Was ist ein KI-Agent?

Schritt 1: Wahrnehmung

Zunächst erhält ein KI-Agent Input aus verschiedenen Quellen. Je nach Zweck können dies sein:

• Benutzerinteraktionen
• APIs zum Abrufen von Daten aus externen Systemen
• Sensoren oder Protokolle von angeschlossenen Anwendungen
• Gespeicherte Wissensdatenbanken - wie Inventarlisten, Personalpolitik usw.

Schritt 2: Verarbeitung

Sobald er die Daten hat, muss der KI-Agent sie verstehen.

Der Agent kann NLP, strukturierte Daten oder Echtzeitsignale verwenden, um den Input zu verarbeiten, für den er entwickelt wurde.

Wenn es relevantes Wissen aus einer Datenbank abrufen muss, kann es die abruferweiterte Generierung (RAG) verwenden, um es abzurufen.

Schritt 3: Entscheidungsfindung

Der Entscheidungsprozess hängt davon ab, wie ein Bauherr einen KI-Agenten strukturiert.

Es könnte eine maßgeschneiderte Geschäftslogik verwenden, z. B. die Entscheidung, ob ein Lead qualifiziert ist, auf der Grundlage einer vom Vertriebsteam entwickelten Formel. 

Es könnte auch Vorhersagen durch maschinelles Lernen oder Reinforcement Learning nutzen, um z. B. eine Transaktion auf der Grundlage früherer Betrugsfälle als betrügerisch zu kennzeichnen.

Die besten Werkzeuge für KI-Agenten berücksichtigen die Erklärbarkeit von KI: wie gut ein KI-Agent die Gründe für seine Entscheidungen erklären kann.

Schritt 4: Maßnahmen ergreifen

Nach dem Wahrnehmen, Verarbeiten und Entscheiden ist ein KI-Agent bereit, zu handeln.

Den Aktionen, die ein KI-Agent durchführen kann, sind keine Grenzen gesetzt. Er könnte mit einer einfachen Textantwort reagieren, z. B. "Diese 3 Konten zeigen Anzeichen für eine potenzielle Abwanderung".

Es könnte einen API-Aufruf auslösen, wie z. B. das Abrufen von Echtzeit-Bestandsdaten aus einem Lagersystem oder das Auslösen einer Anforderung zum Zurücksetzen eines Passworts.

Andere KI-Agenten führen direkte betriebliche Maßnahmen durch, z. B. die Anpassung der Preise in einem E-Commerce-Shop, die Planung eines Verkaufsgesprächs, die Umleitung einer Logistiksendung oder die Änderung von Systemeinstellungen auf der Grundlage von Sicherheitsrichtlinien.

Einige KI-Agenten interagieren sogar mit externen Anwendungen, z. B. bei der Automatisierung von Workflows in CRM-Systemen, der Aktualisierung von Kundendatensätzen oder der Ausstellung von Erstattungen auf der Grundlage vordefinierter Geschäftsregeln.

Diese Agenten können ganze KI-Workflows von Anfang bis Ende abwickeln.

Unabhängig von der Aktion stellt der KI-Agent sicher, dass seine Reaktion mit dem Entscheidungsprozess übereinstimmt - und in vielen Fällen lernt er aus den Ergebnissen, um zukünftige Aktionen zu verbessern.

1. LLM

Zuallererst müssen Sie die Kognition Ihres KI-Agenten an einen LLM. Manchmal hört man sogar den Ausdruck "LLM ", eine Untergruppe von KI-Agenten. 

Ein guter Agent sollte in der Lage sein, verschiedene LLMs für verschiedene Aufgaben zu verwenden.

Es gibt kein einziges überlegenes LLM, vor allem nicht bei der rasanten Entwicklungsgeschwindigkeit. Es könnte für Ihren KI-Agenten von Vorteil sein, ein Modell zu verwenden, wenn er Langtext generiert, und ein anderes Modell, wenn er die Eingaben des Nutzers analysiert.

Sind alle KI-Agenten LLM ? Fast, aber nicht ganz.

Zu den KI-Agenten, die keine LLMs verwenden, gehören Roboter zur Prozessautomatisierung, Multiagentensysteme wie Verkehrsleitsysteme oder Schwarmintelligenz und Agenten mit Verstärkungslernen (wie in der Robotik).

2. Identität und Anweisungen

Jeder KI-Agent braucht eine Identität, einen Auftrag und Ziele. Warum existiert er? Was will er erreichen und wie will er es erreichen?

