KI-Zukunft mit autonomen Agenten – Zwischen Vision und Realität

Autonome Agenten, also Softwaresysteme, die selbstständig Entscheidungen treffen können, haben die Art und Weise, wie wir Technologie verstehen und nutzen, grundlegend verändert. Von smarten Haushaltsgeräten bis zu autonomen Fahrzeugen versprechen diese Technologien nicht nur Effizienz, sondern auch eine Transformation unseres Alltags. Doch was genau steckt dahinter?

Eine wichtige Stufe zwischen allgemein bekannten Generative Pre-Trained Transformers (GPT) und vollwertigen autonomen Agenten sind sogenannte Assistive Agenten. GPT-Modelle verarbeiten dabei Informationen, sind aber auf die Interaktion mit menschlichen Operatoren angewiesen. Ein praktisches Beispiel ist Salesforce Einstein, der Informationen verarbeitet und Vorschläge macht, die von einem Kundenbetreuer überprüft werden. Im Vergleich könnte ein vollständig autonomer Agent, wie der von Microsoft angekündigte Verkaufsagent in Dynamics 365, die Kommunikation komplett eigenständig abwickeln und Folgemaßnahmen ergreifen.

Ein weiterer Unterschied liegt in der Fähigkeit, in dynamischen Umgebungen zu agieren. Ein Beispiel hierfür sind autonome Fahrzeuge wie das Autopilotsystem von Tesla, das kontinuierlich Daten von Kameras und Sensoren verarbeitet und darauf reagiert. GPTs lernen aus großen Textmengen und reagieren lediglich auf Textanfragen, haben aber kein tieferes Verständnis von realen physischen Umgebungen oder komplexen Systemen. Autonome Agenten hingegen kombinieren die Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen, mit direkter Aktion. Sie nutzen Methoden der künstlichen Intelligenz (KI), um sich an neue Situationen anzupassen und Aufgaben zu lösen – oft in komplexen und dynamischen Umgebungen. Wie der Drohnenlieferdienst von Amazon, der selbstständig Navigations- und Lieferentscheidungen trifft.

Die Vision: Autonome Agenten als Unternehmenshelfer. Aktuell sorgt Microsoft mit der Ankündigung neuer autonomer KI-Fähigkeiten in Copilot Studio oder den autonomen Agenten für Dynamics 365 für Aufsehen und zeigt, wie diese Technologien die Effizienz und Skalierbarkeit von Unternehmen revolutionieren können. Laut dem Microsoft-CEO Satya Nadella wird Copilot die neue Orchestrierungsebene, die Insellösungen durch nahtlose Zusammenarbeit ersetzt. Unternehmen sollen künftig eine ganze Konstellation von Agenten besitzen können – von einfachen prompt-basierten bis hin zu vollständig autonomen.

Mit Copilot Studio können Nutzer eigene autonome Agenten erstellen und verwalten. Diese sind in der Lage, eigenständig Geschäftsprozesse zu koordinieren und damit Lieferketten zu automatisieren, Verkaufschancen zu priorisieren oder Serviceanfragen zu bearbeiten. Die Vision ist, dass solche Agenten Routineaufgaben übernehmen und gleichzeitig durch detaillierte Berichte über ihre Aktivitäten für Transparenz sorgen.

Kooperation und Kollaboration. Ein wesentliches Merkmal autonomer Agenten ist ihre Fähigkeit zur Kollaboration. Multi-Agenten-Systeme, in denen mehrere autonome Agenten zusammenarbeiten, sind auch für die Forschung interessant. Sie können komplexe Probleme lösen, die für einzelne Agenten zu anspruchsvoll wären. Ein bekanntes Beispiel sind autonome Drohnenschwärme, die ohne menschliches Zutun Gebiete überwachen oder gemeinsam Aufgaben erfüllen. In der Landwirtschaft werden sie bereits zur Überwachung von Feldern und zur gezielten Schädlingsbekämpfung eingesetzt. Auch in Katastrophenszenarien können sie zur schnellen Lageerkundung beitragen, etwa bei der Suche nach Überlebenden nach Erdbeben.

Darüber hinaus gibt es in der Industrie sogenannte Kooperationsroboter (Cobots), die Hand in Hand mit Menschen arbeiten, um Produktionsprozesse effizienter zu gestalten. Sie sollen menschliche Fähigkeiten ergänzen und bieten eine Kombination aus Automatisierung und Flexibilität.

