Der Hype um generative KI scheint nicht nachzulassen, die Akzeptanz in Organisationen steigt von 33 % im Jahr 2023 auf 78 % bis Ende 2024.

Tatsächlich sind größere Unternehmen führend bei der Einführung von GenAI, wobei der globale KI-Markt voraussichtlich jährlich um 36.6% zwischen 2024 und 2030.

Das GenAI-Wachstum verläuft jedoch nicht linear. Unternehmen nutzen je nach Anwendungsfall unterschiedliche KI-Ansätze.

Dies hat zu drei prominenten Ansätzen geführt: LLM-Anwendungen, KI-Agenten und KI-Copiloten. Die Debatten darüber, was besser ist – ein KI-Agent vs. ein KI-Copilot oder ein LLM vs. ein KI-Agent – ​​gehen am Thema vorbei.

Das echt Die Frage ist: Welches funktioniert für Sie am besten?

In diesem Artikel untersuchen wir diese drei beliebtesten KI-Lösungen und vergleichen ihre Funktionen, Anwendungsfälle und Überlegungen, um Ihnen bei der Ermittlung der für Ihre Anforderungen am besten geeigneten Option zu helfen.

KI-Agent vs. Copilot vs. LLM-Apps: Auf einen Blick

KI, genauer gesagt generative KI, nimmt verschiedene Formen an, die jeweils für spezifische Funktionen entwickelt wurden. Die folgenden drei sind die gängigsten und bieten im Wesentlichen folgende Funktionen:

• Large Language Model (LLM)-Anwendungen generieren textbasierte Antworten,
• KI-Copiloten unterstützen Benutzer in Echtzeit,
• KI-Agenten arbeiten autonom, um Aufgaben zu erledigen.

Sie sind sich nicht sicher, welche Lösung die richtige für Sie ist? Hier erfahren Sie, wie KI-Agenten, KI-Copiloten und LLM-Apps anhand wichtiger Faktoren im Vergleich abschneiden (gefolgt von einer ausführlicheren Analyse der wichtigsten Funktionen, Anwendungsfälle sowie Vor- und Nachteile der einzelnen Apps):

Lassen Sie uns nun jeden KI-Ansatz im Detail untersuchen:

Was ist ein KI-Agent?

KI-Agenten arbeiten mit einem hohen Maß an Autonomie und führen Aufgaben mit minimaler bis gar keiner menschlichen Aufsicht aus. Sie analysieren Daten, treffen Entscheidungen und führen Aktionen basierend auf vordefinierten Regeln oder erlernten Verhaltensweisen aus.

Der Unterschied zwischen KI-Agenten und KI-Copiloten besteht darin, dass KI-Copiloten den Benutzern in Echtzeit assistieren und sie bei der Entscheidungsfindung unterstützen, KI-Agenten hingegen so konzipiert sind, dass sie unabhängig funktionieren und komplexe Arbeitsabläufe und mehrstufige Prozesse selbstständig bewältigen.

Erfahren Sie mehr: Was sind KI-Agenten? Der ultimative Leitfaden für Unternehmen | Astera

Hauptfunktionen

• Autonome Aufgabenausführung: KI-Agenten können mit minimalem Benutzereingriff arbeiten und sich wiederholende und entscheidungsbasierte Aufgaben automatisieren.
• Zusammenhangsbewusstsein: Diese Systeme verarbeiten historische und Echtzeitdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Mehrstufiges Workflow-Management: KI-Agenten erledigen sequenzielle und abhängige Aufgaben und sorgen so für Effizienz.
• Integration mit Geschäftssystemen: KI-Agenten können sich mit Unternehmenstools, Datenbanken und APIs verbinden, um Abläufe zu optimieren.
• Adaptives Lernen: Einige KI-Agenten verbessern sich im Laufe der Zeit, indem sie frühere Leistungen analysieren und ihre Entscheidungsprozesse verfeinern.

Vor-und Nachteile

KI-Agenten eignen sich hervorragend für Unternehmen, die strukturierte Arbeitsabläufe und Entscheidungsprozesse automatisieren möchten. Ihre Effektivität hängt jedoch von klar definierten Zielen und kontinuierlicher Überwachung ab, um eine optimale Leistung zu gewährleisten.

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Was ist ein KI-Copilot?

