7. KI-Agenten

Das Kapitel beleuchtet die Entwicklung und Anwendung von KI-Agenten, die autonom und unabhängig von Nutzerinteraktionen Aufgaben lösen. Im Gegensatz zu synchronen, dialogisch-interaktiven Sprachmodellen wie ChatGPT oder Claude arbeiten KI-Agenten asynchron im Hintergrund und produzieren Ergebnisse selbstständig. Diese (teil-)autonomen Sprachmodelle bieten Unternehmen die Möglichkeit, Geschäftsprozesse zu automatisieren und effizienter zu gestalten. Das Konzept und die Bausteine von KI-Agenten werden im Kontext des Prompt Engineering dargestellt, wobei die Fähigkeiten von Sprachmodellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini zur Automatisierung und Effizienzsteigerung hervorgehoben werden. Die Definition von KI-Agenten umfasst die Fähigkeit, Informationen zu suchen, zu speichern und mit anderen Systemen zu interagieren. Diese Augmented Large Language Models (LLMs) können autonom Entscheidungen treffen und Tätigkeiten durchführen, was Parallelen zum Citizen Development aufweist. Die Architektur von KI-Agenten und Workflow-Systemen wird detailliert untersucht, wobei verschiedene Architekturmuster wie iterative Qualitätskontrolle, selektive Auswahl von LLMs und Parallelisierung mit mehreren LLMs vorgestellt werden. Die Kombination dieser Architekturen ermöglicht eine flexible und effiziente Automatisierung von Geschäftsprozessen. Typische Anwendungsfälle für KI-Agenten in Unternehmen umfassen die automatisierte Kundenbetreuung, das Recruiting, das Dokumentenmanagement und die IT-Sicherheit. Durch die Integration von KI-Agenten in diese Bereiche können Unternehmen ihre Effizienz steigern und Kosten reduzieren. Das Kapitel schließt mit einer umfassenden Analyse der Potenziale und Herausforderungen von KI-Agenten und deren Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Geschäftsprozessen.