Betriebliche Anwendung. Ähnliches versprechen autonome Agenten von Plattformanbietern wie Microsoft, die selbstständig auf Geschäftssignale reagieren, um Prozesse effizienter zu gestalten. Sie sollen beispielsweise in der Logistik eingesetzt werden, um automatisch auf Änderungen in der Lieferkette zu reagieren und bei Lieferverzögerungen alternative Routen vorzuschlagen. Dies ermöglicht eine dynamische und flexible Reaktion: Durch die Integration verschiedener Informationsquellen wie Verkehrsdaten, Wettervorhersagen und Bestandsinformationen, kann ein Agent für Lieferantenkommunikation proaktive Entscheidungen zur Lieferkettenoptimierung treffen und die Effizienz durch Minimierung von Unterbrechungen deutlich steigern. Im Kundenservice sollen autonome Agenten Anfragen analysieren und die häufigsten Anliegen selbstständig bearbeiten. Agenten für Kundenabsicht und Kundenwissens-management unterstützen bei der Problemlösung und erstellen dahingehend Artikel in einer Wissensdatenbank. Dies reduziert die Arbeitsbelastung der Kundendienstmitarbeiter und verbessert die Reaktionszeit sowie die Kundenzufriedenheit. Agenten im Finanzbereich werden Transaktionen in Echtzeit überwachen und mögliche Betrugsversuche automatisch erkennen und abwehren. Die kontinuierliche Analyse und die Reaktion auf verdächtige Aktivitäten, trägt dann zur Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit von Finanzsystemen bei.

Im Personalmanagement könnten autonome Agenten unter anderem in der Onboarding-Phase unterstützen. Sie sollen Schulungen automatisieren, Antworten auf häufige Fragen geben und neue Mitarbeiter durch administrative Prozesse führen. Dies sorgt für eine effizientere Einarbeitung und stellt sicher, dass wichtige Informationen zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen. Darüber hinaus kann Mitarbeiterfeedback in Echtzeit gesammelt und analysiert werden, um Verbesserungspotenziale in internen Prozessen zu identifizieren und Anpassungen vorzuschlagen. In der Fertigungsindustrie werden zukünftig autonome Agenten Produktionsprozesse überwachen und auf auftretende Störungen mit Wartungsaufgaben und angepassten Produktionsplänen reagieren. Sie agieren wie ein »digitaler Fertigungsleiter«, der rund um die Uhr die Effizienz maximiert und die Erreichung von Produktionszielen sicherstellt. Die Echtzeitanalyse kann die Produktion optimieren und Stillstandszeiten minimieren. In der Qualitätskontrolle können die Agenten Abweichungen in der Produktqualität frühzeitig erkennen und Maßnahmen zur Fehlerbehebung einleiten.

Spürbarer Mehrwert. Die Hauptvorteile autonomer Agenten gegenüber herkömmlichen Geschäftsanwendungen liegen in ihrer Fähigkeit, Aufgaben zu automatisieren, Prozesse zu optimieren und die Skalierbarkeit zu verbessern. Die Agenten können so konfiguriert werden, dass sie automatisch auf Signale im gesamten Unternehmen reagieren, unabhängig von Datenquellen und Aufgaben in vordefinierten Intervallen initiieren. Microsoft betont das Vertrauen, die Zuverlässigkeit und die Präzision der Agenten. Benutzer können die zugrunde liegende Logik der Agentenpfade und Protokolle vergangener Ausführungen einsehen. Dies bietet Einblicke in den Entscheidungsprozess und -kontext sowie detaillierte Schritte, die für Trendanalysen, Fehlerbehebungen und Entscheidungsüberprüfungen wichtig sind. Autonome Agenten verwenden die neuesten KI-Modelle, einschließlich der OpenAI-01-Serie, die für fortgeschrittene Argumentationsaufgaben optimiert ist und die Fähigkeit zur Lösung komplexer Probleme verbessert. Die Agenten können auf den Kontext der Arbeitsdaten zugreifen und alles vom IT-Helpdesk bis zum Onboarding unterstützen.

Ethisch und sicher. Die Agenten sind in der Lage, sich an veränderte Bedingungen anzupassen und komplexe Aufgaben autonom zu bewältigen, was eine erhebliche Steigerung der Effizienz und Flexibilität ermöglicht. Trotz allem sollten auch die damit verbundenen Herausforderungen beachtet werden. So stehen ethische und sicherheitstechnische Fragen, beispielsweise nach dem verantwortungsvollen Handeln der Agenten, im Mittelpunkt. Microsoft adressiert diese Herausforderungen, mit robusten Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und zentraler Governance. Dazu gehören auch die Nachvollziehbarkeit und Anpassungsfähigkeit, um das Agieren innerhalb von Unternehmensrichtlinien sicherzustellen.

Autonome Agenten haben das Potenzial, das Leben vieler Menschen zu verbessern, indem sie Routineaufgaben übernehmen oder in für Menschen gefährlichen Umgebungen arbeiten. Dennoch muss sichergestellt werden, dass die Technologien zuverlässig und sicher sind und gesellschaftlichen Werten entsprechen. Wie dies gelingen kann, zeigt der Ansatz von Microsoft, die Agenten transparent zu gestalten und strenge Sicherheitsvorkehrungen zu treffen. Die Welt der autonomen Agenten entwickelt sich rasant weiter. Es liegt an uns, diesen Wandel aktiv und ethisch mitzugestalten. Für eine Zukunft, in der Mensch und Maschine harmonisch zusammenarbeiten.

 


Alfred Grünert,
General Manager Data & Analytics,
COSMO CONSULT

 

 

Illustration: © Arvitalya | Dreamstime.com

 

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