Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von KI-Agenten

• Agenten der Künstlichen Intelligenz (KI) sind autonome digitale Einheiten, die fähig sind, zielorientierte Aufgaben zu erfüllen und Entscheidungen zu treffen. Sie fördern die Autonomie, vereinfachen das Aufgabenmanagement, integrieren sich in Arbeitsabläufe, ermöglichen kontinuierliche Verbesserungen und optimieren die Kosten. Im Gegensatz zu einfachen LLMs sind KI-Agenten in der Lage, komplexe Arbeitsabläufe zu bewältigen, die alle erforderlichen Funktionalitäten umfassen.

• KI-Agenten zeichnen sich dadurch aus, dass sie komplexe Aufgaben automatisieren, indem sie autonom die notwendigen Werkzeuge aufrufen, um mehrere Schritte und Entscheidungen durchzuführen.

• Es gibt verschiedene Arten von KI-Agenten, die jeweils für spezifische Aufgaben wie Wissensentdeckung, Kundensupport und Datenanalyse entwickelt wurden. Diese Agenten können auf spezifische Geschäftsanforderungen und Branchen zugeschnitten werden, wodurch sie eine höhere Effizienz und wertvolle Erkenntnisse bieten.

KI-Agenten sind autonome digitale Einheiten, die Intelligenz nutzen, um Aufgaben zu automatisieren, die häufig mehrere Schritte und Entscheidungen umfassen. Diese Agenten sind in der Lage, komplexe Ziele zu adressieren, Informationen zu verarbeiten, intelligent auf Eingaben zu reagieren und sich im Laufe der Zeit zu verbessern.

Zum Beispiel wird Knowledge Discovery, ein Teil von Hyland Content Intelligence, von KI-Agenten unterstützt, die so konfiguriert sind, dass sie Fragen in natürlicher Sprache beantworten und Informationen bereitstellen, um Entscheidungen zu beschleunigen und die Effizienz zu steigern. Durch die Erstellung von auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Knowledge-Discovery-KI-Agenten können Unternehmen über die bloße Speicherung von Inhalten hinausgehen und schnell auf relevante Geschäftserkenntnisse zugreifen.

KI-Agenten revolutionieren Arbeitsabläufe, indem sie Intelligenz, Autonomie und Anpassungsfähigkeit kombinieren, um Effizienz und Skalierbarkeit zu steigern. Zu den Schlüsselfaktoren, die sie für moderne Unternehmen wertvoll machen, gehören:

• Autonom: Arbeiten Sie unabhängig und treffen Sie Entscheidungen auf der Grundlage von Regeln und erlernten Mustern.

• Intelligent: Nutzen Sie KI, um Daten zu verarbeiten, zu lernen und sich im Laufe der Zeit zu verbessern.

• Aufgabenorientiert: Bearbeiten Sie spezifische Aufgaben, von einfachen Anfragen bis hin zu komplexen Arbeitsabläufen.

• Konfigurierbar: Passen Sie sich an verschiedene Anwendungsfälle mit anpassbaren Einstellungen an.

• Interoperabel: Integrieren Sie nahtlos mit anderen Systemen und Workflows.

• Überwachbar: Bieten Sie Werkzeuge an, um die Leistung und Ergebnisse zu überwachen.

• Evolutionär: Verbessern Sie sich kontinuierlich durch Feedback und Updates.

• Wiederverwendbar: Passen Sie sich an Workflows und Abteilungen an und bieten Sie Modularität und Skalierbarkeit.

Diese Eigenschaften ermöglichen es Unternehmen, die Fähigkeiten ihrer Belegschaft nach Bedarf zu erweitern und KI in großem Umfang einzusetzen.

Künstliche Intelligenz hat bereits die Produktivität von Organisationen gesteigert. KI-Agenten werden das beschleunigen, indem sie Folgendes anbieten:

• Verbesserte Autonomie und Intelligenz: KI-Agenten arbeiten unabhängig und treffen Entscheidungen basierend auf festgelegten Regeln und erlernten Mustern. Dadurch werden menschliche Teams für strategischere Arbeiten freigestellt.

