Was sind AI-Agents? Ein umfassender Überblick

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen mit Kund:innen interagieren. AI-Agents gehen noch einen Schritt weiter: Sie sind effizient, skalierbar und intelligent.

In diesem Artikel erfährst du, wie sie funktionieren, welche Arten es gibt und wie du sie schon heute einsetzen kannst.

Was ist ein AI-Agent einfach erklärt?

AI-Agents sind autonome Systeme, die Informationen sammeln, interpretieren und selbstständig Entscheidungen treffen. Aufgrund dieser Features werden sie häufig zur Automatisierung von Aufgaben im Kundenservice und zur Prozessautomatisierung genutzt.

AI-Agents können eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen - von der Beantwortung einfacher Fragen bis hin zur Durchführung komplexer Aufgaben – und verbessern sich kontinuierlich durch selbstständiges Lernen.

AI-Agents…

• automatisieren Prozesse (z.B. repetitive Aufgaben wie Retouren)
• beantworten Kundenanfragen in Echtzeit
• personalisieren den Support

Wie funktionieren AI-Agents?

Wie bereits erwähnt sind AI-Agents autonome Softwareeinheiten auf Basis von Künstlicher Intelligenz. Im Gegensatz zu einfachen Sprachmodellen (LLMs wie z.B. GPT) sind sie darauf ausgelegt, konkrete Aufgaben auszuführen. Die Grundlage dafür bilden maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und Entscheidungsmodelle.

Datenwahrnehmung und Entscheidungsmodell

Der erste Schritt in der Funktionsweise eines AI-Agents ist die Wahrnehmung von Daten aus seiner Umgebung. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie z.B. Kundenanfragen, Sensordaten oder Online-Interaktionen. Durch den Einsatz von Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) können AI-Agents menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren. Dadurch, dass für die Verarbeitung bei vielen AI Agents große Sprachmodelle (LLMs) genutzt werden, nennt man sie teilweise auch LLM-Agenten.

Sobald die Daten erfasst sind, kommt das maschinelle Lernen ins Spiel. Hierbei nutzen AI-Agents komplexe Algorithmen, um Muster in den Daten zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen basieren auf vorherigen Erfahrungen und dem kontinuierlichen Lernen aus neuen Daten.

Ausführung von Aufgaben

Nach der Entscheidungsfindung schreiten AI-Agents zur Ausführung über. Dies kann eine Vielzahl von Aufgaben umfassen, wie das Beantworten von Kundenanfragen, das Verwalten von Datenbanken oder das Durchführen spezifischer Aktionen im System eines Unternehmens. Ein wesentlicher Vorteil ist die Geschwindigkeit und Genauigkeit, mit der AI Agents diese Aufgaben erledigen können.

Lernen aus Interaktionen

Ein herausragendes Merkmal von AI-Agents ist ihre Fähigkeit zum Lernen. Durch jede Interaktion sammeln sie neue Informationen und passen ihre Algorithmen entsprechend an. Dies geschieht oft durch Techniken des verstärkenden Lernens, bei denen positive Ergebnisse verstärkt und negative minimiert werden. So verbessern sich AI Agents kontinuierlich in ihrer Leistung.

Multi-Agenten-Systeme

In vielen Fällen arbeiten AI-Agents nicht isoliert, sondern innerhalb eines Multi-Agenten-Systems. In solchen Systemen agieren mehrere Agent:innen unabhängig voneinander, interagieren jedoch miteinander, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es ihnen, komplexe Probleme effektiver zu lösen als ein einzelner Agent es könnte.

Beispielanfrage aus dem E-Commerce

Um die Funktionsweise eines AI-Agenten eingehend zu zeigen, haben wir uns ein mögliches E-Commerce Szenario ausgedacht. Die Anfrage eines Kunden lautet: “Mein Paket wurde nicht geliefert.”

Was passiert jetzt?

1. Anfrage wird empfangen: Per Chat wird die Kundenanfrage entgegengenommen. Anhand von Schlüsselwörtern wie z.B. “Paket”, “nicht geliefert” oder “Lieferung fehlt”, erkennt die KI, dass es sich um ein Lieferproblem handelt.

2. Kundeninformationen werden gesammelt: Der Kunde wird z.B. nach seiner Sendungsnummer gefragt.

3. Echtzeit-Daten werden abgerufen: Mit den genannten Informationen kann der AI-Agent im Backend aktuelle Versandinformationen herausfinden (Zustellstatus, Letzter Scanpunkt, Angaben des Zustellers,…)

4. Antworten werden generiert: Basierend auf diesen Daten erstellt der AI-Agent eine situationsbezogene Antwort.

Mit weiteren integrierten Tools können dann noch weitere Aufgaben ausgeführt werden, so z.B. Sendungsreklamationen, Weiterleitungen an Servicemitarbeiter:innen oder die Veranlassung einer Ersatzlieferung, falls der Verlust bestätigt ist.

