Agentic AI

Agentic AI ermöglicht für die Automatisierung wichtige neue Funktionen, welche die Auswirkungen und den potenziellen Wert der Automatisierung für Unternehmen deutlich erweitern. Durch Agentic Automation lassen sich jetzt komplexe, unstrukturierte Prozesse optimieren, welche die klassische regelbasierte Automatisierung selbst nicht bewältigen kann. Agentic Automation geht weit über die strukturierten, regelbasierten, sich wiederholenden Aufgaben und Prozesse hinaus, die Robotic Process Automations (RPA) abdeckt. Dank Agentic Automation können Unternehmen eine Vielzahl von Workflows automatisieren, die einen dynamischeren, kontextbewussten Ansatz erfordern. Dadurch können Unternehmen eine völlig neue Klasse komplexer Aufgaben und Geschäftsprozesse besser automatisieren und optimieren: komplexe Entscheidungen und Aktivitäten, die hohe Anpassungsfähigkeit sowie Echtzeitaktionen und -analysen erfordern.

Agentic Automation umfasst eine orchestrierte, symbiotische Kombination aus KI-Agenten, Robotern und Menschen.

• KI-Agenten planen Workflows, führen sie aus und passen sie autonom basierend auf Zielen anstatt auf festen Anweisungen an. Sie koordinieren Aufgaben, treffen Entscheidungen im Kontext und arbeiten mit anderen Agents oder Systemen zusammen, um Prozesse durchgängig vom Beginn bis zum Ende abzuschließen.

• Roboter maximieren die Genauigkeit, Produktivität und den Erfolg von KI-Agenten, indem sie repetitive Aufgaben ausführen, wie das Sammeln von Daten, die Agents für ihre Entscheidungen benötigen (z. B. sich anmelden, eine Verbindung herstellen und Informationen über mehrere Systeme hinweg verstehen). Sie handeln im Auftrag der Agents und können auch eine Vielzahl anderer definierter Aktionen und spezifischer Aufgaben innerhalb von Prozessen ausführen.

• Menschen geben den Agents Ziele vor, stellen die Governance sicher und greifen ein, wenn menschliches Urteilsvermögen und eine Überprüfung erforderlich sind (Human-in-the-Loop).

Agentic Automation erfordert für die Verwaltung und Optimierung dieses komplexen Ökosystems aus Agents, Robotern und Menschen eine Orchestrierung. Dank dieser Orchestrierung können Unternehmen:

• Ein komplexes Ökosystem mit mehreren Agents und kritischen Leitlinien, Governance und Sicherheitsmerkmalen betreiben.

• die Skalierbarkeit der Agentic AI sicherstellen.

• dynamische Workflows über CRM- und ERP- sowie andere Systeme hinweg automatisieren

• die Entscheidungsfindung mithilfe von Echtzeitdaten optimieren.

Agentic AI und generative KI (GenAI) sind beides Schlüsseltechnologien, allerdings mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Jede hat ihre einzigartigen Stärken und Einsatzgebiete.

GenAI wurde für das Erstellen von Text, Bildern, Code und Ideen entwickelt. Die Unterstützung für die Verarbeitung natürlicher Sprache macht es zu einem leistungsstarken Tool zur Inhaltsgenerierung.

Agentic AI hingegen wurde für das Ausführen von Handlungen entwickelt. Sie soll Ergebnisse durch Planung, Handlung und Ausführung erzielen. Wo GenAI beim Erstellen aufhört, macht Agentic AI weiter – sie implementiert Aktionen, löst Workflows aus und passt sich neuen Gegebenheiten an.

Zusammen ergänzen sich diese Technologien. Beispielsweise könnte GenAI Marketinginhalte entwerfen, während die Agentic AI die Kampagne automatisch basierend auf Echtzeit-Leistungsdaten startet und iteriert.

Agentic AI kombiniert mehrere Arten künstlicher Intelligenz für Denk-, Handlungs- und Anpassungsfunktionen: Large Language Models (LLMs) für die Argumentation und Kommunikation; Planung der KI für die Sequenzierung von Aufgaben; Reinforcement Learning zur Aktionsoptimierung; und Speichersysteme für die Aufbewahrung des Kontexts. Sie setzt auch Tool-Nutzungsmodelle ein, welche die Interaktion mit externen Systemen und Tools ermöglichen. Dank zusätzlicher KI-Modelle können diese Systeme selbst reflektieren und von kontinuierlichem Lernen profitieren.

