Agentisch: Definition, Bedeutung und Beispiele aus der realen Welt

Sie haben wahrscheinlich in letzter Zeit häufig das Wort "agentisch" gehört, insbesondere wenn Menschen über die neuesten coolen Entwicklungen in der KI sprechen. Früher war es ein Begriff, der hauptsächlich in der Psychologie oder Bildung verwendet wurde, aber jetzt ist es ein großes Schlagwort in der Technik, mit einem sprunghaften Anstieg der Suchanfragen danach. Was bedeutet "agentisch" also genau, und warum wird es in der künstlichen Intelligenz so wichtig?

Im Kern bedeutet agentisch zu sein, die Fähigkeit zu haben, selbstständig zu handeln und Dinge zu bewirken. Wenn wir über diese Idee mit KI sprechen, denken wir an Systeme, die mehr tun als nur den Anweisungen zu folgen, die man ihnen gibt, oder Inhalte basierend auf einem Prompt zu erstellen. Stattdessen kann agentische KI Dinge durchdenken, planen, Entscheidungen treffen und selbstständig Maßnahmen ergreifen, um auf größere Ziele hinzuarbeiten.

Das Verständnis von agentischer KI ist ziemlich wichtig, da es einen großen Schritt nach vorne in dem darstellt, was KI für Unternehmen tun kann. Hier sprechen wir nicht nur über etwas intelligentere Chatbots. Dies sind Systeme, die Aufgaben mit mehreren Schritten bewältigen und sich an veränderte Situationen anpassen können, ohne dass ein Mensch ständig über sie wacht. Dieser Leitfaden wird Sie durch die agentische Definition führen, erklären, wie diese Systeme im Allgemeinen funktionieren, Ihnen einige reale Beispiele zeigen, über die positiven Aspekte und die kniffligen Teile sprechen und Ihnen helfen, herauszufinden, worauf Sie achten sollten, wenn Sie eine agentische KI-Lösung in Betracht ziehen.

Was ist agentische KI?

Agentische KI bezieht sich auf Systeme, die unabhängig handeln können und nicht nur einer festgelegten Reihe von Regeln folgen oder auf Anweisungen warten. Stattdessen beobachten sie, was passiert, erkennen Probleme, planen Schritte und tun tatsächlich Dinge, um ihre Ziele zu erreichen, oft ohne dass ein Mensch sie bei jedem Schritt anleitet.

Im Gegensatz zu traditioneller KI, die normalerweise an festen Mustern festhält oder einen Prompt benötigt, um Inhalte zu generieren, kann agentische KI flexibel reagieren. Sie kann eine Situation verstehen, kleinere Ziele setzen und Pläne ändern, um das beste Ergebnis zu erzielen.

Dies ist dank fortschrittlicherer Technologien möglich, einschließlich:

• Große Sprachmodelle (LLMs): Um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erstellen

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Um zu interpretieren, was Benutzer meinen

• Maschinelles Lernen (ML): Um aus Daten zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern

Wie agentische KI funktioniert (die Grundidee)

Wie schaffen es diese Systeme also, Dinge zu tun, ohne ständige menschliche Hilfe? Agentische KI funktioniert typischerweise in einem Zyklus, oft als Schleife bezeichnet, die einige Hauptphasen umfasst. Die genauen Schritte können variieren, aber eine gängige Art, darüber nachzudenken, umfasst Phasen wie Wahrnehmen, Denken und Planen, Handeln und Lernen.

Hier ist eine einfache Möglichkeit, sich die agentische Schleife vorzustellen:

Der agentische Loop umfasst typischerweise diese Schritte:

1. Umgebung Wahrnehmen: Das KI-System sammelt und versteht Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Sensoren oder dem, was Sie eingeben. Dies hilft ihm, herauszufinden, was gerade passiert im Vergleich zu dem, wo es sein möchte.