Ein Beispiel: die erste Verteidigungslinie eines Kundendienstteams in einem IT-Supportunternehmen. Das Ziel dieses KI-Agenten könnte es sein, so viele Kundenprobleme wie möglich korrekt zu lösen, während komplexe Fälle an menschliche Agenten eskaliert werden. 

In den Anweisungen sollten nicht nur ihre Rolle, sondern auch ihre Entscheidungsbefugnis (d. h. wann sollte sie eskalieren oder einen Benutzer an eine andere Stelle verweisen?) und ihre KPIs definiert werden.

3. Werkzeuge

Mit Hilfe von Tools sammelt ein KI-Agent Daten und ergreift Maßnahmen. 

Aufgrund seines autonomen Charakters ist ein KI-Agent in der Lage, selbst zu entscheiden, welche Hilfsmittel er zur Erfüllung seiner Aufgaben einsetzen will. 

Ein KI-Agent für die Lead-Generierung könnte zum Beispiel die Aufgabe haben, qualifizierte Leads in Hubspot zu erstellen.

Auf der Grundlage der Benutzerinteraktion kann der Agent das CRM auf Duplikate überprüfen, dem Benutzer bestimmte Inhalte vorschlagen oder weitere Fragen stellen, bis er den Lead bewerten kann.

Das Arsenal eines KI-Agenten könnte folgende Werkzeuge umfassen:

• Externe Systeme, wie HubSpot, Linear oder Zendesk
• Codeausführung, um Ad-hoc-Tools zu erstellen
• Eingebaute Fähigkeiten
• Andere AI-Agenten
• Menschen (z. B. benötigt ein KI-Agent die Zustimmung eines Menschen, bevor er eine Aufgabe ausführt)

4. Gedächtnis und Wissen

Das Gedächtnis und das Wissen eines KI-Agenten bestimmen, was er weiß und wie er Informationen im Laufe der Zeit behält.

Im Gegensatz zu herkömmlicher Software, die Informationen einfach bei Bedarf abruft, können KI-Agenten frühere Interaktionen speichern, abrufen und darauf aufbauen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen.

Ein KI-Agent für den Kundensupport könnte sich beispielsweise an frühere Fehlerbehebungsversuche mit einem Benutzer erinnern und die Wiederholung ineffektiver Lösungen vermeiden. Ein KI-Verkaufsagent könnte sich an frühere Interaktionen mit einem Kunden erinnern und sein Messaging entsprechend anpassen.

KI-Agenten sind in erster Linie auf zwei Arten von Speicher angewiesen:

1. Kurzzeitgedächtnis - Vorübergehender Kontext aus einem laufenden Gespräch oder einer Aufgabe, z. B. die Sprachpräferenz eines Benutzers.
2. Langzeitgedächtnis - Dauerhaftes Wissen, auf das der Agent über einen längeren Zeitraum hinweg zugreifen kann, wie z. B. die Erinnerung an Auftragsvolumen oder Lieferantenpräferenzen.

Über das Gedächtnis hinaus greifen KI-Agenten auf strukturierte und unstrukturierte Wissensquellen wie Datenbanken und APIs, Wissensdatenbanken von Unternehmen oder andere relevante Unterlagen zu.

5. Kanäle

Kanäle sind die Art und Weise, wie ein KI-Agent mit den Nutzern interagiert. Je nach Anwendungsfall kann er Text, Bilder, Video oder Sprache verwenden. Er kann sie über ein Website-Widget oder eine webchat erreichen, 

KI-Agenten können in webchat , Messaging-AppsWhatsApp, Messenger, Telegram, Slack usw.) oder sogar in E-Mail-Workflows eingebettet eingesetzt werden.

Für Sprachinteraktionen können Sprachagenten in Telefonsysteme oder intelligente Assistenten integriert werden, während textbasierte Agenten im Live-Chat, per SMS oder mit internen Unternehmenstools arbeiten können.

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6. Governance 

Die KI-Gesetze entwickeln sich weltweit weiter, und die Entwicklung eines KI-Agenten ohne Berücksichtigung der Compliance ist eine vergebliche Mühe.

Governance stellt sicher, dass Ihr KI-Agent ethisch korrekt, transparent und innerhalb der gesetzlichen Grenzen arbeitet.

Ein gut geführter KI-Agent folgt:

• Einhaltung der Richtlinien - Übereinstimmung mit den Markenrichtlinien, dem Ton und den Geschäftsregeln.
• Berichterstattung und KPI-Verfolgung - Überwacht Leistung, Verzerrungen und Entscheidungsgenauigkeit.
• Genehmigungen & Human-in-the-Loop (HITL ) - Erfordert eine menschliche Validierung für kritische Aktionen.
• Feedback-Mechanismen - Kontinuierliche Verbesserung auf der Grundlage von Benutzereingaben und Aufsicht‍
• Compliance und Prüfpfade - Protokolliert Entscheidungen und Maßnahmen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Kundenbetreuung

Eine der häufigsten Anwendungen von KI-Agenten ist der bescheidene Kundensupport-Bot.