Stellen Sie sich KI-Copiloten als Ihre interaktiven Assistenten vor, die die Produktivität steigern, indem sie in Echtzeit mit den Benutzern zusammenarbeiten. Sie unterstützen bei der Entscheidungsfindung, vereinfachen Aufgaben wie Recherche und Analyse und reduzieren die kognitive Belastung, ohne die volle Kontrolle zu übernehmen.

Der Unterschied zwischen KI-Copiloten und KI-Agenten besteht darin, dass Copiloten im Gegensatz zu autonom agierenden KI-Agenten menschliche Eingaben benötigen und kontextbezogene Empfehlungen, Anleitungen oder Aufgabenautomatisierung basierend auf Benutzeraktionen bereitstellen.

Hauptfunktionen

• EchtzeitunterstützungKI-Copiloten schlagen Aktionen vor, liefern Einblicke und automatisieren kleine Aufgaben während der Arbeit der Benutzer. Microsoft Copilot unterstützt Benutzer beispielsweise beim Verfassen von E-Mails, Zusammenfassen von Besprechungen und Erstellen von Berichten in Microsoft 365-Apps.
• Zusammenhangsbewusstsein: Diese Tools analysieren das Benutzerverhalten und den Aufgabenverlauf, um relevante Empfehlungen zu liefern. In der Softwareentwicklung schlägt GitHub Copilot Codevervollständigungen basierend auf vorherigen Codezeilen vor.
• Interaktives Lernen: Viele Copiloten verfeinern ihre Antworten auf der Grundlage von Nutzerfeedback und früheren Interaktionen. Die Gemini AI von Google beispielsweise passt die Antworten in Google Docs und Gmail anhand von Nutzungsmustern an.
• Nahtlose Integration: Funktioniert in Softwareanwendungen wie Programmierumgebungen, CRM-Systemen oder Dokumenteditoren. Salesforce Einstein Copilot unterstützt beispielsweise Vertriebsteams, indem es Folgemaßnahmen vorschlägt und Kundeninteraktionen analysiert.
• Geführte Automatisierung: Automatisiert Teile eines Workflows, ohne dass der Benutzer die Kontrolle verliert. Bei der Datenanalyse unterstützt Tableau AI die Visualisierung, indem es Diagramme und Erkenntnisse basierend auf Datensatzmustern empfiehlt.

Vor-und Nachteile

KI-Copiloten sind in Umgebungen nützlich, in denen menschliches Urteilsvermögen entscheidend ist, sich jedoch wiederkehrende Aufgaben die Produktivität beeinträchtigen. Indem sie als Partner und nicht als unabhängiges System agieren, können sie Automatisierung und Benutzerkontrolle in Einklang bringen.

Was ist eine LLM-App?

Large Language Model (LLM)-Anwendungen sind KI-gestützte Tools, die durch die Verarbeitung großer Datenmengen textbasierte Antworten generieren. Diese Anwendungen basieren auf vortrainierten Modellen, um natürliche Sprache zu verstehen, Fragen zu beantworten, Inhalte zusammenzufassen und bei sprachbasierten Aufgaben zu unterstützen.

Im Gegensatz zu KI-Agenten, die Aktionen autonom ausführen können, oder KI-Copiloten, die in Echtzeit Unterstützung leisten, konzentrieren sich LLM-Apps hauptsächlich auf die Textgenerierung und den Wissensabruf.

Hauptfunktionen

• Textgenerierung: LLM-Apps erstellen menschenähnlichen Text basierend auf Benutzereingaben. Beispiele sind ChatGPT für Konversations-KI und Jasper AI für Marketingtexte.
• Kontextverständnis: Diese Anwendungen analysieren den Kontext einer Abfrage, um relevante und schlüssige Antworten zu liefern. Googles Gemini AI generiert beispielsweise kontextbezogene Zusammenfassungen und Empfehlungen.
• Wissensabruf: LLMs ziehen Informationen aus ihren Trainingsdaten, um Fragen zu beantworten oder Erkenntnisse bereitzustellen, wie bei Perplexity AI zu sehen ist, das Antworten mit zitierten Quellen verbessert.
• Multimodale Fähigkeiten: Einige LLM-Apps verarbeiten nicht nur Text, sondern auch Bilder und andere Medientypen (z. B. GPT-4 Turbo mit Vision von OpenAI).
• Anpassung und Feinabstimmung: Bestimmte LLM-basierte Apps ermöglichen es Unternehmen, Modelle für domänenspezifische Anwendungsfälle anzupassen, wie beispielsweise Anthropics Claude AI für Rechts- und Finanzanalysen.