• Skalierbarkeit: KI-Agenten erweitern die Fähigkeiten der menschlichen Arbeitskräfte, indem sie Aufgaben in großem Maßstab übernehmen, was zu höherer Effizienz und Produktivität führt.

• Aufgabenspezifität: KI-Agenten bearbeiten eine Vielzahl von Aufgaben, von einfachen bis hin zu komplexen Arbeitsabläufen, die mehrere Schritte und Entscheidungsprozesse umfassen, und gewährleisten dabei sowohl Effizienz als auch Genauigkeit.

• Integration mit Geschäftsprozessen: KI-Agenten lassen sich problemlos in Ihre bestehenden Systeme integrieren und arbeiten mit anderen Agenten, Software und sogar Menschen zusammen, um die Gesamteffizienz zu verbessern.

• Kontinuierliche Verbesserung: Geschäftsprozesse sind geschlossene Regelkreissysteme. Wenn ein Agent oder ein Mensch handelt, wird das Ergebnis beobachtet und gemäß den festgelegten Zielmetriken aufgezeichnet. Diese Erkenntnisse werden genutzt, um das Verhalten der Agenten zu verbessern, sodass die KI-Agenten ständig lernen und sich weiterentwickeln können. Tools wie Hylands Agent Builder sowie unser Fachwissen können diesen Feedback- und Aktualisierungsprozess erleichtern und Unternehmen dabei helfen, mit den neuesten Geschäftstrends und KI-Fortschritten Schritt zu halten.

• Kostenmanagement: Kontrollieren Sie die KI-Kosten, indem Sie den Zugriff auf verschiedene LLM-Anbieter ermöglichen, die die Nutzung auf der Grundlage der Komplexität und Wichtigkeit der Aufgabe für eine kostengünstige Ausführung optimieren.

• Workflow-Automatisierung: KI-Agenten automatisieren komplexe Aufgaben, sodass Sie Ihre Ziele schnell und effizient erreichen können. Das bedeutet weniger manuelle Arbeit und mehr Konzentration auf strategische Ziele.

Der Einsatz von KI-Agenten bringt Herausforderungen mit sich, die angegangen werden müssen, damit Unternehmen Risiken besser managen und die erfolgreiche Implementierung und Leistung ihrer KI-Systeme optimieren können, wie zum Beispiel:

• Datenschutz: Der Umgang mit sensiblen Daten erfordert strenge Sicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.

• Multiagenten-LLM-Abhängigkeiten: Komplexe Aufgaben können mehrere KI-Agenten erfordern, aber Systeme, die auf denselben Grundmodellen basieren, können gemeinsame Schwachstellen aufweisen. Diese Art von Risiko gilt für jedes modulare System, aber ein Hauptanliegen ist die Abhängigkeit von LLMs, die „halluzinieren“ können. Um das abzumildern, sollten Organisationen KI-Leitplanken implementieren und die Funktionen der Agenten durchdacht und atomar definieren. Um diese Risiken zu reduzieren, ist neben gründlicher Schulung und Prüfung auch eine effektive Daten-Governance unerlässlich.

• Unendliche Feedback-Schleifen: Während KI-Agenten eigenständiges Denken ermöglichen, können sie unendliche Feedback-Schleifen erzeugen, wenn sie ihre Handlungen nicht planen oder reflektieren. Die Echtzeitüberwachung durch Menschen kann helfen, diese Redundanzen zu verhindern.

• Rechnerische Komplexität: Die Entwicklung von KI-Agenten ist ressourcenintensiv und zeitaufwendig. Leistungsstarke Agenten erfordern erhebliche Rechenleistung für das Training, und je nach Komplexität der Aufgabe können die Agenten Tage benötigen, um ihre Arbeit abzuschließen.

Indem Unternehmen diese Probleme angehen, können sie sicherstellen, dass ihre KI-Agenten effektiv, ethisch und sicher eingesetzt werden, um ihr Potenzial zu maximieren und gleichzeitig Risiken zu minimieren.

Unten: Die agentische KI verändert die Landschaft der Geschäftsautomatisierung, indem sie menschliche Eingriffe reduziert und intelligentere Entscheidungen ermöglicht. Hier diskutieren Jitesh S. Ghai (Hyland CEO) und Alan Pelz-Sharpe (Gründer, Deep Analysis), wie Ihr Unternehmen KI nutzen kann, um neue Effizienzen zu erschließen und Innovationen zu fördern.