Diese virtuellen Agenten können Kunden auf bestimmte Policen hinweisen, personalisierte Produktvorschläge unterbreiten oder sogar Kontoverwaltungsaufgaben wie das Zurücksetzen eines Passworts übernehmen.

Es ist für Unternehmen zur Norm geworden, Chatbots für den Kundenservice anzubieten - aber die regelbasierten Chatbots von gestern werfen oft ein negatives Licht auf eine Marke. Heutzutage sind es dynamische LLM , die die Nutzer eines Unternehmens bedienen.

Wir erleben das Sterben der KI-Chatbots und den Aufstieg der KI-Agenten. Selbst (oder gerade) Bots im Kundensupport müssen sich weiterentwickeln.

Lead-Generierung

Die meisten KI-Agenten, die auf Botpress eingesetzt werden, sind - zumindest zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels - Agenten zur Lead-Generierung.

Lead-Gen-Agenten sind eine Untergruppe der KI-Vertriebsagenten.

Sie geben oft wichtige Informationen an die Nutzer weiter und sammeln dabei qualifizierte Leads, die sie ohne manuelle Eingriffe an die Vertriebsteams weiterleiten. 

Die Waiver Group, ein Beratungsunternehmen im Gesundheitswesen, konnte ihre Leads um 25 % steigern, nachdem sie einen Bot als Ersatz für ihre Kontaktformulare eingesetzt hatte.

Waiverlyn würde mit Website-Besuchern kommunizieren, Leads qualifizieren und Google Calendar buchen - alles ohne menschliches Zutun.

Wissensmanagement

Ein Anwendungsfall, der besser von Bots als von Menschen gehandhabt wird: Wissensmanagement kann von interner Dokumentation bis hin zu kundenorientierten Self-Service-Systemen reichen.

Mitarbeiter können Stunden mit der Suche nach wichtigen Informationen verbringen, die in Wikis, PDFs, E-Mails oder Support-Tickets vergraben sind. Ein KI-Agent kann auf eine natürlichsprachliche Anfrage mit relevanten Kontoinformationen, Richtlinien oder Schritten zur Fehlerbehebung antworten. 

Auf der Kundenseite könnte dies wie ein Versicherungsbot aussehen, der den Nutzern hilft, die entsprechenden Formulare und Richtlinien zu finden.

Workflow- und Aufgaben-Orchestrierung

Workflow- und Aufgabenorchestrierung KI-Agenten führen nicht nur einzelne Aktionen aus - sie koordinieren mehrere Schritte über verschiedene Systeme hinweg. (Dies wird manchmal als KI-Orchestrierung bezeichnet.)

• Ein KI-Agent für das Beschaffungswesen könnte automatisch Kaufanträge erstellen, sie mit den Budgets abgleichen und sie zur Genehmigung durch den Vorgesetzten senden, bevor eine Bestellung aufgegeben wird. 
• In der Personalabteilung könnte ein KI-Agent für das Onboarding Schulungen planen, Softwarezugang bereitstellen und die Gehaltsabrechnung für neue Mitarbeiter einrichten, ohne dass jemand einen Finger rühren muss. 
• KI-Agenten in der IT können Support-Tickets sortieren, Systemprotokolle prüfen und ungelöste Probleme an Techniker weiterleiten.

Anstatt dass Unternehmen verschiedene Automatisierungstools für jeden Prozess zusammenstellen, agieren KI-Agenten als zentrale Orchestratoren, die ganze Workflows dynamisch abwickeln, Entscheidungen in Echtzeit treffen und sich an veränderte Bedingungen anpassen.

Diese Art der KI-Workflow-Automatisierung ist einer der häufigsten Anwendungsfälle für KI-Agenten.

Künstliche Intelligenz lässt sich leicht auf die kleinen alltäglichen Aufgaben anwenden, die den Wissensarbeitern Zeit abnehmen.

Entwickler Co-Piloten

KI-Agenten werden für Entwickler unverzichtbar, da sie die Programmierung, Fehlersuche und Dokumentation beschleunigen.

Eine Co-Pilot-KI kann Code automatisch vervollständigen, Fehler markieren und Optimierungen in Echtzeit vorschlagen.

Neben der Programmierung helfen diese Agenten bei der Überprüfung von Pull-Anfragen, Sicherheitsprüfungen und der Verfolgung von Abhängigkeiten.

