Agentic AI: Die neue Grenze der Künstlichen Intelligenz

Agentic AI

Inhaltsübersicht

Einleitung


Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt. Innerhalb kurzer Zeit hat sie sich von einfachen Automatisierungstools zu hochentwickelten generativen Modellen gewandelt.

Jetzt entsteht ein neues Paradigma, bekannt als Agentic AI, das die Rolle der KI revolutioniert. Diese Systeme können nicht nur Eingaben interpretieren und beantworten, sondern auch komplexe Aufgaben autonom bewältigen. Dieser Fortschritt verspricht, Produktivität, Entscheidungsfindung und Anpassungsfähigkeit in dynamischen Umgebungen in allen Branchen zu transformieren.

 

Was ist Agentic AI?

Agentic AI bezeichnet KI-Systeme mit einem hohen Maß an Autonomie. Diese Systeme können Aktionen planen, Entscheidungen treffen und aus Erfahrungen lernen, um spezifische Ziele zu erreichen, ohne ständige menschliche Eingriffe zu benötigen.

Was diese Technologie besonders macht, ist ihre Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten, komplexe Workflows zu verwalten und sich in Echtzeit an wechselnde Kontexte anzupassen.

Hauptmerkmale sind:

  • Klar definierter Zweck: Entwickelt, um spezifische Ziele effizient zu erreichen.
  • Anpassungsfähigkeit: Reagiert auf Veränderungen in der Umgebung und passt Strategien autonom an.
  • Kontinuierliche Interaktion: Lernt aus Benutzerinteraktionen und verbessert sich im Laufe der Zeit.
  • Modulare Nutzung: Integriert externe Tools, Datenbanken und zusätzliche Systeme, um die Funktionalität zu maximieren.

 

Agentic AI versus traditionelle KI-Systeme

Große Sprachmodelle (LLMs), wie GPT-4 oder Gemini, haben sich als leistungsstarke Werkzeuge zur Verarbeitung und Generierung menschenähnlicher Texte erwiesen. Sie weisen jedoch bedeutende Einschränkungen auf, die Agentic AI zu überwinden versucht:

Einschränkungen von LLMs:

  • Arbeiten innerhalb vordefinierter Grenzen und haben keinen Zugriff auf Daten nach ihrem Training.
  • Fehlende Echtzeitanpassung und Unfähigkeit, autonom mit externen Datenbanken zu interagieren.
  • Generieren plausible Antworten, können jedoch an Genauigkeit mangeln, da sie Informationen nicht aktiv überprüfen.

 

Vorteile von Agentic AI:

  • Autonomie und kontinuierliches Lernen: Im Gegensatz zu LLMs kann Agentic AI sich durch neue Interaktionen aktualisieren und weiterentwickeln.
  • Echtzeit-Datenzugriff: Nutzt Tools wie APIs und Suchmaschinen, um aktuelle Informationen zu sammeln.
  • Modulare Integration: Kombiniert Sprachverarbeitungsfähigkeiten mit deterministischen Algorithmen für präzise und adaptive Lösungen.

 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass LLMs zwar für textbasierte Aufgaben hervorragend geeignet sind, Agentic AI jedoch diese Fähigkeiten hin zu einem flexibleren und autonomeren Ansatz erweitert.

 

Vorteile von Agentic AI

1. Flexibilität und Präzision

Agentic AI kombiniert die Flexibilität von LLMs für dynamische Antworten mit den Regeln, der Logik und der Leistung traditioneller Programmierung. Dies führt zu:

  • Kontextangepassten Antworten in natürlicher Sprache.
  • Der Durchführung strukturierter, überprüfbarer Aufgaben mit hoher Präzision.

2. Echtzeit-Interaktionen

Diese Systeme können mit externen Umgebungen interagieren, Datenbanken abfragen und komplexe Aufgaben übernehmen wie:

  • Datenerfassung.
  • Echtzeitanalyse von Trends.
  • Automatisiertes Monitoring und Anpassungen in sich ändernden Umgebungen.

3. Operative Autonomie

Agentic AI-Systeme können Aufgaben von Anfang bis Ende ohne ständige menschliche Überwachung verwalten, z. B.:

  • Optimierung von Marketingkampagnen.
  • Kontinuierliches Monitoring im Gesundheitswesen.
  • Autonome Cybersicherheitsüberwachung zur Verhinderung von Bedrohungen.

 

Einfluss und verbesserte Benutzererfahrung

Eine der bedeutendsten Beiträge von Agentic AI ist die Verbesserung der Benutzererfahrung, insbesondere in:

  • Zugänglichkeit: Nicht-technische Benutzer können mit komplexen Systemen in natürlicher Sprache interagieren.
  • Produktivität: Benutzer können sich auf Entscheidungsfindung konzentrieren, während die KI repetitive Aufgaben übernimmt.

 

Zum Beispiel kann ein Benutzer quartalsweise Verkaufsberichte einfach durch Anfordern vom Agenten erstellen lassen, was traditionell komplexe und arbeitsintensive Prozesse vereinfacht.

 

Führende Technologieunternehmen setzen auf Agentic AI

Salesforce und Agentforce

Integriert autonome Agenten in Salesforce Customer 360 und Google Workspace, die es Benutzern ermöglichen:

  • Präsentationen zu erstellen.
  • Meetings zu koordinieren.
  • CRM-Datensätze dynamisch zu aktualisieren.

Microsoft und Copilot

Copilot-Agenten in Microsoft 365 automatisieren Aufgaben wie:

  • Beantwortung von Anfragen in Microsoft Teams.
  • Erstellung von Dokumenten in Word und Excel.
  • Verwaltung komplexer Workflows.

ServiceNow

ServiceNow revolutioniert das Unternehmensmanagement, indem es Agenten einsetzt, die Anfragen interpretieren, personalisierte Antworten erstellen und Prozesse in IT, HR und Kundenservice überwachen.

 

Fazit

Agentic AI stellt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie wir künstliche Intelligenz verstehen und nutzen. Mit Fähigkeiten, die Autonomie, Anpassungsfähigkeit und Präzision kombinieren, haben diese Systeme das Potenzial, ganze Branchen zu transformieren und die menschliche Produktivität erheblich zu steigern.

Bei Unimedia Technology setzen wir uns für die Entwicklung von Agentic AI-Systemen ein, die nicht nur Effizienz fördern, sondern auch die ethischen Prinzipien und die Sicherheit gewährleisten, die für eine verantwortungsvolle Implementierung erforderlich sind.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz ist aufregend, und bei Unimedia sind wir bereit, diese Revolution anzuführen.

 

Vergessen Sie nicht, dass wir bei Unimedia Experten für neue Technologien sind. Wenden Sie sich an uns, wenn Sie Beratung oder Dienstleistungen benötigen. Wir helfen Ihnen gerne weiter.

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