18.03.2025 Hannah Kuck
ShareWie Sprachmodelle den nächsten Meilenstein der digitalen Transformation ermöglichen
Stellen Sie sich vor, Ihr digitaler Assistent versteht nicht nur, was Sie sagen, sondern auch, was Sie meinen – und setzt es um, bevor Sie den Satz beendet haben.
Dieses Szenario ist keine Science-Fiction, sondern eine Vision, die durch die rasante Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) immer greifbarer wird. Heute ist sie noch ein Ausblick, aber an dieser Zukunft wird bereits gearbeitet.
Ein zentraler Baustein dieser Entwicklung ist das Sprachverständnis moderner KI-Modelle. Nur durch Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können KI-Agenten die nötige Tiefe im Verständnis erlangen, um Unternehmensprozesse nicht nur zu unterstützen, sondern aktiv zu restrukturieren.
Doch was bedeutet all das für Unternehmen? Erhalten Sie hier eine Einführung in die Idee der Agentic AI, lernen Sie die Grundlagen dieser zukunftsweisenden Technologie kennen und erfahren Sie, warum KI-Agenten für die verschiedensten Branchen der Schlüssel zu Automatisierung, Produktivität und verbesserter Entscheidungsfindung sind.
Die Idee einer Agentic AI
Solche Szenarien zeigen beispielhaft, wie Agentic AI in Zukunft arbeiten könnte: KI-Systeme, die nicht nur analysieren und Vorschläge unterbreiten, sondern auch eigenständig Maßnahmen ergreifen, um beispielsweise strategische Ziele zu verfolgen.
Laut dem US-Marktforschungsunternehmen Gartner werden bis 2028 33 Prozent der Unternehmenssoftwareanwendungen Agentic AI enthalten, gegenüber weniger als einem Prozent im Jahr 2024, sodass 15 Prozent der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom getroffen werden können.
Solche Szenarien zeigen beispielhaft, wie Agentic AI in Zukunft arbeiten könnte: KI-Systeme, die nicht nur analysieren und Vorschläge unterbreiten, sondern auch eigenständig Maßnahmen ergreifen, um beispielsweise strategische Ziele zu verfolgen.
Laut dem US-Marktforschungsunternehmen Gartner werden bis 2028 33 Prozent der Unternehmenssoftwareanwendungen Agentic AI enthalten, gegenüber weniger als einem Prozent im Jahr 2024, sodass 15 Prozent der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom getroffen werden können.
Sprachmodelle als Katalysator für Agentic AI
Sprachmodelle wie die GPT-Serie von OpenAI bilden die Grundlage für Agentic AI. Diese großen Sprachmodelle (LLMs) sind auf riesigen Textmengen trainiert und zeichnen sich durch ein tiefes Verständnis von Sprache aus. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ermöglicht es Computern, menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und darauf zu reagieren.
LLMs erkennen sprachliche Muster, erfassen Feinheiten und sind in der Lage, auf natürliche Spracheingaben zu antworten. Durch ihre Fähigkeit, Kontextinformationen einzubeziehen, Schlussfolgerungen zu ziehen und optimierte Antworten zu geben, gehen LLMs über die Ausführung einfacher Befehle hinaus.
Diese fortschrittlichen Sprachmodelle sind der entscheidende Faktor, der Agentic AI erst ermöglicht: Ohne das Verständnis komplexer sprachlicher Zusammenhänge wären KI-Agenten nicht in der Lage, eigenständig Entscheidungen zu treffen und Handlungen durchzuführen.
Die Technik hinter Sprachmodellen (LLMs) einfach erklärt:
- Technologisch betrachtet beruhen LLMs auf einem Zusammenspiel von fortschrittlichem maschinellem Lernen und neuronalen Netzen, inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns.
- Ein Teil der neuronalen Netze sind die sogenannten Transformer. Sie benutzen einen Mechanismus, um die Bedeutung jedes Wortes im Kontext des gesamten Satzes zu erfassen.