Für Entwicklungsteams bedeuten KI-Co-Piloten schnellere Entwicklungszyklen, weniger Fehler und weniger Zeitaufwand für sich wiederholende Aufgaben.

Virtuelle Assistenten

Manchmal braucht man nur ein wenig zusätzliche Hilfe.

Jemanden, der Recherchen durchführt, Kennzahlen analysiert oder Informationen zusammenfasst. Vielleicht brauchen Sie einen persönlichen Planer, der Sie an anstehende Aufgaben erinnert, oder einen Assistenten, der E-Mails verfasst und Berichte zusammenfasst.

Diese Lücken können von KI-Agentenassistenten gefüllt werden, also von Softwareprogrammen, die Aufgaben in Ihrem Namen ausführen.

Das Konzept eines KI-Assistenten ist uns bereits vertraut - wie Siri und Alexa (die bekanntesten Sprachassistenten überhaupt).

KI-Agenten ermöglichen den nächsten Schritt einer tiefgreifend personalisierten Planung.

Wenn Sie einen Urlaub planen, kann ein KI-Reisebüroassistent nicht nur Vorschläge für ein neues Reiseziel machen und Hotels identifizieren, sondern auch den optimalen Flug und das optimale Hotel auswählen - und dann in Ihrem Namen buchen.

1. Erweiterbar und flexibel

KI-Agenten sind nicht auf starre Arbeitsabläufe beschränkt. Sie wählen Tools, APIs und Modelle dynamisch und kontextabhängig aus, was sie wesentlich anpassungsfähiger macht.

2. Autonome Entscheidungsfindung 

Anstatt jeden Ablauf im Voraus zu definieren, treffen KI-Agenten Entscheidungen in Echtzeit und führen End-to-End-Aufgaben aus. Sie lassen sich schneller entwickeln und sind nach ihrer Bereitstellung wesentlich effizienter.

3. Skalierbar für verschiedene Anwendungsfälle 

Ein KI-Agent, der für den Kundensupport entwickelt wurde, kann für den Vertrieb, interne Arbeitsabläufe oder die HR-Automatisierung erweitert werden, ohne dass ein kompletter Neuaufbau erforderlich ist.

4. Verfügbarkeit rund um die Uhr

KI-Agenten arbeiten kontinuierlich, erledigen Aufgaben, reagieren auf Benutzer und führen Workflows ohne Ausfallzeiten aus.

5. Kosteneffizienz in großem Maßstab

KI-Agenten reduzieren den Bedarf an großen manuellen Teams im Kundensupport, im Vertrieb und in internen Abläufen und sorgen gleichzeitig für einen hochwertigen Service.

6. End-to-End-Automatisierung

KI-Agenten beantworten nicht nur Fragen, sondern führen Workflows aus, lösen Aktionen in CRM-Systemen aus, verwalten Genehmigungen und treffen echte Entscheidungen, wodurch betriebliche Engpässe reduziert werden.

7. Nahtlose Systemintegration

KI-Agenten lassen sich mit Tools wie Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack und proprietären Systemen verbinden und sorgen so für einen einheitlichen stack.

8. Schnelleres Time-to-Value (TTV)

Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungsprojekten lernen KI-Agenten aus Interaktionen und verbessern sich kontinuierlich, was die Bereitstellung und den ROI beschleunigt.

9. Verbesserte Genauigkeit und Einhaltung der Vorschriften 

KI-Agenten können Markenrichtlinien, rechtliche Rahmenbedingungen und Entscheidungslogiken befolgen und so sicherstellen, dass sie innerhalb der Unternehmensrichtlinien agieren.

Multi-Agenten-Systeme

Multi-Agenten-Systeme (MAS) bestehen aus mehreren KI-Agenten, die interagieren, um übergreifende Ziele zu erreichen. 

Diese Systeme sind in der Regel für Aufgaben konzipiert, die zu groß, zu komplex oder zu dezentralisiert sind, um von einem einzelnen KI-Agenten bewältigt zu werden. Durch ein geeignetes KI-Agenten-Routing wird sichergestellt, dass die richtige Aufgabe dem richtigen Agenten zugewiesen wird.

Jeder Agent in einem Multiagentensystem kann unabhängig handeln, die Umgebung wahrnehmen und interpretieren, Entscheidungen treffen und dann Maßnahmen ergreifen, um sein Ziel zu erreichen.

Die Effizienz eines MAS wird mit Hilfe von KI-Agenten-Bewertungssystemen beurteilt, die sowohl quantitative als auch qualitative Erkenntnisse beinhalten können.

