Autonome KI-Agenten

Warum Agentic AI viele Branchen von Grund auf verändern wird

14.01.2025
Anzeige  Technologie-Unternehmen müssen diesen Schlüsselmoment der digitalen Innovation verstehen.
Agentic AI steckt noch in den Kinderschuhen, doch die Akzeptanz nimmt schnell zu. Jetzt ist es an der Zeit, Anwendungsfälle zu definieren und die richtigen Implementierungspartner zu finden.
Agentic AI steckt noch in den Kinderschuhen, doch die Akzeptanz nimmt schnell zu. Jetzt ist es an der Zeit, Anwendungsfälle zu definieren und die richtigen Implementierungspartner zu finden.
Foto: NTT Data

Neue Fortschritte in der generativen KI bieten immer mehr Chancen für technikaffine Unternehmen und Organisationen.

Generative KI boomt, die Erwartungen sind ungebrochen hoch. Dennoch zeigen Untersuchungen, dass es bisher nicht jedem Unternehmen gelingt, einen greifbaren Mehrwert zu schaffen.

Laut dem Global GenAI Report von NTT DATA erwarten 97 % der CEOs einen wesentlichen Einfluss des Einsatzes von KI, 99 % der Befragten planen weitere Investitionen in generative KI. Allerdings sind nur 43 % des Top-Managements der Meinung, dass ihre bestehenden Lösungen die Erwartungen erfüllen.

Mit Agentic AI, also agentenbasierter KI, wird sich diese Situation jedoch bald ändern. Neue, leistungsstarke Anwendungsszenarien werden nicht nur Gewinne steigern, sondern auch die Arbeitsweise von Organisationen und Arbeitnehmern verändern.

Agentic AI verschiebt die Maßstäbe

Laut NTT DATA stimmen 95 % der Unternehmen darin überein, dass die Technologie ein neues Maß an Kreativität und Innovation ermöglicht und dass die agentenbasierte KI einen großen Sprung in der Entwicklung der generativen KI darstellt.

Agentenbasierte KI geht weit über die einfache Frage-und-Antwort-Funktion heutiger Lösungen hinaus und kann Aufgaben innerhalb von Arbeitsabläufen ausführen. Sie kann autonom agieren, Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitanalysen treffen und - was besonders wichtig ist - diese Entscheidungen auch umsetzen.

Gerade diese Fähigkeit, selbstständig zu "denken" und zu handeln, wird Geschäftsprozesse grundlegend umgestalten und neue Wertschöpfung ermöglichen.

Wahrscheinliche Use Cases für agentenbasierte KI

In konkreten Anwendungen taucht agentenbasierte KI in zahlreichen Bereichen auf, so etwa beim autonomen Fahren, in automatischen Handelssystemen, im Gesundheitswesen oder in den Naturwissenschaften. Überall dort wird sie eingesetzt, um Aufgaben auszuführen, Entscheidungen zu treffen und mit der Umgebung ähnlich wie ein Mensch zu interagieren.

Krankenhäuser und Gesundheitsanbieter etwa werden zunehmend KI-gestützte Diagnostiken nutzen, um bei der Analyse von medizinischen Bildern und der Erkennung von Krankheiten zu helfen.

In der Versicherungsbranche können wir bald damit rechnen, dass KI-Agenten das Kundenkontakt-Management übernehmen. Sie könnten zum Beispiel Kundendaten mit relevanten Informationen aktualisieren und komplexe Aufgaben im Rahmen einer Kundenanfrage erledigen.

Fünf Tipps für den erfolgreichen Einsatz

Wie können Unternehmen agentenbasierte KI reibungslos in ihren Betrieb integrieren und die Wertschöpfung maximieren? Als Experte für agentenbasierte KI hat NTT DATA fünf wesentliche Erfolgsfaktoren identifiziert:

  1. Integration: Intelligente Agenten sind Teil einer Reihe von Technologien und Diensten. Um die von Unternehmen angestrebten transformativen Vorteile zu erzielen, muss die agentenbasierte KI mit anderen Technologien und Aktivitäten verknüpft werden. Allein kann sie nicht effektiv auf Interaktionen reagieren und sinnvolle Ergebnisse liefern.

  2. Ausrichtung: Organisationen müssen die richtige Balance zwischen Technologien finden, um ihren spezifischen Anwendungsfällen und Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. So muss beispielsweise generative KI selbst ein Kernelement der Geschäftsstrategie sein. Nach der NTT DATA-Studie geben derzeit 51 % an, dass diese strategische Ausrichtung noch nicht vollständig erreicht wurde.

  3. Vorbereitung: Data Readiness und Governance sind für den Erfolg von entscheidender Bedeutung und müssen parallel zur Umgestaltung der Geschäftsprozesse angegangen werden. NTT DATA empfiehlt ein gestaffeltes Rahmensystem für die Datentransformation, damit Organisationen die Wertschöpfung schrittweise realisieren können.

  4. Betrieb: Ausgereifte AIOps werden für alle Organisationen von entscheidender Bedeutung sein, um Agentenmodelle zu pflegen und zu verbessern, sich vor Modellabweichungen zu schützen, Schutzmaßnahmen zu etablieren und eine robuste Feedbackschleife für Benutzer zu schaffen, damit der Arbeitsablauf der Agenten verwaltet werden kann. Die Einbeziehung des Menschen wird eine zentrale Rolle bei der Abwägung spielen, ob und inwieweit bestimmte Entscheidungen autonom getroffen werden können.

  5. Partnerschaften: Suchen Sie nach differenzierten Drittanbieterdiensten, die mittel- und langfristig Wettbewerbsvorteile schaffen, und nach Partnern, die Smart-Agent-Ökosysteme unterstützen. Die Möglichkeit, auf solche Ökosysteme zurückzugreifen, wird die Entwicklung agentenbasierter KI durch den Zugang zu den neuesten Technologien beschleunigen und mögliche Risiken mindern.

Agentenbasierte KI steckt derzeit noch in den Kinderschuhen, aber ihre Akzeptanz nimmt schnell zu. Jetzt ist es an der Zeit, Use Cases zu definieren, die nötigen Ressourcen aufeinander abzustimmen und Partner zu finden, die Ihre Smart-Agent-Implementierungen zum Erfolg führen können.

Lesen Sie jetzt den ganzen NTT DATA Global GenAI Report.

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