KI vs. KI-Agent: Die Unterschiede zwischen intelligenten Technologien verstehen

KI-Systeme können Daten analysieren und auf Eingabeaufforderungen reagieren. KI-Agenten gehen jedoch noch einen Schritt weiter: Sie planen, führen Aufgaben selbstständig aus und passen sie an. Dieser Artikel erläutert die wichtigsten Unterschiede zwischen KI und KI-Agenten und konzentriert sich dabei auf die Art und Weise, wie diese Technologien Aufgaben bewältigen, Entscheidungen treffen und sich in Arbeitsabläufe integrieren.

Folgendes wirst du lernen:

• AI: Verarbeitet einzelne Eingabeaufforderungen, analysiert Daten und verfügt nicht über Speicher.
• KI-Agenten: Verwalten Sie Aufgaben mit mehreren Schritten, behalten Sie den Kontext bei und passen Sie sich in Echtzeit an.
• Wie KI-Agenten Arbeitsabläufe wie Kundensupport und Bestandsverwaltung automatisieren.
• Warum Tools wie Latenknoten Vereinfachen Sie die Bereitstellung von KI-Agenten mit Low-Code-Plattformen.

KI-Agenten transformieren Arbeitsabläufe durch die Automatisierung komplexer, dynamischer Aufgaben. Wir untersuchen, wie sie funktionieren und warum sie wichtig sind.

KI-Modelle vs. KI-Agenten

Was ist AI?

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet Computersysteme, die Aufgaben ausführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Im Gegensatz zur herkömmlichen Automatisierung, die nach vordefinierten Regeln arbeitet, analysieren KI-Systeme Daten, erkennen Muster und passen ihre Reaktionen anhand neuer Informationen an.

Kernfunktionen der KI

KI ist besonders stark darin, Muster zu erkennen, Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen verarbeiten diese Systeme große Datensätze, um Trends und Erkenntnisse aufzudecken, die dem Menschen möglicherweise entgehen. Zu den wichtigsten Fähigkeiten moderner KI gehören:

• Natürliche Sprache verstehen für Aufgaben wie Chatbots oder Sprachassistenten.
• Visuelle Daten analysieren durch Computer Vision, beispielsweise das Identifizieren von Objekten in Bildern.
• Vorhersagen treffen durch die Auswertung historischer Daten und das Erkennen von Trends.
• Lernen und verbessern im Laufe der Zeit durch iterative Prozesse.

Diese Fähigkeiten sind für die Ermöglichung der fortgeschritteneren und autonomeren Operationen von KI-Agenten von entscheidender Bedeutung. Diese werden im Folgenden näher untersucht.

Wie Unternehmen KI heute nutzen

Unternehmen aller Branchen nutzen KI, um ihre Effizienz zu steigern und bessere Entscheidungen zu treffen. Beispiele:

• Gesundheitswesen: KI hilft bei der Diagnose von Erkrankungen und der Analyse medizinischer Bilder.
• Finanzen : Systeme erkennen betrügerische Aktivitäten und bewerten Risiken.
• Fertigung: KI gewährleistet die Qualitätskontrolle und überwacht die Geräteleistung.
• Einzelhandel: Es hilft bei der Bestandsverwaltung und der Personalisierung des Kundenerlebnisses.

Unternehmen gehen über die grundlegenden KI-Anwendungen hinaus und bewältigen komplexere Herausforderungen. Moderne KI-Plattformen bewältigen vielfältige Aufgaben, wie die Beantwortung von Kundenanfragen und die Optimierung von Lieferketten, und beweisen damit ihre Effektivität bei der Lösung praktischer Geschäftsprobleme.

Was KI von herkömmlicher Software unterscheidet, ist ihre Fähigkeit:

• Lernen Sie aus aktuellen Daten und Erfahrungen.
• Passen Sie die Antworten an den jeweiligen Kontext an.
• Verarbeiten Sie unstrukturierte und komplexe Informationen.
• Treffen Sie Entscheidungen auch mit unvollständigen Informationen.

Diese Flexibilität macht KI zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Bewältigung komplexer Aufgaben und legt den Grundstein für spezialisierte KI-Agenten zur weiteren Optimierung von Geschäftsprozessen.

KI-Agenten erklärt

KI-Agenten sind so konzipiert, dass sie unabhängig an Aufgaben arbeiten und sich auf das Erreichen bestimmter Ziele konzentrieren, anstatt wie herkömmliche KI-Modelle nur Daten zu analysieren. ^[2]Sie verbinden Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Handeln zu einem einzigen, zusammenhängenden Prozess.

