Der Aufstieg agentbasierter Systeme: von Bots zu Agents

Als generative KI zum ersten Mal aufkam, nutzten die Menschen sie hauptsächlich für einfache Dinge wie das Erstellen von Rezepten oder das Planen von Reisen. Aber je mehr sie sich mit den Möglichkeiten des Systems vertraut machten, desto neugieriger wurden sie auch auf sein Potenzial für die Erledigung gängiger arbeitsbezogener Aufgaben wie das Verfassen von E-Mails, das Zusammenfassen von Besprechungsnotizen und das Erstellen von Dokumenten.

Nun möchte jedes Unternehmen ein KI-Unternehmen sein. In der Tat hat sich die Bedeutung der Technologie für Führungskräfte in den letzten sechs Monaten versiebenfacht„ und ist nun ein Hauptanliegen, noch vor der Inflation oder der allgemeinen Wirtschaft. Darüber hinaus befürchten 77 % der Führungskräfte, dass sie die KI-Revolution verpassen werden, wenn sie nicht bald auf den zug aufspringen.

„Jetzt will jedes Unternehmen ein KI-Unternehmen sein.“ – Jayesh Govindarajan, EVP der Salesforce AI Platform

Sie haben absolut Recht. Unternehmen, die KI noch nicht implementiert haben, riskieren, erheblich an Boden gegenüber dem Wettbewerb zu verlieren, und dies könnte schneller geschehen, als sie denken, wenn wir von Chatbots über Copiloten zu autonomen KI-Agenten oder „agentbasierter Systemen“ übergehen.

Lange bevor Large Language Models (LLMs) und generative KI aufkamen und das Interesse von Unternehmen und sogar Verbraucher:innen an künstlicher Intelligenz weckten, interagierten viele von uns bereits mit rudimentären KI-Chatbots, ohne es zu wissen. Diese Bots waren überall um uns herum und erledigten einfache, vordefinierte Aufgaben wie die Beantwortung häufiger Fragen oder die Empfehlung von Produkten auf der Grundlage des bisherigen Kaufverhaltens von Kund:innen. Unternehmen haben sie aktiv genutzt, um bessere Customer Experiences effizienter und kostengünstiger zu bieten. Einstein Bots von Salesforce zum Beispiel werden von mehr als 3.000 Kund:innen genutzt und wickeln rund 65 Millionen Sitzungen pro Monat ab.

Der Flughafen Heathrow hat Einstein-Chatbots eingesetzt, um rund um die Uhr Support zu bieten, 4.000 Fragen pro Monat zu beantworten und das Anrufaufkommen um 27 % zu reduzieren. Heathrow hat seit seiner Einführung im Mai 2023 einen Anstieg der Live-Chat-Nutzung um 450 % verzeichnet, wodurch die Mitarbeiter Zeit sparen und die Effizienz verbessert werden. Und heute sind in Heathrow die Interaktionen pro Kontakt in den Callcentern mit Einstein-Chatbots um etwa 40 bis 60 Sekunden schneller.

Bots sind jedoch in der Regel auf bestimmte Skripte beschränkt und können manchmal roboterhaft wirken, weil es ihnen an natürlicher Sprache und Denkfähigkeiten mangelt. Darüber hinaus fehlt es ihnen manchmal an Nuancen, Kontext und Personalisierung, wenn sie nicht auf Unternehmensdaten und Metadaten basieren, die ihre Kund:innen betreffen.

Copiloten schufen hier Abhilfe, indem sie generative KI, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und für geschäftliche Anwendungsfälle CRM hinzufügten, um Routineaufgaben zu vereinfachen und dynamischere und weniger manuell erstellte Vorschläge im Arbeitsablauf einzubringen. Der Einstein Copilotvon Salesforce ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, ihre eigenen einzigartigen Daten und Metadaten über Data Cloudzu nutzen, die auf Agentforcebasieren, um aussagekräftige Kundeneinblicke und -empfehlungen zu erstellen und gleichzeitig die Einstein Trust Layer zur Wahrung von Datenschutz und Data Governance zu nutzen. Im Gegensatz zu anderen KI-Assistenten oder Copiloten, bei denen es an ausreichenden Unternehmensdaten mangelt, um nützliche Antworten zu generieren, handelt es sich bei Einstein Copilot um einen Copiloten der Enterprise-Klasse, der es Kund:innen ermöglicht, Antworten mit ihren eigenen privaten und vertrauenswürdigen Daten zu generieren.

