Agentische KI: Definition, Bedeutung und Beispiele aus der realen Welt

Der agentische Kreislauf umfasst typischerweise folgende Schritte:

1. Umgebung wahrnehmen: Das KI-System sammelt und versteht Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Sensoren oder Eingaben, die Sie machen. Dies hilft ihm, den aktuellen Stand im Vergleich zu seinem Ziel zu erkennen.
2. Denken & Planen: Mithilfe seiner Modelle (wie LLMs) und seines Wissens analysiert es die gesammelten Informationen, ermittelt den besten Weg, um seinem Ziel näher zu kommen, und zerlegt große Aufgaben in kleinere, handhabbare Schritte. Hier kommt die “Intelligenz” ins Spiel – es folgt nicht nur einem Skript, sondern überlegt, wie es Dinge umsetzen kann.
3. Handeln: Es interagiert mit seiner Umgebung oder anderen Systemen über APIs oder spezifische Verbindungen. Diese Aktionen können alles umfassen, von E-Mails senden oder Datenbanken aktualisieren bis hin zur Steuerung eines Roboters.
4. Ergebnisse beobachten: Nach der Aktion wird beobachtet, was passiert ist. Hat die Aktion das gewünschte Ergebnis erzielt? Haben sich Dinge unerwartet verändert?
5. Lernen & Anpassen: Dieses Feedback hilft der KI, besser zu verstehen, klüger zu planen und ihr Verhalten in Zukunft anzupassen, um mit der Zeit effektiver zu werden.

Oft werden agentische KI-Systeme aus mehreren kleineren “Agenten” aufgebaut, die in verschiedenen Bereichen spezialisiert sind oder auf unterschiedliche Informationen zugreifen können. Diese Agenten können zusammenarbeiten und ihre Aktionen koordinieren, um Probleme zu lösen, die für einen einzelnen Agenten zu komplex wären.

Agentische KI in Aktion: reale Beispiele

Agentische KI ist nicht nur eine coole Idee; sie wird bereits in vielen realen Situationen eingesetzt und verändert die Arbeitsweise von Unternehmen und die Automatisierung.

Denken Sie an die Automatisierung komplexer Prozesse in verschiedenen Branchen:

• Im Finanzwesen kann agentische KI Markttrends beobachten, Risiken analysieren und automatisch Investitionspläne anpassen 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 fehlerhafte Maschine erkennen, das Problem analysieren, Wartungen planen und sogar Produktionspläne ändern, um Ausfallzeiten zu minimieren.
• Einzelhändler können agentische KI nutzen, um den Lagerbestand zu verfolgen, Nachfragespitzen vorherzusagen, automatisch Bestellungen aufzugeben und sogar personalisierte Marketingnachrichten basierend auf dem Verhalten einzelner Kunden zu senden.

Auch im Kundenservice macht agentische KI einen echten Unterschied. Anstatt nur vorgefertigte Antworten zu geben oder in einem Hilfeartikel zu suchen, können agentische KI-Agenten ganze Kundenkonversationen von Anfang bis Ende abwickeln. Das könnte bedeuten:

• Intelligente Sortierung: Automatisches Analysieren eingehender Anfragen, Ermitteln der Kundenbedürfnisse und -stimmungen und Weiterleiten an das richtige Team oder die richtige Person, wobei hilfreiche Tags hinzugefügt werden.
• Bearbeitung einfacher Probleme: Lösen häufiger, wiederkehrender Fragen wie FAQs, Überprüfen des Bestellstatus oder Zurücksetzen von Passwörtern ohne menschlichen Agenten.
• Informationen abrufen und handeln: Abrufen spezifischer Kunden- oder Bestelldetails aus verbundenen Systemen wie Shopify oder internen Datenbanken über API-Aufrufe und Verwenden dieser Informationen zur tatsächlichen Problemlösung.
• Verwaltung von Übergaben: Erkennen, wann eine Frage zu komplex ist oder menschliches Eingreifen erfordert, und das Gespräch reibungslos an einen menschlichen Agenten mit allen wichtigen Details übergeben.

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 für wichtigere Aufgaben freigestellt werden.

