Kathy Pham, Vice President of AI bei ²ÝÝ®ÊÓƵ, untersucht KI-Agenten und ihren Einfluss auf den Arbeitsplatz und liefert praktische Tipps f¨¹r F¨¹hrungskr?fte.
Kathy Pham
Vice President, Artificial Intelligence
²ÝÝ®ÊÓƵ
KI-Systeme werden immer ausgefeilter: Sie sind in der Lage, zu lernen, sich zu erinnern und Aufgaben selbstst?ndig zu erledigen. Sie bietet uns die Chance, die Arbeitsabl?ufe im Unternehmen zu verbessern, insbesondere unser Verst?ndnis der einzelnen Rollen, ihrer spezifischen Aufgaben und der Personalisierungsm?glichkeiten in diesem Bereich.
Aus unserer globalen Studie geht hervor, dass 83?% der Fachkr?fte, die mit KI vertraut sind, der Meinung sind, dass die Technologie menschliche Skills aufwerten und zu h?herer Produktivit?t und neuen Formen der wirtschaftlichen Wertsch?pfung f¨¹hren wird. Dies zeigt die zunehmende Erkenntnis, dass es in der Arbeitswelt der Zukunft darauf ankommen wird, wie wir das menschliche Potenzial mithilfe von KI am effektivsten nutzen.
Zu den spannendsten Aspekten geh?ren die Fortschritte im Bereich der agentischen KI, wobei in diesem Zusammenhang ¨¹blicherweise von ?KI-Agenten¡° gesprochen wird. In diesem Artikel sehen wir uns dieses Thema genauer an: Was sind KI-Agenten, wie ver?ndern sie die Zukunft der Arbeit und welche Aspekte sollten F¨¹hrungskr?fte bei ihrer Implementierung im Unternehmen ber¨¹cksichtigen?
Beginnen wir mit einer Definition von KI-Agenten. KI-Agenten sind Systeme, die Signale aus der Umgebung wahrnehmen, die n?chsten Schritte verarbeiten und begr¨¹nden und diese Schritte ausf¨¹hren, um bestimmte Ziele zu erreichen. Sie k?nnen sogar aus ihren Erfahrungen lernen und das Gelernte im Arbeitsspeicher ablegen, sodass sie im Zuge weiterer Iterationen immer besser werden.
Diese Technologie erm?glicht es uns, Aufgaben ¨¹ber die Datenanalyse und die Erstellung von Prognosen hinaus autonom durchzuf¨¹hren. Dabei arbeiten Agenten und Mitarbeiter Hand in Hand an komplexen Prozessen. Unternehmenstechnologie ist so in der Lage, die Bed¨¹rfnisse der Anwender zu antizipieren und Aufgaben proaktiv zum Abschluss zu bringen.
F¨¹r Anwender von Unternehmenssystemen bedeutet dies eine einfache, personalisierte Nutzererfahrung. Hinter den Kulissen schl¨¹sseln KI-Agenten komplexe Prozesse auf, ber¨¹cksichtigen den konkreten Kontext und koordinieren Aufgaben, um anspruchsvolle Gesch?ftsprobleme zu l?sen. Dieser Grad an Personalisierung ist beispiellos, da sich das Modell dabei an das Know-how der Anwender und die spezifischen Anforderungen des Unternehmens anpasst. So k?nnen wir L?sungen v?llig neuer Art konzipieren.?
Aus unserer globalen Studie geht hervor, dass 83?% der Fachkr?fte, die mit KI vertraut sind, der Meinung sind, dass die Technologie menschliche Skills aufwerten und zu h?herer Produktivit?t und neuen Formen der wirtschaftlichen Wertsch?pfung f¨¹hren wird.
Leitfaden
KI-Agenten werden alles ver?ndern, vom Kundenservice ¨¹ber das Lieferkettenmanagement bis hin zum Personal- und Finanzwesen. Jetzt geht es darum, ihr Potenzial zu verstehen und eine strategische Roadmap f¨¹r ihre Implementierung zu entwickeln.
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele daf¨¹r, wie sich damit g?ngige gesch?ftliche Herausforderungen bew?ltigen lassen:
Der erfolgreiche Einsatz von KI-Agenten erfordert eine sorgf?ltige Planung und Umsetzung. Im Folgenden finden Sie einige allgemeine ?berlegungen, die dabei zu beachten sind:
Wenn diese Punkte beachtet werden, k?nnen Unternehmen KI-Agenten erfolgreich zum Einsatz bringen und dabei eine verantwortungsvolle und ethisch fundierte Implementierung gew?hrleisten.
KI-Agenten werden alles ver?ndern, vom Kundenservice ¨¹ber das Lieferkettenmanagement bis hin zum Personal- und Finanzwesen.
