AI Agents (dt. KI Agenten), auch als autonome Agenten bekannt, sind Systeme, die in der Lage sind, auf Grundlage ihrer Wahrnehmungen, ihres Wissens und ihrer Ziele eigenständig zu handeln. Sie unterscheiden sich grundlegend von traditionellen Software-Anwendungen durch ihre Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen, autonom Aufgaben zu planen und mit anderen Agenten zu interagieren. In diesem Deep Dive werfen wir einen praktischen Blick auf die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten von AI Agents, wie man sie konkret umsetzen kann und wie bestehende Lösungen durch den Einsatz von Agenten verbessert werden können.
Anwendungsfälle von AI Agents
AI Agents können in unterschiedlichen Bereichen angewendet werden, um die Effizienz zu steigern, Kundenerfahrungen zu verbessern und komplexe Prozesse zu automatisieren. Schauen wir uns einige praktische Anwendungsfälle an:
Kundensupport automatisieren
Einfache Reflexagenten eignen sich hervorragend, um grundlegende Kundenanfragen automatisiert zu beantworten. In unserem Artikel "KI Chatbots – Dein Guide" erläutern wir ausführlich, wie KI-gestützte Chatbots die Kundeninteraktion revolutionieren können. Diese Chatbots sind ein praktisches Beispiel für einfache Reflexagenten, die in der Lage sind, wiederkehrende Kundenanfragen effizient zu bearbeiten. Durch den Einsatz solcher Agenten können Unternehmen ihren Kundenservice optimieren und gleichzeitig Ressourcen schonen.
Smart Home Optimierung
Modellbasierte Reflexagenten können in Smart Home Anwendungen eingesetzt werden, um Energieeffizienz zu verbessern. Diese Agenten erweitern die Fähigkeiten einfacher Reflexagenten, indem sie ein internes Modell der Umwelt nutzen. Ein smarter Thermostat, der die Raumtemperatur nicht nur basierend auf aktuellen Daten, sondern auch basierend auf den Gewohnheiten der Bewohner:innen anpasst, kann den Energieverbrauch deutlich senken. So wird nicht nur der Komfort erhöht, sondern auch Kosten gespart. Der Unterschied zu einfachen Reflexagenten liegt hier in der Fähigkeit, frühere Zustände zu speichern und daraus zu lernen.
Routenoptimierung für Logistikunternehmen
Zielbasierte Agenten können eingesetzt werden, um die optimale Route für Lieferungen zu berechnen. Logistikunternehmen profitieren von solchen Agenten, da sie in Echtzeit auf Verkehrsänderungen reagieren und die effizienteste Route berechnen können. Zielbasierte Agenten arbeiten mit einem bestimmten Ziel vor Augen und bewerten ihre Aktionen dahingehend, ob sie das vorgegebene Ziel erreichen. Sie unterscheiden sich von Reflexagenten durch ihre Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage eines spezifischen Zielzustands zu treffen, anstatt nur auf aktuelle Reize zu reagieren.
Personalisierte Empfehlungen
Nutzenbasierte Agenten können dazu verwendet werden, personalisierte Empfehlungen für Kunden zu generieren. In einem E-Commerce-Shop könnte ein Agent beispielsweise nicht nur relevante Produkte vorschlagen, sondern auch Faktoren wie Preis und Verfügbarkeit berücksichtigen, um die beste Empfehlung zu geben. Nutzenbasierte Agenten bewerten nicht nur, ob ein Ziel erreicht wird, sondern auch, wie vorteilhaft der Zustand ist. Dies unterscheidet sie von zielbasierten Agenten, da sie in der Lage sind, verschiedene Optionen zu gewichten und diejenige auszuwählen, die den größten Nutzen bringt. Dadurch kann der Umsatz gesteigert und die Kundenzufriedenheit erhöht werden.
