KI-Agenten — Rundschau #28

KI-Agen­ten in der Unternehmenswelt: Aktuelle Entwick­lun­gen und Trends

Moody’s KI-Trans­for­ma­tion¹Moody’s Agen­tic AI: Effizien­zsteigerung durch mod­u­lare Sys­teme

Moody’s hat mit der Plat­tform „Agen­tic Solu­tions“ den Zeitaufwand für die Bear­beitung von Kred­it­mem­os drastisch reduziert: Von 40 Stun­den auf 2 Minuten. Dies gelingt durch eine mod­u­lare Architek­tur aus spezial­isierten KI-Agen­ten, die kom­plexe Auf­gaben in Einzel­teile zer­legen. Vorteile:

• Flex­i­bil­ität: Kom­po­nen­ten lassen sich einzeln opti­mieren oder aus­tauschen.
  Model­lagnos­tik: Unter­schiedliche Sprach­mod­elle reduzieren Abhängigkeit­en und Kosten.
• Fokus auf Daten­qual­ität: Es wer­den nur geprüfte pro­pri­etäre Dat­en ver­wen­det, um Fehler zu min­imieren.
• Moody’s emp­fiehlt eine schrit­tweise KI-Imple­men­tierung und zeigt, wie KI in stark reg­ulierten Branchen effizient einge­set­zt wer­den kann.

Die kog­ni­tive Rev­o­lu­tion und ihre Fol­gen²Wenn die Arbeit ver­schwindet: Die unsicht­bare Krise der kog­ni­tiv­en Rev­o­lu­tion

Die Automa­tisierung durch KI bedro­ht nicht nur Arbeit­splätze, son­dern auch Iden­titäten. Arbeit als Grundpfeil­er von sozialem Sta­tus und Sinns­tiftung ver­liert an Bedeu­tung. Her­aus­forderun­gen:

• Schnelle Trans­for­ma­tion: Gesellschaften kön­nen sich nicht schnell genug anpassen.
• Psy­chol­o­gis­che Auswirkun­gen: Arbeit­slosigkeit führt zu Depres­sio­nen und einem Ver­lust des Selb­st­wert­ge­fühls.

Lösungsan­sätze:

• Eine neue Sinns­tiftung jen­seits der Erwerb­sar­beit durch Kreativ­ität, Gemein­schaft und moralis­che Entschei­dun­gen.
• Fokus auf men­schliche Würde und den „Modus des Seins“ (Erich Fromm), der von Pro­duk­tiv­ität unab­hängig ist.

Infor­ma­tionsver­ar­beitung: Von Lochkarten bis KI³Von der Lochkarte zur KI: Die Ver­flüs­si­gung der Infor­ma­tion und ihre Fol­gen

Tech­nolo­gien zur Infor­ma­tionsver­ar­beitung führen zu expo­nen­tiellem Datenwach­s­tum, das Chan­cen und Her­aus­forderun­gen birgt:

• Inno­va­tion durch Kom­bi­na­tion: KI ermöglicht neue Erken­nt­nisse, z. B. in Chemie und Medi­zin.
• Prob­leme der Daten­flut: Viele Infor­ma­tio­nen sind nut­z­los, während Exfor­ma­tion (bewusstes Weglassen) immer wichtiger wird.
• Daten­gravi­a­tion: Wach­sende Daten­vo­lu­mi­na erhöhen Abhängigkeit­en von Anbi­etern.

Faz­it: Erfolg liegt in der geziel­ten Fil­terung und Nutzung von Dat­en.

Paper2Agent: Inter­ak­tive Wis­senschaft⁴Paper2Agent: Automa­tisierung der Wis­senschaft­skom­mu­nika­tion durch inter­ak­tive KI-Agen­ten

Das Frame­work „Paper2Agent“ ver­wan­delt wis­senschaftliche Pub­lika­tio­nen in inter­ak­tive KI-Agen­ten, die über natür­liche Sprache zugänglich sind. Vorteile:

• Repro­duzier­barkeit: Meth­o­d­en wer­den durch getestete Code­basen vali­diert.
• Zugangser­weiterung: Forsch­er ohne Pro­gram­mierken­nt­nisse kön­nen kom­plexe Meth­o­d­en nutzen.