Vorteile von Agentic AI für Unternehmen

Die Einführung von agentischer KI kann viele Vorteile bringen und die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und mit Kunden kommunizieren, grundlegend verändern.

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Mehr erledigen und schneller arbeiten: Durch die Automatisierung komplexer Aufgaben, die früher menschliches Eingreifen erforderten, kann Agentic AI Informationen verarbeiten und Maßnahmen ergreifen, viel schneller als ein Mensch es je könnte. Dies bedeutet weniger manuelle Arbeit und ermöglicht es Ihren Teams, sich auf Aufgaben zu konzentrieren, die wirklich Mehrwert schaffen.
• Bessere Entscheidungen treffen: Agentische Systeme können riesige Datenmengen sofort analysieren, Muster erkennen und mit intelligentem Denken eigenständig faktenbasierte Entscheidungen treffen. Dies hilft Unternehmen, schneller und effektiver auf Veränderungen zu reagieren.
• Die Kundenerfahrung verbessern: Durch sofortige, personalisierte Antworten und die Lösung von Problemen zu jeder Tages- und Nachtzeit können Unternehmen die Kundenzufriedenheit und -treue steigern. Die Fähigkeit, direkt Maßnahmen zu ergreifen, wie z.B. eine Rückerstattung zu bearbeiten oder ein Konto zu aktualisieren, bedeutet, dass Kunden ihre Probleme tatsächlich gelöst bekommen, nicht nur beantwortet.
• Skalierbarkeit: Agentic AI bietet eine Skalierbarkeit, die mit menschlichen Teams schwer zu erreichen ist. Sie kann plötzliche Stoßzeiten, wie z.B. den Weihnachtsansturm, bewältigen, ohne dass viele neue Mitarbeiter eingestellt oder geschult werden 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 menschliche Mitarbeiter freigestellt werden.

Alles in allem können Unternehmen durch agentische KI, die eigenständig handeln und sich anpassen kann, Abläufe reibungsloser gestalten, klügere Entscheidungen treffen und bessere Erlebnisse bieten, während sie die Kosten im Griff behalten.

Die kniffligen Teile und Überlegungen bei der Nutzung von Agentic AI

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

Hier sind einige allgemeine Herausforderungen, die zu berücksichtigen sind:

• Komplexe Arbeitsabläufe 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 korrekt sind, kann eine ziemlich große Aufgabe sein.
• Verantwortungsvoller KI-Einsatz: Da agentische KI-Systeme eigenständig Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, ist es äußerst wichtig, Sicherheitskontrollen einzubauen, Transparenz zu schaffen und potenzielle Vorurteile zu behandeln, um unerwartete Probleme zu vermeiden.
• Gute Testmethoden: Ein KI-System, das unabhängig handelt, ohne wirklich zu testen, wie es sich in verschiedenen Situationen verhält, kann zu Fehlern führen, Dinge an den falschen Ort senden oder die falschen Maßnahmen ergreifen. Es ist wichtig, Möglichkeiten zu haben, Arbeitsabläufe zu simulieren und Antworten zu verfeinern, bevor die KI mit echten Kunden spricht oder mit wichtigen Systemen interagiert.

Neben diesen allgemeinen Herausforderungen stoßen Unternehmen oft auf spezifische Stolpersteine bei einigen KI-Lösungen. Zum Beispiel:

• Kosten: Die Kosten können ein großes Hindernis sein. Einige Plattformen, wie das Advanced AI-Add-on von Zendesk, berechnen Gebühren basierend auf der Anzahl der Agenten oder der Anzahl der automatisch gelösten Probleme. Dies kann die Kosten unvorhersehbar machen und schnell in die Höhe treiben, insbesondere für Teams, die viele Anfragen bearbeiten.
• Bot-Intelligenz und Effektivität: Viele bestehende Bots sind einfach nicht so intelligent oder funktionieren nicht sehr gut. Sie könnten Schwierigkeiten mit nicht eindeutigen Fragen haben, die Situation nicht verstehen oder einfach Informationen aus einem Hilfeartikel wiederholen, ohne tatsächlich etwas tun zu können, um das Hauptproblem zu lösen. Dies führt in der Regel dazu, dass Kunden frustriert sind und viele Probleme letztendlich doch einen menschlichen Agenten erfordern.
• Anpassungsbeschränkungen: Unternehmen stellen oft fest, dass sie vorgefertigte KI-Tools nicht viel anpassen können. Es kann schwierig sein, den Ton der KI genau so anzupassen, dass er zu Ihrer Marke passt, oder komplexe Arbeitsabläufe und Regeln für die Übergabe genau so einzurichten, wie Sie es benötigen.
• Beschränkungen bei Arbeitsabläufen und Integration: Wenn eine KI-Lösung nicht einfach mit Ihrem aktuellen Helpdesk (wie Zendesk, Intercom, oder Freshdesk) verknüpft werden kann oder notwendige Dinge wie das Abrufen von Daten über benutzerdefinierte API-Aufrufe erledigen kann, wird sie einfach nicht sehr nützlich sein.
• Anbietersupport: Das Einrichten und die effektive Nutzung von KI erfordert Fachwissen, und wenn der Anbieter nicht reaktionsschnell ist, kann Ihr Team feststecken.

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

Die richtige Agentic AI-Lösung auswählen

Die Wahl der richtigen agentischen KI-Plattform ist eine große Entscheidung, die wirklich beeinflussen kann, wie gut Ihr Unternehmen läuft, wie zufrieden Ihre Kunden sind und wie sich Ihre Bilanz entwickelt. Basierend auf den Herausforderungen, die wir gerade besprochen haben, sollten Sie auf Folgendes achten:

• Klare und vorhersehbare Preisgestaltung: Suchen Sie nach einer Preisgestaltung, die klar und vorhersehbar ist. Vermeiden Sie Modelle, die pro Agent oder pro automatisch gelöstem Problem berechnen, da diese dazu führen können, dass die Kosten außer Kontrolle geraten, insbesondere bei zunehmender Nutzung. Finden Sie Lösungen mit einfacher, interaktionsbasierter Preisgestaltung, die Ihnen eine bessere Budgetplanung ermöglicht.
• Flexible Schulungsmöglichkeiten: Denken Sie darüber nach, wie die Plattform Schulungen handhabt. Kann sie aus mehr als nur Ihren Hilfeartikeln lernen? Die Fähigkeit, auf vergangene Gespräche, interne Dokumente (Google Docs, Confluence, PDFs) und externe Wikis zuzugreifen, ist entscheidend für genaue Antworten, die den Kontext verstehen. Es ist ein großer Vorteil, wenn sie diese Quellen automatisch synchron halten kann.
• Gute Anpassungs- und Kontrollmöglichkeiten: Achten Sie auf gute Anpassungs- und Kontrollmöglichkeiten. 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 reichen in der Regel nicht aus.
• Fähigkeit, Maßnahmen zu ergreifen: Die KI muss in der Lage sein, Maßnahmen zu ergreifen. Kann sie tatsächlich Dinge tun wie Bestellinformationen abrufen, Konten aktualisieren oder Rückerstattungen über API-Aufrufe starten? Eine agentische KI sollte in der Lage sein, zu handeln, nicht nur Informationen bereitzustellen.
• Reibungslose Integration: Stellen Sie sicher, dass sie sich nahtlos in die bereits verwendeten Tools integriert. Die Lösung sollte sich problemlos mit Ihrer Helpdesk-Plattform (Zendesk, Intercom, 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 Arbeitsabläufe simulieren, testen, wie es auf frühere Anfragen reagiert, und die KI schrittweise bestimmten Agenten zuweisen, bevor sie vollständig eingeführt wird? Gute Tests vor dem Livegang senken das Risiko erheblich und sorgen für einen reibungsloseren Start.

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

Hier ist ein kurzer Vergleich basierend auf diesen Punkten:

Sehen Sie, was eesels Agentic AI 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, bietet eesel AI eine leistungsstarke, flexible Option.

eesel AI basiert auf agentischen Prinzipien: Es 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 überraschenden Gebühren pro Agent oder pro Lösung.

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