KI-Agenten verstehen: Ein wichtiger Schritt zur Verwirklichung von AGI

In jüngster Zeit haben verschiedene Chatbots wie ChatGPT, Claude und Gemini im Bereich der künstlichen Intelligenz große Aufmerksamkeit erregt. Diese Tools sind jedoch für die meisten Unternehmen nicht das ultimative Ziel. Eine beträchtliche Anzahl von Unternehmen strebt die Entwicklung einer künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI) an – einer Technologie, die auf einem Niveau denken kann, das mit der menschlichen Intelligenz vergleichbar ist oder diese möglicherweise übertrifft. Dennoch sind auf dem Weg zur AGI mehrere Entwicklungsmeilensteine zu beachten.

Obwohl Chatbots beeindruckende Fähigkeiten aufweisen, ist ihr Nutzen etwas begrenzt. Ohne das Element der Autonomie können Chatbots die Effizienz und Produktivität nur bis zu einem gewissen Grad steigern. Diese Einschränkung trägt dazu bei, dass sie nicht in der Lage sind, die erwarteten Umsätze zu erzielen. Im Wesentlichen stellen Chatbots die Grundstufe der KI-Entwicklung dar.

Aufgrund dieser Einschränkung konzentrieren sich KI-Unternehmen zunehmend auf KI-Agenten als nächste Welle der KI-Innovation. Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots oder den automatisierten Support-Bots, die man häufig auf Unternehmenswebsites findet, sind KI-Agenten so konzipiert, dass sie über das Befolgen einfacher Anweisungen hinausgehen und unabhängige Entscheidungen treffen können.

Die Interaktion mit den vorhandenen Kundensupport-Bots kann oft frustrierend sein, da sie Probleme im Allgemeinen nicht schnell oder effizient lösen – im Gegensatz zu menschlichen Supportmitarbeitern. Das Aufkommen autonomer KI-Agenten wird diese Erfahrung jedoch verändern.

Definieren von KI-Agenten

Die Definition von KI-Agenten ist selbst unter Experten noch immer etwas zweideutig, ihre Vision entwickelt sich jedoch ständig weiter.

Dennoch sind bestimmte Eigenschaften gut bekannt. KI-Agenten sind als Modelle konzipiert, die in der Lage sind, in realen Szenarien autonom komplexe Entscheidungen zu treffen. Sie benötigen zwar gelegentlich menschliche Aufsicht, aber die Palette der Aufgaben, die sie ausführen können, wird die der aktuellen Chatbots bei weitem übertreffen.

Während Chatbots wie ChatGPT die menschliche Produktivität steigern können, haben KI-Agenten das Potenzial, menschliche Rollen zumindest bei einfacheren Aufgaben zu ersetzen.

Im Gegensatz zu bestehenden generativen KI-Bots, die nur durch die Vorhersage des nächsten Wortes in einer Sequenz funktionieren, werden KI-Agenten über die Fähigkeit verfügen, kritisch zu denken und zu schlussfolgern. Ein Vorgeschmack auf solche Denkfähigkeiten wurde bereits beim Modell o1 von OpenAI beobachtet.

Allerdings ist das logische Denken nur eine Facette dessen, was KI-Agenten leisten sollen.

Ein grundlegendes Merkmal von KI-Agenten ist ihre Fähigkeit, von Menschen festgelegte Ziele ohne ständige Anweisungen zu verfolgen, insbesondere in komplexen und sich ständig ändernden Umgebungen. Im Gegensatz zu aktuellen Chatbots, die auf schrittweise Anweisungen von Menschen angewiesen sind, müssen KI-Agenten vom Benutzer lediglich das endgültige Ziel definieren.

Proaktivität ist ein weiteres wesentliches Merkmal; KI-Agenten sollten nicht auf Eingabeaufforderungen warten, wie dies bei typischen Chatbots der Fall ist.

Ein weiterer wichtiger Aspekt von KI-Agenten ist ihre Fähigkeit, aus Feedback zu lernen. Diese Agenten können sich kontinuierlich weiterentwickeln und ihre Leistung steigern, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist; sie lernen aus ihren Erfahrungen.

So arbeiten KI-Agenten Stellen Sie sich einen KI-Agenten vor, der sich um ein Kundenproblem kümmert. Anstatt sich lediglich an ein starres Skript zu halten, kann er Informationen wie die Referenz-ID des Kunden abrufen, auf relevante interne Dokumente zugreifen und weitere Fragen stellen, um die Situation besser zu verstehen, bevor er Lösungen anbietet. Bei Bedarf kann er die Angelegenheit zur Genehmigung an einen menschlichen Vorgesetzten weiterleiten. Wenn sich eine Lösung als unmöglich erweist, kann er den Kunden schließlich an einen menschlichen Vertreter weiterleiten.

Mögliche Verwendungen

Der Kundensupport ist lediglich ein Bereich, in dem KI-Agenten Erfolg haben dürften, sie werden jedoch wahrscheinlich auch in zahlreichen anderen Feldern auftauchen, beispielsweise in der Softwareentwicklung.

Prognosen gehen davon aus, dass innerhalb der nächsten drei Jahre eine beträchtliche Anzahl von Unternehmen KI-Agenten für Codierungsaufgaben einsetzen und menschliche Entwickler damit hauptsächlich auf Prüffunktionen beschränken werden.