Jede dieser Formen künstlicher Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle für die Funktionserweiterung von Agentic-Systemen.

Large Language Models (LLMs)

Mit der Einführung leistungsstarker LLMs hat sich die KI-Landschaft dramatisch verändert. Diese Modelle, die mit riesigen Datensätzen trainiert wurden, haben der KI die Fähigkeit verliehen, Text zu verstehen und in einer Qualität zu generieren, die der von Menschen in nichts nachsteht. Die Gespräche zwischen Mensch und Maschine wurden natürlicher und bedeutungsvoller, was neue Möglichkeiten für KI-Anwendungen eröffnete. 

LLMs bilden die Grundlage für das Verständnis natürlicher Sprache und ermöglichen es KI-Agenten, komplexe Anweisungen zu interpretieren, sinnvolle Gespräche zu führen und sogar kreative Inhalte zu generieren. Diese verbesserte Sprachfähigkeit ermöglicht es Agentic AI, auf natürlichere und intuitivere Weise mit Benutzern zu interagieren, was wiederum neue Möglichkeiten für die Zusammenarbeit und Problemlösung eröffnet.

Darüber hinaus versetzen LLMs Agentic AI in die Lage, auf der Grundlage der von ihnen verarbeiteten Informationen zu argumentieren und Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen und die Identifizierung von Mustern können diese KI-Agenten Erkenntnisse gewinnen, Vorhersagen treffen und Maßnahmen ergreifen, die mit ihren vorab festgelegten Zielen übereinstimmen. Die Fähigkeit, selbstständig zu denken und zu handeln, ist ein wesentliches Merkmal der agentenbasierten KI, das sie von herkömmlichen Automatisierungstechnologien unterscheidet.

Machine Learning

Fortschritte bei den Algorithmen für maschinelles Lernen, gekoppelt mit immer höherer Rechenleistung, haben diese Entwicklung weiter beschleunigt. Diese Systeme könnten nun aus riesigen Datenmengen lernen, ihre Fähigkeiten verfeinern und sich immer besser an neue Situationen anpassen. Dieser Wandel ebnete den Weg für dynamischere Automatisierungs- und KI-Lösungen.

Beispielsweise hat das Reinforcement Learning – eine Art des maschinellen Lernens, bei dem autonome Agenten durch Interaktionen mit ihrer Umgebung und durch Feedback lernen – entscheidend dazu beigetragen, die hochentwickelten Entscheidungsfähigkeiten von Agentic AI zu ermöglichen. Durch Lernen aus Versuch und Irrtum können agentic AI-Systeme ihre Aktionen optimieren, um selbst in komplexen und dynamischen Umgebungen bestimmte Ziele zu erreichen.

Welche technologischen Innovationen und Fortschritte treiben die Anwendung von Agentic AI im gesamten Unternehmen voran?

Die Integration von KI-Tools in bestehende Unternehmenssysteme war ein entscheidender Schritt. KI-Agenten können so auf eine Vielzahl von Datenquellen im gesamten Unternehmen zugreifen – von Systemen für das Kundenbeziehungsmanagement (Customer Relationship Management, CRM) und die Unternehmensressourcenplanung (Enterprise Resource Planning, ERP) bis hin zu Tools für das Lieferkettenmanagement und die Personalabteilung. Das Aufbrechen von Datensilos und die Verknüpfung unterschiedlicher Systeme ermöglicht es Agentic AI, einen 360-Grad-Blick auf Ihr Unternehmen zu werfen, sodass sie intelligentere, datengestützte Entscheidungen treffen und komplexe Arbeitsabläufe automatisieren kann.

Fortschritte im Bereich Cloud-Computing haben ebenfalls eine entscheidende Rolle bei der Förderung von Agentic AI gespielt. Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure und Amazon Web Services (AWS) bieten die skalierbare Rechenleistung und Speicherkapazität, die für das Training und den Einsatz komplexer KI-Modelle erforderlich sind. Darüber hinaus können Unternehmen durch ausgefeilte Tools zur Datenverarbeitung in Echtzeit wertvolle Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen gewinnen, was die Entscheidungsfähigkeit Agentic AI fördert.

