Agentische KI navigiert durch Echtzeitdaten und trifft unabhängige Entscheidungen mit minimaler menschlicher Anleitung. Hier erfahren Sie alles, was Sie über agentenbasierte KI-Workflows wissen müssen.
Was sind agentenbasierte KI-Workflows?
Agentische KI-Workflows sind Prozesse, die von autonomen KI-Agenten angetrieben werden, die selbstständig Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und sich an veränderte Bedingungen innerhalb einer definierten Reihe von Regeln oder Zielen anpassen können.
Ein KI-gestützter Arbeitsablauf in der Lieferkette könnte beispielsweise die Nachfrage vorhersagen, die Routen optimieren und die Auffüllung der Lagerbestände automatisieren, während ein System zur Terminplanung im Gesundheitswesen Termine auf der Grundlage der Verfügbarkeit von Ärzten, Patientenpräferenzen und Klinikressourcen effizient zuweisen könnte.
Wie agentenbasierte KI-Workflows funktionieren
Agentische KI-Workflows sind darauf ausgelegt, Aufgaben proaktiv zu verwalten, indem sie Daten analysieren, Entscheidungen treffen und Maßnahmen mit minimalem menschlichem Eingriff ergreifen.
Lassen Sie uns die Funktionsweise dieser Workflows am Beispiel eines Terminplanungssystems für das Gesundheitswesen erläutern.
1. Verstehen von Zielen und Kontext
Ein agentengestützter KI-Workflow wird mit klaren Zielen und Parametern konzipiert, die seinen Betrieb steuern.
In diesem Fall besteht das Ziel darin, Patiententermine effizient zu planen, indem Faktoren wie die Verfügbarkeit von Ärzten, Patientenpräferenzen und Klinikressourcen berücksichtigt werden.
Der KI-Agent ist so programmiert, dass er die spezifischen Regeln und den Kontext, in dem er agiert, versteht, z. B. die Öffnungszeiten der Klinik, die Spezialisierung der Ärzte und die Patientengeschichte.
2. Analysieren Sie Live-Daten
Der KI-Agent analysiert fortlaufend Live-Daten, z. B. welche Ärzte sich krank gemeldet haben oder welche Termine verschoben wurden.
Wenn beispielsweise ein Arzt aufgrund einer Absage frei wird, verarbeitet der KI-Agent diese Informationen, um Patienten zu identifizieren, die von dem neu eröffneten Platz profitieren könnten.
3. Autonome Entscheidungen treffen
Auf der Grundlage der analysierten Daten bewertet der KI-Agent die Optionen und entscheidet selbstständig über die beste Vorgehensweise.
Wenn beispielsweise ein Patient am selben Tag wie sein Termin absagt, wägt der KI-Agent selbstständig ab, welche Patienten am ehesten einen Last-Minute-Termin wahrnehmen würden. Er kann damit beginnen, Patienten mit dringenden Gesundheitsfragen anzurufen, bis er jemanden findet, der bereit und in der Lage ist, den Termin zu übernehmen.
4. Aufgaben proaktiv ausführen
Der KI-Agent benachrichtigt dann die am besten geeigneten Patienten, aktualisiert die Informationen im Terminkalender des Arztes und bestätigt den Termin - und das alles, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.
Anwendungsfälle für agentenbasierte KI-Workflows
Agentenbasierte KI-Workflows finden branchenübergreifend breite Anwendung und ermöglichen transformative Ergebnisse. Hier sind ein paar Beispiele:
Vertrieb
Vom einfachen Einsatz eines Vertriebs-Chatbots als Kundenbindungsinstrument bis hin zur Implementierung vollständig automatisierter Vertriebsprozesse - agentenbasierte KI-Workflows verändern die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden in Kontakt treten.
KI-Chatbots können sofortige Antworten auf Kundenfragen geben, Produkte auf der Grundlage des Browserverlaufs empfehlen und die Benutzer durch den Bestellvorgang führen. Erinnerungen an verlassene Warenkörbe oder zeitkritische Angebote können sicherstellen, dass keine Verkaufschance verpasst wird.
Marketing
Agentische KI-Workflows, wie z. B. Chatbot-Marketing, verändern das Marketing, indem sie personalisierte Angebote bereitstellen, Live-Daten analysieren und die Reichweite optimieren.
Chatbots binden Kunden mit maßgeschneiderten Interaktionen ein, empfehlen Produkte und senden Erinnerungen für verlassene Warenkörbe.
In Spitzenzeiten wie dem Weihnachtsgeschäft passen sie die Werbeaktionen dynamisch an, um den Umsatz zu maximieren:
- Empfehlungen zum Produkt
- Personalisierte Rabatte
- Anpassungen der Beförderung in Echtzeit
Gesundheitswesen
Agentische KI-Workflows erleichtern die Planung von Patiententerminen, indem sie die Verfügbarkeit von Ärzten optimieren und die Patientenzufriedenheit verbessern.
Diese Workflows senden proaktiv Erinnerungen, verschieben Termine, wenn nötig, und priorisieren Patienten nach Dringlichkeit und spezifischen Gesundheitsbedürfnissen.