2. Überlegen & Planen: Anhand seiner Modelle (wie LLMs) und des, was es weiß, betrachtet es die gesammelten Informationen, ermittelt den besten Weg, um seinem Ziel näher zu kommen, und zerlegt große Aufgaben in kleinere Schritte, die es bewältigen kann. Hier kommt die "Intelligenz" ins Spiel – es folgt nicht nur einem Skript, sondern findet heraus, wie es Dinge geschehen lassen kann.

3. Handeln: Es interagiert mit seiner Umgebung oder anderen Systemen über APIs oder spezifische Verbindungen, die es eingerichtet hat. Diese Aktionen können alles sein, von einer E-Mail senden oder eine Datenbank aktualisieren bis hin zur Steuerung eines Roboters.

4. Ergebnisse Beobachten: Nach der Handlung sieht es, was passiert ist. Hat die Handlung das getan, was sie sollte? Haben sich die Dinge auf eine Weise verändert, die es nicht erwartet hat?

5. Lernen & Anpassen: Dieses Feedback hilft der KI, besser zu verstehen, beim nächsten Mal intelligenter zu planen und ihr Handeln in der Zukunft anzupassen, wodurch sie im Laufe der Zeit effektiver wird.

Oft werden agentische KI-Systeme aus mehreren kleineren "Agenten" aufgebaut, die in verschiedenen Dingen gut sind oder Zugang zu unterschiedlichen Informationen haben. Diese Agenten können zusammenarbeiten und ihre Aktionen koordinieren, um Probleme zu lösen, die für nur einen Agenten zu viel wären.

Agentische KI in Aktion: Beispiele aus dem echten Leben

Agentische KI ist nicht nur eine coole Idee; sie wird bereits in vielen realen Situationen eingesetzt und verändert, wie Unternehmen arbeiten und Dinge automatisieren.

Denken Sie an die Automatisierung komplizierter Vorgänge in verschiedenen Branchen:

• Im Finanzwesen kann agentische KI Markttrends beobachten, Risiken analysieren und automatisch Investitionspläne ändern oder verdächtige Transaktionen kennzeichnen.

• Gesundheitssysteme können agentische KI nutzen, um Patienten zu überwachen, potenzielle Probleme vorherzusagen und proaktiv Behandlungspläne anzupassen oder das medizinische Team zu informieren.

• In der Fertigung könnte ein agentisches System eine Maschine erkennen, die nicht richtig funktioniert, das Problem identifizieren, Wartung planen und sogar Produktionspläne ändern, um die Ausfallzeiten gering zu halten.

• Einzelhändler können agentische KI nutzen, um zu verfolgen, wie viel Ware sie haben, vorherzusagen, wann die Nachfrage steigen wird, automatisch Bestellungen aufzugeben und sogar personalisierte Marketingnachrichten basierend auf dem Verhalten einzelner Kunden zu senden.

Der Kundenservice ist ein weiteres Gebiet, in dem agentische KI einen echten Unterschied macht. Anstatt nur vorgefertigte Antworten zu geben oder einen Hilfsartikel zu durchsuchen, können agentische KI-Agenten ganze Kundenkonversationen von Anfang bis Ende führen. Das könnte Folgendes bedeuten:

• Intelligente Sortierung: Automatisch eingehende Anfragen betrachten, herausfinden, was der Kunde benötigt und wie er sich fühlt, und sie an das richtige Team oder die richtige Person weiterleiten, während hilfreiche Tags hinzugefügt werden.

• Einfache Probleme Bearbeiten: Häufige, wiederkehrende Fragen wie FAQs, den Bestellstatus überprüfen oder Passwörter zurücksetzen, ohne dass ein menschlicher Agent benötigt wird.

• Informationen Abrufen und Handeln: Spezifische Kunden- oder Bestelldetails aus verbundenen Systemen wie Shopify oder internen Datenbanken über API-Aufrufe abrufen und diese Informationen nutzen, um das Problem tatsächlich zu beheben.

• Übergaben Verwalten: Wissen, wann eine Frage zu knifflig ist oder einen menschlichen Touch benötigt und das Gespräch reibungslos an einen menschlichen Agenten mit allen wichtigen Details weitergeben.