Von der Datenqualität über die Sicherheit bis hin zur Prozessanpassung benötigen Unternehmen einen strategischen Ansatz für den erfolgreichen Einsatz von KI-Agenten.

Hyland Content Intelligence macht das mit Produkten wie Knowledge Discovery, Knowledge Enrichment und Agent Builder möglich, die unstrukturierte Daten in umsetzbare, KI-fähige Erkenntnisse umwandeln – und so die Automatisierung, skalierbare KI-Einführung und innovative Lösungen vorantreiben. Zu den wichtigsten Strategien gehören:

Sicherstellung des Zugriffs auf saubere, kontextuelle Daten

Eines der größten Hindernisse für die Einführung von KI ist die Qualität und der Zustand der Daten, die eingespeist werden.

Quelle: Forrester™ fifth annual Content Services Pulse Study

Da ungenaue oder unvollständige Informationen zu unzuverlässigen Erkenntnissen und schlechten Entscheidungen führen, ist es wichtig sicherzustellen, dass die in die KI eingespeisten Daten bereinigt und angereichert werden.

Knowledge Enrichment wandelt rohe, unstrukturierte Inhalte in aussagekräftige, strukturierte Daten um, die für KI, Automatisierung und Lösungserstellung sofort einsetzbar sind.

Integration mit menschlichen Prozessen und Automatisierung

KI-Agenten sind effektiver, wenn sie zur Automatisierung spezifischer Geschäftsprozesse eingesetzt werden. Um das zu erreichen, müssen Werkzeuge entwickelt werden, die es den KI-Agenten ermöglichen, zu verstehen, wie sie die ihnen zugewiesene Arbeit ausführen können.

Agent Builder befähigt Fachexperten für Geschäftsprozesse, KI-Agenten zu verketten, die komplexe Workflows autonom ausführen und sich an sich verändernde Eingaben und Ausgaben anpassen, die nicht vorprogrammiert werden können. Mit integrierten Human-in-the-Loop-Funktionen wird sichergestellt, dass kritische Entscheidungen menschlicher Aufsicht unterliegen – eine Kombination aus Automatisierung und menschlichem Urteilsvermögen für höhere Genauigkeit, Verantwortlichkeit und Vertrauen.

Sie können außerdem die Branchenexpertise, das Fachwissen, die Dienstleistungen und Produkte von Hyland nutzen, um Geschäftsprozesse und BPMN-Workflows zu erstellen und zu verwalten.

Hyland bringt jahrzehntelange Erfahrung in Content-Services, intelligenter Automatisierung und branchenspezifischen KI-Anwendungen mit. Unser Team arbeitet eng mit Organisationen zusammen, um Folgendes zu ermöglichen:

• Die KI-Bereitschaft zu bewerten: Bewertung der Datenqualität, Sicherheit und Governance-Rahmenwerke, um sicherzustellen, dass KI-Lösungen effektiv arbeiten.

• Maßgeschneiderte KI-Strategien zu entwickeln: Die Abstimmung der KI-Fähigkeiten mit den Unternehmenszielen, um Automatisierung und Effizienz zu maximieren.

• Für eine nahtlose Integration zu sorgen: Die Einbindung von KI-Lösungen in bestehende Arbeitsabläufe, während Unterbrechungen minimiert werden.

Mit fundierten Branchenkenntnissen und einem Engagement für Innovation hilft HylandOrganisationen, KI so zu nutzen, dass die Automatisierung verbessert, Erkenntnisse vertieft und bessere Geschäftsergebnisse erzielt werden.

KI-Agenten sind wie digitale Experten, die Ihre Anfragen verstehen, die Schritte planen und Aufgaben erledigen. Sie sind spezialisiert und immer verfügbar, wodurch Unternehmen virtuelle Teams zusammenstellen können, um die Produktivität zu steigern, die Konsistenz zu wahren und sich schnell an veränderte Anforderungen anzupassen. Diese Agenten tun dies, indem sie:

Das Ziel verstehen

Zunächst muss der KI-Agent verstehen, was Sie erreichen möchten, sei es eine einfache Aufgabe wie „Dokumente nach Fristen priorisieren“ oder eine komplexe wie „erste Schweregrade basierend auf dem beschriebenen Schaden und den Versicherungslimits zuweisen“. Es ist wichtig, Prozesse und Arbeitsabläufe zu identifizieren, die Sie mithilfe von KI-Agenten automatisieren möchten.

