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Einsatzbereite KI-Agenten sind auf Latenode verfügbar 🚀
KI-Agenten verändern die Arbeitsweise von Unternehmen, die Automatisierung von Aufgaben und die Entscheidungsfindung. Diese Systeme sind nicht nur Werkzeuge – sie sind autonome Einheiten, die lernen und sich anpassen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen, berichten beispielsweise von bis zu 40 % Produktivitätssteigerung und 90 % schnelleres Kunden-Onboarding.
| Merkmal | Traditionelle Automatisierung | KI-Agenten |
|---|---|---|
| Decision Making | Voreingestellte Regeln | Unabhängige Entscheidungen in Echtzeit |
| Lernen | Non | Kontinuierliche Verbesserung |
| Aufgabenkomplexität | Einfache, sich wiederholende Aufgaben | Komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe |
KI-Agenten verändern bereits Branchen wie Einzelhandel, Banken und Fertigung. Plattformen wie Latenknoten Vereinfachen Sie die Erstellung von KI-Agenten mit Low-Code-Tools und sparen Sie Unternehmen bis zu 30 % BetriebskostenBereit zum Entdecken? Tauchen wir ein.
KI-Agenten verändern die Automatisierung, indem sie Entscheidungsfunktionen integrieren, die es ihnen ermöglichen, intelligente Operationen durchzuführen.
Um zu verstehen, wie KI-Agenten in Wirtschaft und Technologie Mehrwert schaffen, ist es hilfreich, ihre Kernkomponenten zu analysieren. Diese vier miteinander verbundenen Elemente treiben gemeinsam die intelligente Automatisierung voran:
Wahrnehmungsmodul
Dieses Modul fungiert als sensorisches System eines KI-Agenten und sammelt und verarbeitet Eingaben aus verschiedenen Quellen wie Text, APIs und Benutzeroberflächen. [1]In autonomen Fahrzeugen beispielsweise integriert das Wahrnehmungsmodul Daten von Kameras, LiDAR-Sensoren und GPS, um ein Echtzeitverständnis der Umgebung zu gewährleisten.
Argumentationsmaschine
Die Reasoning Engine wird oft als das Gehirn des Systems bezeichnet. Sie interpretiert Daten und trifft Entscheidungen mithilfe mehrerer Ansätze:
| Argumentationstyp | Funktion | REALE ANWENDUNGEN |
|---|---|---|
| Regelbasiert | Führt vordefinierte Logik aus | Thermostat-Steuerungssysteme |
| Gedankenkette | Bewältigt mehrstufige Entscheidungen | Finanzhandelsalgorithmen |
| Pattern Recognition | Identifiziert Trends und Zusammenhänge | Analyse des Kundenverhaltens |
Aktionsmodul
Diese Komponente übersetzt Entscheidungen in Aktionen, sei es durch API-Aufrufe, Datenbankaktualisierungen oder die Steuerung physischer Geräte. [1].
Lernkomponente
Das Lernsystem ermöglicht es der KI, sich im Laufe der Zeit zu verbessern und anzupassen. Dies wird durch Folgendes erreicht:
Das Zusammenspiel dieser Elemente ermöglicht es KI-Agenten, eine breite Palette von Aufgaben effektiv auszuführen und legt den Grundstein für ihre Reaktionsstrategien.
Aufbauend auf ihren Kernkomponenten nutzen KI-Agenten je nach Aufgabe oder Umgebung unterschiedliche Reaktionsmechanismen.
Sofortreaktionssysteme
Beispielsweise liefert die E-Commerce-Empfehlungs-Engine von IBM Produktvorschläge in Echtzeit, indem sie die Signale des Benutzerverhaltens analysiert, während sie auftreten. [2].
Planungsbasierte Entscheidungsfindung
Einige KI-Agenten sind für komplexere Aufgaben konzipiert, die iterative Prozesse erfordern.
„Mit einem Agenten-Workflow können wir den LLM jedoch bitten, ein Dokument mehrmals zu durchlaufen.“ [3].
