Neue Wege der Wertschöpfung mit autonomen KI-Systemen
Generative Künstliche Intelligenz hat mit ihrem Sprachverständnis und ihrer Fähigkeit, unterschiedlichste Inhalte flexibel zu verarbeiten, eine wahre Revolution ausgelöst. Mit Agentic AI erreicht diese Revolution die nächste Stufe und schafft wesentliche Voraussetzungen, um die versprochnenen Effizienz- und Innovationsvorteile zu entfalten. Die Idee dahinter ist simpel: LLM-getriebene KI-Agenten, die jeweils auf bestimmte Teilaufgaben spezialisiert sind, werden miteinander verknüpft. So lassen sich Teilergebnisse überprüfen und auch hochkomplexe Prozesse stark automatisieren. Gerade in dynamischen Anwendungsumgebungen, die ein hohes Maß an Adaptivität erfordern, bringen agentenbasierte Systeme Unternehmen einen entscheidenden Produktivitätsschub.
„Wir unterstützen Sie dabei, Agentic AI sicher, wirkungsvoll, effizient und verantwortungsbewusst einzusetzen. Im Fokus steht dabei die geschäftszentrierte Nutzung agentenbasierter Workflows in Unternehmensprozessen – und zwar mit der richtigen Balance zwischen Autonomie und menschlicher Aufsicht.“
Potenzial von Agentic AI im Rahmen der Daten- und KI-Strategie erschließen
Prozesse mit autonomen Agenten neu gestalten
Auf die richtigen Agentic AI-Technologien und Anbieter setzen
Agenten, Bots und Workflows in die IT-Landschaft integrieren
Agenten orchestrieren: zielgerichtet, transparent und kontrollierbar
Agentic AI in der Organisation verankern
Agentic AI stützt sich auf die bestehenden Fähigkeiten von großen Sprachmodellen (Large Language Models, kurz: LLMs) und verfolgt einen modularen Ansatz. KI-Agenten führen im Kern drei Schritte aus: Zunächst sammeln sie Informationen – seien es Texte, Bilder, Sensordaten oder Datensätze aus einer Datenbank. Dann machen sie einen Plan, indem sie den Input verarbeiten und auswerten. Im letzten Schritt führen sie Handlungen aus. Dabei greifen sie typischerweise auf eine Reihe von Tools und Programmschnittstellen zurück, die ihnen zur Verfügung stehen.
Die besondere Stärke von agentenbasierten Systemen besteht darin, dass mehrere spezialisierte Agenten in einem Multiagentensystem auf ein übergeordnetes Ziel hinarbeiten können. Darin kann es zum Beispiel Recherche-Bots geben, die bestimmte Informationen einholen und vorverarbeiten. Oder Qualitätssicherungs-Bots, die die Arbeitsergebnisse anderer Bots überprüfen. Das Zielbild solcher orchestrierten Agenten-Ensembles bezeichnet man auch als Agentic Mesh – ein Netzwerk aus miteinander interagierenden Agenten, die in Summe auch sehr komplexe Aufgaben in dynamischen Umgebungen übernehmen können.
„Das Agentic AI-Paradigma bietet neue Wege, um künstliche Intelligenz zielgerichtet im Unternehmen einzusetzen. KI-Bots können die menschliche Belegschaft unterstützen, indem sie bestimmte Aufgaben rund um die Uhr automatisiert übernehmen.“
Frauke Schleer-van Gellecom,Partnerin bei PwC Deutschland
