KI-Agenten liegen derzeit voll im Trend. Sie gelten als der nächste große Trend nach der KI der nächsten Generation … steckt hinter all dem Hype aber auch etwas? Die Antwort ist ein klares Ja.

Zum Beispiel der „State of AI Agents 2024“ berichten zeigten, dass 51 % der KI-Experten nutzen bereits KI-Agenten, während 78 % der Großunternehmen und Mittelständler haben konkrete Pläne, KI-Agenten in Produktion zu bringen. Um dies erfolgreich zu gestalten, müssen jedoch bestimmte Schlüsselfaktoren beachtet werden.

Doch bevor wir auf diese Faktoren eingehen, wollen wir kurz überprüfen, was KI-Agenten sind.

Was sind KI-Agenten?

Ein KI-Agent ist ein Softwareprogramm oder -system, das Aufgaben ohne menschliches Eingreifen ausführen kann. Diese Agenten können mit einem gewissen Grad an Autonomie schlussfolgern, planen, sich Dinge merken, Entscheidungen treffen, lernen und sich anpassen.

Erfahren Sie mehr: Was sind KI-Agenten? Definition, Typen, Anwendungen für Unternehmen und mehr

7 wichtige Überlegungen für Unternehmen, die KI-Agenten erstellen

Der Schwerpunkt der Entwicklung von KI-Agenten liegt vor allem auf der Automatisierung von Routineaufgaben wie Terminplanung, Dateneingabe und Inhaltserstellung. Es besteht jedoch großes Potenzial für komplexere Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, beispielsweise Fachleute des Gesundheitswesens  die Entscheidungsfindung verbessern. (Diagnostik, Patientendatenverarbeitung), Finanzen (Betrugserkennung, Portfoliooptimierung) und Supply Chain (Rechnungsverarbeitung, Kontenabgleich).

McKinsey prognostiziert, dass KI-Agenten bis zu 70 % der Arbeitszeit in der Weltwirtschaft.

Dennoch erfordert die Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicherer Agenten die Abstimmung mehrerer Schlüsselfaktoren. Zum Beispiel: die Datenerfassung muss in der richtiger Ort und in den richtiges Format damit KI-Agenten von Wert sind.

In der Tat 20% der Organisationen glauben, dass Daten für die Wertschöpfung aus ihren GenAI-Initiativen von entscheidender Bedeutung sind.

Schauen wir uns nun die sieben wichtigsten Überlegungen für Unternehmen an, die KI-Agenten entwickeln möchten:

1. Datenqualität

KI-Agenten sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Das bedeutet: Fehlende, inkonsistente oder veraltete Datenfelder führen zu unzuverlässigen Ergebnissen.

Organisationen, die sich auf die Aufrechterhaltung konzentrieren KI-Datenqualität können sicherstellen, dass ihre Agenten effektiv arbeiten. Dies kann durch die Implementierung automatisierter Datenvalidierung zu reinigen, standardisieren und bestätigen Daten, bevor Fehler die Leistung der Agenten-KI beeinträchtigen können.

2. Datenintegration und -zugriff

KI-Agenten brauchen rechtzeitiger Zugriff zu gut integrierte Daten effektiv zu funktionieren. Unternehmensdaten sind jedoch über mehrere Systeme, Formate und Quellen verteilt, von Datenbanken und Cloud-Anwendungen zu unstrukturiert Unterlagen und APIs.

Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre KI-Agenten während der Entwicklung und Bereitstellung nahtlosen Zugriff auf integrierte Datenquellen haben. So geht's:

• Erstellen Sie eine einheitliche Datenschicht: Durch die Erstellung eines zentralen Datenintegrationsrahmens können KI-Agenten Daten aus mehreren Quellen abrufen, ohne sich mit fragmentierten Datensilos herumschlagen zu müssen.
• Datenformate standardisieren: Durch die Implementierung gemeinsamer Datenstandards und Transformationsprozesse wird sichergestellt, dass KI-Agenten Informationen unabhängig von ihrer Quelle konsistent interpretieren und verwenden können.
• Sichere API-Konnektivität aktivieren: Die Verwendung von APIs zum Überbrücken von KI-Agenten mit vorhandenen Anwendungen gewährleistet den Echtzeitzugriff auf strukturierte und unstrukturierte Daten unter Einhaltung der Sicherheitsprotokolle.
• Implementieren Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen: Für die unternehmensweite Einführung von KI ist es entscheidend, sicherzustellen, dass die richtigen Teams über den entsprechenden Zugriff verfügen und gleichzeitig die Sicherheits- und Compliance-Vorkehrungen eingehalten werden.