Ein Marktforschungsunternehmen könnte beispielsweise ein MAS einsetzen, bei dem ein Mitarbeiter Branchenberichte sammelt, ein anderer die wichtigsten Erkenntnisse extrahiert, ein dritter die Ergebnisse in kundengerechten Unterlagen zusammenfasst und ein vierter die Datengenauigkeit überwacht und die Ergebnisse im Laufe der Zeit verfeinert.

Einfache Reflexmittel

Einfache Reflexagenten arbeiten auf der Grundlage einer Reihe von vordefinierten Bedingungs-Aktions-Regeln. Sie reagieren auf die aktuelle Wahrnehmung und berücksichtigen nicht den Verlauf früherer Wahrnehmungen.

Sie eignen sich für Aufgaben mit begrenzter Komplexität und einem engen Spektrum an Fähigkeiten. Ein Beispiel für einen einfachen Reflex-Agenten wäre ein intelligenter Thermostat.

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Modellbasierte Reflex-Agenten

Modellbasierte Agenten verfügen über ein internes Modell ihrer Umgebung und treffen Entscheidungen auf der Grundlage der Erkenntnisse ihres Modells.

Dadurch können sie auch komplexere Aufgaben bewältigen. 

Sie werden bei der Entwicklung von Technologien für selbstfahrende Autos eingesetzt, da sie Daten wie die Geschwindigkeit des Fahrzeugs, den Abstand zwischen dem vorausfahrenden Fahrzeug und einem sich nähernden Stoppschild erfassen können. Der Agent kann auf der Grundlage der Geschwindigkeit und der Bremsfähigkeiten des Fahrzeugs fundierte Entscheidungen darüber treffen, wann er bremsen muss.

Nutzwertbasierte Agenten

Nutzwertorientierte Agenten treffen Entscheidungen, indem sie den erwarteten Nutzen jeder möglichen Handlung berücksichtigen.

Sie werden häufig in Situationen eingesetzt, in denen es wichtig ist, verschiedene Optionen abzuwägen und diejenige mit dem höchsten erwarteten Nutzen auszuwählen.

Wenn Sie möchten, dass ein Agent Empfehlungen ausspricht - z. B. zu einer bestimmten Vorgehensweise oder zu verschiedenen Computertypen für eine bestimmte Aufgabe -, kann ein nutzungsbasierter Agent helfen.

Lernende Agenten

Lernende Agenten sind für den Einsatz in unbekannten Umgebungen konzipiert. Sie lernen aus ihren Erfahrungen und passen ihre Handlungen mit der Zeit an.

Deep Learning und neuronale Netze werden häufig bei der Entwicklung von Lernagenten eingesetzt.

Sie werden häufig im E-Commerce und auf Streaming-Plattformen eingesetzt, um personalisierte Empfehlungssysteme zu betreiben, da sie mit der Zeit lernen, was die Nutzer bevorzugen. 

Glaube-Wunsch-Intention-Agenten

Belief-Desire-Intention-Agenten modellieren menschenähnliches Verhalten, indem sie Überzeugungen über die Umwelt, Wünsche und Absichten beibehalten. Sie sind in der Lage, ihre Handlungen entsprechend zu planen, was sie für komplexe Systeme geeignet macht.

Logik-basierte Agenten

Logikbasierte Agenten verwenden deduktives Denken, um Entscheidungen zu treffen, typischerweise über logische Regeln. Sie eignen sich gut für Aufgaben, die komplexe logische Schlussfolgerungen erfordern.

Zielgerichtete Agenten

Zielorientierte Agenten handeln, um ihre Ziele zu erreichen, und können ihre Handlungen entsprechend anpassen. Sie haben einen flexibleren Ansatz zur Entscheidungsfindung, der auf den zukünftigen Konsequenzen ihrer aktuellen Handlungen basiert.

Eine häufige Anwendung für zielbasierte Agenten ist die Robotik - etwa ein Agent, der durch ein Lagerhaus navigiert. Er könnte potenzielle Pfade analysieren und die effizienteste Route zum Zielort auswählen.

Schritt 1: Identifizieren Sie einen Pilotanwendungsfall

"Holen wir uns einen KI-Agenten!" Wenn Ihr Chef Ihnen das sagt, nachdem er die neuesten Schlagzeilen über das "Jahr der KI-Agenten" gelesen hat, dann liegt es an Ihnen, herauszufinden, welche Art von KI-Agent Sie steuern sollten.

Es ist leicht, sich im Hype zu verlieren, aber der beste Ansatz ist es, mit einem klaren, hochwirksamen Anwendungsfall zu beginnen.