Diese Beispiele zeigen, wie agentische KI über einfache Automatisierung hinausgeht. Sie schafft Systeme, die die Situation verstehen, Entscheidungen treffen und sinnvolle Maßnahmen ergreifen können, wodurch Ihre menschlichen Teams mehr wichtige Arbeit leisten können.

Gute Dinge über agentische KI für Unternehmen

Die Einführung von agentischer KI kann eine Menge guter Dinge mit sich bringen und die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und mit Kunden kommunizieren, wirklich verändern.

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Mehr erledigen und das schneller: Durch die Automatisierung komplexer Aufgaben, die früher eine Person benötigten, kann agentische KI Informationen verarbeiten und Maßnahmen viel schneller ergreifen als ein Mensch jemals könnte. Das bedeutet weniger manuelle Arbeit und ermöglicht es Ihren Teams, sich auf Dinge zu konzentrieren, die wirklich Wert schaffen.

• Bessere Entscheidungen treffen: Agentische Systeme können sofort große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und mit intelligentem Denken Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten treffen, ganz allein. Dies hilft Unternehmen, schneller und effektiver auf Veränderungen zu reagieren.

• Die Kundenerfahrung verbessern: Durch die Bereitstellung sofortiger, personalisierter Antworten und die Lösung von Problemen zu jeder Tages- und Nachtzeit können Unternehmen die Kunden zufriedener und loyaler machen. Die Fähigkeit, direkt zu handeln, wie z.B. eine Rückerstattung zu bearbeiten oder ein Konto zu aktualisieren, bedeutet, dass Kunden tatsächlich ihre Probleme lösen, nicht nur beantwortet bekommen.

• Skalierbarkeit: Agentische KI bietet eine Skalierbarkeit, die mit menschlichen Teams schwer zu erreichen ist. Sie kann plötzliche Stoßzeiten, wie z.B. Feiertagsanstürme, bewältigen, ohne viele neue Mitarbeiter einstellen oder schulen zu müssen. Dies ist eine kosteneffiziente Möglichkeit, große Arbeitslasten zu bewältigen.

• Kosten senken: Die Fähigkeit, leicht zu wachsen, hilft auch, Kosten zu senken, indem der Bedarf an manueller Arbeit reduziert und menschliches Personal entlastet wird.

Alles in allem können Unternehmen dank agentischer KI, die eigenständig agieren und sich anpassen kann, die Abläufe optimieren, intelligentere Entscheidungen treffen und bessere Erfahrungen bieten, während sie gleichzeitig die Kosten im Griff behalten.

Die kniffligen Aspekte und Dinge, die man bei der Nutzung von agentischer KI beachten sollte

Obwohl die Möglichkeiten mit agentischer KI aufregend sind, ist die Umsetzung nicht immer einfach. Unternehmen müssen sorgfältig darüber nachdenken, wie sie sie einführen, um sicherzustellen, dass es gut läuft.

Hier sind einige allgemeine Herausforderungen, die zu beachten sind:

• Komplexe Workflows und Datenanforderungen: Agentische KI benötigt Zugang zu guten, organisierten Daten und die Fähigkeit, sich mit verschiedenen internen und externen Systemen zu verbinden. All dies einzurichten und sicherzustellen, dass die Daten genau sind, kann eine ziemlich große Aufgabe sein.

• Verantwortungsvolle KI-Nutzung: Da agentische KI-Systeme Entscheidungen treffen und eigenständig handeln, ist es äußerst wichtig, Sicherheitsprüfungen einzubauen, Transparenz zu schaffen und potenzielle Vorurteile zu berücksichtigen, um unerwartete Probleme zu vermeiden.

• Gute Testmethoden: Ein KI-System, das unabhängig agiert, ohne wirklich zu testen, wie es sich in verschiedenen Situationen verhält, kann zu Fehlern führen, Dinge an den falschen Ort zu senden oder falsche Aktionen auszuführen. Es ist entscheidend, Möglichkeiten zu haben, um Workflows zu simulieren und Antworten zu verfeinern, bevor die KI mit echten Kunden kommuniziert oder mit wichtigen Systemen interagiert.

