Was kann das A-Team?
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Wenn Du anfängst Dich mit der Umsetzung von AI in Deinem Unternehmen zu beschäftigen, laufen Dir früher oder später 3 Begriffe über den Weg:
Aber was ist das überhaupt?
Wie unterscheiden sie sich?
Wofür brauche ich was?
In den nächsten 5 Minuten erfährst Du alles, was Du wissen musst.
Let's go.
Ein AI Assistent ist eine Software, die künstliche Intelligenz nutzt, um Menschen bei verschiedenen Aufgaben zu unterstützen. Diese digitalen Helfer können Sprache verstehen, Informationen verarbeiten und auf natürliche Weise kommunizieren.
AI Assistenten basieren auf großen Sprachmodellen und haben Zugriff auf Wissen oder Daten, um kontextbezogene Antworten zu geben.
Du arbeitest mit Assistenten im Dialog:
Der Name ist Programm. Assistenten bieten sich immer dann an, wenn bei einer Aufgabe assistiert werden soll:
Agenten
Ein AI Agent ist ein autonomesSystem, das in der Lage ist, Aufgaben zu erledigen, Entscheidungen zu treffen und mit seiner Umgebung oder anderen Agenten zu interagieren.
Anders als Assistenten arbeiten Agenten selbstständig und passen sich ihrer Umgebung an, um Aufgaben effektiv zu lösen.
Stell Dir einen AI Agenten einfach wie einen AI-Mitarbeiter vor.
Viele Agenten bestehen aus 3 Komponenten:
Tools: Verbessern die Fähigkeit des Agenten, mit der Umgebung zu interagieren und sie zu manipulieren. Beispiel-Tools: Web Scraper, Datenanalyse, Workflow Automation.
Gedächtnis: Ermöglicht es dem Agenten, frühere Erfahrungen zu speichern und für eine bessere Entscheidungsfindung zu nutzen.
Planung: Ermöglicht es dem Agenten, seine Handlungen auf der Grundlage zukünftiger Ziele und potenzieller Hindernisse zu planen und anzupassen.
Was macht ein Agent konkret?
Nehmen wir das Beispiel Kundensupport.
Tools
Wissensdatenbank, ein Ticketing-System und eine Chatbot-Schnittstelle. Er kann diese Tools nutzen, um Kundenanfragen zu beantworten, Informationen aus der Wissensdatenbank abzurufen und Support-Tickets zu erstellen.
Gedächtnis
Der Agent speichert die Historie der Kundeninteraktionen, einschließlich vorheriger Anfragen und gelöster Probleme. So kann der Agent den Kontext einer Anfrage verstehen und personalisierte Antworten geben.
Planung
Wenn eine Kundenanfrage eingeht, analysiert der Agent die Anfrage und plant die beste Vorgehensweise. Beispiel: Bei einer einfachen Anfrage kann der Agent sofort aus der Wissensdatenbank antworten. Bei komplexeren Anfragen erstellt der Agent ein Support-Ticket und informiert einen menschlichen Mitarbeiter. Der Agent kann auch Rückmeldungen von Kunden analysieren und seine Strategien anpassen, um in Zukunft bessere Antworten zu liefern.
Im Vergleich eignen sich AI-Agenten eher für komplexere, mehrschrittige, autonomere Aufgaben, während AI-Assistenten besser für unterstützende, interaktive Aufgaben geeignet sind.
Viele Anwendungsfälle liegen im Vertrieb und Kundenservice.
Datenqualität & -verfügbarkeit: Mangelnde Datenverfügbarkeit oder schlechte Datenqualität können die Leistung und Genauigkeit von AI-Agenten erheblich beeinträchtigen.
Integration in bestehende Systeme:Die Integration von AI-Agenten in bestehende Systeme und Arbeitsabläufe kann komplex und zeitaufwendig sein.
Halluzinationen & Erklärbarkeit: Autonome Agenten basieren auf LLMs und halluzinieren. Das "Human in the Loop" Prinzip sollte auch hier eingehalten werden.
In dem Moment, wo Halluzinationen von Sprachmodellen gelöst werden, werden AI Agenten ganze Unternehmen automatisieren können.
Es werden hunderte AI-Mitarbeiter entwickelt, die direkt in Prozessen mit Menschen zusammenarbeiten.
Klingt spooky, aber so wird's kommen.
Automationen
AI Automationen sind regelbasiert und führen vordefinierte Schritte aus.
In eine Automation können wiederum Assistenten integriert sein, die eine bestimmte Aufgabe in einem Prozess ausführen.
Automationen sind jedoch nicht anpassungsfähig und autonom wie Agenten.
Automationen haben ein Trigger-Event, einen definierten Prozessablauf und einen vordefinierten Output.
Trigger
Zelle "Anlass" in einer Excel Datei wird befüllt.
Prozess
1. ChatGPT findet passende Substantive, Verben, Adjektive zum Wort.
2. Substantive, Verben, Adjektive werden im Sheet gespeichert.
3. ChatGPT erstellt Prompt basierend auf der Wortwolke.
4. Prompt wird an Bild-AI weitergegeben.
5. Bild-AI erstellt 3 unterschiedliche Bildvarianten anhand vom Prompt.
Als Output werden die fertigen Bilder als Link im Sheet hinterlegt.
AI Automationen eignen sich perfekt für wiederkehrende Aufgaben mit klaren Prozessschritten:
Anstatt die Aufgaben immer wieder an einen AI Assistenten zu geben, kann der Prozess automatisiert werden.
Die konkrete Abfolge der Schritte gewährleistet einen gleichbleibenden Output.
Fazit
Assistenten, Agenten, Automationen - alle bieten großartige Vorteile, aber haben auch ihre Schwächen.
Die passende Lösung kommt auf den Use Case an.
Takeaways:
Wenn Du das A-Team richtig einsetzt, steigerst Du die Produktivität jedes Mitarbeiters, automatisierst Prozesse und bringst Dein Produkt besser an den Kunden.
AI ist der Schlüssel für profitables Wachstum.