Überlegen Sie, wo ein Agent die Arbeitslast verringern, die Genauigkeit verbessern oder die Entscheidungsfindung fördern könnte, z. B. bei der Lead-Qualifizierung, beim Kundensupport oder beim Abrufen von internem Wissen.

Ein aussagekräftiger Pilotanwendungsfall sollte eng genug sein , um schnell umgesetzt werden zu können, aber wertvoll genug, um die Auswirkungen zu demonstrieren.

Die richtige Wahl macht es einfacher, die Akzeptanz zu sichern, den ROI nachzuweisen und die Grundlage für eine breitere Einführung von KI zu legen.

Schritt 2: Finden Sie die richtige Plattform

Welches Werkzeug das richtige ist, hängt ganz von Ihren Gegebenheiten ab: Wie viel interne Entwicklungskompetenz haben Sie? Wie viel Zeit? Was soll Ihr Agent leisten (nicht nur für Ihren Pilotanwendungsfall, sondern langfristig)?

In den meisten Fällen ist es sinnvoll, eine KI-Plattform zu nutzen, anstatt bei Null anzufangen.

Die optimale Wahl wird oft eine vertikale, flexible Plattform sein: eine Gebäudesoftware, die es Ihnen ermöglicht, jeden Anwendungsfall zu erstellen und mit jedem externen Tool zu verbinden. 

Sie können sich unsere Liste der besten Tools zur Erstellung von KI-Agenten, der besten Chatbot-Plattformen oder sogar der besten Open-Source-Plattformen ansehen. Aber ich will ehrlich sein - ich bin ziemlich voreingenommen gegenüber unserer.

Botpress wird von 35 % der Fortune 500-Unternehmen und mehr als 500.000 Bauherren genutzt.

Wir setzen seit Jahren KI-Agenten ein, und die Nutzung ist kostenlos, Sie haben also nichts zu verlieren.

Schritt 3: Integration von Tools

Wenn Ihr KI-Agent Leads für Hubspot erstellen soll, beginnen Sie mit der Integration Ihrer KI-Plattform in Hubspot. 

Während eine gute Plattform über vorgefertigte Integrationen verfügt, sind für Nischenanwendungen weitere Anpassungen der Verbindungen Ihres Agenten erforderlich.

Wenn Ihr Team mehrere Systeme integriert - entweder interne Tools oder Software von Drittanbietern - kann Ihr Agent als KI-Orchestrator fungieren und eine reibungslose Synchronisierung zwischen den Plattformen gewährleisten.

Schritt 4: Testen und verfeinern

Der vierte Schritt ist das gründliche Testen Ihres Agenten mit den integrierten Testwerkzeugen Ihrer Plattform.

Passen Sie die Parameter, die Formulierung der Aufforderungen und die Arbeitsabläufe auf der Grundlage der Testergebnisse an, um sicherzustellen, dass der Agent in realen Szenarien gut funktioniert.

Schritt 5: Einsatz und Überwachung

Auch wenn die Entwicklungs- und Bereitstellungsphasen oft im Mittelpunkt stehen, sollten Sie die Bedeutung der langfristigen Überwachung mit Bot-Analysen nicht unterschätzen. 

Ihre Plattform sollte mit Monitoring-Tools ausgestattet sein, mit denen Sie die Interaktionen und die Leistung Ihrer Agenten nach der Bereitstellung verfolgen können.

Sammeln Sie Erkenntnisse und verfeinern Sie die Einrichtung bei Bedarf, indem Sie alle von der Plattform bereitgestellten Feedback-Mechanismen nutzen. 

Und denken Sie daran: Die besten KI-Agenten müssen aktualisiert werden. Einige der leistungsstärksten KI-Agenten in der Praxis wurden seit ihrer ersten Veröffentlichung Hunderte Male aktualisiert.

Ihr ROI wird nur umso höher sein, je mehr Sie Ihren Agenten optimieren.

Klein anfangen, dann expandieren

Wir treten in die Ära der KI-gestützten Organisationen ein - aber niemand wird den Sprung auf einmal schaffen. Beginnen Sie mit einem aussagekräftigen Pilotanwendungsfall, mit dem Sie schnell Erfolge erzielen können, bevor Sie Ihren KI-Agenten erweitern.

Wir bezeichnen dies als die Crawl-Walk-Run-Methode. Sie können mehr darüber in unserem Blueprint für die Implementierung von KI-Agenten lesen.

Sicherstellung hochwertiger Datenquellen

Wie das alte Sprichwort sagt: Müll rein, Müll raus. Wenn Ihr KI-Agent die Informationen nicht aus gut gepflegten Datenbanken bezieht, wird seine Wirkung begrenzt sein.

