KI-Agents stellen die Zukunft Künstlicher Intelligenz dar und werden bald für erfolgreiche Unternehmen zu unverzichtbaren Tools im Hinblick auf Effizienzsteigerung werden. Doch was genau verbirgt sich hinter diesem Begriff, welche Einsatzmöglichkeiten sind denkbar und worauf muss bei Konzeption und Training geachtet werden? Wir beantworten diese Fragen und unterstützen Sie bei der Entwicklung Ihrer individuellen KI-Agents.
Was sind KI-Agenten?
Im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) werden Agents als Softwareentitäten betrachtet, die bestimmte Aufgaben ausführen, mit ihrer Umwelt und anderen Agents interagieren und autonom agieren können, d.h. selbstständig Maßnahmen ergreifen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Über APIs (Application Programming Interfaces) können Agents mit anderen Systemen, Anwendungen und Geräten in einer vernetzten Umgebung interagieren.
Merkmale von KI-Agents sind:
- Selbstständigkeit: Agents können auf Basis ihrer Programmierung und den ihnen zur Verfügung stehenden Daten autonom Entscheidungen treffen und Handlungen vornehmen.
- Zielorientierung: Agents haben aufgrund ihrer Programmierung Ziele, die sie erreichen möchten und schaffen sich ggf. selbstständig die nötigen Voraussetzungen dazu.
- Reaktionsfähigkeit: Agents können auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren.
- Proaktivität: Agents können proaktiv handeln.
Auch die Zusammenarbeit von mehreren KI-Agents ist möglich. Mehrere sogenannte „kollaborative KI-Agents“ können so noch komplexere Aufgaben bewältigen. Unternehmen, die ein „Multi-KI-Agenten-System“ einsetzen, profitieren so von einer Skalierbarkeit der KI-Lösungen und somit erhöhter Effizienz.
Wie unterscheiden sich KI-Agenten und KI-Assistenten?
KI-Assistenten und KI-Agents sind zwei verschiedene Formen von künstlicher Intelligenz.
KI-Agents sind KI-Entitäten, die in verschiedenen Umgebungen agieren können, ohne menschliche Anleitung oder Interaktion – wie zum Beispiel selbstfahrende Autos. KI-Assistenten, wie beispielsweise Microsoft Copilot oder ChatGPT, sind KI-Entitäten, die auf Nutzeranfragen reagieren und mit ihnen interagieren können. Sie nutzen fortschrittliche NLP-Algorithmen (Natural Language Processing), um die Feinheiten der natürlichen Sprache zu analysieren und zu verstehen, einschließlich Nuancen, Umgangssprache und Kontext. Während KI-Agents autonom handeln, bieten KI-Assistenten einen personalisierten Service an.
Welche Anwendungsfälle für KI-Agents gibt es in Unternehmen?
Use Cases für autonom handelnde KI-Agents in Unternehmen und der Industrie können beispielweise sein:
KI-Agenten können z.B. eingesetzt werden, um die Produktion zu steuern. Sie können den Materialfluss optimieren, indem sie Lieferzeiten vorhersagen und die Lagerhaltung automatisieren.
KI-Agenten können zur Analyse von Fertigungsdaten verwendet werden, indem sie Muster in den Produktionsdaten erkennen, die auf Qualitätsprobleme hinweisen könnten, und ermöglichen so eine frühzeitige Korrektur. So können sie dazu beitragen den Erlös zu erhöhen.
KI-gesteuerte Bilderkennungssysteme können in der Fertigungslinie eingesetzt werden, um Produkte auf Fehler zu überprüfen. Sie können beispielsweise Oberflächen auf Kratzer oder Unregelmäßigkeiten untersuchen und so die Qualitätssicherung verbessern.
KI-Agenten können genutzt werden, um Wartungsbedarfe von Maschinen vorherzusagen. Durch die Analyse von Betriebsdaten können sie erkennen, wann bestimmte Teile wahrscheinlich ausfallen werden und so vorbeugende Wartungen planen und bei Bedarf automatisch Ersatzteile bestellen.
