Im vergangenen Jahr hat sich das Rennen um die Automatisierung intensiviert, wobei KI-Agenten als entscheidende Veränderung für die Effizienz von Unternehmen hervorgehoben werden. Während generative KI-Tools in den letzten drei Jahren erhebliche Fortschritte gemacht haben und als wertvolle Assistenten in Unternehmensabläufen fungieren, verschiebt sich der Fokus nun auf KI-Agenten, die autonom denken, handeln und zusammenarbeiten können. Für Unternehmen, die sich auf die nächste Welle intelligenter Automatisierung vorbereiten, ist es laut Rohan Sharma von Zenolabs entscheidend, den Übergang von Chatbots zu retrieval-augmented generation (RAG)-Anwendungen und schließlich zu autonomen Multi-Agenten-KI zu verstehen.
Laut einer aktuellen Umfrage von Gartner wird erwartet, dass bis 2028 33 % der Unternehmenssoftware-Anwendungen agentische KI beinhalten werden, im Vergleich zu weniger als 1 % im Jahr 2024. Dies markiere einen Paradigmenwechsel in der Sichtweise von Organisationen hinsichtlich des Potenzials der Automatisierung, da sie über vordefinierte Prozesse hinausgehen und dynamische, intelligente Arbeitsabläufe schaffen.
Trotz ihrer vielversprechenden Möglichkeiten sind traditionelle Automatisierungstools durch ihre Starrheit und hohe Implementierungskosten eingeschränkt. In den letzten zehn Jahren hatten Robotic Process Automation (RPA)-Plattformen wie UiPath und Automation Anywhere Schwierigkeiten mit Arbeitsabläufen, die keine klaren Prozesse aufweisen oder auf unstrukturierte Daten angewiesen sind. Diese Tools ahmen menschliche Handlungen nach, führen jedoch oft zu fragilen Systemen, die kostspielige Eingriffe von Anbietern erfordern, wenn sich Prozesse ändern. Aktuelle generative KI-Tools wie ChatGPT und Claude haben zwar fortgeschrittene Fähigkeiten in der Argumentation und Inhaltserstellung entwickelt, erreichen jedoch nicht die autonome Ausführung. Ihre Abhängigkeit von menschlichem Input bei komplexen Arbeitsabläufen führt zu Engpässen und begrenzt Effizienzgewinne sowie Skalierbarkeit.
Ein bedeutender Wandel vollzieht sich hin zu vertikalen KI-Agenten – hochspezialisierten KI-Systemen, die für spezifische Branchen oder Anwendungsfälle entwickelt wurden. Im Gegensatz zu traditionellen Software-as-a-Service (SaaS)-Modellen optimieren vertikale KI-Agenten nicht nur bestehende Arbeitsabläufe; sie stellen diese vollständig neu dar und eröffnen damit neue Möglichkeiten.
Die Evolution von RPA zu Multi-Agenten-KI-Systemen ist eine der tiefgreifendsten Veränderungen in der Automatisierungslandschaft. Laut einer aktuellen Gartner-Umfrage wird dieser Wandel es ermöglichen, dass bis 2028 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom getroffen werden können. Diese Agenten entwickeln sich von einfachen Werkzeugen zu echten Kollaborateuren weiter und transformieren Unternehmensarbeitsabläufe und -systeme. Die Notwendigkeit robuster Evaluierungsrahmen zur Sicherstellung hoher Genauigkeit in automatisierten Prozessen wird immer deutlicher.
Die Herausforderungen in Bezug auf Genauigkeit sind laut Sharma jedoch erheblich: Ein KI-Agent mit einer Genauigkeit von 85 % bei der Ausführung einer einzelnen Aufgabe erreicht nur eine Gesamtgenauigkeit von 72 %, wenn er zwei Aufgaben ausführt. Dies führt zur kritischen Frage: Ist es akzeptabel, eine KI-Lösung einzusetzen, die nur zu 72 % korrekt ist? Um diese Herausforderungen anzugehen, müssen Unternehmen in robuste Evaluierungsrahmen investieren sowie kontinuierliches Monitoring und Feedback-Schleifen implementieren.
Quellen und weitere Informationen:
We’ve come a long way from RPA: How AI agents are revolutionizing automation
Wenn Multiagentensysteme betriebswirtschaftliche Steuerungsfunktionen übernehmen
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