Prozessverbesserung in der Fertigung
Lernende Agenten finden beispielsweise in der industriellen Fertigung Anwendung, um Produktionsprozesse kontinuierlich zu verbessern. Diese Agenten analysieren Maschinendaten, erkennen Engpässe und optimieren den Ablauf, indem sie Vorschläge zur Anpassung der Produktionsparameter machen. Lernende Agenten sind die fortschrittlichste Form von Agenten, da sie aus Erfahrungen lernen und ihre Leistung kontinuierlich verbessern können. Dies unterscheidet sie grundlegend von anderen Agenten, die sich entweder nur auf festgelegte Regeln oder Modelle stützen, da sie sich an eine verändernde Umgebung anpassen können. Dadurch werden Effizienz und Produktqualität verbessert, während Ausfallzeiten reduziert werden.
Implementierungsmuster für AI Agents in der Praxis
Je nach Anwendungsfall können unterschiedliche Implementierungsmuster genutzt werden, um den besten Nutzen aus AI Agents zu ziehen:
ReAct (Reasoning and Action) für dynamische Aufgaben
Das ReAct-Pattern eignet sich gut für Anwendungen, bei denen Flexibilität gefragt ist. Beispielsweise kann ein persönlicher Assistent, der Termine koordiniert, das ReAct-Pattern nutzen, um flexibel auf Kalenderänderungen zu reagieren. Der Assistent plant Termine, ändert sie bei Bedarf und passt sich an neue Gegebenheiten an, was besonders für vielbeschäftigte Menschen hilfreich ist. Dieser Ansatz unterscheidet sich von einfachen Reflexagenten durch die Fähigkeit, sowohl Überlegungen als auch Handlungen in einem Zyklus zu kombinieren.
ReWOO (Reasoning Without Observation) für Vorhersehbarkeit
Das ReWOO-Pattern eignet sich für Aufgaben, die nicht ständig angepasst werden müssen. Ein gutes Beispiel ist die Erstellung von Berichten. Ein Agent, der regelmäßig Berichte erstellt und dabei festen Regeln folgt, kann ohne ständige Überwachung arbeiten. Dies sorgt für eine vorhersehbare und schnelle Ausführung. Diese Art von Agenten ist besonders effizient und arbeitet ohne die Notwendigkeit kontinuierlicher Umweltbeobachtung, was sie von modellbasierten Reflexagenten unterscheidet.
Bestehende Produkte verbessern
Wenn Dein Unternehmen bereits eine digitale Lösung anbietet, solltest Du prüfen, ob bestimmte Bereiche durch den Einsatz von AI Agents optimiert werden können.
Hier ein paar Fragen, die Dir dabei helfen können:
Können wiederholende Aufgaben automatisiert werden?
Wenn Dein Produkt regelmäßig die gleichen Prozesse durchführt, könnten einfache Reflexagenten diese Aufgaben effizienter gestalten und Dir Zeit sparen.
Gibt es Bereiche, in denen intelligente Entscheidungen gefragt sind?
Muss Deine Lösung dynamische Entscheidungen treffen? Nutzenbasierte oder lernende Agenten könnten hier einspringen und menschliche Arbeit entlasten. Das spart Kosten und sorgt dafür, dass Routineentscheidungen schneller und effizienter erledigt werden – ein echter Vorteil für die Kundenzufriedenheit.
Wie lässt sich die Nutzererfahrung personalisieren?
Lernende Agenten können dafür sorgen, dass Deine Lösung individueller wird. Sie passen sich an die Vorlieben Deiner Nutzer:innen an und schaffen so ein persönlicheres, relevanteres Erlebnis.
AI Agents bieten Dir und Deinem Unternehmen echten Mehrwert: Sie automatisieren wiederholende Aufgaben, optimieren Entscheidungen und personalisieren die Nutzererfahrung. Gemeinsam analysieren wir bestehende Prozesse und identifizieren, wo Automatisierung und die intelligenten Fähigkeiten eines AI Agents am meisten bewirken können. So setzen wir die passenden Implementierungsmuster um, die optimal auf Deine Anforderungen abgestimmt sind.
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