Dieser iterative Ansatz hat zu deutlichen Verbesserungen geführt. Beispielsweise stieg die Genauigkeit von GPT-3.5 von 48.1 % auf 95.1 %, wenn Agenten-Workflows angewendet wurden. [3].
Verschiedene Antworttypen erfüllen unterschiedliche Anforderungen:
| Antworttyp | Geeignet für | Erfolgsmetrik |
|---|---|---|
| Einfacher Reflex | Zeitkritische Entscheidungen | Reaktionsgeschwindigkeit |
| Modellbasiert | Komplexe Umgebungen | Genauigkeitsrate |
| Zielbasiert | Strategische Planung | Zielerreichung |
| Utility-basiert | Mehrzielaufgaben | Die Gesamtleistung |
„KI-Agentenlernen bezeichnet den Prozess, bei dem ein Agent der künstlichen Intelligenz (KI) seine Leistung im Laufe der Zeit verbessert, indem er mit seiner Umgebung interagiert, Daten verarbeitet und seine Entscheidungsfindung optimiert.“ [2].
Dieser kontinuierliche Lernzyklus stellt sicher, dass KI-Agenten effektiver werden, da sie mehr Daten verarbeiten und sich an neue Herausforderungen anpassen.
Unternehmen setzen zunehmend auf KI-Agenten, um ihre Abläufe zu optimieren. Studien zeigen, dass die Produktivität nach der Implementierung durchschnittlich um 40 % steigt. [6]Diese KI-Lösungen transformieren verschiedene Geschäftsfunktionen und bieten skalierbare und effiziente Automatisierung in allen Schlüsselbereichen.
Dateneingabe-Agenten sind auf die präzise Ausführung wiederkehrender Aufgaben spezialisiert und daher für die Automatisierung unverzichtbar. Ihr Fokus liegt auf:
Ein bemerkenswertes Beispiel ist Siemens, das ein KI-gesteuertes System zur Verarbeitung von über 35,000 unterschiedlichen Lieferscheinformaten einführte. Das System erreichte eine Genauigkeit von 98 % und ermöglichte innerhalb von nur zwei Wochen die berührungslose Verarbeitung von mehr als 90 % der Lieferscheine. [5].
Analyseassistenten sind darauf ausgelegt, große Datensätze zu verarbeiten und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Zu ihren Funktionen gehören:
Im Einzelhandel haben diese Agenten das Bestandsmanagement revolutioniert und das Kundenerlebnis verbessert. Lebensmittelhändler nutzen beispielsweise KI, um Kundenbedürfnisse vorherzusagen und personalisierte Angebote basierend auf der Kaufhistorie zu erstellen. [4].
Workflow-Agenten dienen als Prozessmanager und automatisieren und optimieren Geschäftsabläufe. Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools zeichnen sie sich durch folgende Vorteile aus:
| Capability | Traditionelle Automatisierung | Workflow-Agenten |
|---|---|---|
| Flexibilität | Feste Regeln | Dynamische Anpassungen |
| Probleme lösen | Menschliches Eingreifen | Autonome Problemlösung |
| Datenverarbeitung | Nur strukturierte Daten | Sowohl strukturiert als auch unstrukturiert |
| Lernen | Statische Prozesse | Kontinuierliche Verbesserung |
Diese Agenten können sich dynamisch an unerwartete Herausforderungen anpassen, was sie für komplexe Arbeitsabläufe von unschätzbarem Wert macht.
Integrationsagenten verbinden und synchronisieren verschiedene Systeme innerhalb einer Organisation. Ihre Effektivität wird unterstrichen durch:
Im Bankwesen optimieren Integrationsagenten Prozesse durch die Koordination mehrerer Systeme. So ermöglichen sie beispielsweise eine Echtzeitanalyse des Kundenausgabenverhaltens, um maßgeschneiderte Kreditkonditionen anzubieten. [4].
