KI-Assistenten vs. KI-Agenten: Was sind die Unterschiede?

BI2run - KI-assistent vs. KI-agent

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren beeindruckende Fortschritte gemacht. Besonders spannend sind die Entwicklungen im Bereich der KI-Assistenten und KI-Agenten. Doch was sind die Unterschiede zwischen diesen beiden Technologien? In diesem Artikel erklären wir die wesentlichen Unterschiede und beleuchten, wie sie zusammenspielen, um Unternehmen bei der Optimierung von Arbeitsabläufen zu unterstützen. 

KI-Assistenten: Smarte Helfer im Überblick 

KI-Assistenten sind Anwendungen, die meist mit Hilfe einer Chat-Funktion Aufgaben für einen Benutzer erledigen können. Sie benötigen definierte Eingabeaufforderungen um aktiv zu werden und sind in der Lage, nach geeignetem Training auch weitere Tools eingeschränkt zu nutzen. 

Es ist möglich, KI-Assistenten auf die Bedürfnisse eines Nutzers zuzuschneiden, allerdings verfügen sie nicht unbedingt über ein permanentes Gedächtnis – Dies bedeutet, dass sie somit nicht aus früheren Interaktionen lernen oder sich im Laufe der Zeit eigenständig verbessern können. Eine Verbesserung der Assistenten ist nur dann möglich, wenn der Hersteller eine neue Version entwickelt und rausbringt.  

Funktion: 

Während die ersten KI-Assistenten sich früher auf regelbasierte Anweisungen, vordefinierte Antworten und Aufgaben verließ, wird heutzutage fast ausschließlich auf maschinellem Lernen (ML) oder Large-Language-Modelle gesetzt. 

Basismodelle wie IBM Granite oder Metas Llama-Modelle sind auf textbasierte Aufgaben spezialisiert. Sie ermöglichen es den Assistenten, Abfragen zu verstehen und daraufhin Informationen und Vorschläge für das weitere Vorgehen bereitzustellen. Ebenso können KI-Assistenten dadurch über Chatbot-Schnittstellen mit Benutzern kommunizieren. Ein Beispiel hierfür ist IBM’s watsonx Assistant oder ChatGPT. 

Anwendungsfälle: 

Besonders geeignet sind KI-Assistenten in der Ausführung manueller Aufgaben, beim Abrufen spezifischer Informationen, bei der Analyse von Daten und dem Erkennen von Trends und Mustern und beim Erstellen von Inhalten. Sie verlassen sich auf die Logik des Menschen und werden daher besonders in folgenden Anwendungsfällen genutzt: 

Kundenservice: Unterstützung der Kunden durch schnelle Hilfestellung und Weiterleitungen, Analyse von Anfragen für Trends und Stimmung, und Simulation von Interaktionen zur Schulung und Produktprüfung. 

Datenbankabfrage: Unterstützung bei der Abfrage und Analyse von Daten. Dabei können Nutzer ohne technische Vorkenntnisse Fragen in natürlicher Sprache stellen, die automatisch in präzise Datenbankabfragen umgewandelt werden. Schneller Zugriff auf relevante Informationen und die Erstellung komplexer Berichte. Ein Beispiel für die Anwendung dieser Technologie finden Sie auf unserer hier.

Digitale Arbeit:  Automatisierung mit KI optimiert Prozesse in nahezu allen Bereichen – von Personal- und Vertragsaufgaben wie Stellenbeschreibungen, Lebenslauf-Sortierung und Dokumentenanalyse bis hin zu Kundenservice, Marketing und Datenanalyse. So bleibt mehr Zeit für strategische und kreative Tätigkeiten.  

Codegenerierung: Unterstützung der Entwickler durch Codeerstellung aus Textanweisungen oder Optimierung von Codes, wobei die Sicherheit durch die Überprüfung durch Experten sichergestellt wird. 

Virtueller Assistent: Auf Befehl Ausführung von voreingestellten Aufgaben, wie beispielsweise das Vorlesen der neuesten E-Mails oder die automatische Bereitstellung einer täglichen Zusammenfassung mit Nachrichten, Terminen und Wetter. Könnten durch Integration generativer KI, wie in Apple’s Plänen für Siri, künftig noch leistungsfähiger werden. 

KI-Agenten: autonome Problemlöser für komplexe Aufgaben 

Im Gegensatz zu KI-Assistenten sind KI-Agenten Systeme oder Programme, die eigenständig, im Auftrag von Benutzern, Workflows entwickeln. 

