Ich will verreisen: Eine künstliche Intelligenz sucht Flüge, vergleicht Preise, bucht Tickets und sendet mir die Bestätigungen. Kein Traum, sondern Wirklichkeit. Ermöglicht wird dies mit KI-Agenten, autonomen intelligenten Systemen für komplexe Aufgaben.
KI-Agenten: Wer da an 007 denkt oder – bei der Telekom naheliegend – an Mitarbeitende an der Hotline, die Call Center Agents, der liegt falsch: Ein KI-Agent ist ein cleverer Helfer: Es ist ein intelligentes Softwareprogramm, das für ein bestimmtes Ziel mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Aufgaben eigenständig plant, Maßnahmen ergreift und Entscheidungen trifft, ohne ständige menschliche Anleitung. Der Begriff "Agent" kommt aus dem Lateinischen und bedeutet so viel wie "jemand, der etwas tut".
Was unterscheidet ChatGPT von KI-Agenten?
Die ersten Chatbots antworteten auf Anfragen mit vordefinierten Antworten. Generative KI dagegen kann neue Inhalte generieren. „Generieren“ oder „generativ“ stammen vom gleichen lateinischen Wort für „erzeugen“. Viele kennen ChatGPT von OpenAI. Durch Prozesse des sogenannten Maschinellen Lernens erkennen die KI-Modelle Muster. Sie verwenden so vorhandenes Wissen, um ähnliche, aber neue Inhalte zu erzeugen: Texte, Bilder, Musik oder auch komplexe Analysen auf Basis großer Datenmengen. Darüber hinaus denken, handeln und beobachten KI-Agenten autonom: Sie führen Aufgaben aus, automatisieren ganze Prozesse oder unterstützen im richtigen Moment.
Wie arbeiten KI-Agenten?
KI-Agenten arbeiten autonom und benötigen keine ständige Anleitung. Sie formulieren selbstständig Strategien, um Aufgaben zu lösen. Dabei zerlegen sie das übergeordnete Ziel in kleinere, handhabbare Aufgaben, zum Beispiel eine komplexe Anfrage an den Kundendienst mit verschiedenen beteiligten Abteilungen und Softwaresystemen. Die KI bezieht mehrere Tools und Quellen ein wie Dokumentationen oder aktuelle Daten. Sie nutzt große Sprachmodelle wie GPT4 für das Sprachverständnis und verteilt mit dem Wissen Aufgaben weiter an andere spezialisierte KI-Agenten. KI-Agenten arbeiten und lernen in Schleifen, „iterativ“ in der Fachsprache, beobachten also das Ergebnis ihrer Antwort oder Aktion und optimieren ihren Lösungsweg.
Welche Agententypen gibt es?
- Agenten für einfache Aufgaben: Sie automatisieren ohne menschliches Eingreifen klar definierte Aufgaben nach festen Regeln, wie das Buchen von Flügen.
- Automatisierer: Sie verwalten und automatisieren komplette, mehrstufige Prozessketten. Ein Beispiel ist die Rechnungsverarbeitung, bei der Adressen und Bestellungen abgeglichen werden.
- Orchestrierer: Sie koordinieren Multi-Agenten-Systeme und binden bei Bedarf menschliche Experten ein, insbesondere bei Ausnahmefällen. Ein Beispiel ist die Projektkoordination, bei der verschiedene Teilsysteme integriert werden.
Was sind Einsatzmöglichkeiten?
KI-Agenten können E-Mails in der Kundenbetreuung beantworten, in Callcentern Anrufe entgegennehmen, Daten analysieren und Flugreisen buchen. Bei der Automatisierung im Rechtswesen recherchieren KI Agenten nach Zusammenhängen und bereiten Akten für die Detailprüfung der Anwälte vor. In der Cybersicherheit sortieren sie große Datenmengen und reagieren auf Bedrohungen. Im Gesundheitswesen analysieren sie Patientendaten, schlagen Diagnosen vor und empfehlen Behandlungen. Dabei passen KI-Agenten ihre Maßnahmen an, um schnell und effektiv auf sich ändernde Bedingungen reagieren zu können.
Welche Vorteile haben KI-Agenten?
KI-Agenten optimieren Prozesse, finden eigenständig Bearbeitungswege und senken dadurch Kosten. Sie arbeiten rund um die Uhr und helfen Menschen, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren. Sie verbessern die Qualität und den Kundenservice durch schnellere und konsistente Antworten. Zudem können sie größere Datenmengen verarbeiten und komplexe Aufgaben durchführen. Das steigert die Produktivität. Sie sind skalierbar und leicht an neue Anforderungen anpassbar.
Welche Risiken bestehen?
Wenn KI-Agenten in komplexen Systemen mit vielen miteinander verbundenen Programmen arbeiten, haben sie oft Probleme, die Logik richtig zu verstehen und zu verarbeiten. Machen sie Fehler, sind diese oft schwer nachvollziehbar. Schließlich gibt generative KI immer die statistisch am wahrscheinlichsten passende Antwort, eventuell falsch. Das kann die Bearbeitung in eine „Sackgasse“ führen. Der KI liegen als Grundlage für Entscheidungen vielleicht nicht die notwendigen Beispiele vor.
Es ist wichtig, dass die KI bei kritischen Themen ausschließlich unterstützend und vorbereitende wirkt und ein Mensch dann auf dieser Vorarbeit eine informierte Entscheidung treffen kann. Manchmal ist es auch auf dem Weg wichtig und nötig, dass ein Mensch Teil der Bearbeitungskette bleibt und korrigierend eingreift. Das Prinzip nennt man Human-in-the-Loop. Entwickler kombinieren die Automatisierung mit menschlicher Überwachung. Sie teilen jeden Schritt in separate Phasen ein. So können sie den Fortschritt genau verfolgen und Fehler schnell finden, um sicherstellen, dass alles korrekt und sicher läuft.
Die Deutsche Telekom legt großen Wert auf sichere und verantwortungsvolle Nutzung von KI. Bereits 2018 hat der Konzern sich ethische Leitlinien für den Umgang mit KI gegeben.
