Agentic AI
Wie sich die Arbeitswelt durch agentenbasierte KI verändert
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Ein Schwarm von KI-Agenten arbeitet zusammen
Hinter agentenbasierter KI stecken Technologien, die bereits gut etabliert sind und vielerorts eingesetzt werden, etwa Maschinelles Lernen, Natural Language Processing (NLP), generative KI auf Basis großer und kleiner Sprachmodelle sowie regelbasierte Systeme, die den Handlungs- und Entscheidungsrahmen von KI abstecken. Die Herausforderung besteht nun darin, sie so zu kombinieren, dass sie komplexe Aufgaben ohne menschliche Anweisungen und Eingriffe erledigen können. Der wahrscheinlich praktikabelste Weg führt dabei über eine Vielzahl einzelner KI-Agenten, die festgelegte Tätigkeiten übernehmen und von anderen KI-Agenten gesteuert und orchestriert werden. Daraus ergibt sich also eine Art von Hierarchie mit unterschiedlichen Rollen in der neuen KI-Welt.
Dieser Ansatz vereinfacht die Entwicklung, weil kein großer Wurf notwendig ist, sondern sich die Einführung von Agentic AI gut schrittweise vornehmen lässt. Zugleich lassen sich Governance-Vorgaben besser einhalten, weil für jeden Agenten individuelle Daten bereitgestellt sowie Zugriffsrechte und Guardrails gesondert festgelegt werden können. Spezialisierte Agenten basieren zudem oft auf großen Sprachmodellen mit weniger Parametern oder sogar kleinen Sprachmodellen, was die Gefahr von Halluzinationen reduziert und den Ressourcenverbrauch senkt. Nichtsdestotrotz benötigen Unternehmen leistungsfähige IT-Infrastrukturen – sei es für das Training von Machine-Learning-Modellen, die Integration von eigenen Wissensquellen in Sprachmodelle oder den Betrieb der auf den KI-Modellen basierenden Agenten.
Einer der größten Vorteile eines Schwarms aus vielen KI-Agenten ist sicherlich, dass Unternehmen nicht alles selbst entwickeln müssen. Idealerweise können sie fertige Agenten zukaufen: Hier wird es vor allem auf die Software-Hersteller ankommen, Agenten für ihre Anwendungen anzubieten oder Schnittstellen bereitzustellen, damit Partner sie entwickeln können. Überhaupt sind Schnittstellen und Standards ein wichtiges Thema, denn ohne sie kann das Zusammenspiel verschiedener KI-Agenten nicht funktionieren. Ein übergeordneter Agent in der Software-Entwicklung könnte schlicht nicht all die Agenten beauftragen, koordinieren und überwachen, die sich unter anderem um Datenintegrationen, Programmlogik sowie Sicherheits-, Performance- und Usability-Tests kümmern. Ein Agent im Security-Bereich könnte nicht die spezialisierten Agenten steuern, die etwa Daten klassifizieren, Zugriffsmuster analysieren und nach Anomalien im Netzwerk-Traffic suchen.
In dem Open-Source-Projekt AGNTCY haben sich vor kurzem bereits einige Unternehmen und Organisationen zusammengeschlossen, um Standards für die Beschreibung der Fähigkeiten von KI-Agenten und den Datenaustausch zwischen ihnen zu entwickeln. Die ersten Spezifikationen und Komponenten wurden Ende März auf GitHub veröffentlicht.
Auf das Datenmanagement kommt es an
Wie bisherige KI-Anwendungen ist auch agentenbasierte KI von hochwertigen Daten abhängig – und das sogar noch stärker. Schließlich kontrolliert kein Mensch mehr die einzelnen Arbeitsschritte und Entscheidungen der KI, sodass unfaire, vorurteilsbehaftete oder falsche Ergebnisse nicht schnell korrigiert werden können und eine viel größere Tragweite haben. Entsprechend große Bedeutung kommt einer sorgfältigen Datenauswahl und einem modernen Datenmanagement zu, das bei der effizienten Pflege, Aufbereitung und Bereitstellung von Daten unterstützt.
Mit einem modernen Datenmanagement schaffen Unternehmen somit nicht nur die Basis für prädiktive und generative KI, sondern auch für die nächste KI-Welle. Noch ist diese gar nicht richtig angelaufen – doch schaut man sich an, wie schnell die Entwicklung von GenAI vorangeschritten ist und wie schnell die Technologie viele Unternehmen erobert hat, fällt es nicht schwer, sich vorzustellen, dass Agentic AI in wenigen Monaten ähnliches gelingt. Zu verheißungsvoll ist die Aussicht, komplexe Aufgaben einer KI übertragen und sich wie bei einem fähigen Mitarbeiter auf die zuverlässige Erledigung verlassen zu können.
Roland Kunz ist Principal Systems Engineer for Emerging Technologies in EMEA bei Dell Technologies
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