Bevor wir uns mit den verschiedenen Arten von KI-Agenten besch?ftigen, sollten wir uns fragen, was sie von anderen gro?en Sprachmodellen (LLMs) unterscheidet. Die Entwicklung von KI-Agenten wurde in den letzten Jahren durch die rasanten Fortschritte bei LLMs vorangetrieben. LLMs haben den Weg f¨¹r immer ausgefeiltere KI-Funktionen geebnet, von einfachen Chatbots bis hin zu KI-Assistenten, Co-Piloten und nun KI-Agenten.
Schon seit den 1960ern wird an KI-Agenten geforscht, wobei ein breites Funktionsspektrum abgedeckt wurde: Wer die verschiedenen Arten von Agenten kennt, kann besser einsch?tzen, wie sie sich gezielt f¨¹r konkrete gesch?ftliche Herausforderungen einsetzen lassen. Hier einige Beispiele:
Reaktive Agenten: Das sind die einfachsten KI-Agenten: Sie arbeiten strikt nach vordefinierten Regeln. Sie reagieren auf bestimmte Situationen anhand dieser Regeln, lernen jedoch nicht dazu und passen sich nicht an. Ein typisches Beispiel ist ein Chatbot, der auf h?ufige Fragen mit vorformulierten Antworten reagiert.
Modellbasierte Agenten: Diese Agenten verf¨¹gen ¨¹ber ein ?Modell¡° ihrer Umgebung. So k?nnen sie die Folgen ihrer Handlungen vorhersagen und fundierter entscheiden. Im Handel k?nnte ein modellbasierter Agent etwa die k¨¹nftige Nachfrage nach einem Produkt prognostizieren?¨C gest¨¹tzt auf historische Verkaufsdaten und aktuelle Markttrends.
Zielorientierte Agenten: Diese Agenten handeln auf Basis klar definierter Ziele. Sie planen und setzen Ma?nahmen um, um diese Ziele zu erreichen?¨C auch wenn daf¨¹r mehrere Schritte n?tig sind oder sich Rahmenbedingungen ?ndern. So kann ein zielorientierter Agent eine Marketingkampagne optimieren, indem er Strategien in Echtzeit nachsteuert, um die Konversionsrate zu maximieren.
Nutzenorientierte Agenten: Diese Agenten gehen ¨¹ber das blo?e Erreichen von Zielen hinaus. Sie maximieren eine bestimmte ?Nutzenfunktion¡°, etwa Kundenzufriedenheit, Kosteneffizienz oder ein anderes messbares Ergebnis. Ein Beispiel w?re ein nutzenorientierter Agent im Gesundheitswesen, der Behandlungspl?ne erstellt, die Patientenversorgung verbessert und zugleich die Kosten senkt.
Lernende Agenten: Diese Agenten z?hlen zu den anspruchsvollsten. Sie sind lern- und anpassungsf?hig. Daf¨¹r nutzen sie Machine-Learning-Algorithmen, analysieren Daten, erkennen Muster und steigern kontinuierlich ihre Performance. Ein lernender Agent kann etwa Empfehlungen personalisieren und seine Vorschl?ge fortlaufend anhand von Nutzerfeedback und -verhalten optimieren.
Kollaborative Agenten: Diese Agenten arbeiten im Team: Sie kommunizieren miteinander und koordinieren ihre Aktionen, um komplexe Probleme gemeinsam zu l?sen. In einer Stadt k?nnten kollaborative Agenten zum Beispiel den Verkehrsfluss verbessern, indem jeder Agent eine Kreuzung steuert und sich mit benachbarten Kreuzungen abstimmt, um Staus zu reduzieren.
Aufgabenbasierte Agenten: Diese Agenten sind auf die Ausf¨¹hrung bestimmter Aufgaben?¨C oft in einem spezifischen Fachbereich?¨C ausgelegt. So lassen sich wiederholende oder komplexe Aufgaben automatisieren, sodass sich die Mitarbeiter auf andere T?tigkeiten konzentrieren k?nnen. Ein aufgabenbasierter Agent kann zum Beispiel Rechnungen bearbeiten, Termine planen oder gro?e Datasets analysieren.
Rollenbasierte Agenten: Diese Agenten sind so konzipiert, dass sie die Mitarbeiter unterst¨¹tzen. Sie verstehen die Feinheiten der jeweiligen Rollen, sodass sie spezifische Aufgaben und Verantwortlichkeiten ¨¹bernehmen k?nnen. Ein rollenbasierter Agent f¨¹r einen Vertriebsmitarbeiter k?nnte zum Beispiel die Dateneingabe automatisieren, Meetings planen und Kundeneinblicke liefern, sodass sich der Vertriebsmitarbeiter auf Beziehungsaufbau und Gesch?ftsabschl¨¹sse konzentrieren kann.