Technologische Grundlagen

Die technologische Grundlage von AI-Agents umfasst:

• Maschinelles Lernen: Algorithmen helfen ihnen beim Erkennen von Mustern und beim Treffen fundierter Entscheidungen.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Ermöglicht es ihnen, menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren.
• Speichersysteme: Robuste Speichersysteme sind entscheidend für das Speichern vielfältiger Informationstypen.

Zusammenfassend sind AI-Agents hochentwickelte Systeme, die durch fortschrittliche Technologien in der Lage sind, autonom zu agieren und kontinuierlich dazuzulernen. Ihre Fähigkeit zur Datenwahrnehmung, Entscheidungsfindung und Aufgabenausführung macht sie zu einem wertvollen Werkzeug in der modernen Geschäftswelt.

Unterschied: Chatbot vs. AI-Agent

In der Welt der künstlichen Intelligenz und Automatisierung gibt es viele Begriffe, die oft synonym verwendet werden, aber tatsächlich unterschiedliche Bedeutungen haben. Zwei dieser Begriffe sind “Chatbots” bzw. “KI-Chatbots” oder “Conversational AI” und “AI-Agents”. Obwohl sie ähnliche Technologien nutzen, unterscheiden sie sich in ihrer Funktionalität und Anwendung erheblich.

Chatbots: Die Gesprächsführer

Definition und Funktion

Chatbots sind Programme, die speziell entwickelt wurden, um Gespräche mit Benutzern zu führen. Sie werden häufig in Kundenservice-Anwendungen eingesetzt, um einfache Anfragen zu beantworten oder Informationen bereitzustellen. Chatbots arbeiten meist regelbasiert oder nutzen einfache maschinelle Lernalgorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Einsatzbereiche:

• Kundenservice: Beantwortung von FAQs
• E-Commerce: Unterstützung bei Kaufentscheidungen
• Social Media: Automatisierte Interaktionen mit Nutzern

Begrenzungen:

Chatbots sind oft auf vordefinierte Skripte oder Datenbanken angewiesen, was ihre Fähigkeit einschränkt, über diese hinausgehende komplexe Aufgaben zu bewältigen.

AI-Agents: Die Alleskönner

Definition und Funktion:

AI-Agents hingegen sind fortschrittlichere Systeme, die nicht nur Gespräche führen können, sondern auch in der Lage sind, komplexe Aufgaben autonom auszuführen. Sie nutzen fortgeschrittene maschinelle Lerntechniken und können aus Interaktionen lernen und sich an neue Situationen anpassen.

Einsatzbereiche:

• Automatisierung von Geschäftsprozessen
• Datenanalyse und Entscheidungsfindung
• Multi-Agenten-Systeme zur Problemlösung

Vorteile:

AI-Agents können unabhängig agieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen, die weit über die Fähigkeiten eines einfachen Chatbots hinausgehen. Sie sind flexibel und anpassungsfähig an verschiedene Umgebungen und Anforderungen.

Zusammenfassung der Unterschiede

1. Komplexität der Aufgaben: Chatbots sind auf einfache Konversationen beschränkt, während AI-Agents komplexe Aufgaben autonom bewältigen können.
2. Lernfähigkeit: AI-Agents lernen kontinuierlich aus Erfahrungen und passen sich an; Chatbots folgen meist vordefinierten Regeln.
3. Anwendungsbereich: Während Chatbots hauptsächlich für den Kundenkontakt eingesetzt werden, finden AI-Agents Anwendung in einer Vielzahl von Geschäftsprozessen und industriellen Anwendungen.

Insgesamt lässt sich sagen, dass AI-Agents eine Weiterentwicklung der Technologie darstellen, die in Chatbots ihren Ursprung hat. Beide haben ihren Platz in der digitalen Landschaft, aber AI-Agents bieten durch ihre Vielseitigkeit und Anpassungsfähigkeit einen erheblichen Mehrwert für Unternehmen, die komplexere Anforderungen haben.

Der richtige Mix von Chatbot und AI-Agent

Einen Chatbot mit einem AI-Agent zu verknüpfen hat viele Vorteile. Dank der Künstlichen Intelligenz können dabei interaktive Gespräche mit den Nutzer:innen geführt werden. Die klassischen Chatbot-Funktionen werden also mit den fortschrittlichen Fähigkeiten des AI-Agents verbunden, um komplexe Anfragen zu bearbeiten und Aufgaben direkt im Chat durchzuführen.