Kernfunktionen des KI-Agenten

KI-Agenten überwachen kontinuierlich Eingaben, verarbeiten Echtzeitdaten und reagieren entsprechend. Zu ihren Hauptfunktionen gehören:

• Mit Sensoren Daten aus der Umgebung erfassen
• Treffen von Entscheidungen auf Grundlage vordefinierter Regeln und Algorithmen
• Durchführen von Aktionen über verbundene Systeme
• Aus den Ergebnissen lernen, um die zukünftige Leistung zu verbessern

Nehmen wir den E-Commerce als Beispiel: KI-Agenten können das Kundenverhalten untersuchen, um Produktempfehlungen zu optimieren, Lagerbestände zu verwalten und die Logistik zu optimieren. ^[3]. Diese Fähigkeiten werden durch die unten beschriebenen Schlüsselkomponenten ermöglicht.

KI-Agent-Komponenten

Um effektiv zu funktionieren, sind KI-Agenten auf mehrere kritische Komponenten angewiesen:

1. Wahrnehmungssystem
   Dieses System sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, um die Umgebung zu verstehen. In der Fertigung beispielsweise überwachen Sensoren die Leistung von Geräten, um Ausfälle vorherzusagen und zu verhindern. ^[3].
2. Entscheidungssystem
   Mithilfe fortschrittlicher Algorithmen und voreingestellter Regeln verarbeitet dieses System die gesammelten Daten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Beispielsweise kann es Kundenanfragen analysieren und basierend auf vergangenen Interaktionen die am besten geeignete Antwort auswählen. ^[3].
3. Aktionssystem
   Sobald Entscheidungen getroffen wurden, führt das System diese aus. Im Finanzdienstleistungsbereich kann dies die Kennzeichnung verdächtiger Transaktionen und die Aktivierung von Sicherheitsmaßnahmen zur Bekämpfung potenziellen Betrugs beinhalten. ^[3].
4. Lernelement
   Diese Komponente ermöglicht es dem KI-Agenten, sich im Laufe der Zeit zu verbessern, indem er aus seinen Aktionen und Ergebnissen lernt. Mit der Weiterentwicklung von KI-Agenten wird beispielsweise ein deutliches Wachstum des Marktes für sie prognostiziert, von 5.1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 47.1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030. ^[3].

KI-Agenten sind sowohl für Routineaufgaben als auch für komplexe Entscheidungen hocheffektiv. Ihre Fähigkeit, Aktionen anhand von Umgebungsdaten anzupassen, macht sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die effiziente Automatisierung von Geschäftsprozessen.

KI vs. KI-Agenten: Wichtige Unterschiede

Um intelligente Technologien effektiv nutzen zu können, ist es wichtig, den Unterschied zwischen KI und KI-Agenten zu verstehen. Der Unterschied liegt in der Art und Weise, wie sie Aufgaben bewältigen: KI konzentriert sich auf Einzeleingaben, KI-Agenten hingegen auf kontextabhängige, mehrstufige Prozesse. Dieser Unterschied prägt ihre Geschäftsanwendungen.

Wie sie Entscheidungen treffen

Herkömmliche KI-Modelle verarbeiten Eingaben auf der Grundlage vorab trainierter Daten und liefern Antworten auf spezifische Eingabeaufforderungen. KI-Agenten hingegen gehen einen Schritt weiter und führen Aufgaben aus, die mehrere Schritte erfordern. Dabei nutzen sie Echtzeitdaten und behalten den Kontext stets bei.

Im Kundensupport beispielsweise beantwortet ein traditionelles KI-Modell eine Frage möglicherweise nur auf Grundlage der aktuellen Eingabe. Ein KI-Agent hingegen kann auf frühere Interaktionen zugreifen, relevante Daten aus Datenbanken abrufen und komplexe Aufgaben wie die Aktualisierung von Datensätzen oder die Planung von Folgeterminen übernehmen – und das alles unter Beibehaltung des Kontexts. ^[1].

Wie sie im Geschäftsleben funktionieren

KI-Agenten nutzen ihre Fähigkeit, dynamische Aufgaben zu bewältigen und statische Prozesse in automatisierte Workflows umzuwandeln. Während traditionelle KI für spezifische Aufgaben wie die Datenanalyse oder die Inhaltsgenerierung effektiv ist, zeichnen sich KI-Agenten durch Szenarien aus, die kontinuierliche Anpassung und Workflow-Management erfordern.