Vor-und Nachteile

LLM-Apps sind nützlich für Organisationen und Einzelpersonen, die eine effiziente Inhaltserstellung und Informationsbeschaffung benötigen. Sie eignen sich zwar hervorragend für die Verarbeitung großer Textmengen, bieten jedoch nicht die Autonomie von KI-Agenten und die Interaktivität von KI-Copiloten.

KI-Agent vs. Copilot vs. LLM-Apps: 5 Hauptunterschiede

KI-Agenten, Copiloten und LLM-Apps erfüllen unterschiedliche Aufgaben in der Automatisierung, Entscheidungsfindung und Benutzerinteraktion. Nachfolgend finden Sie eine Übersicht über die wichtigsten Unterschiede:

1. Autonomie und Intelligenz

• KI-Agenten Sie arbeiten völlig autonom, bewältigen komplexe Arbeitsabläufe, treffen Entscheidungen und führen Aufgaben ohne ständige menschliche Eingaben aus. Sie lernen kontinuierlich aus Daten und verbessern sich im Laufe der Zeit.

Beispielsweise ein KI-Agent für Cybersicherheit, der Bedrohungen in Echtzeit erkennt und eindämmt.

• KI-Copiloten Sie fungieren als unterstützende Tools und erfordern Benutzereingaben, um Entscheidungen zu treffen. Sie steigern die Produktivität, indem sie Empfehlungen geben, anstatt unabhängig zu handeln.

Zum Beispiel, Microsoft Copilot schlägt in Word Änderungen vor, die jedoch vom Benutzer vorgenommen werden.

• LLM-Apps sind abfragegesteuert und wenig autonom. Sie generieren textbasierte Antworten, ergreifen jedoch keine Maßnahmen und unterstützen keine Arbeitsabläufe.

ChatGPT beispielsweise liefert Antworten, lässt sich jedoch nicht in die täglichen Aufgaben eines Benutzers integrieren.

2. Aufgabenkomplexität und Entscheidungsfindung

• KI-Agenten Verwalten Sie mehrstufige Prozesse, automatisieren Sie die Entscheidungsfindung und passen Sie sich dynamisch an. Sie übernehmen anspruchsvolle Aufgaben wie Betrugserkennung, Lieferkettenmanagement und IT-Automatisierung.
• KI-Copiloten sind auf die Verbesserung der Benutzereffizienz spezialisiert, indem sie bei der Dokumenterstellung, Codierung oder CRM-Verwaltung helfen, führen jedoch keine komplexen Prozesse selbst aus.
• LLM-Apps Der Schwerpunkt liegt auf der Inhaltserstellung und dem Wissensabruf, es fehlt jedoch die Möglichkeit, über die Beantwortung von Benutzeranfragen hinausgehende Aktionen auszuführen.

3. Interaktionsmodell und Benutzereinbindung

• KI-Agenten Arbeiten Sie unabhängig und ergreifen Sie Maßnahmen mit minimalem Benutzeraufwand. Sie eignen sich ideal für die Automatisierung ganzer Arbeitsabläufe, wie z. B. Kunden-Onboarding oder die Lösung von IT-Tickets.
• KI-Copiloten fungieren als interaktive Assistenten, die kontextbezogene Vorschläge unterbreiten und gleichzeitig dem Benutzer die Kontrolle überlassen. Beispiel: GitHub Copilot schlägt Code vor, schreibt aber nicht selbstständig ein ganzes Programm.
• LLM-Apps Sie funktionieren als eigenständige Tools und erfordern bei jeder Interaktion Eingabeaufforderungen. Sie verfolgen weder Arbeitsabläufe noch unterstützen sie Benutzer proaktiv.

4. Lernen und Anpassung

• KI-Agenten Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Ihre Entscheidungsfindung zu verfeinern und die Leistung im Laufe der Zeit zu optimieren.
• KI-Copiloten kann sich durch Benutzerfeedback verbessern, arbeitet aber im Allgemeinen innerhalb vordefinierter Parameter.
• LLM-Apps verlassen sich auf regelmäßige Updates und lernen nicht aus laufenden Interaktionen. Sie generieren Antworten basierend auf statischen Trainingsdaten.