Latenode ist eine Low-Code-Plattform, die die Erstellung fortschrittlicher KI-Agenten vereinfacht und aufwändige Programmierung überflüssig macht. Daten zeigen, dass Unternehmen, die KI-Agenten auf Low-Code-Plattformen nutzen, ihre Betriebskosten um bis zu 30 % senken und die Prozesseffizienz um 50 % steigern können. [7].
Die Drag-and-Drop-Oberfläche von Latenode macht die Erstellung von KI-Agenten einfach und leicht zugänglich. Der Workflow-Builder ist in drei Hauptkomponenten unterteilt:
| Aktionstyp | Funktion | Luftüberwachung |
|---|---|---|
| Datenverarbeitung | Validiert und transformiert Eingaben | Umgang mit Formulareinsendungen |
| Decision Making | Bewertet Bedingungen und leitet Aufgaben weiter | Verwaltung von Kundenanfragen |
| Systemintegration | Stellt eine Verbindung zu externen Diensten her | CRM-Daten aktualisieren |
| Ausführung von KI-Modellen | Verarbeitet Daten mithilfe von KI-Modellen | Analyse natürlicher Sprache |
Durch die Kombination dieser Komponenten stellt Latenode intuitive Arbeitsabläufe und einen reibungslosen Datenfluss zwischen Systemen sicher.
Sobald der Workflow entworfen ist, helfen die Integrationstools von Latenode, den Automatisierungsprozess abzuschließen. Die Plattform unterstützt über 300 vorgefertigte Integrationen [7]darunter:
Diese Tools vereinfachen die Verbindung zwischen Ihrem KI-Agenten und externen Systemen und gewährleisten ein einheitliches Automatisierungserlebnis.
Latenode ermöglicht Ihnen die nahtlose Integration von KI-Modellen, die auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Zu den Optionen gehören:
Die Plattform bietet visuelle Tools zum Festlegen von Parametern, Zuordnen von Ein- und Ausgaben, Verwalten von API-Anmeldeinformationen und Zwischenspeichern von Antworten zur Verbesserung der Leistung.
Um die Integration von KI-Modellen zu optimieren, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:
Im April 2024 hob Christian Jade Yap Samson die Benutzerfreundlichkeit und Erschwinglichkeit von Latenode hervor und betonte seinen Wert für den effizienten Einsatz von KI-Agenten [7]. Dieses Feedback spiegelt den Fokus der Plattform auf der Bereitstellung praktischer, benutzerfreundlicher Lösungen wider.
KI-Agenten helfen Unternehmen, ihre Betriebskosten um bis zu 70 % zu senken [9], und verbessern gleichzeitig die Effizienz und Kundenzufriedenheit in verschiedenen Branchen.
Im Jahr 2021 demonstrierte James Villas das Potenzial von KI-gestütztem Kundenservice. Durch die Einführung eines KI-Systems zur Priorisierung und automatischen Kennzeichnung von Kundenservice-Tickets erzielte das Unternehmen beeindruckende Ergebnisse:
„Die Herausforderung bestand darin, Tickets so zu priorisieren, dass dringende Fälle so schnell wie möglich bearbeitet werden konnten, damit unsere Kunden entspannt reisen konnten.“ [8].
Dieser Ansatz spiegelt einen wachsenden Trend wider: 41 % der Unternehmen nutzen mittlerweile KI-Copiloten für den Kundenservice. [10]Um die Automatisierung des Support-Desks effektiv zu gestalten, müssen Unternehmen detaillierte Kundendaten für kontextbezogene Antworten erfassen, Speicherfunktionen zur Personalisierung nutzen und KI-Antworten basierend auf Feedback kontinuierlich verfeinern. Über den Kundenservice hinaus transformieren KI-Agenten auch den Datenbetrieb.
KI-Agenten vereinfachen die Verarbeitung von Rohdaten und wandeln sie in umsetzbare Erkenntnisse um. Heute überwachen fast 30 % der großen Unternehmen mehr als die Hälfte ihrer Geschäftsdaten mithilfe von KI. [11]Diese Agenten automatisieren die Datenerfassung, integrieren und bereinigen Daten und ermöglichen eine Verarbeitung in Echtzeit, wodurch die Entscheidungszeit um bis zu 40 % verkürzt wird. [11]Dieser optimierte Prozess verbessert die Grundlage für erweiterte Analysen.