Bombardier, ein führender Hersteller von Flugzeugen, der Hochleistungsflugzeuge für Privatpersonen, Unternehmen und staatliche Stellen weltweit entwickelt, baut und wartet, nutzt Einstein Copilot , um wichtige Informationen über potenzielle Kund:innen für Vertriebsmitarbeiter:innen im Vorfeld von Meetings zu konsolidieren und Empfehlungen für die beste Interaktion zu geben. Einstein Copilot spart dem Vertriebsteam Zeit, die für das Treffen neuer Interessenten und die Unterstützung bestehender Kunden aufgewendet werden kann, indem Sprachnotizen von Kundengesprächen und -interaktionen transkribiert werden.

„Einstein Copilot spart dem Vertriebsteam Zeit, die für das Treffen neuer Interessenten und die Unterstützung bestehender Kunden aufgewendet werden kann, indem Sprachnotizen von Kundengesprächen und -interaktionen transkribiert werden.“ – Jayesh Govindarajan, EVP der Salesforce AI Platform

Dennoch sind Copiloten nicht vollständig autonom. Für geschäftliche Anwendungsfälle sind sie äußerst hilfreich, um Aktivitäten wie die Planung von Besprechungen, die Aktualisierung von CRM-Datensätzen, das Verfassen von E-Mails und die Durchführung von Voruntersuchungen zu unterstützen. Im Großen und Ganzen können sie komplexe Aktionen im Namen der Benutzer:innen koordinieren, aber sie müssen erst konfiguriert werden und benötigen ein gewisses Maß an menschlicher Unterstützung, um optimale Leistung zu erbringen. Sie sind fast wie Praktikant:innen oder neue Mitarbeiter:innen, die super schlau und gut in unkomplizierter Arbeit sind, aber Anleitung und Aufsicht brauchen, um viel mehr zu tun.

Für diese Dinge benötigen Sie agentenbasierte Systeme, die im Gegensatz zu digitalen Assistenten eher als vertrauenswürdige digitale Kollegen verstanden werden können.

Als fortgeschrittene Form der KI können sie Planungen, Schlussfolgerungen und Koordinationen höherer Ordnung durchführen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Im Gegensatz zu herkömmlichen Softwareprogrammen, die vordefinierten Regeln folgen, verbessern autonome KI-Agents nicht nur die Produktivität, sondern erweitern die Fähigkeiten und Fertigkeiten der Mitarbeiter:innen, bauen engere Beziehungen zu Kund:innen auf, die jede Interaktion umfassen, und sorgen durch die vollständige Automatisierung von Routineaufgaben für höhere Margen. Sie interagieren auch mit menschlichen Kolleg:innen und Kund:innen auf menschenähnliche Weise.

So hat Salesforce kürzlich zwei neue, vollständig autonome Vertriebsmitarbeiter angekündigt, die bei der Skalierung und Schulung von Vertriebsteams helfen. Der Agentforce SDR Agent basiert auf Agentforce und interagiert selbstständig mit eingehenden Leads in natürlicher Sprache, um Fragen zu beantworten, Einwände zu behandeln und Besprechungen für menschliche Vertriebsmitarbeiter:innen zu buchen. Der Agentforce Sales Coach Agent wiederum führt eigenständig Rollenspiele mit Vertriebsmitarbeiter:innen durch, in denen er bei Sondierungs-, Verkaufs- oder Verhandlungsgesprächen die Rolle der Käufer:innen simuliert.

Diese Ankündigung folgt auf die Einführung des ersten vollständig autonomen KI-Agents von Salesforce im Juli, Agentforce Service Agent der rund um die Uhr einen vertrauenswürdigen Kundensupport für eine breite Palette von Serviceproblemen ohne vorprogrammierte Szenarien bietet. Im selben Monat kündigte Salesforce auch eine Partnerschaft mit Workday an, um einen neuen KI-gestützten Assistenten für Mitarbeiterservices wie Onboarding, Gesundheitsleistungen und Karriereentwicklung bereitzustellen. In den kommenden Monaten ist davon auszugehen, dass Salesforce weitere KI-Agents auf den Markt bringen wird, um Arbeitsfunktionen für bestimmte Berufe zu automatisieren. Einige dieser Agents sind sofort einsatzbereit. Andere werden schließlich an die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens angepasst werden können.