Aufschlüsseln

Bei komplexen Aufgaben analysiert der Agent die Details der Aufgaben und zerlegt sie in kleinere, handhabbare Teile. Dieses modulare Design verbessert die Wiederverwendbarkeit und Flexibilität, sodass sich der Agent an verschiedene Situationen anpassen kann.

Sammeln von Informationen

Der Agent sammelt die notwendigen Daten aus verschiedenen Quellen, wie dem Internet, internen Datenbanken oder durch API-Integration mit anderen Systemen. Das geschieht mithilfe von Tools und Parametern, die die Benutzer bei der Konfiguration angeben. Intelligente Nutzung der richtigen Werkzeuge basierend auf ihrer Beschreibung und den angegebenen Einschränkungen.

Entscheidungen treffen

Hier kommt die „Intelligenz“ ins Spiel. Der Agent nutzt sein Wissen und die gesammelten Informationen, um über die beste Vorgehensweise zu entscheiden, wobei er häufig von Vorlagen für Eingabeaufforderungen geleitet wird, die dynamische Eingaben und personalisierte Aktionen ermöglichen.

Maßnahmen ergreifen (Workflow-Integration)

Der Agent führt den Plan aus, indem er inhaltsbezogene Aufgaben erledigt, Erkenntnisse aus Unternehmensinhalten analysiert und Maßnahmen ergreift oder mit anderer Software interagiert. KI-Agenten können sich nahtlos in Ihre bestehenden BPMN-Workflows integrieren.

Für komplexere Aufgaben können mehrere KI-Agenten in hierarchischen Workflows zusammenarbeiten, wobei jeder einen spezifischen Teil der Gesamtaufgabe übernimmt.

Lernen und Verbessern

KI-Agenten verbessern sich im Laufe der Zeit, indem sie aus Rückmeldungen und historischen Analysen lernen. So können sie ihre Leistung verfeinern und bessere Entscheidungen treffen. Benchmarking hilft sicherzustellen, dass der Agent effektiv arbeitet, indem seine Leistung mit Standards oder anderen Agenten verglichen wird.

Kostenmanagement

Effizientes Kostenmanagement ist entscheidend. Dies umfasst die Zuweisung von Ressourcen, um die passenden KI-Modelle für unterschiedliche Aufgaben auszuwählen, die Nutzung zu überwachen, um Einsparmöglichkeiten zu erkennen, und die Verwendung des Agenten je nach Bedarf anzupassen. Die Flexibilität der Anbieter ermöglicht es Ihnen, das beste Verhältnis zwischen Kosten und Leistung bei verschiedenen KI-Anbietern zu wählen.

Durch die Kombination dieser Elemente werden KI-Agenten zu leistungsstarken Werkzeugen für die Automatisierung von Aufgaben, die Verbesserung der Effizienz und das Treffen intelligenter Entscheidungen.

Die Implementierung von KI-Agenten erfordert eine durchdachte Planung. Befolgen Sie diese entscheidenden Schritte für eine erfolgreiche Bereitstellung:

• Definieren Sie Ziele: Legen Sie klare Ziele für Ihren KI-Agenten fest, wie z. B. die Automatisierung des Kundensupports, die Verbesserung der Entscheidungsfindung oder die Optimierung von Prozessen. Ihre Implementierungsstrategie wird von klar definierten Zielen bestimmt.

• Bereiten Sie Ihre Daten vor: KI-Agenten sind auf hochwertige, KI-bereite Daten angewiesen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten zugänglich, verständlich, umsetzbar und KI-bereit sind, um eine optimale Leistung zu erzielen. Knowledge Enrichment, Teil der Hyland Content Intelligence-Produktlinie, bietet Werkzeuge, die Ihnen dabei helfen können, dies nahtlos zu erreichen.

