Autonomie der KI verstehen: Assistenten, Copiloten, Agenten und ihre Auswirkungen auf den Geschäftswert
Im vergangenen Jahr haben Anbieter KI-Assistenten, Copiloten und Agenten in ihre Instruments integriert, insbesondere im Daten- und Analysebereich. Wenn Sie lange genug durch LinkedIn (oder eigentlich überall sonst) gescrollt haben, sind Sie wahrscheinlich auf diese Begriffe gestoßen, die oft synonym verwendet werden.
Wenn Sie sich über die genaue Bedeutung dieser Begriffe nicht im Klaren sind, sind Sie nicht allein. Wenn Sie jedoch erwägen, diese KI-gestützten Systeme in Ihr Unternehmen zu integrieren, ist es wichtig, ein klares Verständnis ihrer unterschiedlichen Fähigkeiten und Anwendungsfälle zu haben. Wenn Sie sich die Zeit nehmen, die Unterschiede zwischen diesen drei Konzepten kennenzulernen, sind Sie besser in der Lage, die richtige Technologie auszuwählen.
Ich bin kürzlich auf ein interessantes mentales Modell von Bain Capital Ventures gestoßen. Sie untersuchten die verschiedenen Autonomiegrade von KI-gestützten Instruments, um zu verstehen, was Assistenten, Copiloten und Agenten unterscheidet. Sie fanden heraus, dass der Hauptunterschied in einer einzigen Variable liegt – dem Grad der Autonomie. KI-Assistenten verfügen über wenig Handlungsspielraum und Autonomie, KI-Agenten sind proaktiv und autonom und Copiloten liegen irgendwo dazwischen. Das folgende Bild veranschaulicht diese Unterschiede.
Die unterschiedlichen Autonomiegrade wirken sich letztlich auf den Geschäftswert aus, der für die meisten Unternehmen das Hauptanliegen ist. KI-Systeme mit geringer Handlungsfreiheit sind eine hervorragende Möglichkeit, die Arbeit zu ergänzen und Stakeholdern bei der Beantwortung von Datenfragen zu helfen, wenn sie bereits wissen, welche Fragen sie stellen müssen. In vielen Organisationen sind sich die meisten Stakeholder jedoch nicht sicher, welche Datenfragen sie stellen sollen oder wie sie die Antworten effektiv nutzen können. Hier zielen Unternehmen darauf ab, Systeme mit größerer Handlungsfreiheit und Autonomie zu implementieren, die den Stakeholdern als vorschreibende Begleiter dienen können.
In diesem Artikel werde ich die verschiedenen Autonomiestufen von Assistenten, Copiloten und Agenten untersuchen und wie sie sich letztlich auf den Geschäftswert auswirken, den jeder von ihnen dem Unternehmen bringen kann. Mein Ziel ist es, Ihnen dabei zu helfen, bei der Implementierung zwischen diesen Technologien zu unterscheiden.
Wenn Sie auf den Begriff „KI-Assistent“ stoßen, denken Sie an: Unterstützungsfunktion, Erkenntnisse, grundlegende Aufgaben und geringe Autonomie.
KI-Assistenten sind darauf ausgelegt, die menschlichen Fähigkeiten bei verschiedenen Aufgaben zu verbessern. Sie arbeiten nach vordefinierten Regeln und können bei Bedarf schnell genaue und relevante Informationen bereitstellen.
Im Bereich Daten und Analysen gehen KI-Assistenten von einer zentralen Annahme aus: Der Benutzer ist in seinem Bereich intestine bewandert. Um Ihnen ein klareres Bild zu geben, finden Sie hier einige Beispiele dafür, was ein KI-Assistent im Bereich Daten und Analysen leisten kann:
- Dokumentation automatisch generieren für Tabellen und Spalten innerhalb Ihres Ökosystems.
- Bieten Sie intelligente Suchfunktionenund leitet Benutzer zu den für ihre Anforderungen relevantesten Datenbeständen.
- Übersetzen Sie SQL-Abfragen in einfaches Englischsodass technisch weniger versierte Benutzer komplexe Abfragen problemlos verstehen können.
- Generieren und Debuggen von Code durch Formatieren von SQL-Abfragen, Verbessern der Lesbarkeit und Optimieren der Leistung, was letztendlich zu einer Steigerung von Effizienz und Produktivität führt.
Ein KI-Assistent kann Menschen die bereits in der Analytik tätig sind produktiver. Sie optimieren den Prozess des Findens, Verstehens und Vertrauens in Daten. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass ein Assistent voraussetzt, dass Benutzer bereits mit Analyse-Workflows vertraut sind und nur grundlegende Aufgaben übernehmen können.