Hierarchische Einordnung großer Sprachmodelle (LLMs): LLMs sind ein Teilbereich von Transformermodellen, die auf neuronalen Netzen basieren und dem maschinellen Lernen zugeordnet sind.
Vision einer Symbiose zwischen Mensch und KI
Zur Erinnerung: Agentic AI beschreibt fortschrittliche KI-Systeme, die nicht nur auf menschliche Eingaben reagieren, sondern als eigenständige Agenten Entscheidungen treffen, Probleme lösen und langfristige Ziele verfolgen.
Doch wie genau wird diese Autonomie möglich? Zwei Mechanismen sind dafür essenziell:
- Die Observation-Thought-Action-Schleife: KI-Agenten analysieren Situationen, planen Handlungen und setzen Entscheidungen eigenständig um.
- Tool-Interaktion: KI-Agenten interagieren mit Software, Datenbanken oder APIs, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und Unternehmensprozesse nahtlos zu unterstützen.
Die Observation-Thought-Action-Schleife ist ein schrittweiser Prozess von Eingabe zu Ausgabe, bei dem ein iterativer Zyklus aus Denken, Handeln und Beobachten zur finalen Ausgabe führt.
Diese Mechanismen bringen die Mensch-KI-Symbiose auf ein neues Niveau: Menschen definieren Ziele, während KI-Agenten eigenständig Wege zur optimalen Umsetzung finden.
Interaktion zwischen Nutzern und großen Sprachmodellen: Die Modelle erfassen die Nutzerintention und nutzen entsprechende Werkzeuge zur Unterstützung.
Vom Werkzeug zum Partner
Der Wandel von KI als reines Werkzeug hin zu autonomen Agenten markiert einen revolutionären Fortschritt. Während klassische Systeme auf Anweisung reagieren, treffen KI-Agenten eigenständig Entscheidungen und handeln autonom.
Beispiel:
- Chatbots interagieren mit Nutzern, beantworten Fragen und führen einfache Aufgaben aus, reagieren jedoch nur auf Eingaben.
- Agenten übernehmen komplexe Aufgaben, treffen Entscheidungen und passen sich an neue Situationen an – etwa ein KI-Assistent, der selbstständig ein Event plant, Angebote einholt und mit Dienstleistern kommuniziert.
Dieser Übergang verändert die Mensch-Maschine-Interaktion grundlegend: KI-Systeme werden zu aktiven Partnern, die Automatisierung und intelligente Entscheidungsprozesse in Unternehmen auf ein neues Niveau heben.
Fazit und Ausblick
Agentic AI hat das Potenzial, Unternehmen grundlegend zu verändern, indem sie Aufgaben autonom optimiert. Doch die Technologie steckt noch in den Anfängen und bringt ethische, sicherheitsrelevante und technische Herausforderungen mit sich.
Um ihr Potenzial verantwortungsvoll zu nutzen, sind robuste Sicherheitsstrategien, ethische Richtlinien und kontinuierliche Anpassung essenziell. Die Zukunft verspricht bedeutende Fortschritte und neue Einsatzmöglichkeiten.
Unternehmen sollten die Entwicklung aktiv verfolgen, um frühzeitig Chancen zu nutzen und nachhaltige Innovationen zu gestalten.
Sie möchten mehr darüber erfahren, wie wir bei INFORM mit modernsten
KI-Technologien komplexe Geschäftsprozesse optimieren?
ÜBER UNSERE EXPERT:INNEN
Hannah Kuck
Corporate Communications Managerin
Hannah Kuck ist seit August 2024 als Corporate Communications Managerin im Corporate Marketing bei INFORM tätig. Mit einer Leidenschaft für kreative und wirkungsvolle Kommunikation gestaltet sie verschiedene Bereiche der Unternehmenskommunikation mit – von Pressearbeit über Content Creation bis hin zu Storytelling.