KI-Agenten können Fachkräfte im Gesundheitswesen bei der Diagnose von Krankheiten, der Analyse medizinischer Bilder, der Vorhersage von Patientenergebnissen und der Personalisierung von Behandlungsplänen unterstützen. Dies verbessert die Genauigkeit, die Effizienz und die Patientenversorgung. Als novaCapta kennen wir uns aus mit der Entwicklung von Apps als medizinische Produkte und sind mit ISO Norm 13485 zertifiziert.
In großen Industrieanlagen können KI-Agenten den Energieverbrauch überwachen und steuern. Sie können beispielsweise die Energieeffizienz erhöhen, indem sie den Betrieb von Maschinen an den tatsächlichen Bedarf anpassen und sie aus- bzw. bei Bedarf wieder einschalten.
KI-Agenten können als Chatbots im Kundenservice eingesetzt werden. Sie können Kundenanfragen in Echtzeit beantworten oder Informationen zu Produkten bereitstellen sowie Bestellungen aufnehmen und den Versand auslösen.
KI-Agenten können die Abläufe in der Lieferkette optimieren, indem sie die Nachfrage vorhersagen, die Lagerbestände optimieren und bei Bedarf Material nachbestellen, die Logistikrouten verbessern und Möglichkeiten zur Kosteneinsparung aufzeigen.
KI-Agenten können bei der Planung und Buchung von Geschäftsreisen unterstützen, indem sie Mitarbeiter- und Kundenpräferenzen, das bisherige Reiseverhalten und die Unternehmensrichtlinien analysieren. Sie können auf der Grundlage von Faktoren wie Kosten, Komfort und Reisezeit geeignete Unterkünfte und Transportmittel empfehlen. Darüber hinaus können KI-Agenten den Buchungsprozess abwickeln, automatisch Reservierungen vornehmen und Reiserouten verwalten. Zudem kann ein „Reise-KI-Agent“ auf der Grundlage der Vorlieben der reisenden Mitarbeitenden und Kunden personalisierte Empfehlungen für Restaurants, Unterhaltung und Aktivitäten am Reiseziel geben.
Ein weiteres Beispiel für eine individuelle KI-Anwendung:
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Design Thinking wird als kreative und systematische Methode mit Fokus auf die Nutzenden zur Problemlösung und Innovationsmanagement bereits in vielen Unternehmen erfolgreich genutzt – so auch bei uns. Mit novaThink, haben wir nun eine Anwendung entwickelt, um unsere Design Thinking Prozesse mit Künstlicher Intelligenz zu optimieren.
Mehr erfahrenUnser Leistungsangebot für Ihre individuellen KI-Agents
Bei der novaCapta sind wir darauf spezialisiert, maßgeschneiderte KI-Anwendungen zu entwickeln, die exakt auf die individuellen Anforderungen und Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten sind und beraten Sie gerne zu möglichen Use Cases sowie zur Konzeption und Implementierung Ihres individuellen KI-Agents.
Unser Vorgehen
Ihren Use Case(s) identifizieren
Konzeption & Entwicklung Ihres KI-Agent
Training Ihres KI-Agents
Implementierung Ihres KI-Agents
Sie fragen sich, wie KI Sie in Ihrem Unternehmen unterstützen kann? Oder Sie haben bereits eine konkrete Idee oder Problemstellung, die mit einem KI-Agents gelöst werden könnte? Ob es um die Optimierung von Prozessen, die Implementierung agiler Methoden oder die Schaffung innovativer Lösungen geht – wir identifizieren mit Ihnen Ihren unternehmensspezifischen Use Case.
Anschließend konzipieren wir den KI-Agent für Ihren Use Case, indem die konkreten Ziele der KI-Anwendung, der Grad der Autonomie und Berechtigungsvoraussetzungen definiert werden, und übernehmen die entsprechende technische Entwicklung. Entsprechend Ihrer Vorgaben trainieren wir Ihren KI Agent mit den nötigen Daten für seinen Zweck und übernehmen die technische Implementierung sowie bei Bedarf die Einführung mit geeigneten Change & Adoption Maßnahmen.