KI-Agenten revolutionieren die Geschäftsanalyse, indem sie schnellere und detailliertere Erkenntnisse liefern. Sie überwachen Datenströme in Echtzeit und erkennen Muster, die menschlichen Analysten möglicherweise entgehen. Hier sind einige branchenspezifische Anwendungen:
| Branche | Anwendungsbereiche | Impact der HXNUMXO Observatorien |
|---|---|---|
| Einzelhandel | Bestandsvorhersage | Echtzeit-Trendanalyse und personalisierte Einkaufserlebnisse |
| Finanzdienstleistungen | Marktanalyse | Betrugserkennung und maßgeschneiderte Finanzdienstleistungen |
| Fertigung | Geräteüberwachung | Vorausschauende Wartung und Fehlerprävention |
Experten betonen, dass KI-Agenten Daten in strategische Erkenntnisse umwandeln und so schnellere und präzisere Entscheidungen ermöglichen [4]Der Erfolg von KI-gestützten Business Analytics hängt von einer strengen Datenvalidierung, kontinuierlichen Modellaktualisierungen und ethischen Überlegungen ab. [4].
Die Optimierung der Leistung von KI-Agenten ist entscheidend, um die Vorteile der Geschäftsautomatisierung voll auszuschöpfen. Studien zeigen, dass Unternehmen, die gut abgestimmte KI-Agenten einsetzen, spürbare Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen erzielen können. [13].
Unternehmen, die fortschrittliche Techniken wie Hyperparameter-Tuning und Modellverfeinerung nutzen, erzielen erhebliche operative Verbesserungen [12]. Hier sind einige wirksame Strategien:
Zwar hat die Verbesserung der Leistung Priorität, doch ebenso wichtig ist es, die Kosten effektiv zu verwalten.
Strategisches Budgetmanagement kann die KI-Betriebskosten um bis zu 30 % senken, ohne die Leistung zu beeinträchtigen [13].
„Mit der unschätzbaren Unterstützung des Google Cloud Consulting Delta FinOps-Teams konnten wir eine zentrale FinOps-Funktion in unserer Organisation etablieren, die es uns ermöglichte, den Wert der Cloud von Anfang an zu erschließen“, sagt Leslie Nolan, Executive Director of Finance Digital Transformation bei der CME Group. [13].
Sicherheit bleibt ein kritisches Anliegen für Organisationen, die generative KI einsetzen. Erstaunliche 97 % der Unternehmen meldeten im vergangenen Jahr Sicherheitsvorfälle im Zusammenhang mit generativer KI. [15]. Beispielsweise, Samsung verbot die Verwendung generativer KI im Februar 2024, nachdem Mitarbeiter versehentlich sensible Daten weitergegeben hatten ChatGPT [15]Um KI-Agenten zu schützen, sollten Sie die folgenden Maßnahmen in Betracht ziehen:
„KI-Agenten müssen über eindeutige Identitäten verfügen, die in Ihren Systemen registriert, authentifiziert und verwaltet werden. Dieser Ansatz erleichtert die Nachverfolgung ihrer Aktionen, die Festlegung von Verantwortlichkeiten und stellt sicher, dass nur autorisierte Agenten auf vertrauliche Ressourcen zugreifen“, betont Jim Kapsalis. [14].
Dieser Abschnitt bietet eine klare Anleitung zur Implementierung von KI-Agenten und baut auf der vorherigen Diskussion über deren Vorteile und betriebliche Verbesserungen auf. Es wird erwartet, dass 82 % der Unternehmen in naher Zukunft KI-Agenten einsetzen werden. [16].