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3. Technisches Fachwissen

Der Aufbau von KI-Agenten erfordert umfangreiche Fachkenntnisse im maschinellen Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und KI-Training. Dies ist vielleicht das größte Hindernis für Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen möchten; Mangel an KI-Expertise oder Programmierressourcen zum Entwickeln, Testen und Verfeinern von Agenten.

Unternehmen können diese Herausforderung in eine Chance verwandeln, indem sie ihre agentische KI-Entwicklung vereinfachen und sie für nicht-technische Benutzer zugänglich. Hier ist wie:

• Visual AI-Agent-Builder: Erstellen von KI-Agenten mithilfe eines Drag-and-Drop Die Lösung ermöglicht es Geschäfts- und Datenteams, KI-Agenten zu entwickeln und zu verwalten, ohne umfangreichen Code schreiben zu müssen. Die Verwendung einer Lösung mit einem visuelle Schnittstelle vereinfacht nicht nur den gesamten Prozess, sondern ermöglicht es Fachexperten auch, KI-Agenten für ihre spezifischen Anwendungsfälle zu entwickeln, ohne auf technische Ressourcen angewiesen zu sein.
• Vorgefertigte Vorlagen und Arbeitsabläufe: Eine weitere Möglichkeit, den Mangel an technischem Fachwissen zu überwinden, besteht darin, auf agentische KI-Lösungen zurückzugreifen, die Folgendes bieten: Vorlagen, wiederverwendbare Komponenten und vorgefertigte KI-Workflows das leicht an die spezifischen Anforderungen der Organisation angepasst und optimiert werden kann.

Vorgefertigte Vorlagen für gängige Aufgaben wie Kundensupport, Dokumentenverarbeitung und Datenextraktion kann Organisationen dabei helfen, Agenten zu erstellen, ohne bei Null anfangen zu müssen.

4. Skalierbarkeit

KI-Agenten, die in kleinen Tests gut funktionieren, erbringen im unternehmensweiten Einsatz möglicherweise nicht die erwartete Leistung. Dies liegt an der unvermeidlichen Zunahme des Datenvolumens und der Komplexität der Arbeitsabläufe. Dadurch wird die Aufrechterhaltung von Effizienz, Zuverlässigkeit und Leistung bei der Skalierung agentenbasierter KI zu einer Herausforderung.

Um die Skalierbarkeit Ihrer agentenbasierten KI-Initiativen sicherzustellen, sind flexible Bereitstellung, optimiertes Ressourcenmanagement und nahtlose Datenintegration. Hier ist wie:

• Einführung einer verteilten Architektur: Durch den Einsatz cloudbasierter oder hybrider Umgebungen können KI-Agenten steigende Arbeitslasten bewältigen, ohne die Infrastruktur zu überlasten. Die verteilte Verarbeitung gewährleistet einen reibungslosen Betrieb bei steigender Nachfrage.
• Aktivieren Sie modulare und wiederverwendbare KI-Komponenten: Das Entwerfen von KI-Agenten mit modularen Komponenten erleichtert die Skalierung durch Hinzufügen neuer Funktionen oder Erweitern auf verschiedene Anwendungsfälle, ohne dass eine Neuentwicklung von Grund auf erforderlich ist.
• Implementieren Sie eine robuste Überwachung: Echtzeitanalysen, Leistungsverfolgung und automatisierte Updates ermöglichen Unternehmen die Aufrechterhaltung autonome KI-Agenten im großen Maßstab ohne ständige manuelle Eingriffe.

5. Sicherheit und Compliance

Sicherheit und Compliance sind für KI-Agenten oberste Priorität, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Unternehmensdaten. Um Datenschutzverletzungen, unbefugten Datenzugriff und die Nichteinhaltung von Vorschriften wie HIPAA, DSGVO oder SOC 2 zu vermeiden, müssen Unternehmen geeignete Sicherheitsvorkehrungen treffen.

Eine starke Sicherheits- und Compliance-Strategie beim Aufbau von KI-Agenten umfasst proaktives Risikomanagement, robuste Zugriffskontrollen und die Einhaltung gesetzlicher Standards. Zu den wichtigsten Maßnahmen gehören:

• Implementieren Sie rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC): Beschränken Sie den Zugriff des KI-Agenten basierend auf Benutzerrollen, um sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal vertrauliche Daten anzeigen oder ändern kann.
• Bewahren Sie Daten in sicheren Umgebungen auf: Anstatt Daten an externe Server zu senden, sollten KI-Agenten innerhalb der Infrastruktur des Unternehmens laufen, sei es vor Ort oder in einer sicheren Cloud-Umgebung.
• Verschlüsseln Sie Daten während der Übertragung und im Ruhezustand: Robuste Verschlüsselungsprotokolle schützen vertrauliche Daten vor unbefugtem Zugriff und gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen.
• Pflegen Sie Prüfpfade und Protokolle: Durch die umfassende Protokollierung der KI-Agentenaktivität können Unternehmen die Datennutzung verfolgen, Anomalien erkennen und die Einhaltung von Branchenstandards sicherstellen.