Sichere Datengrundlage von KI-Agents
Die Sicherheit der Systeme und die ethische Integrität der Entscheidungen sind zentrale Aspekte bei der Entwicklung von KI-Agents. Daten bilden das Fundament, auf dem KI-Agenten aufbauen. Für eine effektive Funktionalität benötigen sie eine Vielzahl qualitativ hochwertiger, vielfältiger und repräsentativer Daten. Diese Daten können aus unterschiedlichen Quellen stammen. Als novaCapta haben wir bei der Entwicklung Ihres KI-Agents nicht nur die Sammlung und Verarbeitung Ihrer Daten innerhalb der KI-Anwendung im Blick, sondern ebenso deren Datenschutz- und Compliance-gerechte Verwendung. Dabei achten wir insbesondere auf drei Aspekte:
Datenschutz & -sicherheit
Datenqualität
Datenspeicherung & -zugriff
Menschliche Aufsicht der KI-Agents
Um sicherzustellen, dass KI-Agenten ethisch vertretbare Entscheidungen treffen und für ihre Handlungen verantwortlich sind, ist eine menschliche Aufsicht unerlässlich. Wir unterstützen Sie dabei, dass Sie sicherstellen können, dass Ihre KI-Agents mit der passenden menschlichen Aufsicht arbeiten, um ethische Entscheidungen zu gewährleisten und potenzielle Risiken zu identifizieren und zu adressieren.
Erfahren Sie mehr
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novaThink: Design Thinking mit Künstlicher Intelligenz
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Künstliche Intelligenz in Unternehmen einsetzen
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KI-Einsatz: Ist Ihr Unternehmen bereit?
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KI-Agents einführen: Unsere Angebotspakete
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GPT in Kombination mit Microsoft Services
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Insights: Hackathon von „Applications & Data“
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Data Science
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Microsoft Dynamics Einführung
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Webinar AI in der Praxis: KI für Unternehmen in der Zukunft
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Digitale Transformation bei Versicherungen meistern
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Edge Computing
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Insights: Innovation Days bei der novaCapta
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Individuelle Softwareentwicklung und -integration
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Strategie für künstliche Intelligenz entwickeln
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Apps als Medizinprodukt
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Anwendungsmodernisierung
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Was Sie von Copilot erwarten können – und was nicht
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Einsatz von KI: Standard- oder Individuallösung?
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Apps für Microsoft Teams entwickeln
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FAQ: Antworten zum „neuen“ M365 Copilot Chat
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Sprechen Sie Microsoft Copilot?
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Softwareentwicklung mit Sprint as a Service
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Vorschau: IT-Trends 2024 - Teil 2
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Microsoft Ignite 2024: Das sind unsere Highlights
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Microsoft Copilot geht an den Start
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Microsoft 365 Copilot Fast Start Angebot
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IT-Trends 2025 - Teil 1: Cybersecurity
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Dokumentenmanagement mit GPT optimieren
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Überblick: Was kann Microsoft Dynamics?
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Security für Microsoft 365 Copilot
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M365 Copilot Deployment & Adoption Accelerator
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Mit Microsoft Copilot in die Zukunft des Arbeitens
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Webinar: Microsoft Fabric: Was kann die All-in-One-Plattform
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Mit Data Science & KI Informationen erkennen und nutzen
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IBM i (AS400) Modernisierung neu gedacht.
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In 8 Schritten zu AI-Innovationen im Unternehmen
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X-INTEGRATE wird Mitglied im KI-Bundesverband
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IBM Watson Assistant
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Gemini für Google Cloud: Effizienz und Innovation
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GenAI Consulting
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IBM Instana Enterprise Observability Platform
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IBM Cloud Pak for Data – Test-Drive
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Graphentechnologie
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Künstliche Intelligenz in der Praxis: Referenz im Video
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IBM Watson Discovery
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Data Insights
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Fehler in der Entwicklung von AI-Assistenten
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IBM Cloud Pak for Data Accelerator
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Warum Unternehmen Power Platform Communities fördern sollten
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Deep Learning: Ein Beispiel aus dem öffentlichen Dienst
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IBM Watson Knowledge Studio
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Talend Open Studio Retirement
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Data Fabric: Basis für Analytics und KI der nächsten Stufe
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Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting
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Unser Intranetangebot CUSTOM
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Warum KI ein stringentes Contentmanagement benötigt
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Vier konkrete Use Cases mit KI
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Prozesse digitalisieren mit Microsoft Business Applications
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