Was ist agentic ai?
KI ist nicht mehr nur Informationsgeber in Form eines Assistenten und unterstützt den Menschen bei der Erledigung seiner eigenen Aufgaben, sondern erledigt diese selbstständig bzw. sorgt in einer Endausbaustufe dafür, dass vordefinierte Soll-Zustände stets eingehalten werden. Dabei agiert sie sehr autonom, plant komplexe Abläufe, passt sich selbstständig an veränderte Rahmenbedingungen an und trifft mit Hilfe von Reasoning eigene Entscheidungen.
Wie ist die Dringlichkeit?
Die Technologie hat das Potential die Arbeitswelt völlig auf den Kopf zu stellen und gewisse Aufgaben in Unternehmen wesentlich effizienter zu erledigen, als es Menschen heute können. Ähnlich wie Amazon Anfang der 2000er Jahre mittels Big Data ein vollkommen neues Effizienzlevel in der Logistik erreichen konnte, ist diese Technologie ähnlich disruptiv. Unternehmen, die KI nutzen, werden sich voraussichtlich besser am Markt behaupten können als jene, die dieser Entwicklung nicht Rechnung tragen. Gleichzeitig ist es eine Gelegenheit dem demografischen Wandel entgegenzuwirken.
Gartner prognostiziert, dass per 2028 bis zu 15% der täglichen Arbeitsentscheidungen von Agents getroffen werden könnten.
Was ist daran so revolutionär?
Der menschliche Umgang mit Computern verändert sich radikal. Statt eines Tools für den Menschen, wird dieser zum Erfüllungsgehilfen, dem der Mensch lediglich ein Ziel oder einen Wunsch vorgeben muss und der Computer erledigt die Aufgabe für den Menschen selbstständig mit minimalen Eingriffen durch diesen.
Dabei können neben Schnittstellen in die verschiedenen Datenquellen und operativen Systeme auch unternehmenseigene Informationen für die Erfüllung der Aufgabe verwendet werden.
Agentic AI bei yudicon
yolanda
yudicon’s overworked, limitlessly annoyed, nevertheless dutiful assistant
Dieser KI-Agent soll yudicon von administrativen Tätigkeiten befreien und ist ein erster Prototyp. Im Endausbau wird er in der Lage sein:
- Termine mit Kunden und Partnern zu vereinbaren
- Eingangsrechnungen vollkommen selbstständig zu verarbeiten
- die UVA gemeinsam mit dem Steuerberater zu erledigen
Sehen Sie im Video, wie die Terminvereinbarung heute schon funktioniert.
Welche Vor- und Nachteile gibt es?
Vorteile
- reduziert menschlichen Aufwand
- skaliert sehr gut
- arbeitet 24/7/365
- selten krank
- kann Anomalien früher erkennen
- weniger GUI-Entwicklung notwendig
Nachteile
- derzeit fehleranfällig
- keine Einsicht in Entscheidungsfindung
- Abhängigkeit von Technologie und Anbietern
- Kosten und Planbarkeit
Was sollten Unternehmen tun?
- Chancen und Risiken bewerten und mit dem Unternehmen abstimmen (SWOT)
- Strategie anpassen und Ziele für den Einsatz im Unternehmen definieren
- Prozesse digitalisieren; nur digitalisierte Prozesse können KI-gestützt bearbeitet werden
- Potentiallisten von Prozesskandidaten erstellen – derzeit überall dort, wo eine geringe Qualifikation erforderlich ist und eine hohe Fehlertoleranz verkraftbar ist
- Kleine Schritte gehen, da sich die Technologie noch in den Kinderschuhen befindet und stetig weiterentwickelt – deshalb einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess unterwerfen
- Neue Geschäftsmodelle überlegen
Worauf ist bei der Implementierung zu achten?
- Agentic AI ist meist kein Standardprodukt, da es auf das jeweilige Unternehmen individuell zugeschnitten werden muss (Ausnahme bilden hier hoch integrierte Systeme, in dem verschiedene Fachdomänen sehr gut miteinander abgestimmt sind)
- Integration in verschiedene Systeme über Schnittstellen notwendig
- Keine Wunder erwarten
- Business Case verfolgen – der Einsatz sollte sich irgendwann rechnen
- dynamisches Umfeld beachten – Veränderungen passieren gerade jetzt sehr schnell
- Test- und Validierungsaufwand ist sehr hoch
Mit welchen Kosten ist zu rechnen?
Neben den Kosten für die Nutzung der Modelle, die sich bei large language Modellen, vereinfacht gesagt, anhand der ein- und ausgegebenen Wörter berechnen, ist mit Kosten für die Implementierung, den Betrieb, Test- und Validierung zu rechnen. Die Kosten sind je nach Use-Case sehr individuell und können erst im Rahmen eines konkreten Projektes beziffert werden.
Welche Bereiche eignen sich für Agentic AI?
Im Grunde sämtliche Unternehmensbereiche, die White-Collar zugeschrieben werden können. Beispiele sind:
- Lohnverrechnung
- Rechnungsverarbeitung
- Customer Service
- Liquiditätsplanung
- Innendiensttätigkeiten
- Disposition von Waren, Ressourcen, etc.
- Supply-Chain
- Produktionsplanung
- Recruiting
- Personalmanagement
- Marketing
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