Die KI-Industrie hat einen Punkt rasanter Entwicklung erreicht, an dem Unternehmen wie Microsoft, SAP und Salesforce ehrgeizige neue KI-Lösungen vorstellen, die sie als "KI-Agenten" bezeichnen. Diese Ankündigungen haben sowohl Begeisterung als auch Verwirrung ausgelöst, da Unternehmen versuchen zu verstehen, was diese KI-Lösungen genau bieten. Für Führungskräfte, die KI-Trends beobachten, wird es zunehmend schwieriger, zwischen "KI-Agenten" und bekannten generativen KI-Assistenten wie ChatGPT oder Microsoft Copilot zu unterscheiden. Jede Lösung verspricht die Automatisierung und Verbesserung von Geschäftsprozessen, aber sie sind nicht alle gleich. Der Schlüssel zur effektiven Nutzung dieser Technologien liegt im Verständnis der praktischen und technischen Unterschiede zwischen Agenten und Assistenten. Dieser Artikel zielt darauf ab, die wesentlichen Aspekte zu erläutern und aufzuzeigen, wozu jedes Werkzeug in der Lage ist und wo das wahre transformative Potenzial liegt.
Generative KI-Assistenten wie ChatGPT, Microsoft Copilot und Claude sind Werkzeuge, die Benutzer durch natürlichsprachliche Interaktionen unterstützen. Im Gegensatz zu traditioneller Konversations-KI, die vorgegebene Regeln für strukturierte Gespräche verwendet, nutzen generative KI-Assistenten große Sprachmodelle (LLMs), um dynamisch auf jeden Prompt zu reagieren. Diese Assistenten sind hochgradig reaktionsfähig und anpassungsfähig, produzieren kontextbezogene Antworten für spezifische Benutzeranfragen, fassen Berichte zusammen oder generieren sogar Inhalte.
Allerdings bleiben generative Assistenten reaktive Werkzeuge, die für jede Interaktion von Benutzereingaben abhängig sind. Ihnen fehlt die Autonomie, die für die unabhängige Ausführung komplexer, mehrstufiger Arbeitsabläufe oder für fortlaufende Entscheidungen ohne Prompts erforderlich ist. Mit einem begrenzten Speicher, der nicht über Sitzungen hinweg bestehen bleibt, eignen sich generative KI-Assistenten am besten für Einzelantwort-Aufgaben und bieten unmittelbare, sprachbasierte Unterstützung ohne die Fähigkeit zur proaktiven Entscheidungsfindung.
Ein KI-Agent geht mit seinen KI-Fähigkeiten weiter, indem er als autonomes, zielorientiertes System arbeitet. Agenten sind darauf ausgelegt, Aufgaben selbstständig auszuführen, und verfügen über mehrere fortgeschrittene Komponenten, die sie von generativen KI-Assistenten unterscheiden. Diese Bausteine ermöglichen es Agenten, Arbeitsabläufe ohne ständige Benutzereingaben zu planen, anzupassen und auszuführen. Zu den wichtigsten Elementen gehören:
Sind sie nicht alle gleich? Für diejenigen, die mit dem Konzept noch nicht vertraut sind, kann es scheinen, als ob generative KI-Assistenten und KI-Agenten ähnliche Funktionen erfüllen. Die praktischen und technischen Unterschiede zwischen ihnen sind jedoch erheblich, besonders in Bezug auf Autonomie, Werkzeugintegration, Verhalten und Komplexität. Hier ist eine Aufschlüsselung:
Generative KI-Assistenten reagieren ausschließlich im Rahmen der Prompts eines Benutzers. Microsoft Copilot kann beispielsweise Excel-Daten analysieren oder E-Mail-Threads basierend auf einem Prompt zusammenfassen, aber es fehlt die Autonomie, diese Aufgaben selbstständig zu initiieren.
KI-Agenten hingegen können Aufgaben ohne ständige Eingabe ausführen und arbeiten autonom auf gesetzte Ziele hin. Sie können programmiert werden, um Daten kontinuierlich zu überwachen, Warnungen auszulösen oder sich sogar basierend auf neuen Informationen anzupassen.
Generative KI-Assistenten integrieren sich mit einer begrenzten Anzahl von Werkzeugen und Datenquellen, typischerweise innerhalb eines spezifischen Kontexts. Sie reagieren auf Prompts mit den bereitgestellten oder trainierten Informationen, können aber nicht autonom auf externe Systeme zugreifen.
Im Gegensatz dazu sind KI-Agenten für dynamische Integration und mit einem spezifischen Ziel konzipiert. Ein KI-Agent im Kundenservice könnte beispielsweise CRM-Daten abfragen, Kunden per E-Mail kontaktieren und Protokolle als Teil eines einzelnen Workflows aktualisieren.
Generative Assistenten arbeiten reaktiv und reagieren nur wenn sie aufgefordert werden. ChatGPT wird beispielsweise einen Bericht erstellen, wenn es darum gebeten wird, verfügt aber nicht über das Bewusstsein, nachzufassen oder proaktiv Updates zu diesem Bericht zu überprüfen.