Darüber hinaus hat die Entwicklung von Agentic Automation-Plattformen wie der UiPath Platform™ die Einführung in Unternehmen beschleunigt. Beispielsweise bietet die UiPath Platform umfassende, vollständig integrierte Funktionen für die Bereitstellung von KI-Agenten, die Orchestrierung von End-to-End-Workflows und die Aktivierung der Agentic Automation in großem Umfang. Kombiniert ermöglichen diese Funktionen es Unternehmen, intelligente, zielorientierte Agents bereitzustellen und zu steuern, die mit Robotern und Menschen zusammenarbeiten und komplexe, dynamische Prozesse präzise und zuverlässig ausführen.

Wie haben diese Fortschritte zusammengewirkt, um die Entstehung von KI-Agenten zu ermöglichen?

Wie bereits erwähnt, hat die Konvergenz von leistungsstarken LLMs, ausgefeiltem Machine Learning und nahtloser, unternehmensgerechter Integration den Aufstieg von Agentic AI ermöglicht – also der „Intelligenz“ hinter KI-Agenten. Diese neue Art von KI-Agenten, die über stark verbesserte analytische, logische, lernende und schlussfolgernde Fähigkeiten verfügt, kann nun mit minimalem menschlichem Eingriff komplexe, dynamische Prozesse ausführen, die früher ausschließlich von Menschen gehandhabt werden konnten. Sie kann Ziele setzen und Prozesse zur Erledigung von Arbeit entwerfen und optimieren. Sie kann selbstständig Maßnahmen ergreifen oder andere Akteure anweisen, einen Prozess in Gang zu setzen. Sie kann aus ihren Erfahrungen lernen und ihre Leistung mit der Zeit verbessern. 

Die massiven Fortschritte in der KI haben einen seismischen Technologiewandel ausgelöst. Heute ermöglicht Agentic AI es KI-Agenten, zu lernen, Vorhersagen zu treffen und aktiv zu handeln. Agents können undefinierte Aufgaben übernehmen, komplexe Prozesse verwalten und nuancierte Entscheidungen treffen, die noch bis vor kurzem nur Menschen möglich waren.

Kurz gesagt, können wir dank Agentic AI völlig neue Möglichkeiten bei der Gestaltung von Arbeitsprozessen erkunden, und die Rolle der Automatisierung erweitern, während wir die Rollen von Menschen, Robotern und Maschinen in einer Vielzahl von Prozessen im gesamten Unternehmen neu definieren.

Obwohl Fortschritte in der Agentic AI bereits einige der Weisen verändert haben, wie Menschen und Maschinen interagieren und zusammenarbeiten, befinden wir uns erst am Anfang der Revolution. Am Horizont zeichnet sich eine massive – und unvermeidliche – Transformation der Arbeitswelt ab, die gerade erst begonnen hat, sich zu formieren und an Fahrt aufzunehmen.

Die Art und Weise, wie die modernsten und erfolgreichsten Unternehmen in fünf Jahren arbeiten werden, was ihre Mitarbeiter tun, was Maschinen tun und wie beide zusammenarbeiten, wird so gut wie keine Ähnlichkeit mehr mit der heutigen Arbeitsweise haben.

Während die Agentic AI Skalierbarkeit erreicht und die Anwendungsfälle für KI in jedem Geschäftsprozess immer umfangreicher werden, können Unternehmen überall besser, schneller und effizienter arbeiten. Sie werden sich auszeichnen durch ihr herausragendes Kundenengagement, ihre Flexibilität bei der Reaktion auf aktuelle und zukünftige Veränderungen und ihre Fähigkeit, neue Maßstäbe in der Produktivität und im Engagement ihrer Mitarbeiter zu setzen.

Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt und die Zukunft der Agentic AI ist vielversprechend. Im Zuge der Weiterentwicklung dieser Technologie werden sich die Arbeitswelt und die Rollen von Mensch und Maschine in der Welt verändern.