KI-Agenten entwickeln sich zu den nächste große Phase der generativen KI, Sie ist bereit, die Arbeitsweise von Organisationen grundlegend zu verändern, Entscheidungen zu automatisieren und komplexe Aufgaben zu bewältigen. Laut einer neuen Studie McKinsey-Bericht, Agentensysteme bewegen die KI von “Vom Gedanken zur Tat.” Im Gegensatz zu herkömmlichen Chatbots oder regelbasierten Systemen können diese Agenten der nächsten Generation verwenden natürliche Sprache, Sie arbeiten mit Menschen und anderen Akteuren zusammen und verbessern ihre Leistung kontinuierlich durch Lernen und logisches Denken.
McKinsey beschreibt diese Entwicklung als den Wandel von wissensbasierte Werkzeuge (wie Inhaltsgeneratoren) zu autonome, zielorientierte Systeme Sie sind in der Lage, mehrstufige Arbeitsabläufe auszuführen. Beispielsweise könnte ein Ingenieur eine neue Funktion in einfacher Sprache beschreiben, ein KI-Agent könnte sie programmieren, testen und bereitstellen. Sogar ein virtueller Assistent könnte eine komplette Reiseroute über verschiedene Plattformen hinweg planen.
Diesen Trend unterstützend, Capgemini-Umfrage unter 1.100 Führungskräften stellte fest:
- 82% Organisationen planen, KI-Agenten innerhalb von drei Jahren zu integrieren, gegenüber 10% Heute.
- 75% Wir erwarten den Einsatz von KI-Agenten für Codierung und iterative Verbesserungen, während 70% werde sie verwenden für Datenanalyse und Berichtserstellung.
- 50% Vertrauen Sie KI-Agenten die Abwicklung professioneller Kommunikation wie beispielsweise das Verfassen von E-Mails an.
McKinsey identifiziert sechs Ebenen von KI-Agenten, von einfachen Reflexsystemen bis hin zu hierarchische Agenten die andere Agenten verwalten und koordinieren. Das Beratungsunternehmen merkt an, dass Fundamentmodelle — dieselbe Technologie, die auch großen Sprachmodellen zugrunde liegt — macht es wesentlich einfacher, anpassungsfähige, sprachbasierte KI-Agenten zu erstellen, ohne den hohen Programmieraufwand älterer Systeme. KI-Agenten werden ein integraler Bestandteil der digitalen Belegschaft werden, und ermöglicht so eine schnellere Automatisierung, funktionsübergreifende Zusammenarbeit und intelligentere Entscheidungsfindung in allen Branchen.
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