Ebenso haben sie die Möglichkeit, externe Datensätze und Tools, wie z. B. Social Media APIs oder Google zu nutzen, um auf einer breiteren Datenbasis fundierter zu argumentieren, bessere Entscheidungen zu treffen und effizienter Probleme zu lösen. Zudem können die Agenten eigenständig bewerten und entscheiden, welche Tools für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet sind. 

Ein flexibler Rahmen bedeutet in diesem Kontext, dass der KI-Agent nicht auf eine bestimmte Umgebung oder starre Vorgaben beschränkt ist. Stattdessen hat er die Fähigkeit, sich an verschiedene Situationen, Aufgaben oder Plattformen anzupassen. 

Funktion: 

Um aktiv zu werden, brauchen KI-Agenten anfänglich einen Startimpuls, der ihnen die Grundlage für eigenständiges Arbeiten bietet. Durch die Nutzung von Werkzeugen sowie Datenbanken können die Agenten dann ein zugewiesenes Ziel und die Aufgaben bewerten und aufteilen, um so eine eigene Strategie zu entwickeln. 

KI-Agenten werden nicht auf bestimmte Umgebungen oder starre Vorgaben beschränkt, was ihnen ermöglicht, über die gewohnte Chat-Umgebung hinauszugehen und vielseitiger zu agieren. Sie sind in der Lage, intern zu reflektieren und proaktiv Entscheidungen zu treffen, was ihre Problemlösungsfähigkeit und ihr kontinuierliches Lernen unterstützt. Zudem speichern sie frühere Aktionen, Gespräche und Erfahrungen, um daraus für die Zukunft zu lernen und ihre Leistung stetig zu verbessern. 

Anwendungsfälle: 

Durch ihre Stärken in der Strategieentwicklung, sowie dem autonomen Agieren und Lernen, eignen sich KI-Agenten eher für Aufgaben mit Argumentations- und Unterstützungsfähigkeiten.  Zu den häufigsten Anwendungsfällen gehören daher: 

Personalmanagement: Automatisiertes Screening von Bewerbungen durch semantische Analyse, Optimierung von Mitarbeiterproduktivität durch Analyse von Arbeitsmustern und Vorschläge für Schulungen oder Aufgabenverteilung. 

Automatisierter Handel: Analyse von Trends und Nachrichten, um Marktverhalten vorherzusagen und blitzschnelle Handelsentscheidungen zu treffen. 

Netzwerküberwachung: Echtzeitüberwachung von Netzwerken, Erkennung von Bedrohungen und Unterstützung des IT-Team durch Prozessautomatisierung. 

Kundenservice: Chatbots und virtuelle Assistenten für schnellen Kundenservice und Support rund um die Uhr. 

Finanz- und Risikoanalyse: Automatisierte Prüfung und Analyse von Finanzdaten zur Betrugserkennung, sowie Optimierung von Steuer- und Ausgabenstrategien durch Datenanalyse und Simulationen.  

Zusammenarbeit von KI-Agenten und Assistenten: Synergien für maximale Effizienz 

Generative KI eröffnet neue Möglichkeiten zur Optimierung von Arbeitsabläufen, beschleunigt Routineaufgaben und steigert die Produktivität. Der Mehrwert entsteht nicht durch eine direkte Zusammenarbeit dieser Technologien, sondern durch ihren gezielten Einsatz in den Bereichen, in denen sie am besten wirken.  

Während KI-Agenten Aufgaben im Hintergrund effizient bewältigen, stellen KI-Assistenten sicher, dass die Ergebnisse und Prozesse leicht verständlich und zugänglich bleiben. Diese abgestimmte Nutzung führt zu einer verbesserten Gesamteffizienz und einem intuitiveren Nutzungserlebnis. 

Beide Technologien basieren auf modernsten Ansätzen des maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Fortschritte in diesen Bereichen sorgen für eine schnelle und präzise Erfüllung der jeweiligen Aufgaben, ohne dass die spezifischen Stärken der einen Technologie durch die andere ersetzt werden. 

BI2run - Besprechung II

Fazit: KI-Assistenten und -Agenten im perfekten Zusammenspiel 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Assistenten durch reaktive Unterstützung bei klar definierten Aufgaben überzeugen, während KI-Agenten autonom arbeiten, externe Daten nutzen und sich selbstständig weiterentwickeln. Gemeinsam bieten sie eine ideale Kombination aus Benutzerfreundlichkeit und strategischer Tiefe und ermöglichen so eine umfassende und effiziente Unterstützung für Unternehmen. 

Sie wollen wissen, wie Sie KI für Ihr Unternehmen nutzen können? Kontaktieren Sie uns – Wir helfen Ihnen gerne weiter. 

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