Wenn Ihr Agent Hubspot zur Verfolgung von Geschäftszyklen und zur Analyse von Prädiktoren für gewonnene und verlorene Abschlüsse verwendet, müssen Ihre Vertriebsmitarbeiter die Anrufe und Daten ihrer potenziellen Kunden genau verfolgen.

Festlegung klarer KPIs und Erfolgsmetriken

Es ist schwer zu sagen, wie erfolgreich Ihr KI-Agent ist, wenn Sie seine Wirkung nicht richtig messen können.

Definieren Sie im Vorfeld KPIs - sei es Antwortgenauigkeit, Zeitersparnis, Konversionsraten oder Kostenreduzierung. Diese Benchmarks helfen dabei, Verbesserungen vorzunehmen und den ROI nachzuweisen.

RAG verwenden

Durch die abruferweiterte Generierung kann Ihr KI-Agent seine Antworten auf aktuelle Daten stützen, z. B. auf die Wissensdatenbank, das CRM oder die Dokumentation eines Unternehmens.

Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen verringert und sichergestellt, dass die Antworten korrekt und kontextbezogen sind.

Compliance-Risiken

KI-Agenten müssen sich an Vorschriften wie GDPR, HIPAA, SOC 2 und branchenspezifische Richtlinien halten. 

Compliance-Risiken sind einer der Hauptgründe dafür, dass sich Bauunternehmen dafür entscheiden, KI-Agenten auf Plattformen zu erstellen, anstatt sie von Grund auf neu zu entwickeln.

Wenn Ihre Aufgabe nicht die Einhaltung von KI-Vorschriften ist, sollten Sie Ihre Ressourcen besser den Profis überlassen.

Der falsche Umgang mit Benutzerdaten, die Nichtprotokollierung von Entscheidungen oder die Erstellung von nicht konformen Antworten kann rechtliche und finanzielle Konsequenzen nach sich ziehen.

Halluzinationen

Von Halluzinationen spricht man, wenn dialogfähige KI-Systeme falsche oder irreführende Informationen liefern.

Diese Fehler standen im Mittelpunkt von Skandalen wie dem Air Canada-Chatbot-Fiasko oder dem Bot, der einen Chevy Tahoe für 1 $ verkaufte.

Sorgfältig erstellte KI-Agenten halluzinieren selten. Es ist möglich, die Qualität ihrer Antworten durch abrufunterstützte Generierung, menschliche Validierung oder Verifizierungsschichten zu sichern. Tatsächlich gibt es mehrere Möglichkeiten, KI-Agenten von Halluzinationen freizuhalten.

Mangelnde Erklärbarkeit

Wenn ein KI-Agent Entscheidungen trifft, sollte Ihr Team in der Lage sein zu verstehen, wie und warum.

Ein Blackbox-System, das Ergebnisse ohne Transparenz liefert, kann das Vertrauen untergraben und es schwierig machen, Fehler zu diagnostizieren, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten oder die Leistung zu verbessern.

Erklärbarkeit ist besonders wichtig für regulierte Branchen, in denen Entscheidungen überprüfbar sein müssen.

Techniken wie die Protokollierung der Argumentation von Agenten, die Offenlegung von Quellen und die Einbeziehung menschlicher Validierung können dazu beitragen, dass KI-gesteuerte Entscheidungen klar und nachvollziehbar sind. 

Wenn die Erklärbarkeit nicht eingebaut ist, wird Ihr Team mehr Zeit damit verbringen, die Aktionen des Agenten zu rechtfertigen, als von ihnen zu profitieren.

Laufende Ressourcen

KI-Agenten sind keine Ressource, die man einrichten und vergessen kann.

Sie sind ein echtes Softwareprojekt, das im Laufe der Zeit laufend überwacht und verbessert werden muss. Wartung ist eine Notwendigkeit, die, wenn sie übersehen wird, den Erfolg eines Agenten zunichte machen wird.

Die gute Nachricht ist, dass dies nur ein Nachteil ist, wenn Ihr Team dies nicht einplant. Wenn Sie bereit sind, in KI zu investieren, können sich die für einen KI-Agenten erforderlichen laufenden Ressourcen leicht in den Erträgen niederschlagen.

1. Autonomie

KI-Agenten können ohne menschliches Zutun agieren, Entscheidungen treffen und selbstständig handeln.

Dank ihrer Autonomie können KI-Agenten komplexe Aufgaben bewältigen und in Echtzeit Entscheidungen darüber treffen, wie ein Prozess am besten abgeschlossen werden kann, ohne dass ein Mensch die spezifischen Schritte für eine bestimmte Aufgabe kodieren muss.