KI-Agenten sind proaktiv und zielorientiert und scannen kontinuierlich nach Updates oder reagieren auf Auslöser. In einer Finanzabteilung könnte ein Agent beispielsweise nach ungewöhnlichen Ausgabenmustern oder Workflow-Engpässen suchen und Probleme ohne Aufforderung markieren.
Während generative Assistenten gut mit einstufigen oder kurzen Workflows umgehen können, sind sie weniger geeignet, komplexe Aufgaben selbstständig zu verwalten.
KI-Agenten gedeihen in mehrstufigen Workflows. Ein HR-Agent könnte beispielsweise autonom den Einstellungsprozess verwalten, vom ersten Kandidatenscreening bis zur Planung von Vorstellungsgesprächen.
Während KI-Assistenten gut mit einstufigen oder kurzen Workflows umgehen können, sind sie weniger geeignet, komplexe Aufgaben selbstständig zu verwalten. Aufgaben wie das Zusammenfassen eines Dokuments oder das Empfehlen von Handlungsoptionen gehören zu ihren Stärken, aber erweiterte Workflows bleiben außerhalb ihrer Reichweite.
KI-Agenten gedeihen in mehrstufigen Workflows. Ein HR-Agent könnte beispielsweise autonom den Einstellungsprozess verwalten, vom ersten Kandidatenscreening bis zur Planung von Vorstellungsgesprächen.
Ein wachsender Trend ist, dass einige generative KI-Assistenten als "agentische" Lösungen vermarktet werden, was einen erhöhten Grad an Autonomie oder Fähigkeit suggeriert. In der KI- und akademischen Literatur beziehen sich "agentische Muster" auf Designprinzipien, die KI-Systemen einen Anschein von Unabhängigkeit und Anpassungsfähigkeit verleihen. Zum Beispiel kann ein agentisches Design folgende Muster umfassen:
Während einige generative Assistenten wie ChatGPT begrenzte "agentische" Muster aufweisen - wie die Nutzung von Werkzeugen innerhalb einer einzelnen Konversation oder die Anpassung von Antworten basierend auf dem Kontext - besitzen sie nicht die Unabhängigkeit oder Multi-Session-Kontinuität, die echte KI-Agenten definiert. Sie bleiben primär reaktiv und verlassen sich bei jeder Aktion auf Benutzerprompts und verfügen nicht über die für komplexe Workflows erforderliche langfristige, asynchrone Aufgabenverwaltung. Generative Assistenten mit diesen begrenzten "agentischen" Funktionen mögen zwar eine gewisse adaptive Entscheidungsfindung innerhalb von Interaktionen aufweisen, erfüllen aber nicht die Kriterien vollständiger KI-Agenten.
Das Wort "autonom" wird oft mit KI-Agenten in Verbindung gebracht und weckt Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzverdrängung. Die Autonomie von KI-Agenten ist jedoch variabel und im Allgemeinen durch Design begrenzt, um menschliche Aufsicht zu gewährleisten. Anstatt menschliche Rollen vollständig zu ersetzen, können Agenten so konfiguriert werden, dass sie grundlegende, repetitive Aufgaben selbstständig ausführen, während komplexe Entscheidungsfindung oft unter menschlicher Aufsicht bleibt.
KI-Systementwickler können je nach Anwendungsfall und damit verbundenen Risiken unterschiedliche Autonomiegrade festlegen. Ein Agent kann in einer Umgebung mit niedriger Autonomie arbeiten, wo er Routineaktionen ausführt, aber für kritische Schritte eine menschliche Genehmigung benötigt. In fortgeschritteneren Anwendungen können Agenten End-to-End-Workflows mit minimaler Intervention ausführen, wobei wichtige Aktionen dennoch eine "Mensch-in-der-Schleife"-Überprüfung auslösen können, um die Genauigkeit zu bestätigen.
Anstatt eines Arbeitsplatzersatzes stellen KI-Agenten ein Mittel zur Verstärkung menschlicher Fähigkeiten dar, indem sie repetitive oder zeitaufwendige Aufgaben übernehmen. Durch die Automatisierung bestimmter Aktionen machen Agenten es Mitarbeitern möglich, sich auf höherwertige Aufgaben zu konzentrieren und ihre Rollen strategisch bedeutsamer zu gestalten.
Generative KI-Assistenten und KI-Agenten spielen beide wichtige Rollen in der heutigen KI-Landschaft, aber ihre Fähigkeiten unterscheiden sich erheblich. Während generative Assistenten gut für reaktive, sprachbasierte Interaktionen geeignet sind, bringen KI-Agenten ein neues Niveau an Autonomie und Anpassungsfähigkeit mit sich, das es ihnen ermöglicht, komplexe Workflows über Systeme hinweg zu verwalten. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für Unternehmen, die KI-Lösungen implementieren wollen, die mit ihren operativen Zielen übereinstimmen. Mit dem richtigen Ansatz können diese Werkzeuge einander ergänzen und die Effizienz sowie die gesamte Arbeitsplatz- und Geschäftsproduktivität in einer zunehmend KI-gesteuerten Welt steigern.