Über diese allgemeinen Herausforderungen hinaus stoßen Unternehmen oft auf spezifische Probleme mit einigen KI-Lösungen. Zum Beispiel:

• Kosten: Die Kosten können ein großes Hindernis darstellen. Einige Plattformen, wie das Advanced AI-Add-on von Zendesk, berechnen basierend auf der Anzahl der Agenten oder der Anzahl der automatisch gelösten Probleme. Dies kann die Kosten unvorhersehbar machen und schnell steigen, insbesondere für Teams, die viele Anfragen bearbeiten.

• Bot-Intelligenz und Effektivität: Viele bestehende Bots sind einfach nicht sehr intelligent oder funktionieren nicht gut. Sie könnten Schwierigkeiten mit Fragen haben, die nicht eindeutig sind, die Situation nicht verstehen oder einfach Informationen aus einem Hilfsartikel wiederholen, ohne tatsächlich etwas zu do , um das Hauptproblem zu beheben. Das bedeutet in der Regel, dass Kunden frustriert sind und viele Probleme dennoch einen menschlichen Agenten benötigen.

• Einschränkungen bei der Anpassung: Unternehmen stellen oft fest, dass sie Standard-KI-Tools nicht viel anpassen können. Es kann schwierig sein, den Ton der KI genau so zu treffen, dass er zu Ihrer Marke passt, oder komplexe Workflows und Regeln für die Übergabe genau so einzurichten, wie Sie es benötigen.

• Einschränkungen bei Workflows und Integration: Wenn eine KI-Lösung nicht einfach mit Ihrem aktuellen Helpdesk (wie Zendesk oder Freshdesk) verknüpfen kann oder notwendige Dinge wie das Abrufen von Daten über benutzerdefinierte API-Aufrufe nicht durchführen kann, wird es einfach nicht sehr nützlich sein.

• Anbietersupport: Die Einrichtung und das reibungslose Funktionieren von KI erfordert Fachwissen, und wenn der Anbieter nicht reaktionsschnell ist, kann Ihr Team stecken bleiben.

Diese Herausforderungen zeigen, warum es wichtig ist, potenzielle Lösungen genau zu betrachten und eine auszuwählen, die nicht nur coole agentische Funktionen bietet, sondern auch diese praktischen Bedenken berücksichtigt.

Die richtige agentische KI-Lösung auswählen

Die Wahl der richtigen agentischen KI-Plattform ist eine große Entscheidung, die sich erheblich auf die Effizienz Ihres Unternehmens, die Zufriedenheit Ihrer Kunden und Ihre Gewinnspanne auswirken kann. Basierend auf den Herausforderungen, die wir gerade besprochen haben, sollten Sie auf Folgendes achten:

• Klare und vorhersehbare Preisgestaltung: Achten Sie auf eine klare und vorhersehbare Preisgestaltung. Versuchen Sie, Modelle zu vermeiden, die pro Agent oder pro automatisch gelöstem Problem berechnen, da diese zu unkontrollierbaren Kosten führen können, insbesondere wenn Sie es häufiger nutzen. Finden Sie Lösungen mit einfacher, interaktionsbasierter Preisgestaltung, die Ihnen eine bessere Budgetplanung ermöglicht.

• Flexible Schulungsfähigkeiten: Überlegen Sie, wie die Plattform das Training handhabt. Kann sie aus mehr als nur Ihren Hilfsartikeln lernen? Der Zugriff auf frühere Gespräche, interne Dokumente (Google Docs, Confluence, PDFs) und externe Wikis ist entscheidend für genaue Antworten und das Verständnis des Kontexts. Es ist ein großer Vorteil, wenn es diese Quellen automatisch synchron halten kann.