So erkennen Sie einen KI-Assistenten schon aus der Ferne: Sie benötigen menschliche Aufsicht und haben keinen Einfluss auf Entscheidungen.
Eine weitere Möglichkeit, KI-Assistenten, Copiloten und Agenten zu unterscheiden, ist die Betrachtung ihrer Nähe zu Entscheidungsprozessen. Wie wir gesehen haben, steigern Assistenten die Produktivität, beeinflussen Entscheidungen jedoch nicht direkt. Copiloten hingegen steigern nicht nur die Produktivität, sondern leisten auch wertvolle Unterstützung im Entscheidungsprozess.
Der Begriff „Copilot“ impliziert die Anwesenheit eines verantwortlichen Piloten, der die Richtung bestimmt, indem er die richtigen Fragen stellt. Er suggeriert eine kollaborative Beziehung zwischen den Beteiligten und der Maschine, und genau das erreicht er.
Was können Sie additionally von einem KI-Copiloten im Analysebereich erwarten?
- Abfragen in natürlicher Sprache: KI-Copiloten ermöglichen es Benutzern, in Alltagssprache Fragen zu ihren Daten zu stellen. Die KI bietet dann Empfehlungen und Vorschläge auf Grundlage der Benutzeranfrage an, sodass auch nicht-technische Benutzer mühelos mit ihren Daten interagieren und Erkenntnisse daraus gewinnen können.
- Datenanalyse: Copiloten unterstützen Benutzer bei der Datenanalyse, indem sie Formeln vorschlagen und auf Datenmustern basierende Erkenntnisse und Empfehlungen liefern.
- Datenvisualisierung: KI-Copiloten empfehlen basierend auf den Daten und den Zielen des Benutzers die am besten geeigneten Arten von Diagrammen, Grafiken und Visualisierungen.
- Nächstbeste Aktionen: Auf Grundlage der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse schlagen KI-Copiloten den Benutzern die effektivsten nächsten Schritte vor. Bei einer Kundenabwanderungsanalyse kann die KI beispielsweise spezifische Bindungsstrategien für Kunden vorschlagen, die als Hochrisikokunden eingestuft wurden.
Copiloten stellen eine fortgeschrittenere Entwicklungsstufe dar, da sie aktiv an der Abgabe von Empfehlungen mitwirken und so den Benutzern einen größeren geschäftlichen Mehrwert bieten. Sie ermöglichen Benutzern, effizienter zu arbeiten und fundiertere Entscheidungen zu treffen, sind aber immer noch darauf angewiesen, dass die Stakeholder die richtigen Fragen stellen und die gewünschten Analysen durchführen.
So erkennen Sie einen KI-Copiloten schon aus der Ferne: Sie verbessern Entscheidungsprozesse durch Empfehlungen und arbeiten mit Menschen zusammen.
„KI-Agenten sind autonome oder halbautonome Softwareeinheiten, die KI-Techniken nutzen, um in ihrer digitalen oder physischen Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen, Maßnahmen zu ergreifen und Ziele zu erreichen.“ Gartner
KI-Agenten stellen die autonomste Type der KI dar. Im Gegensatz zu KI-Assistenten und Copiloten können KI-Agenten unabhängig agieren, Entscheidungen auf Grundlage der von ihnen verarbeiteten Daten treffen und aus ihren Erfahrungen lernen.
Was KI-Agenten auszeichnet, ist ihr Grad an Autonomie. Sie können ihre Umgebung durch Sensoren wahrnehmen und durch Aktuatoren darauf reagieren, sodass sie ohne menschliche Aufsicht auf die Erreichung bestimmter Ziele hinarbeiten können.
Das Konzept eines Agenten im Kontext von Sprachmodellen besteht darin, das Modell in die Lage zu versetzen, eine komplexe Aufgabe in kleinere, überschaubarere Schritte aufzuteilen und diese Schritte dann nacheinander auszuführen. Ein großer Durchbruch in diesem Bereich conflict die Einführung von „ Gedankenkette anregen„. Dieser Ansatz ermöglicht es Sprachmodellen, mehrstufige Probleme in Zwischenphasen zu zerlegen und so einen „Denkprozess“ zur Lösung des Issues zu simulieren.
Was können Sie additionally von einem KI-Agenten im Bereich Daten und Analyse erwarten? Hier sind einige wichtige Funktionen.
- Datenanalyse und Entscheidungsfindung: KI-Agenten können große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und fundierte, auf bestimmte Ziele ausgerichtete Entscheidungen treffen. Sie können maschinelle Lerntechniken anwenden, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und so Entscheidungsprozesse zu unterstützen und zu verbessern.
- Informationsverarbeitung: KI-Agenten zeichnen sich durch die vielfältige Verarbeitung von Informationen aus, um die Entscheidungsfindung und das Verständnis zu verbessern.