Beispielsweise könnte ein KI-Agent den Lagerbestand überwachen, mit Lieferantensystemen kommunizieren und auf der Grundlage von Echtzeit-Updates automatisch Nachbestellungen durchführen. ^[1].

Zu den wichtigsten betrieblichen Unterschieden zählen:

• Autonome Funktionalität: KI-Agenten arbeiten unabhängig, integrieren sich in APIs und behalten den Kontext bei, im Gegensatz zur herkömmlichen KI, die sich auf isolierte Aufgaben konzentriert.
• Anpassungen in Echtzeit: KI-Agenten passen sich an neue Variablen oder veränderte Bedingungen an, ohne dass eine erneute Schulung erforderlich ist, während herkömmliche KI häufig manuelle Updates erfordert, um neue Szenarien zu bewältigen.

Aufgrund dieser Funktionen eignen sich KI-Agenten besonders gut für dynamische Geschäftsumgebungen, in denen Flexibilität und Entscheidungsfindung in Echtzeit von entscheidender Bedeutung sind.

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KI-Agenten im Arbeitsalltag

KI-Agenten verändern die Art und Weise, wie wir Aufgaben bewältigen, die früher manuell erledigt wurden. Sie replizieren nicht nur menschliche Aktionen, sondern optimieren und verbessern alltägliche Abläufe.

Beispiele für Geschäftsprozesse

KI-Agenten zeichnen sich durch die Automatisierung und Optimierung von Routineaufgaben in verschiedenen Branchen aus. Hier ein genauerer Blick auf ihre praktischen Anwendungen:

Supply Chain Management
Ein KI-Agent überwacht Lagerbestände, überprüft historische Trends und leitet automatisch Nachbestellungen ein, wenn der Bestand unter festgelegte Schwellenwerte fällt. Er behält die gesamte Lieferkette im Blick und sorgt für eine reibungslose Kommunikation und eine präzise Lieferverfolgung.

Kundensupport
KI-Agenten verwalten Kundenanfragen effizient durch:

• Priorisierung und Analyse eingehender Anfragen
• Abrufen relevanter Kundenhistorien und Dokumente
• Erstellen personalisierter Antworten
• Eskalation komplexer Probleme an menschliche Agenten
• Nachverfolgung zur Bestätigung der Problemlösung

In Hochdrucksituationen handeln diese Agenten schnell und bieten Lösungen, wenn es aufs Timing ankommt.

Schnellreaktionssysteme

KI-Agenten glänzen in Situationen, die sofortiges Handeln auf Basis von Live-Daten erfordern. Mit Tools wie Latenode können sie Lagerbestände, Preise und Benachrichtigungen schnell an die Marktdynamik anpassen.

Auf Marktveränderungen reagieren
KI-Agenten überwachen Markttrends und führen vordefinierte Strategien aus, wenn bestimmte Auslöser auftreten, beispielsweise:

• Anpassen der Bestandsverteilung
• Aktualisierung der Preismodelle
• Optimieren der Einstellungen für Marketingkampagnen
• Benachrichtigen von Teammitgliedern über kritische Änderungen

Verwalten zeitkritischer Aufgaben
In dringenden Fällen reagieren KI-Agenten sofort, indem sie:

• Bearbeitung von dringenden Wartungsanfragen
• Umgang mit Systemwarnungen und Benachrichtigungen
• Koordinierung von Schnelleinsatzteams
• Protokollierung von Vorfalldetails in Echtzeit

Die richtigen Latenknoten's Plattform

Die Low-Code-Plattform von Latenode vereinfacht den Prozess der Bereitstellung von KI-Agenten, selbst bei komplexen Arbeitsabläufen.

Visuelle Workflow-Erstellung
Die Plattform bietet eine Drag-and-Drop-Oberfläche zum Erstellen von KI-Agent-Workflows. Benutzer können problemlos Folgendes verbinden:

• Dateneingabequellen
• Logik zur Informationsverarbeitung
• Entscheidungspunkte
• Auslöser für bestimmte Aktionen
• Handler für Antworten

Toolübergreifende Integration
Latenode unterstützt die Interaktion mit über 300 Anwendungen und Diensten und ermöglicht nahtlose Arbeitsabläufe in:

• Messaging-Plattformen
• Datenbanken
• Analysetools
• Externe APIs

Mit seiner integrierten Datenbank und den Headless-Browser-Funktionen ermöglicht Latenode KI-Agenten die Verwaltung strukturierter Daten und die Automatisierung webbasierter Aufgaben ohne zusätzliche Software oder komplexe Programmierung. Dieser All-in-One-Ansatz stellt sicher, dass KI-Agenten sowohl einfache als auch komplexe Prozesse bewältigen und dabei Genauigkeit und Kontext während der gesamten Arbeit bewahren.