Zu Beginn arbeiten viele dieser Agents unabhängig voneinander, was bedeutet, dass sie nicht mit anderen Agents interagieren, die sich auf andere Aufgaben konzentrieren. Aber das wird sich ändern, denn genau wie Vertriebsmitarbeiter:innen mit Servicemitarbeiter:innen und Marketingexpert:innen interagieren muss oder HR-Verantwortliche regelmäßig interne Anwält:innen oder Personalverantwortliche konsultieren müssen, werden autonome KI-Agents schließlich mit anderen Agents zusammenarbeiten müssen.

Natürlich kann das alles ziemlich kompliziert werden, weshalb eine einheitliche Plattform von Agents wie Agentforce für die Entwicklung, das Training und die Überwachung benutzerdefinierter autonomer KI-Agents erforderlich ist, die unabhängig oder zusammen arbeiten. Wie jedes Unternehmen in der physischen Welt benötigt auch die Agentenwelt Systeme wie dieses, um Agents zu überwachen und zu überwachen, sie schnell einzusetzen, wann und wo sie benötigt werden, und ihre Leistung zu überprüfen, während sie für das Erreichen ihrer Ziele verantwortlich gemacht werden.

Im Bereich der agentenbasierten Systeme gibt es noch viel zu erforschen und zu verstehen. Diese Reise ähnelt der Evolution des autonomen Fahrens. Die Technologie begann ernsthaft mit Autos mit spezifischen Funktionen, die der Fahrer aktivieren kann, wie z. B. Spurverlassenswarnung, automatisches Einparken und Notbremsung. Aber mit dem Fortschritt der Technologie sahen wir fahrerlose Taxis, die Passagiere auf den belebtesten Straßen der Stadt beförderten.

Der Punkt: Mit autonomen Dingen haben Sie ein Spektrum von Optionen, die unabhängig oder zusammen arbeiten. Es werden nicht nur Chatbots, Copiloten oder Agenten sein, die geschäftliche Anforderungen erfüllen – es werden alle als Einheit arbeiten, um die Zukunft der Unternehmens-IT zu gestalten.

„Es werden nicht nur Chatbots oder Copiloten oder Agenten sein, die die Geschäftsanforderungen erfüllen – es werden alle als Einheit arbeiten, um die Zukunft der Unternehmens-IT zu gestalten.“ – Jayesh Govindarajan, EVP der Salesforce AI Platform

Viele Führungskräfte sind vorsichtig, wenn es um vollständig autonome KI-Agenten geht, da das Vertrauen in die Technologie noch aufgebaut ist. Sie sind sich der Möglichkeit von Fehlern bei veralteten Daten bewusst, die deren Effizienz beeinträchtigen können.

Aber durch die kontinuierliche Verwendung der eigenen Daten eines Unternehmens und nicht durch das Training von Modellen mit öffentlich zugänglichen Informationen alle paar Jahre, wie es einige LLMs tun, können die Probleme mit der Genauigkeit und Relevanz überwunden werden. Auch durch das Ausführen von KI-Abfragen durch Systeme wie das Einstein Trust Layer, die Funktionen wie die Maskierung personenbezogener Daten (PII) und die Definition klarer Parameter und Leitplanken ausführen, denen KI-Agenten folgen müssen, können Vertrauensprobleme auf ähnliche Weise angegangen werden.

Für KI-Agents ist es wichtig, ihre weitreichenden Fähigkeiten zu verstehen und auszuführen, aber es ist genauso wichtig, wenn nicht sogar noch wichtiger, dass sie ihre Grenzen erkennen und verstehen, wann menschliches Eingreifen erforderlich ist. Unsere Agents sind darauf trainiert, sich zurückzuziehen, zu wissen, wenn sie etwas nicht wissen, und dann, mit den richtigen Kontrollmechanismen, eine Übergabe von Agent zu Mensch vorzunehmen.

Während des gesamten KI-Implementierungsprozesses arbeiten wir mit unseren Kund:innen zusammen und bieten maßgeschneiderte Lösungen an, die ein Gefühl der Leichtigkeit und des Vertrauens fördern, während sie das Spektrum der autonomen Fähigkeiten der KI auf dem heutigen Markt nutzen. Jetzt ist es an der Zeit, unseren Fokus von dem, was erreichbar ist, auf die Vorbereitung auf das Unvermeidliche zu verlagern.

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