• Wählen Sie den richtigen Agenten: Wählen Sie einen KI-Agenten, der mit Ihren Zielen übereinstimmt, indem Sie Faktoren wie Aufgabenkomplexität, Umgebung und Autonomiestufe berücksichtigen.

• Überwachen und optimieren: Bewerten Sie kontinuierlich die Leistung Ihres KI-Agenten. Nutzen Sie Feedback und Daten, um die Algorithmen fein abzustimmen und sicherzustellen, dass sie sich an die sich wandelnden Bedürfnisse anpassen.

Wenn Sie daran interessiert sind, das Potenzial der KI in Ihrem Unternehmen umfassender zu nutzen, sollten Sie in Erwägung ziehen, wie Sie die Qualifikations- und Technologielücke überbrücken können.

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KI-Agenten sind vielseitige Werkzeuge, die eine Vielzahl von Funktionen in verschiedenen Branchen erfüllen. Im Folgenden sind mehrere wichtige Anwendungsfälle und mögliche zukünftige Entwicklungen aufgeführt, die veranschaulichen, wie KI-Agenten mit anderen Lösungen und Tools zusammenarbeiten können, um die Effizienz zu steigern und Innovationen voranzutreiben.

Entdeckung von Wissen

Agenten können die Suchfunktionen verbessern, indem sie Ihre spezifischen Bedürfnisse verstehen, um bessere Ergebnisse zu liefern.

Beispiel: Ein Knowledge-Discovery-Agent kann riesige Mengen unstrukturierter Daten durchsuchen, um die neuesten Aktualisierungen zu einem Produkt zu finden und dabei Informationen aus Dokumenten, internen Notizen, E-Mails und sogar externen Quellen zu beziehen. Dadurch wird der Prozess gestrafft und die Zeit, die für manuelle Recherchen aufgewendet wird, reduziert.

Kundensupport

Zusammen mit anderen Lösungen können KI-Agenten dabei helfen, die Arbeitsabläufe im Kundenservice zu automatisieren, indem sie Support-Tickets bearbeiten, Herausforderungen kategorisieren, bei Bedarf menschliches Eingreifen anfordern und Antworten oder Lösungen vorschlagen.

Beispiel: In einem Kundensupport-Szenario kann der Agent eine Rechnungsanfrage an die richtige Abteilung weiterleiten und automatisch auf frühere Fälle zurückgreifen, um eine geeignete Antwort vorzuschlagen. Er kann auch dringende Tickets basierend auf vordefinierten Kriterien priorisieren, wodurch die Reaktionszeiten und die Kundenzufriedenheit verbessert werden.

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Analyse von Gesundheitsdaten

In naher Zukunft können Agenten entwickelt werden, um Gesundheitsdaten zu analysieren und Muster, Trends und Anomalien zu identifizieren. Diese Agenten könnten möglicherweise mit anderen Technologien zusammenarbeiten, um Berichte für die prädiktive Gesundheitsversorgung zu erstellen und dadurch die Behandlungsergebnisse der Patienten zu verbessern.

Beispiel: In einem Gesundheitsumfeld kann ein KI-Agent so konfiguriert werden, dass er Patientendaten analysiert, um die Anzahl der Diabetes-Diagnosen im vergangenen Jahr zu berechnen und potenzielle Risikofaktoren zu identifizieren. Es kann auch Trends bei den Patientenergebnissen verfolgen und so Leistungserbringern helfen, datengestützte Entscheidungen zur Verbesserung der Versorgung zu treffen.

Finanzdienstleistungen

KI-Agenten können mit anderen Tools zusammenarbeiten, um Routineaufgaben zu automatisieren, finanzielle Risiken zu bewerten und die Einhaltung von Richtlinien sicherzustellen. Sie können helfen, große Datensätze schnell und präziser zu verarbeiten, menschliche Fehler zu reduzieren und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Beispiel: Ein KI-Agent kann das Risiko eines neuen Kunden bewerten, indem er dessen Finanzhistorie analysiert, einschließlich Kreditscores, Transaktionsdaten und anderer relevanter Faktoren. Er kann Risikoprofile erstellen und Finanzanalysten oder automatisierten Systemen umsetzbare Erkenntnisse liefern, wodurch eine schnellere und fundiertere Entscheidungsfindung ermöglicht wird.