Geschäftsvorteile von KI-Agenten

KI-Agenten liefern Unternehmen in verschiedenen Branchen einen messbaren Mehrwert, indem sie die Leistung verbessern und die Kosten senken.

Produktivität steigern

Organisationen, die KI-Agenten einsetzen, verzeichnen häufig deutliche Leistungsverbesserungen:

Minimieren von Fehlern bei gleichzeitiger Erhöhung der Genauigkeit
Im Supply-Chain-Betrieb haben KI-Agenten die Fehler um 35 % reduziert und die Effizienz um 25 % verbessert ^[4]. Diese Ergebnisse werden durch eine konsistente Aufgabenausführung, die Einhaltung von Qualitätsstandards und die Vermeidung menschlicher Fehler bei sich wiederholenden Aufgaben erzielt.

Verbesserung der Gesundheitsergebnisse
Gesundheitsdienstleister, die KI-Agenten einsetzen, konnten ihre Diagnosegenauigkeit um 25 % verbessern. Durch die Kombination historischer Patientendaten mit Echtzeit-Erkenntnissen tragen diese Tools zu einer besseren Patientenversorgung und geringeren Haftungsrisiken bei. ^[4].

Fertigungsprozesse optimieren
In der Fertigung tragen KI-Agenten zu einer Steigerung der Produktionseffizienz um 20–30 % bei. Dies wird durch vorausschauende Wartung, Echtzeitanpassungen und optimierte Planung erreicht, die für reibungslosere Abläufe und weniger Ausfallzeiten sorgen. ^[4].

Kosten senken und Umsatz steigern

Die finanziellen Vorteile von KI-Agenten liegen auf der Hand: Unternehmen berichten von einer durchschnittlichen Senkung der Betriebskosten um 30 % ^[4]Diese Einsparungen und Umsatzsteigerungen kommen aus mehreren Bereichen:

Senkung der Betriebskosten
KI-Agenten senken die Kosten, indem sie den Kundenservice automatisieren, den Lagerbestand effektiver verwalten, die manuelle Verarbeitung reduzieren und Fehler minimieren.

Steigende Einnahmen
KI-Agenten helfen Unternehmen auch dabei, ihr Einkommen zu steigern:

• Reise- und Gastgewerbe melden Umsatzsteigerungen von 10 % durch dynamische Preissysteme ^[4].
• Einzelhändler verzeichnen durch KI-gestützte Produktempfehlungen einen Anstieg des durchschnittlichen Bestellwerts um 25 % ^[4].
• E-Commerce-Plattformen erzielen höhere Konversionsraten dank personalisierter Browsing-Erlebnisse ^[4].

Ermöglichung eines Rund-um-die-Uhr-Betriebs
KI-Agenten ermöglichen es Unternehmen, rund um die Uhr zu arbeiten, ohne die Kosten für Nachtschichten. Beispielsweise bieten Zahlungsplattformen wie PayPal Verlassen Sie sich auf KI, um Millionen von Transaktionen pro Sekunde zu überwachen und Betrug sofort zu erkennen ^[4]Diese ständige Wachsamkeit verringert betrugsbedingte Verluste, gewährleistet schnelle Reaktionen auf Sicherheitsbedrohungen, sorgt für eine gleichbleibende Servicequalität und senkt die Personalkosten erheblich.

Die Low-Code-Plattform von Latenode erweitert diese Vorteile, indem sie Automatisierungsprozesse vereinfacht und Unternehmen gleichzeitig volle Kontrolle gibt. Mit der integrierten Datenbank und umfangreichen Integrationsmöglichkeiten stellt Latenode sicher, dass KI-Agenten auf die Daten zugreifen und diese verarbeiten können, um diese Vorteile effizient zu nutzen.

Fazit

Das Verständnis des Unterschieds zwischen KI und KI-Agenten ist der Schlüssel zur Verbesserung von Geschäftsabläufen. Während sich KI auf allgemeine Funktionen wie die Analyse von Daten und das Erkennen von Mustern konzentriert, sind KI-Agenten darauf ausgelegt, spezifische Aufgaben autonom zu erledigen und so bestimmte Geschäftsanforderungen zu erfüllen.