Bei ²ÝÝ®ÊÓƵ haben wir das Potenzial von KI-Agenten bereits in Aktion gesehen. Unser Expense Agent erm?glicht es Mitarbeitenden beispielsweise, einfach ein Foto eines Belegs zu machen: Die KI liest die relevanten Angaben aus, erstellt automatisch eine Kostenposition und ordnet sie der richtigen Spesenabrechnung zu. Dies reduziert manuelle Dateneingaben, reduziert die Fehlerquote und spart Mitarbeitenden wertvolle Zeit.
Ein weiteres gutes Beispiel ist unser Agent f¨¹r die Nachfolgeplanung: Er analysiert Mitarbeiterdaten, Kompetenzen und Performance, um Talente mit hohem Potenzial f¨¹r k¨¹nftige F¨¹hrungsaufgaben zu identifizieren. Zudem kann er personalisierte Entwicklungspl?ne erstellen, damit sich diese Mitarbeiter gezielt auf den n?chsten Karriereschritt vorbereiten k?nnen.
Auch unser Recruiting Agent geht ¨¹ber klassische Ans?tze hinaus: Er unterst¨¹tzt beim Kandidaten-Sourcing, automatisiert die Kontaktaufnahme und empfiehlt Spitzenkr?fte. Dies vereinfacht den Einstellungsprozess, verk¨¹rzt die Besetzungsdauer und verbessert die Qualit?t der Einstellungen.
Das sind nur einige Beispiele daf¨¹r, wie KI-Agenten den Arbeitsalltag sp¨¹rbar verbessern k?nnen. Da sich die Technologie kontinuierlich weiterentwickelt, d¨¹rfen wir mit weiteren innovativen Anwendungen rechnen?¨C und mit neuen Dimensionen von Produktivit?t und Effizienz.
Um die Wirkung von KI-Agenten wirklich zu maximieren, m¨¹ssen wir uns eingehender mit ihrer Entwicklung und Verwaltung besch?ftigen. Dies erfordert einen durchdachten Ansatz, der nicht nur die technischen Aspekte, sondern auch die Auswirkungen auf die Mitarbeiter ber¨¹cksichtigt.
Am Anfang muss ein tiefes Verst?ndnis der Probleme, die wir zu l?sen versuchen, und der Bed¨¹rfnisse unserer Anwender stehen. Indem wir und ethische ?berlegungen in den Vordergrund stellen, k?nnen wir KI-Agenten entwickeln, die sich nahtlos in die Workflows integrieren lassen und den Mitarbeitern H?chstleistungen erm?glichen. Diese Agenten k?nnen Teil einer neuen Kategorie von digitalen Mitarbeitern werden, die unsere Arbeit erg?nzen.
Die Entwicklung von KI-Agenten ist nur der erste Schritt. Um ihr Potenzial auszusch?pfen, ben?tigen Organisationen eine robuste L?sung f¨¹r das Management, die ?berwachung und die Steuerung dieser digitalen Mitarbeiter. Hier wird ein Stammdatensystem f¨¹r Agenten unverzichtbar, das die notwendige Infrastruktur bereitstellt, um sicherzustellen, dass KI-Agenten verantwortungsvoll, sicher und effizient zum Einsatz gebracht werden.
KI hat unsere Erwartungen an die Interaktion mit Maschinen grundlegend ver?ndert und neue Paradigmen in Bezug auf die Benutzererfahrung auf den Weg gebracht. Mit Blick auf die Zukunft k?nnen wir KI-Agenten entwickeln, die die Rollen und Aufgaben der Mitarbeiter verstehen?¨C und auf verantwortungsvolle Weise entscheiden, welche dieser Rollen und Aufgaben sie selbst ¨¹bernehmen sollten. Diese L?sungen kennen die nuancierten Details unserer Systeme, k?nnen die n?chsten Schritte vorhersehen und begr¨¹nden und dann zielf¨¹hrende Ma?nahmen ergreifen. Wir bei ²ÝÝ®ÊÓƵ haben uns verpflichtet, diese Verantwortung f¨¹r die Zukunft zu ¨¹bernehmen, und freuen uns darauf, dies gemeinsam mit unserer gro?en Community zu tun.
98 % der CEOs gaben an, dass die Implementierung von KI mit einem unmittelbaren gesch?ftlichen Nutzen einhergeht. in dieser Studie, wie Ihre Organisation von den Erkenntnissen aus den Befragungen von 2.355 globalen F¨¹hrungskr?ften profitieren kann.
Leitfaden
KI hat in nahezu allen Branchen und M?rkten f¨¹r bahnbrechende Ver?nderungen gesorgt. Um das Potenzial der KI maximal auszusch?pfen, ist jedoch die Unterst¨¹tzung der verschiedenen Stakeholder erforderlich. In dieser AI Masterclass erfahren Sie, wie Sie KI optimal f¨¹r Finanzen, HR und andere Bereiche einsetzen k?nnen.