Der erste Schritt besteht darin, bestehende Arbeitsabläufe zu evaluieren, um Bereiche zu identifizieren, in denen KI die größte Wirkung erzielen kann. Beispielsweise haben Finanzinstitute eine 38-prozentige Steigerung ihrer Rentabilität gemeldet, nachdem sie Cloud-Ressourcen für KI-gesteuerte Aufgaben wie Betrugserkennung optimiert hatten. [17].
Sobald Arbeitsabläufe und Ressourcen bewertet sind, besteht der nächste Schritt darin, zu einem strukturierten Bereitstellungsprozess überzugehen.
Nach der Bewertungsphase sollten KI-Agenten schrittweise und systematisch eingesetzt werden. TeslaDas Flottenlernsystem von ist ein Paradebeispiel für effektive Skalierung, da es Daten von Millionen von Fahrzeugen in Echtzeit mithilfe modularer Komponenten und asynchroner Methoden verarbeitet [17].
„Fortschrittliche Benchmarks offenbaren die Kluft zwischen Laborleistung und Zuverlässigkeit in der Praxis. Sie sind nicht nur Tests, sondern Roadmaps für den Aufbau wirklich robuster KI-Systeme.“ [17].
Nach der Bereitstellung ist die kontinuierliche Konzentration auf die Leistungsverfolgung für den langfristigen Erfolg von entscheidender Bedeutung.
Kontinuierliche Leistungsüberwachung ist entscheidend für die Optimierung der Ergebnisse. Untersuchungen zeigen, dass 83 % der KI-gestützten Vertriebsteams Umsatzwachstum verzeichnen, verglichen mit 66 % der Teams ohne KI-Unterstützung. [17].
| Überwachungsaspekt | Key Metrics | Implementierungstools |
|---|---|---|
| Systemzustand | Reaktionszeit, Fehlerraten | Grafana, Datadog |
| Auswirkungen auf das Geschäft | ROI, Effizienzgewinne | Benutzerdefinierte Dashboards |
| Sicherheitskonformität | Zugriffsmuster, Datenschutz | Verschlüsselungsüberwachung |
„Auch wenn Sie diese Schritte nicht genau befolgen, empfehle ich Ihnen dringend, in Ihren KI-Projekten eine Versionskontrolle zu verwenden – die Nachverfolgung Ihrer KI-Assets ist genauso wichtig wie die Nachverfolgung aller anderen Code-Assets.“ [17].
Um eine konsistente Leistung zu gewährleisten, nutzen Sie eine zentrale Protokollierung, implementieren Sie intelligente Richtlinien zur Datenaufbewahrung, führen Sie A/B-Tests durch und aktualisieren Sie das System regelmäßig. Diese Vorgehensweisen tragen dazu bei, Effizienz und Zuverlässigkeit langfristig aufrechtzuerhalten.
KI-Agenten arbeiten als fortschrittliche verteilte Systeme mit Robin HoodDie mehrschichtige KI-Modellarchitektur von dient als Paradebeispiel. Dieses System gewährleistet eine nahezu 100%ige Verfügbarkeit der Handelsabwicklung und unterstreicht die Bedeutung gut konzipierter verteilter Architekturen. [18].
Um KI-Agenten erfolgreich einzusetzen, müssen sich Unternehmen auf drei Kernprinzipien konzentrieren: eine starke Infrastruktur, effektives Zustandsmanagement und reibungslose Integrationsmöglichkeiten. Ein praktisches Beispiel hierfür ist Palo Alto Networks' Unternehmenssicherheitssystem, in dem dedizierte KI-Agenten Aufgaben wie Bedrohungserkennung und Risikobewertung verwalten [18].
Zu den wichtigsten Überlegungen beim Erstellen robuster KI-Agenten gehören:
Diese Prinzipien bilden das Rückgrat der in diesem Leitfaden erläuterten Automatisierungsstrategien. Die Plattform von Latenode bietet die wichtigsten Tools für die Erstellung produktionsreifer KI-Agenten, darunter Funktionen wie integrierte Zustandspersistenz, Fehlerbehebung und Multi-Agent-Koordination. Der visuelle Workflow-Builder, gepaart mit KI-fokussierten Funktionen und umfangreichen App-Integrationen, ermöglicht Unternehmen den Einsatz zuverlässiger KI-Agenten und behält gleichzeitig die volle Kontrolle über ihre Automatisierungsprozesse.