5. Integration in Geschäftsabläufe

• KI-Agenten Integrieren Sie sich tief in Unternehmenssysteme und übernehmen Sie die End-to-End-Automatisierung. Beispiel: Ein KI-gestützter RPA-Bot, der Daten aus Rechnungen extrahiert und ERP-Datensätze aktualisiert.
• KI-Copiloten können in Softwareumgebungen eingebettet werden, um Benutzer zu unterstützen, ermöglichen aber keine vollständige Automatisierung. Beispiel: Salesforce Einstein Copilot schlägt die nächstbeste Aktion in einem Verkaufsprozess vor.
• LLM-Apps funktionieren in erster Linie als eigenständige textbasierte Tools oder APIs, die Anwendungen verbessern, aber nicht aktiv bei Arbeitsabläufen helfen.

KI-Agenten vs. Copiloten vs. LLM-Apps: Anwendungsfälle im Vergleich

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Fragen, die Sie stellen sollten, bevor Sie sich zwischen KI-Agenten, Copiloten und LLM-Apps entscheiden

Die Auswahl des richtigen KI-Ansatzes – sei es ein KI-Agent, ein Copilot oder eine LLM-App – erfordert die Berücksichtigung mehrerer Faktoren. Dazu gehören die Analyse der Anforderungen Ihres Unternehmens, der Komplexität der Aufgaben und des gewünschten Automatisierungsgrades.

Stellen Sie vor der Auswahl Fragen zu den folgenden Faktoren:

Aufgabenkomplexität und Autonomie

Wie komplex sollen die Aufgaben sein, die KI für Sie erledigen soll? Welchen Grad an Autonomie wünschen Sie sich?

Beispielsweise bewältigen KI-Agenten komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe mit minimalem Aufwand und eignen sich daher ideal für die Cybersicherheit, die Automatisierung des Kundendienstes und die Optimierung der Lieferkette.

Copiloten hingegen unterstützen die Benutzer, anstatt sie zu ersetzen, und verbessern so die Produktivität bei Aufgaben wie Codierung und Finanzmodellierung, während LLM-Anwendungen sich am besten für die Erstellung, Recherche und Zusammenfassung von Inhalten eignen, ihnen aber die Möglichkeit zur autonomen Entscheidungsfindung fehlt.

Integration und Bereitstellung

In welche internen und/oder externen Systeme muss die KI integriert werden und wo muss sie eingesetzt werden?

Bedenken Sie, dass Agenten für eine vollständige Automatisierung eine tiefe Integration in Unternehmenssysteme benötigen, während Copiloten spezifische Anwendungen mit KI-gestützten Erkenntnissen verbessern. LLM-Anwendungen lassen sich zwar einfacher über APIs bereitstellen, bieten aber nur eine eingeschränkte Workflow-Automatisierung.

Lernen und Anpassungsfähigkeit

Wie wichtig ist die Lernfähigkeit und Anpassungsfähigkeit der KI für Ihr Projekt?

Beispielsweise verbessern sich KI-Agenten kontinuierlich, indem sie aus Interaktionen lernen, Copiloten verfeinern Vorschläge kontextbasiert und LLM-Anwendungen basieren auf statischen, vorab trainierten Modellen, sofern sie nicht feinabgestimmt werden.

Kosten und ROI

Welche Kosten- und ROI-Parameter berücksichtigen Sie?

Beispielsweise erfordern Agenten höhere Investitionen, maximieren aber die Effizienz. Copilots bieten schnelle Produktivitätssteigerungen bei geringeren Einrichtungskosten. LLM-Anwendungen sind für Content-Aufgaben kostengünstig, müssen aber möglicherweise für den geschäftsspezifischen Einsatz angepasst werden.

Strategische Fit

Wie passt der KI-Ansatz in Ihre allgemeine Geschäftsstrategie?

KI-Agenten sind die beste Wahl für die vollständige Automatisierung. Copiloten eignen sich gut, wenn KI unterstützen und nicht Fachwissen ersetzen soll. LLM-Anwendungen eignen sich für wissensbasierte Aufgaben ohne hohen Integrationsbedarf. Die Wahl des richtigen Ansatzes hängt von der Abwägung zwischen Automatisierung, Benutzerfreundlichkeit und Geschäftsprioritäten ab.

Abschließende Gedanken

Die drei KI-Ansätze, die wir besprochen haben, haben ihre eigenen Vorzüge und die Wahl hängt von der KI-Strategie Ihres Unternehmens ab.

Obwohl es unzählige LLM-Apps und KI-Copiloten für Unternehmen gibt, liegt die eigentliche Herausforderung darin, KI-Agenten für einzigartige Anwendungsfälle zu entwickeln. Hier Astera kommt in.

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