- Optimierung: KI-Agenten können Optimierungstechniken einsetzen, um den Nutzen zu maximieren und gleichzeitig Kompromisse und Einschränkungen zu bewältigen. Sie können ausführbare Aktionspläne generieren, um Analyseprozesse zu optimieren und die Effizienz zu verbessern.
- Zusammenarbeit: Mehrere KI-Agenten können gemeinsam an komplexen Analyseaufgaben arbeiten, die die Fähigkeiten einzelner Agenten übersteigen. Die kombinierte Anwendung mehrerer Agenten kann anpassungsfähigere, skalierbarere und robustere Analyselösungen bieten, insbesondere in Umgebungen, die eine dezentrale Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Daten aus verschiedenen Quellen erfordern.
KI-Agenten sind die Systeme, die den Geschäftswert am stärksten beeinflussen. Tatsächlich stagniert die Einführung von Analysen in Unternehmen seit 20 Jahren und liegt zwischen 20 % und 30 %. Unglaubliche 70 % der Mitarbeiter in Organisationen wissen nicht, welche Fragen sie stellen oder was sie mit den Antworten anfangen sollen. KI-Agenten sind die Systeme, die die Entscheidungsfindung am stärksten beeinflussen. Sie sind autonom genug, um Ziele zu definieren, ihre Umgebung zu analysieren und sich zu engagieren präskriptive Analytik — und das ist es, was Organisationen am meisten brauchen.
Die Entscheidungsfindung hat den größten Einfluss auf das Endergebnis eines Unternehmens. Während KI-Assistenten Organisationen bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung unterstützen, gehen KI-Agenten noch einen Schritt weiter, indem sie „datenzentrierte“ Entscheidungsfindung ermöglichen. Sie beeinflussen den Entscheidungsprozess von 70 % der Mitarbeiter in Unternehmen, die zuvor nicht in die Analyse eingebunden waren.
So erkennen Sie einen KI-Agenten schon aus weiter Entfernung: Sie können ohne die Aufsicht eines Menschen handeln, sie können Entscheidungen treffen und auf deren Grundlage handeln – und so ihre Umgebung beeinflussen.
Die Begriffe KI-Assistent, KI-Copilot und KI-Agent werden oft synonym verwendet, was zu Verwirrung führen kann. Der Unterschied zwischen ihnen ist jedoch recht einfach. Sie fallen alle in das Autonomiespektrum, wobei jeder einen unterschiedlichen Grad an Unabhängigkeit und Einfluss auf die Entscheidungsfindung aufweist.
Am einen Ende des Spektrums ergänzen KI-Assistenten die Arbeit und leisten wertvolle Unterstützung, ohne dabei Autonomie zu besitzen. Sie beeinflussen die Entscheidungsfindung nicht direkt, sondern dienen vielmehr als hilfreiche Werkzeuge zur Steigerung der Produktivität.
Weiter unten im Spektrum finden wir KI-Copiloten, die über ein höheres Maß an Autonomie verfügen. Sie können mit Stakeholdern zusammenarbeiten und Empfehlungen zur Entscheidungsfindung abgeben und fungieren dabei als vertrauenswürdige Berater.
Am anderen Ende des Spektrums befinden sich KI-Agenten: völlig autonome Einheiten, die auf Grundlage ihrer Analyse der Umgebung und Ziele die beste Vorgehensweise vorgeben können.
Als Käufer ist es wichtig, den optimalen Automatisierungsgrad für verschiedene Rollen in Ihrem Unternehmen zu beurteilen. Wenn Sie potenzielle Anbieter prüfen, bitten Sie sie, explizit anzugeben, wo ihre Technologie im Autonomiespektrum steht. Auf diese Weise können Sie die Fähigkeiten und Einschränkungen jeder Lösung verstehen und die beste Lösung finden.
Die Entwicklung von KI-Systemen mit größerer Autonomie kann zu höheren Kapitalrenditen und einer einfacheren Implementierung führen. Allerdings erfordert dies auch ein höheres Maß an Vertrauen in die Fähigkeit der KI, Ihre Anwendungsfälle genau zu verstehen.
Quellen
- Gartner. „Innovationsleitfaden: KI-Agenten.“ (Verknüpfung)
- Einfach formen. „Arten von KI-Agenten.“ Simform Weblog.
- Auf dem Weg zur Datenwissenschaft. „LLM-Agenten intuitiv und umfassend erklärt.“ Mittel.
- Von Geeks für Geeks. „Agenten in der künstlichen Intelligenz.“ Von Geeks für Geeks.
- AWS. „Was sind KI-Agenten?“ AWS.