„Die Entwicklung von State Persistence, zuverlässiger Ausführung und Multi-Agent-Koordination ist nicht optional. Sie ist grundlegend. Sie machen den Unterschied zwischen einem Prototyp, der sich gut demonstrieren lässt, und einem System, das in der Produktion täglich überzeugt.“ – Nancy Wang und Dev Tagare [18]
Die Zukunft von KI-Agenten liegt in ihrer Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und mühelosen Integration in bestehende Geschäftsabläufe. Durch die Einhaltung der hier beschriebenen Architekturprinzipien und -strategien können Unternehmen KI-Agenten entwickeln, die den aktuellen Anforderungen gerecht werden und sich mit ihren wachsenden Bedürfnissen weiterentwickeln.
KI-Agenten unterscheiden sich erheblich von herkömmlichen Automatisierungssystemen, weil sie unabhängige Entscheidungen und sich an veränderte Bedingungen anpassen. Traditionelle Automatisierung arbeitet streng nach voreingestellten Regeln und führt wiederkehrende Aufgaben ohne Abweichungen aus. Im Gegensatz dazu analysieren KI-Agenten Daten, interpretieren Ziele und reagieren auf Echtzeitänderungen. Dadurch eignen sie sich gut für dynamische und unvorhersehbare Szenarien.
Während die traditionelle Automatisierung bei der Bewältigung von Routine- und einfachen Aufgaben brilliert, glänzen KI-Agenten bei der Verwaltung komplexe Arbeitsabläufe oder die Bewältigung von Herausforderungen, die Anpassungsfähigkeit und Lernfähigkeit erfordern. Diese Fähigkeit positioniert KI-Agenten als wertvolle Ressource für Unternehmen, die ihre Abläufe optimieren und die Entscheidungsfindung in Bereichen wie Kundensupport, Datenanalyse und Prozessoptimierung verbessern möchten.
Ein KI-Agent funktioniert über vier Kernkomponenten: Wahrnehmung, Argumentation, Aktionsowie lernen. Jeder spielt eine bestimmte Rolle dabei, wie der Agent mit seiner Umgebung interagiert und auf sie reagiert.
Zusammen ermöglichen diese Elemente KI-Agenten die Bewältigung einer breiten Palette von Aufgaben, von der Optimierung von Arbeitsabläufen über die Verbesserung des Kundendienstes bis hin zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in praktischen Szenarien.
Unternehmen können davon profitieren AI-Agenten Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und die Vereinfachung von Arbeitsabläufen können die betriebliche Effizienz gesteigert und Kosten gesenkt werden. Beispielsweise können KI-Agenten Kundensupportanfragen bearbeiten, menschliche Teams entlasten und die Reaktionszeiten deutlich verkürzen. Sie sind außerdem in der Lage, große Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren und so Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung verfeinern und Produkte basierend auf Kundenfeedback anpassen.
KI-Agenten sind besonders nützlich in Bereichen wie der Bestandsverwaltung. Sie können Lagernachbestellungen automatisieren und einen reibungslosen Ablauf gewährleisten, wodurch das Risiko von Verzögerungen und Fehlern reduziert wird. Eine weitere wertvolle Anwendung ist die Rechnungsprüfung, bei der KI schnell Unstimmigkeiten erkennt und so Zeit und Geld spart. Studien deuten sogar darauf hin, dass KI-Tools die Produktivität der Mitarbeiter um bis zu 14 % steigern können, insbesondere bei weniger erfahrenen Mitarbeitern. Dies macht diese Tools zu einer hervorragenden Ressource für Unternehmen, die effizient wachsen möchten.
Die Einbindung von KI-Agenten in alltägliche Geschäftsprozesse führt nicht nur zu erheblichen Kosteneinsparungen, sondern verbessert auch die Gesamtleistung und die Kundenzufriedenheit.
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