Zukunft der KI: Agentenbasierte Systeme erleben Aufschwung

Worum geht es?

In der heutigen digitalen Welt mit rasanten technologischem Fortschritt nimmt die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere von agentenbasierten Systemen stetig zu. Die erste Generation von Generative AI (GenAI) hat bereits bemerkenswerte Erfolge in verschiedenen Unternehmensanwendungen gefeiert, insbesondere durch einfache Coding-Assistenten und die Verbesserung bestehender Software-as-a-Service (SaaS) Produkte. Diese frühen Lösungen zeigen jedoch nur einen Bruchteil der Möglichkeiten, die durch große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) ermöglicht werden. Die wahre Kraft dieser Technologie entfaltet sich nun in der zweiten Generation von KI-Anwendungen, die agentenbasierte Systeme umfassen. Anders als herkömmliche Programme oder einfache KI-Chatbots nutzen diese Systeme die vielfältigen Fähigkeiten der LLMs nicht nur zur Textgenerierung, sondern können auch autonom komplexe Probleme lösen. Ein KI-Agent agiert innerhalb bestimmter Autonomiegrenzen und verfolgt mit verschiedenen Tools spezifische Ziele. Ein Beispiel verdeutlicht dies: Ein KI-Agent, der mit den Informationen einer Programmierschnittstelle (API) vertraut ist, könnte eigenständig ein Skript entwickeln, um aktuelle Aktienkurse abzurufen. Ist ihm dies gestattet, wird er zu einem wertvollen Werkzeug für Benutzer, die Finanzdaten benötigen. Die Idee einer universellen Anwendung, die alle Probleme eines Unternehmens lösen kann, ist jedoch illusorisch. Obwohl LLMs in der Lage sind, viele unterschiedliche Aufgaben zu bewältigen, erfordert die spezifische und komplexe Natur der Unternehmensumgebungen maßgeschneiderte Lösungen. Der Zugriff auf Daten und Tools sollte auf das Wesentliche beschränkt sein, ähnlich wie ein Mitarbeiter, der nur Zugriff auf die Informationen hat, die für seine Tätigkeit notwendig sind. Für Großunternehmen, deren Abteilungen oft specialized – also spezialisiert sind – könnte die Anzahl benötigter agentenbasierter Anwendungen in die Hunderte gehen. Ein Beispiel: Ein Unternehmen mit zehn Abteilungen könnte jede Abteilung mit fortgeschrittenen technologischen Anwendungen ausstatten und somit insgesamt etwa 250 Agenten benötigen. Die Wahl zwischen der Entwicklung eigener Lösungen oder dem Kauf bestehender Produkte bringt Unternehmen vor eine bedeutende Entscheidung: Make or Buy. Fertige Lösungen bieten eine schnellere Implementierung und werden oft von erfahrenen Softwareentwicklern erstellt. Jedoch können sie Herausforderungen bei der Integration in bestehende Systeme, Governance-Fragen sowie die Gefahr einer geringen Individualisierung mit sich bringen. Auf der anderen Seite ermöglichen selbst entwickelte Agenten eine spezifische Anpassung an die Geschäftssituation und können so echte Unterschiede im Wettbewerb schaffen. Bei der Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen müssen Unternehmen allerdings ihre „Komplexitätsschwelle“ berücksichtigen, also den maximalen Umfang an Anwendungen, den sie bewältigen können. Um diese Schwelle zu überwinden, ist es notwendig, das Entwicklungs- und Wartungsmanagement ihrer Anwendungen zu optimieren. Ein neues Architekturparadigma für agentenbasierte Anwendungen ist erforderlich, um diese Herausforderungen zu meistern. Eine moderne Netzarchitektur (Mesh) könnte dabei helfen, eine Vielzahl von Agenten im Unternehmenskontext effizient zu gestalten und zu verwalten. Eine solche Architektur würde verschiedene Komponenten in einheitlichen Objekttypen zusammenfassen und damit die Abstraktion und Flexibilität erhöhen, wodurch Unternehmen in der Lage sind, ihre Komplexitätsschwelle anzuheben und ihre Innovationskraft zu steigern.

Zusammenfassung

• Die zweite Generation von KI-Anwendungen nutzt agentenbasierte Systeme, die LLMs zur eigenständigen Problemlösung einsetzen.
• Unternehmen stehen vor der Wahl, agentenbasierte Anwendungen selbst zu entwickeln oder fertige Lösungen zu kaufen, um ihre Effizienz zu steigern.
• Ein neues Architekturparadigma ist notwendig, um die Komplexität der Entwicklung und Wartung agentenbasierter Anwendungen in Unternehmen zu managen.

Was heißt das genau?

Für Technologieinteressierte ist es wichtig zu verstehen, dass agentenbasierte Systeme eine neue Dimension des Einsatzes von KI darstellen. Die Fähigkeit dieser Systeme, komplexe Probleme autonom zu lösen, eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten in der Automatisierung und Effizienzsteigerung. Die Entscheidung zwischen der Entwicklung eigener Lösungen oder dem Einkauf bestehender Produkte ist entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens. Wer sich mit diesen Technologien auseinandersetzt, sollte gut informiert und strategisch vorgehen: Unternehmen müssen ihre internen Ressourcen und Kompetenzen analysieren und darüber nachdenken, wie sie diese Technologien anwenden können, um sich vom Wettbewerb abzuheben. Schließlich ist es entscheidend, die eigene Komplexitätsschwelle zu berücksichtigen, um eine nachhaltige und effekt

 
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Quelle

Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag KI-Agenten: Die nächste Evolutionsstufe der Unternehmens-KI
Quelle: COMPUTERWOCHE startet mit neuem Web-Auftritt durch | Computerwoche
Thu, 17 Apr 2025 04:24:10 +0000