Auch wenn die Vorstellung eines autonomen Agenten Bilder von HAL 9000, dem sprechenden Computer aus 2001: Odyssee im Weltraum , hervorrufen mag , sind KI-Agenten immer noch auf menschliche Anweisungen angewiesen.

Der Benutzer oder Entwickler muss dem Agenten sagen, was er zu tun hat, aber der Agent löst das Problem, wie er die Aufgabe am besten lösen kann.

2. Kontinuierliches Lernen

Rückmeldungen sind wichtig, damit sich der KI-Agent im Laufe der Zeit verbessern kann.

Dieses Feedback kann aus zwei Quellen kommen: von einem Kritiker oder von der Umwelt selbst.

Der Kritiker kann ein menschlicher Bediener oder ein anderes KI-System sein, das die Leistung des Agenten bewertet. Die Umgebung des KI-Agenten kann Rückmeldungen in Form von Ergebnissen liefern, die sich aus den Aktionen des Agenten ergeben.

Diese Rückkopplungsschleife ermöglicht es dem Agenten, sich anzupassen, aus seinen Erfahrungen zu lernen und in Zukunft bessere Entscheidungen zu treffen.

Sie wird lernen, bessere Ergebnisse zu erzielen, wenn sie mehr Aufgaben bewältigt. Aufgrund ihrer Fähigkeit zu lernen und sich zu verbessern, können sich KI-Agenten an schnell wechselnde Umgebungen anpassen.‍

3. Reaktiv und proaktiv

KI-Agenten sind sowohl reaktiv als auch proaktiv in ihrer Umgebung.

Da sie Sinneseindrücke aufnehmen, sind sie in der Lage, den Handlungsverlauf auf der Grundlage von Veränderungen in der Umgebung zu ändern.

So kann ein intelligenter Thermostat zum Beispiel erkennen, dass die Temperatur im Raum kälter wird, wenn ein unerwartetes Gewitter aufzieht. Infolgedessen wird die Intensität der Klimaanlage verringert. 

Aber es ist auch proaktiv - wenn die Sonne jeden Tag ungefähr zur gleichen Zeit in einen Raum scheint, wird die Klimaanlage proaktiv erhöht, um mit dem Auftauchen der Sonnenwärme zusammenzufallen.

Was sind die häufigsten Fehler, die Unternehmen beim Einsatz ihres ersten KI-Agenten machen?

Ein häufiger Fehler, den Unternehmen bei der Einführung ihres ersten KI-Agenten begehen, ist der Start ohne klar definierten Anwendungsfall oder messbare Erfolgskriterien, was oft zu geringem Engagement und begrenzter Wirkung führt. Viele behandeln den KI-Agenten auch als einmaligen Einsatz und nicht als ein System, das regelmäßig aktualisiert und verfeinert werden muss, um über einen längeren Zeitraum effektiv zu bleiben.

Wie viel Zeit und Budget sollte ich für einen KI-Agenten-Piloten einplanen?

Ein zielgerichtetes Pilotprojekt kann in der Regel innerhalb von 2 bis 6 Wochen mit 300 bis 700 $ gestartet werden, insbesondere bei No-Code- oder Low-Code-Plattformen.

Welche Arten von Protokollierung oder Prüfpfaden sollte ich implementieren?

Sie sollten jede Benutzereingabe, die Entscheidungen des Agenten, die durchgeführten Aktionen und alle API-Aufrufe mit Zeitstempeln und Benutzerkennungen protokollieren, um die Rückverfolgbarkeit zu ermöglichen. Für eine bessere Transparenz und Diagnose ist es hilfreich, auch Argumentationsschritte oder Konfidenzwerte einzubeziehen, sofern verfügbar.

Wie sieht Human-in-the-Loop (HITL) in der Praxis aus?

In der Praxis bedeutet HITL, dass der KI-Agent bei bestimmten Entscheidungen, z. B. bei Genehmigungen, Eskalationen oder unklaren Fällen, eine Pause einlegt, bevor er fortfährt. Dies schafft eine Absicherung, die sicherstellt, dass unsichere Aktionen bei Bedarf von einem Menschen überwacht werden.

Kann ein einziger KI-Agent mehrere Abteilungen unterstützen (z. B. HR und Vertrieb)?

Ja, ein einziger KI-Agent kann mehrere Abteilungen bedienen, vorausgesetzt, er wurde mit einer angemessenen Kontexttrennung, klaren Anweisungen für rollenbasiertes Verhalten und intelligentem Routing von Anfragen konzipiert. Viele Unternehmen beginnen mit einer Abteilung und erweitern die Fähigkeiten des Agenten schrittweise, um Überschneidungen oder Verwirrung zu vermeiden.