Merkmale eines Chatbots mit AI-Agent:

• Sprachverarbeitung (NLP): Der Chatbot nutzt Natural Language Processing (z. B. Modelle wie GPT), um menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und sinnvolle Antworten zu geben.
• Kontextverständnis: Ein AI-Agent kann Konversationen im Kontext verfolgen, Rückfragen stellen und Antworten personalisieren.
• Lernfähigkeit: Durch maschinelles Lernen kann ein AI-Agent aus Benutzerinteraktionen lernen und seine Leistung kontinuierlich verbessern.
• Multi-Tasking: Solche Chatbots können nicht nur einfache Antworten geben, sondern auch: Probleme lösen (z. B. IT-Support, Kundenanfragen), Daten abrufen (z. B. Wetter, News), Komplexe Abläufe automatisieren (z. B. Buchungen, Einkäufe)
• Integration mit Systemen: Sie können nahtlos in Apps, Websites oder Systeme wie CRM, ERP oder andere Unternehmenssoftware integriert werden, um Daten zu nutzen oder Aufgaben auszuführen.

Arten von AI-Agents

Es gibt verschiedene Arten von AI-Agents, jeder mit spezifischen Funktionen:

• Einfache Reflex-Agenten: Reagieren auf Basis von Bedingungs-Aktions-Regeln.
• Modellbasierte Reflex-Agenten: Verfügen über ein internes Modell zur Umweltwahrnehmung.
• Zielbasierte Agenten: Entwickelt zur Erreichung spezifischer Ziele.
• Nutzwertbasierte Agenten: Treffen Entscheidungen basierend auf Nutzenbewertungen.
• Lernende Agenten: Entwickeln sich durch Verstärkungslernen weiter.
• Hierarchische Agenten: Struktur mit höherstufigen Agenten, die untergeordnete leiten.

Mögliche Anwendungsbereiche für AI-Agents

AI-Agents finden Anwendung in zahlreichen Bereichen:

Effizienzsteigerung im Kundenservice

Durch den Einsatz von AI-Agents können Unternehmen ihre Effizienz erheblich steigern. Diese Systeme sind in der Lage, mehrere Interaktionen gleichzeitig zu bearbeiten und stehen rund um die Uhr zur Verfügung. Dadurch wird nicht nur die Betriebszeit optimiert, sondern auch die Kundenzufriedenheit durch schnelle und präzise Antworten erhöht.

Branchenspezifische Anwendungen

In verschiedenen Branchen entfalten AI-Agents ihr Potenzial:

• Retouren im E-Commerce
• Online-Banking im Finanzwesen
• Problemlösung bei Softwareanwendungen
• Schadenmeldeprozessen in der Versicherungsbranche
• Check-In in der Tourismusbranche

AI-Agents in der Praxis

Mit dem AI-Agent von OMQ können Prozesse im Kundenservice einfach und schnell automatisiert werden. So können z.B. Lieferadressen einfach im Chat geändert oder Sendungsabfragen getätigt werden. Die Aufgaben werden selbständig vom AI-Agent ausgeführt, ohne dass Servicemitarbeiter:innen eingreifen müssen.

Der OMQ AI-Agent ist ein virtueller Mitarbeiter, der Aufgaben direkt in Ihrem Backend-System ausführt. Mit Hilfe einer API Anfrage werden Fragen, die man nicht mit einer Standardlösung beantworten kann, sondern eine Aktion im Backend erfordern, sofort und effizient gelöst. Mögliche Use Cases sind z. B.:

• Adresse oder persönliche Daten ändern
• Abos abschließen oder Kündigungen durchführen
• Bestellstatus und Informationen abfragen
• und 1.000 weitere Use Cases

Das Tolle am AI-Agent von OMQ ist, dass die Use Cases auf allen Kanälen genutzt werden können. Auf der Hilfeseite und im Kontaktformular wird ein Formular angezeigt, im Chat werden die Felder in einen Dialog umgewandelt, bei dem die relevanten Daten der Kund:innen abgefragt werden.

Fazit: KI-Agenten als leistungsstarke Unterstützer

AI-Agents repräsentieren einen bedeutenden Fortschritt in der Geschäftstechnologie. Mit ihrer Fähigkeit zur Automatisierung komplexer Aufgaben tragen sie wesentlich zur Effizienzsteigerung bei und bieten wertvolle Einblicke durch Datenanalysen.

Der OMQ Automator zeigt eindrucksvoll das Potenzial solcher Systeme in der Praxis auf – eine Zukunft voller Möglichkeiten erwartet uns!