Zahlreiche Organisationen entwickeln agentenbasierte Systeme zur Verbesserung interner Arbeitsabläufe und bewegen sich dabei vom Proof of Concept zur Pilotphase. Die Automatisierung von Aufgaben mit Agenten ist zwar kein neues Konzept, aber die Integration von KI ermöglicht es diesen Agenten, eine größere Vielfalt von Aufgaben flexibler zu bewältigen.

Viele Unternehmen setzen bereits KI-Agenten für verschiedene interne Funktionen ein, und einige, wie etwa Salesforces Agentforce, bieten Unternehmen vorläufige Versionen an. In nur wenigen Jahren könnten KI-Agenten das traditionelle Callcenter-Personal vollständig ersetzen.

Darüber hinaus werden viele Unternehmen wahrscheinlich ein Multiagentensystem einführen, bei dem verschiedene Agenten spezielle Funktionen ausführen und gleichzeitig die Kommunikation und Zusammenarbeit aufrechterhalten.

Der Anwendungsbereich von KI-Agenten geht über Unternehmen hinaus; auch persönliche Assistenzanwendungen werden mit KI-Funktionen ausgestattet. Ein idealer KI-Agent würde ähnlich wie ein menschlicher Assistent funktionieren, Einkäufe verwalten, Reisen organisieren oder Meetings planen und dabei mit verschiedenen Tools interagieren können, darunter Websuchmaschinen und andere KI-Systeme.

Darüber hinaus sollten KI-Agenten multimodal sein, wie das Projekt Astra von Google auf der jüngsten I/O-Konferenz demonstrierte, und in der Lage sein, Audio-, Bild- und Videoeingaben zu verarbeiten.

Bemerkenswert ist, dass es nicht nur einen einzigen Typ KI-Agent geben wird; unterschiedliche Kontexte erfordern unterschiedliche Fähigkeiten.

Aktuelle Herausforderungen für KI-Agenten

Trotz deutlicher Fortschritte ist die Entwicklung vollständig autonomer Agenten mit zahlreichen Herausforderungen verbunden.

Um als wirklich hilfreich und autonom zu gelten, müssen KI-Agenten ihre Fehlerquote drastisch senken. Gegenwärtig sind KI-Systeme sehr anfällig für Ungenauigkeiten, die auf unter 1 % gesenkt werden müssen, um eine breite Akzeptanz zu ermöglichen. Eine Reduzierung auf unter 10 % könnte relativ einfach sein, eine weitere Verfeinerung dürfte sich jedoch als schwieriger erweisen.

Darüber hinaus besteht im zuvor besprochenen Kundensupportszenario ein kritisches Hindernis darin, sicherzustellen, dass ein KI-Agent bestimmen kann, wann ein Problem an einen Menschen weitergeleitet werden muss, anstatt stur zu versuchen, es selbstständig zu lösen, was zu höheren Kosten führen kann.

Das Kontextverständnis stellt eine weitere Hürde dar. Wenn man sich den Einsatz von KI-Chatbots für Codierungsaufgaben vorstellt, werden ihre derzeitigen Einschränkungen deutlich; aufgrund von Kontextbeschränkungen haben sie Schwierigkeiten, langen Code zu erstellen.

Um das Potenzial von KI-Agenten voll auszuschöpfen, müssen auch die Themen Sicherheit und Zugriffskontrolle berücksichtigt werden. Mit zunehmender Autonomie steigt auch das Risiko, sodass Sicherheitsvorkehrungen erforderlich sind, um sicherzustellen, dass KI-Agenten nur autorisierte Aktionen ausführen und auf zulässige Informationen zugreifen.

Darüber hinaus stellen Probleme wie die sofortige Injektion Sicherheitslücken dar, die behoben werden müssen.

Auch die für Trainingsdaten und Rechenleistung benötigten Ressourcen stellen eine Herausforderung dar. Einigen Aussagen von Sam Altman zufolge könnten jedoch bereits potenzielle Lösungen für das Trainingsdatenproblem in Arbeit sein.

KI-Unternehmen arbeiten intensiv an der Verwirklichung einer agentenbasierten Zukunft und viele dieser Herausforderungen dürften in naher Zukunft gelöst sein. Beispielsweise ermöglicht Google derzeit ein 2M-Kontextfenster und macht Fortschritte in Richtung unendlicher Kontexte.

Auch wenn KI derzeit vielleicht noch nicht auf dem erhofften Niveau funktioniert, könnte die Zukunft schneller da sein als erwartet. Unternehmen müssen sich auf die Integration von KI-Agenten in ihre Betriebsabläufe vorbereiten. Wenn Sie glauben, dass es noch Jahre dauern wird, bis KI die von Ihnen beaufsichtigten Aufgaben kompetent bewältigen kann, denken Sie noch einmal darüber nach. KI-Agenten sind in Sicht und es ist wichtig, neue Fähigkeiten zu entwickeln, um sich an diese neue Realität anzupassen. Viele Unternehmen werden bereits im nächsten Jahr mit der Integration von KI-Agenten beginnen, die autonome Entscheidungsfindung, Proaktivität, Anpassungsfähigkeit und die Fähigkeit bieten, in komplexen Umgebungen zu agieren und definierte Ziele zu verfolgen.

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