Management der Lieferkette
Bedarfsprognosen in Echtzeit und dynamisches Bestandsmanagement sind zwei wichtige Möglichkeiten, wie agentenbasierte KI-Workflows das Lieferkettenmanagement verändern. Diese Workflows nutzen Live-Daten, um Verzögerungen zu minimieren, Kosten zu senken und die Effizienz in jeder Phase der Lieferkette zu optimieren.
So könnte ein KI-Agent beispielsweise Nachfragespitzen vorhersagen und die Lagerbestände automatisch an diese Veränderungen anpassen. Bei Ereignissen wie dem "Black Friday", an dem die Nachfrage in der Regel höher ist, können KI-Agenten dies vorhersehen und proaktiv die Lagerbestände erhöhen.
Arten von agentenbasierten KI-Workflows
Es gibt verschiedene Arten von agentenbasierten KI-Workflows, die jeweils auf spezifische Geschäftsanforderungen und betriebliche Prozesse zugeschnitten sind.
Konversationelle KI-Workflows
Konversationelle KI-Workflows, wie sie in KI-gestützten Assistenten verwendet werden , führen den Nutzer durch mehrstufige Interaktionen auf der Grundlage von Kontext, Absicht und historischen Daten.
Diese Arbeitsabläufe sind so konzipiert, dass sie ein personalisiertes und effizientes Erlebnis bieten, indem sie die Bedürfnisse der Benutzer vorwegnehmen und die Antworten selbstständig anpassen.
Ein KI-gestützter Kundensupport-Workflow kann zum Beispiel Routineanfragen wie die Nachverfolgung von Bestellungen oder die Behebung von Kontoproblemen bearbeiten, indem er die Benutzer durch eine Reihe kontextbezogener Fragen führt.
Er kann komplexere Probleme an menschliche Agenten eskalieren und gleichzeitig einen detaillierten Gesprächsverlauf liefern. Hohe Chatbot-Eingrenzungsraten, die den Prozentsatz der ohne menschliches Eingreifen gelösten Interaktionen messen, unterstreichen den Erfolg dieser Workflows bei der Senkung der Kosten und der Verbesserung der Reaktionszeiten.
Multi-Agenten-Systeme (MAS)
In Multiagentensystemen (MAS) arbeiten mehrere KI-Agenten in derselben Umgebung zusammen, um komplexe, verteilte Probleme zu lösen.
MAS nutzen agentenbasierte KI-Workflows, um Agenten in die Lage zu versetzen, Daten auszutauschen, Aktionen zu koordinieren und gemeinsame Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, was die Aufteilung von Aufgaben und das Erreichen gemeinsamer Ziele erleichtert.
Ein Einzelhandelsunternehmen könnte beispielsweise ein MAS zur Verwaltung einer autonomen Lieferflotte implementieren, bei der mehrere Lieferdrohnen oder selbstfahrende Fahrzeuge zusammenarbeiten, um Lieferzeiten und -routen zu optimieren.
Diese Systeme ermöglichen es den Fahrzeugen, miteinander zu kommunizieren und sich an Echtzeitbedingungen wie Straßensperrungen oder Wetterumschwünge anzupassen, um eine effiziente und pünktliche Lieferung zu gewährleisten.
Agenten für Verstärkungslernen (RL)
Agenten mit Verstärkungslernen (Reinforcement Learning, RL) lernen durch Versuch und Irrtum, indem sie ihre Entscheidungen auf der Grundlage der Belohnungen oder Bestrafungen, die sie für ihre Aktionen erhalten, anpassen.
In der Lagerrobotertechnik könnte ein RL-Agent beispielsweise die Bewegungen eines Roboterarms optimieren, um Artikel effizienter zu entnehmen und zu verpacken. Anfänglich kann der Agent Fehler machen, z. B. die Platzierung eines Artikels falsch einschätzen, aber mit der Zeit lernt er die effizientesten Pfade und Aktionen, indem er das Belohnungssignal für erfolgreiche Aufgaben maximiert.
Ethische agentengestützte KI-Workflows
Die zunehmende Autonomie agentenbasierter KI-Workflows erfordert eine sorgfältige ethische Abwägung, insbesondere bei der Einführung von Technologien in Hochrisikobranchen, wie Chatbots im Gesundheitswesen oder KI-Agenten im Finanzsektor.
Ungeregelte Systeme, wie z. B. solche, die die Ablehnung von Anträgen auf medizinische Versorgung automatisieren, können dem Einzelnen schaden und das Vertrauen der Öffentlichkeit untergraben, da sie der Effizienz Vorrang vor dem menschlichen Wohlbefinden einräumen.
Ethische Arbeitsabläufe müssen sich durch Transparenz, Verantwortlichkeit und Fairness auszeichnen, mit nachvollziehbaren Entscheidungen und einer soliden Aufsicht, um den gesellschaftlichen Werten gerecht zu werden.
In einem MAS, das eine autonome Lieferflotte verwaltet, sollten ethische Leitlinien beispielsweise sicherstellen, dass die Effizienz nicht zu Lasten der Sicherheit oder Zugänglichkeit geht.
Agentenbasierte KI-Workflows bieten zwar ein immenses Potenzial, müssen aber mit einem auf den Menschen ausgerichteten Ansatz entwickelt werden.
Erste Schritte mit Agentic AI Workflows
Agentische KI-Workflows verändern die Geschäftsabläufe, indem sie Daten nutzen, um proaktiv Entscheidungen zu treffen und auszuführen.
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