• Gute Anpassung und Kontrolle: Achten Sie auf gute Anpassungsmöglichkeiten und Kontrolle. Sie sollten in der Lage sein, den Ton der KI so fein abzustimmen, dass er genau wie Ihre Marke klingt, und spezifische Aktionen und Regeln für die Übergabe basierend auf dem Kontext der Anfrage einzurichten. Generische voreingestellte Töne sind in der Regel nicht ausreichend.

• Fähigkeit zu handeln: Die KI muss in der Lage sein, zu handeln. Kann sie tatsächlich do Dinge wie Bestellinformationen abrufen, Konten aktualisieren oder Rückerstattungen über API-Aufrufe starten? Eine agentische KI sollte in der Lage sein, zu handeln, nicht nur Informationen zu geben.

• Reibungslose Integration: Stellen Sie sicher, dass sie reibungslos mit den Tools integriert, die Sie bereits verwenden. Die Lösung sollte sich einfach mit Ihrer Helpdesk-Plattform (Zendesk oder Freshdesk), Team-Chat-Tools (Slack, Microsoft Teams) und andere relevante Geschäftssysteme verbinden.

• Einfache Tests: Stellen Sie schließlich sicher, dass es einfach zu testen ist. Können Sie simulieren, wie Workflows ablaufen, testen, wie es auf frühere Anfragen reagiert, und die KI schrittweise bestimmten Agenten zuweisen, bevor Sie sie vollständig einführen? Gute Tests, bevor Sie live gehen, senken das Risiko erheblich und sorgen für einen reibungsloseren Start.

Die Wahl einer spezialisierten agentischen KI-Lösung bietet Ihnen oft die Tiefe, Flexibilität und Kontrolle, die Sie benötigen, um wirklich zu verändern, wie Sie arbeiten, und die Nachteile einfacherer, integrierter Tools zu vermeiden.

Hier ist ein schneller Vergleich basierend auf diesen Punkten:

Funktion / Überlegung	Einfache native KI (z. B. integrierte Helpdesk)	Spezialisierte agentische KI (z. B. eesel KI)
Preismodell	Oft pro Agent, pro Lösung Gebühren	Flexibel, oft interaktionsbasiert
Trainingsdatenquellen	Begrenzt (z. B. nur Help Center)	Umfangreich (Tickets, Dokumente, Integrationen)
Anpassung	Einfache Voreinstellungen	Granulare Kontrolle (Ton, Aktionen)
Handlungsfähigkeit	Begrenzt (z. B. Artikel vorschlagen)	Fortgeschritten (API-Aufrufe, Updates, Triage)
Integrationsgrad	Nur native Plattform	Umfangreiche, tiefe Integrationen
Vorab-Testen	Begrenzt oder gar nicht	Robuste Testumgebungen

Sehen Sie, was eesels agentische KI leisten kann

Das Verständnis der agentischen Definition - KI, die unabhängig handeln und Entscheidungen treffen kann, ist der Schlüssel zur Zukunft der Automatisierung. Agentische KI geht über einfache Aufgaben hinaus zu Systemen, die selbstständig denken, planen, handeln und lernen können. Obwohl es Herausforderungen mit sich bringt, sind die potenziellen Vorteile für Effizienz, Kundenerfahrung und Kosteneinsparungen enorm.

Wenn Sie bereit sind, dies für Ihr Unternehmen zu erkunden, insbesondere im Kundenservice, eesel KI bietet eine leistungsstarke, flexible Option.

eesel KI basiert auf agentischen Prinzipien: Sie lernt aus all Ihren Wissensquellen (wie vergangenen Gesprächen, Google Docs, Confluence, PDFs und mehr), handelt bei realen Aufgaben (wie Tickets sortieren, Bestelldaten abrufen oder Rückerstattungen bearbeiten) und gibt Ihnen die volle Kontrolle über Ton und Arbeitsabläufe.

Außerdem verwendet es ein klares Preismodell pro Interaktion, keine Überraschungsgebühren pro Agent oder pro Lösung.

Bereit, agentische KI in Aktion zu sehen? Buchen Sie eine Demo oder Starten Sie eine kostenlose Testversion noch heute - keine Kreditkarte erforderlich.---