KI-Agenten: Das Next Big Thing

KI-Agenten sind gewöhnlichen Chatbots haushoch überlegen!

Seit Jahren träumen Menschen vom „Next Big Thing“ in der IT. Zwar könnten das Internet und Smartphones diesen Titel für sich beanspruchen, doch andere Kandidaten erwiesen sich als eher kurzlebige Trends.

Wer spricht noch von Expertensystemen, Netzwerkcomputer, 3D-Druck, Blockchain-Technologie, das Metaversum oder autonome Fahrzeuge? Sie alle hatten das Potenzial, die Welt zu verändern, sind aber entweder im Sande verlaufen oder in die „neuen Normalität“ verfallen.

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich hingegen in den letzten Jahren von einem Spezialgebiet der Informatik zu einer Technologie entwickelt, die nahezu jeden Aspekt von Wirtschaft und Gesellschaft beeinflusst. Diese Entwicklung zeigt sich deutlich in generativen KI-Systemen wie ChatGPT, Claude und Grok. Sie können Texte verfassen, Bilder generieren, Software programmieren, Daten analysieren und komplexe Fragen beantworten.

Anfangs wurden solche Systeme vor allem als Werkzeuge betrachtet, die auf bestimmte Befehle reagieren. Doch die nächste Entwicklungsstufe nimmt bereits Gestalt an: KI-Agenten.

Ein KI-Agent ist mehr als ein Chatbot oder ein gewöhnliches Softwareprogramm. Man kann ihm ein Ziel vorgeben, er kann seine Umgebung wahrnehmen, Informationen sammeln, Entscheidungen treffen und eigenständig Handlungen ausführen. Anstatt lediglich die Frage „Was soll ich tun?” zu beantworten, kann ein Agent versuchen, komplexe Aufgaben zu bewältigen. Er könnte beispielsweise eine Reise planen, Angebote vergleichen, Termine koordinieren, Dokumente erstellen oder Geschäftsprozesse überwachen. Dabei kann er verschiedene digitale Werkzeuge und Informationsquellen integrieren.

Dies könnte die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern. Seit Jahrzehnten bedienen Menschen Computer, indem sie Programme öffnen, Menüs auswählen, Formulare ausfüllen und einzelne Schritte selbst ausführen. KI-Agenten hingegen versprechen eine Welt, in der Menschen ihre Ziele festlegen.

Dies könnte die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern. Seit Jahrzehnten bedienen Menschen Computer, indem sie Programme öffnen, Menüs auswählen, Formulare ausfüllen und einzelne Schritte selbst ausführen. KI-Agenten versprechen hingegen eine Welt, in der Menschen ihre Ziele festlegen und die Software selbst entscheidet, welche Schritte notwendig sind, um diese zu erreichen. Dies bringt jedoch auch neue Herausforderungen mit sich.

Automatisierung von Geschäftsprozessen – Verwaltung komplexer Arbeitsabläufe
Ein Beispiel sind die KI-gestützten Automatisierungsagenten von UiPath. Unternehmen nutzen diese in Kombination mit Robotic Process Automation (RPA), um Aufgaben wie die Bearbeitung von Rechnungen, die Prüfung von Dokumenten, die Aktualisierung von Datenbanken, die Einarbeitung neuer Mitarbeiter oder die Überwachung von Compliance-Workflows zu bewältigen. Ein Agent kann beispielsweise eine Rechnung entgegennehmen, Informationen extrahieren, diese mit Bestellungen abgleichen, Unstimmigkeiten identifizieren und die Rechnung zur Genehmigung weiterleiten.

Dies reduziert den manuellen Verwaltungsaufwand, verbessert die Konsistenz und sorgt für einen unterbrechungsfreien Betrieb ohne Ermüdung. Agenten sind besonders effektiv, wenn sie Schlussfolgerungen (KI) mit Handlungen (Softwaretools) kombinieren können.

Was ist ein KI-Agent?

Der Begriff „Agent” stammt aus der Informatik und bezeichnet ein System, das seine Umgebung wahrnimmt und auf der Grundlage spezifischer Ziele handelt. Ein einfacher Agent könnte beispielsweise ein Thermostat sein. Es misst die Temperatur und schaltet die Heizung entsprechend ein oder aus. Moderne KI-Agenten sind jedoch wesentlich komplexer. Sie können Sprache verstehen, Informationen interpretieren, Pläne entwickeln und digitale Tools nutzen.

Ein typischer KI-Agent besteht aus mehreren Komponenten. Zunächst benötigt er ein Ziel. Dieses kann sehr konkret sein, beispielsweise „Finde die günstigste Zugverbindung von Hamburg nach München“, oder wesentlich komplexer, etwa „Entwickle eine Marketingstrategie für ein neues Produkt“. Anschließend muss der Agent ermitteln, welche Schritte erforderlich sind. Er kann nach Informationen suchen, Daten vergleichen, Zwischenergebnisse überprüfen und seine Strategie entsprechend anpassen.

Moderne KI-Agenten nutzen große Sprachmodelle. Diese ermöglichen es einem System, natürliche Sprache zu verstehen und komplexe Zusammenhänge zu verarbeiten. Ein Sprachmodell allein macht jedoch noch keinen vollständigen Agenten aus. Erst die Integration mit zusätzlichen Funktionen – wie einer Suchmaschine, einem Kalender, einer Datenbank, einem E-Mail-System oder anderer Software – ermöglicht es dem Agenten, über die reine Kommunikation hinauszugehen und aktive Schritte zu unternehmen.

Beispielsweise könnte ein KI-Agent mit der Organisation einer Geschäftsreise beauftragt werden. Ein herkömmlicher Chatbot würde eine Liste mit Flügen und Hotels vorschlagen. Ein fortschrittlicher Agent hingegen könnte den Kalender des Nutzers überprüfen, geeignete Reisedaten ermitteln, Preise vergleichen, die bevorzugte Fluggesellschaft berücksichtigen, ein Hotel in der Nähe des Veranstaltungsortes auswählen und anschließend die notwendigen Buchungsschritte vorbereiten. Je nach erteilter Berechtigung könnte er die Buchungen sogar selbst vornehmen.

Der entscheidende Unterschied liegt also in der Handlungsfähigkeit. Generative KI generiert Inhalte. Agentenbasierte KI verfolgt Ziele und führt Handlungen aus.