Lim­i­ta­tio­nen:

• Abhängigkeit von der Qual­ität der ursprünglichen Soft­ware.
• Skalier­barkeit auf große Daten­men­gen muss noch bewiesen wer­den.

Region­al­banken und die KI-Ökonomie⁵Der neue Raif­feisen: Warum KI-Agen­ten ihre eige­nen Banken brauchen

Fusio­nen sind für Region­al­banken keine Lösung. Stattdessen soll­ten sie sich auf die Bedürfnisse ein­er autonomen Wirtschaft spezial­isieren:

• Neue Ziel­grup­pen: KI-Agen­ten und dig­i­tale Zwill­inge benöti­gen spezial­isierte Finanz­di­en­stleis­tun­gen.
• Inno­v­a­tive Mod­elle: KI-Genossen­schafts­banken kön­nten autonome Prozesse finanzieren oder Datenko­op­er­a­tio­nen fördern.
• Raif­feisen-Prinzip: Wie einst Friedrich Wil­helm Raif­feisen kön­nten Banken neue Insti­tu­tio­nen schaf­fen, um ungenutzte Märk­te zu bedi­enen.

PDDL-INSTRUCT: Logis­che Pla­nung für KI⁶Von plau­si­bler Sprache zu ver­i­fiziert­er Pla­nung: PDDL-INSTRUCT im Kon­text agen­tis­ch­er KI

Das Frame­work PDDL-INSTRUCT verbessert die sym­bol­is­che Pla­nungs­fähigkeit großer Sprach­mod­elle, indem es logis­ches Denken und Selb­stko­r­rek­tur inte­gri­ert. Ergeb­nisse:

• Hohe Genauigkeit: Pla­nungs­ge­nauigkeit von bis zu 94 % in Bench­marks.
• Anwen­dun­gen: Poten­zial in Robotik, Logis­tik und autonomen Sys­te­men.
• Her­aus­forderung: Risiken in sicher­heit­skri­tis­chen Kon­tex­ten erfordern strenge Kon­trolle.

AI-Infra­struk­tur und Skalierung⁷AI-Work­loads zwis­chen Skalierung und Eng­pässen: Warum offene und reversible Sys­teme zum Erfol­gs­fak­tor wer­den

Die Skalierung von AI-Work­loads führt zu steigen­den Kosten und Kom­plex­ität. Hand­lungsempfehlun­gen:

• Offene und mod­u­lare Architek­turen: Flex­i­bil­ität durch reversible Entschei­dun­gen und trans­par­ente Sys­teme.
• Energieef­fizienz: Neue Tech­nolo­gien wie Flüs­sigkeit­sküh­lung bieten Poten­zial.
• Fall­studie Wells Far­go: Poly-Cloud-Strate­gie und prag­ma­tis­che Ein­führung fördern Inno­va­tions­fähigkeit.

Die Tech­nos­truk­tur im dig­i­tal­en Zeital­ter⁸Die Tech­nos­truk­tur – von Gal­braiths Diag­nose zur KI-gestützten Gegen­wart

John Ken­neth Gal­braiths Konzept der „Tech­nos­truk­tur“ – ein Kollek­tiv aus Experten, das Unternehmen steuert – wird durch KI weit­er­en­twick­elt:

• Hybride Sys­teme: Men­schen, Dat­en und Algo­rith­men ver­schmelzen zu neuen Entschei­dungszen­tren.
• Autonomie: KI-Agen­ten opti­mieren Prozesse und Märk­te in Echtzeit.

Faz­it: Die Tech­nos­truk­tur hat sich von men­schlich­er Exper­tise zu hybri­den Net­zw­erken trans­formiert und prägt Märk­te und Gesellschaft zunehmend.