Durch den Einsatz dieser Tools konnten viele Unternehmen ihre Effizienz steigern und Kosten durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben senken. Plattformen wie Latenode vereinfachen diesen Prozess, indem sie Unternehmen die Automatisierung komplexer Vorgänge – wie beispielsweise intelligenten Kundenservice rund um die Uhr – ermöglichen, ohne dass hierfür fortgeschrittenes technisches Fachwissen erforderlich ist.

Mit seinen integrierten Datenbank- und Integrationsfunktionen gewährleistet Latenode zuverlässige Leistung in automatisierten Workflows. Dieses Setup hilft dabei, manuelle Aufgaben in effiziente, intelligente Prozesse umzuwandeln, die klare, umsetzbare Ergebnisse liefern.

FAQs

Was ist der Unterschied zwischen KI und KI-Agenten, wenn es um die Erledigung von Aufgaben und das Treffen von Entscheidungen geht?

KI und KI-Agenten unterscheiden sich erheblich in der Art und Weise, wie sie Aufgaben erledigen und Entscheidungen treffen. AI-Agenten sind spezialisierte Systeme, die mehrstufige Aufgaben autonom ausführen. Sie können komplexe Ziele in kleinere, überschaubare Aktionen zerlegen, sich an veränderte Eingaben anpassen und ihre Leistung mithilfe von Gedächtnis- und Lernfähigkeiten im Laufe der Zeit verbessern. Dadurch eignen sie sich ideal für dynamische Arbeitsabläufe und die Lösung realer Probleme.

Im Gegensatz, Traditionelle KI-Systeme, wie große Sprachmodelle (LLMs), konzentrieren sich primär auf die Generierung von Antworten oder Ausgaben auf Basis spezifischer Eingabeaufforderungen. Sie zeichnen sich zwar durch die Verarbeitung von Informationen und die Bereitstellung von Erkenntnissen aus, sind jedoch nicht in der Lage, Aufgaben, die über ihren unmittelbaren Aufgabenbereich hinausgehen, selbstständig zu planen oder auszuführen. Diese Besonderheit unterstreicht den einzigartigen Wert von KI-Agenten bei der Automatisierung und Optimierung von Prozessen in verschiedenen Branchen.

Was sind einige Beispiele aus der Praxis, wie KI-Agenten branchenübergreifend zur Steigerung der Effizienz eingesetzt werden?

KI-Agenten transformieren Arbeitsabläufe in verschiedenen Branchen, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisieren und die Effizienz steigern. Im Vertrieb und Marketing können KI-Agenten beispielsweise Folgendes übernehmen: Datenextraktion, Lead-Anreicherung und personalisierte Ansprache, was Zeit spart und die Lead-Generierung steigert. Ein Unternehmen berichtete von einer 80-prozentigen Reduzierung des Zeitaufwands für Outreach-Aufgaben und einer 62-prozentigen Steigerung der Lead-Generierung durch den Einsatz von KI-Agenten zur Optimierung dieser Prozesse.

Darüber hinaus profitieren Branchen wie der Kundenservice von KI-Agenten durch automatisierte Supportsysteme wie Chatbots, die sofort auf häufige Anfragen antworten, Reaktionszeiten verkürzen und die Kundenzufriedenheit steigern. Diese praktischen Anwendungen zeigen, wie KI-Agenten Unternehmen helfen können, mit weniger Ressourcen mehr zu erreichen und sich gleichzeitig auf strategische Prioritäten zu konzentrieren.

Wie hilft die Low-Code-Plattform von Latenode bei der Integration von KI-Agenten in Geschäftsabläufe?

Die Low-Code-Plattform von Latenode vereinfacht die Integration von AI-Agenten Integrieren Sie Ihre Arbeitsabläufe durch einen intuitiven, schrittweisen Prozess. Benutzer können problemlos KI-Modelle wie Claude 3 von Anthropic hinzufügen, um Aufgaben zu automatisieren und die Produktivität zu steigern.

Die Plattform ermöglicht Ihnen die Erstellung benutzerdefinierter Szenarien durch Hinzufügen und Konfigurieren von KI-Knoten, die auf Ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Diese Flexibilität gewährleistet den nahtlosen Einsatz von KI-Agenten und ermöglicht es Unternehmen, Abläufe zu optimieren und reale Herausforderungen effizient zu lösen.

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