Vertragsanalyse

In Synergie mit anderen Lösungen können Agenten Rechtsteams bei der Überprüfung von Verträgen, der Identifizierung von Schlüsselbegriffen und dem Aufzeigen potenzieller Risiken unterstützen. Das hilft, Routineaufgaben zu automatisieren, wie z. B. das Zusammenfassen von Rechtsdokumenten oder das Überprüfen der Einhaltung von Richtlinien.

Beispiel: In einem rechtlichen Kontext könnte ein Agent schnell eine große Anzahl von Verträgen durchsehen, die wichtigsten Klauseln zusammenfassen und auf potenzielle rechtliche Risiken oder Unklarheiten hinweisen. Das erleichtert es den Rechtsteams, große Mengen von Verträgen in kürzerer Zeit und mit höherer Genauigkeit zu überprüfen.

Bearbeitung von Versicherungsansprüchen

Agenten können mit anderen Tools zusammenarbeiten, um die Erstprüfung von Ansprüchen auf Versicherungsleistung zu automatisieren, den Prozess zu beschleunigen und die Genauigkeit zu gewährleisten. KI-Agenten können auch dabei helfen, potenziell betrügerische Ansprüche zu erkennen, wodurch der Zeit- und Ressourcenaufwand für die manuelle Überprüfung reduziert wird.

Beispiel: Nach einer Naturkatastrophe gehen Ansprüche auf Versicherungsleistung ein. Ein KI-Agent kann dabei helfen, Ansprüche schnell zu validieren, Betrugsmuster zu erkennen und Ansprüche zu kennzeichnen, die einer weiteren Untersuchung bedürfen. Das beschleunigt den Genehmigungsprozess und stellt sicher, dass legitime Anträge schnell bearbeitet werden, während die Betrugserkennung aufrechterhalten wird.

Protokolle der Meeting-Automatisierung

Regierungsbehörden und Organisationen des öffentlichen Sektors halten häufig lange Sitzungen mit umfangreichen Tagesordnungen ab, die stundenlange Aufzeichnungen und Transkripte erzeugen. Die manuelle Überprüfung dieser Materialien zur Erstellung von Besprechungsprotokollen ist zeitaufwändig und verzögert häufig deren Verfügbarkeit.

Beispiel: Ein KI-gestützter Meeting-Assistent kann Transkripte analysieren, wichtige Entscheidungen und Aktionspunkte identifizieren und eine Zusammenfassung der Besprechungsnotizen erstellen. Das beschleunigt den Prozess, reduziert den manuellen Arbeitsaufwand und gewährleistet gleichzeitig die Genauigkeit und Einhaltung der Dokumentationsstandards.

Das ist nur ein kleiner Einblick in die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von KI-Agenten. Sie können auf verschiedene Bedürfnisse und Branchen zugeschnitten werden und bieten erhöhte Effizienz und wertvolle Einblicke.

Die Zukunft der Arbeit entwickelt sich parallel zum Aufstieg der KI-Agenten. Diese intelligenten Tools treiben neue Ebenen von Effizienz, Innovation und Produktivität voran, da sie zunehmend in die Arbeitsabläufe integriert werden. Um ihr Potenzial voll auszuschöpfen, benötigen Organisationen ein robustes Content-Intelligence-System, das Inhalte und unstrukturierte Daten in verwertbare, KI-fähige Inhalte umwandelt, um intelligente Automatisierung zu ermöglichen.

Hyland ist hier, um Ihnen zu helfen. Unsere Content-Intelligence-Angebote und Branchenkenntnisse bilden die Grundlage für den effektiven Einsatz von KI-Agenten. Von der KI-Bereitstellung von Inhalten mit Knowledge Enrichment über die Erschließung wichtiger Geschäftseinblicke mit Knowledge Discovery bis hin zur Erstellung autonomer KI-Agenten mit Agent Builder ermöglicht Hyland Unternehmen, KI unternehmensweit zu skalieren und eine bedeutende Transformation zu erreichen.

Bereit zum Loslegen? Nehmen Sie Kontakt mit Hyland auf, um zu sehen, wie wir Ihnen helfen können, das Potenzial von KI-Agenten in Ihrem Unternehmen freizusetzen.