systemen liegt. Eine gut vorbereitete Belegschaft ist der Schlüssel zur Ausschöpfung des gesamten Transformationspotenzials von KI-Agenten.

4 Risikomanagement Umsetzung einer strengen Data Governance

Da KI-Agenten in den Mittelpunkt des Geschäftsbetriebs rücken, ist es wichtig, einen starken Governance-Rahmen zu schaffen, um die damit verbundenen Risiken zu bewältigen. Implementieren Sie Richtlinien, um Datenintegrität, Sicherheit und ethische Nutzung zu gewährleisten, und überwachen Sie KI-Interaktionen kontinuierlich, um Verzerrungen und nachteilige Folgen zu vermeiden. Gleichzeitig sollte die Einhaltung von Vorschriften stets oberste Priorität haben.

5 Förderung einer Kultur der Innovation

Experimentieren und kontinuierliches Lernen sind entscheidend für den Erfolg. Ermutigen Sie Ihr Team, neue Anwendungen der generativen KI zu erforschen und die ersten Einsätze zu wiederholen, um kontinuierliche Verbesserungen zu erzielen. Durch die Verankerung von Innovation in der Unternehmenskultur können Sie sich in einem sich schnell verändernden Geschäftsumfeld einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Der Leitfaden für Laien zum Einstieg in die KI

Hilft Ihnen, die Nutzung von KI-Tools kostengünstig und von Null an zu erlernen.KI ist, wie Bürosoftware, eine wesentliche Fähigkeit für jeden. Die Beherrschung von KI verschafft Ihnen einen Vorteil bei der Stellensuche und die Hälfte des Aufwands bei Ihrer zukünftigen Arbeit und Ihrem Studium.

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