Neben diesen Maßnahmen sollten Unternehmen auch sicherstellen, dass ihre KI-Agenten den Best Practices der Datenverwaltung entsprechen. Ebenso sollten KI-Agenten in der Produktion kontinuierlich überwacht, Schwachstellen bewertet und Compliance-Audits unterzogen werden.

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6. Optimierung und Verfeinerung

KI-Agenten sind keine statischen Lösungen – sie müssen kontinuierlich weiterentwickelt werden, um Genauigkeit, Effizienz und Relevanz zu gewährleisten. Ohne kontinuierliche Überwachung besteht das Risiko, dass Unternehmen Agenten einsetzen, deren Leistung mit der Zeit nachlässt, sich nicht an neue Datenmuster anpasst oder unzuverlässige Ergebnisse liefert.

Ein klar definierter Überwachungs- und Optimierungsprozess stellt sicher, dass KI-Agenten einen konsistenten Mehrwert liefern. Zu den wichtigsten Strategien gehören:

• Implementieren Sie Echtzeitüberwachung: Verfolgen Sie die Interaktionen von KI-Agenten, erkennen Sie Anomalien und kennzeichnen Sie Leistungsprobleme, bevor sie sich auf den Betrieb auswirken.
• Einfaches A/B-Testing für iterative Verbesserungen: Kontinuierlich KI-Eingabeaufforderungen verfeinern, Arbeitsabläufe und Antworten, indem Sie verschiedene KI-Agent-Versionen vergleichen und das Modell mit der besten Leistung auswählen.
• KI-Modelle mit aktualisierten Daten neu trainieren: Aktualisieren Sie Modelle regelmäßig mit neuen Unternehmensdaten, um Leistungseinbußen vorzubeugen und die Anpassungsfähigkeit zu verbessern.
• Automatisieren Sie Tests und Validierungen: Implementieren Sie automatisierte Validierungsframeworks, um die Ausgaben des KI-Agenten vor der Bereitstellung auf Konsistenz und Konformität zu überprüfen.

7. Anpassung und Flexibilität

Die Effektivität und der ROI von KI-Agenten hängen davon ab, wie gut sie sich an Ihre spezifischen Geschäftsprozesse, Datenstrukturen und betrieblichen Anforderungen anpassen. Daher sind Anpassungsfähigkeit und Flexibilität wichtige Faktoren für Unternehmen, die agentenbasierte KI nutzen möchten.

Unternehmen, die anpassbare KI-Agenten entwickeln möchten, sollten ein Gleichgewicht zwischen Benutzerfreundlichkeit und Anpassungsmöglichkeiten finden. So gelingt das:

• Modulares Design:: KI-Agenten sollten mit konfigurierbaren Komponenten erstellt werden, die es Unternehmen ermöglichen, die Funktionalität anzupassen, ohne die Kernlogik zu verändern.
• Anpassbare Arbeitsabläufe: Organisationen sollten in der Lage sein, KI-gesteuerte Prozesse zu definieren, die ihren individuellen Anforderungen entsprechen, sei es für Kundeninteraktionen, Automatisierung oder Datenanalyse.
• Unterstützung für mehrere KI-Modelle: Unternehmen sollten die Möglichkeit haben, je nach Leistungs-, Sicherheits- und Kostenüberlegungen unterschiedliche KI-Modelle zu verwenden – darunter kommerzielle LLMs, Open-Source-Alternativen oder proprietäre Modelle.
• Erweiterbar über APIs: Durch die Bereitstellung von APIs können Unternehmen KI-Agenten mit minimalem Entwicklungsaufwand in benutzerdefinierte Anwendungen und Workflows integrieren.

Zusammenfassend

Die Entwicklung von KI-Agenten, die echten Mehrwert bieten, erfordert die Berücksichtigung der in diesem Beitrag besprochenen Schlüsselfaktoren. Trotz der bahnbrechenden Wirkung von KI-Agenten kann die fehlende Priorisierung dieser Aspekte Unternehmen behindern.

Durch einen strategischen Ansatz und die Priorisierung dieser Faktoren in ihrer Roadmap können Unternehmen intelligentere, genauere und zuverlässigere KI-Agenten und Agenten-Workflows erstellen.

Und durch die Nutzung agil, visuell Entwicklung, modulare Architekturen und fortschrittlichen NLP-Techniken können Organisationen KI-Agenten erstellen, die effizient, anpassungsfähig und skalierbar sind.

Mit der richtigen Grundlage können KI-Agenten über die routinemäßige Automatisierung hinausgehen und liefern einen echten ROI über Hunderte von Anwendungsfällen in praktisch jeder Branche.

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