KI-Agenten in IT: 60% der täglichen Aufgaben aufgedeckt

Der Aufstieg von KI-Agenten in Unternehmen

KI-Agenten sind das nächste große Ding in der Welt der Technologie, und es scheint, als wolle jeder ein Stück vom Kuchen abhaben. Aber was genau treiben diese Agenten in Unternehmen? In vielen Fällen arbeiten sie nicht nur an ihren eigenen Aufgaben, sondern helfen auch bei der Schaffung weiterer Agenten. Sie sind besonders nützlich in IT-Abteilungen, wo sie die Systemleistung verwalten, einschließlich der Infrastruktur, die andere KI-Agenten unterstützt. Ihre Rollen können jedoch je nach Branche stark variieren.

Eine kürzliche Umfrage von Cloudera, die 1.484 IT-Führungskräfte umfasste, ergab, dass beeindruckende 96% der Organisationen planen, ihren KI-Einsatz im nächsten Jahr auszuweiten. Das ist eine beeindruckende Zahl, wenn man bedenkt, dass in Umfragen normalerweise mindestens 10% der Befragten Ausreißer sind. Darüber hinaus haben 57% dieser Organisationen bereits in den letzten zwei Jahren mit der Implementierung von KI-Agenten begonnen. Doch die Begeisterung wird durch Bedenken bezüglich Datenschutz, Integrationsherausforderungen und Datenqualitätsprobleme gedämpft, die diese Pläne möglicherweise durchkreuzen könnten.

Aktuelle Anwendungen und Implementierungsstrategien

Die meisten der derzeit eingesetzten KI-Agenten sind in IT-Betrieben eingebettet, wobei sich die Mehrheit auf Leistungsverbesserungen (66%), Sicherheitsüberwachung (63%) und Unterstützung bei der Entwicklung (62%) konzentriert. Woher kommen diese Agenten? Ein signifikanter Anteil von 66% der Befragten baut diese Agenten mit Hilfe von Unternehmens-KI-Infrastrukturplattformen auf, während 60% auf Agentenfähigkeiten zurückgreifen, die bereits in ihren Kernanwendungen eingebettet sind. Laut den Autoren der Umfrage zeigt dieser Ansatz eine Vorliebe für Implementierungen, die skalierbar, sicher und eng mit Datenquellen verbunden sind.

Neben der IT-Optimierung hinterlassen KI-Agenten auch Spuren in kundenorientierten Operationen, hauptsächlich im Kundenunterstützung (78%), Prozessautomatisierung (71%) und prädiktive Analysen (57%). Bei der Erstellung dieser Agenten sind die bevorzugten Technologien Unternehmens-KI-Infrastrukturplattformen (66%), Agentenfähigkeiten innerhalb von Anwendungen (60%) und dedizierte KI-Agentenplattformen und -rahmenwerke (60%).

Herausforderungen und Bedenken

Natürlich sind KI-Agenten nicht ohne Probleme. Häufige Herausforderungen umfassen Datenschutzbedenken (53%), Schwierigkeiten bei der Integration in bestehende Systeme (40%) und hohe Implementierungskosten (39%). Über ein Drittel (37%) der Befragten fand die Integration von KI-Agenten in ihre aktuellen Systeme und Arbeitsabläufe "sehr" oder "extrem" herausfordernd. Wie die Autoren der Umfrage bemerkten, ist das Einführen von KI-Agenten weit davon entfernt, ein einfacher Plug-and-Play-Prozess zu sein, was die anhaltenden Herausforderungen bei früheren technologischen Fortschritten widerspiegelt.

Technologieführer sind begierig auf Verbesserungen bei KI-Agenten, insbesondere in Bereichen wie Datenschutz und Sicherheitsmerkmale (65%), schnellere Trainings- und Anpassungsoptionen (54%), bessere Verarbeitung natürlicher Sprache (51%) und verbessertes kontextuelles Verständnis (50%).

Branchenspezifische Anwendungsfälle

Die Anwendungsfälle für KI-Agenten variieren erheblich je nach Branche:

• In Finanz- und Versicherungsbranche sind die führenden Anwendungen Betrugserkennung (56%), Risikobewertung (44%) und Investitionsberatungsdienste (38%).
• In der Fertigung werden KI-Agenten für Prozessautomatisierung (49%), Optimierung der Lieferkette (48%) und Qualitätskontrolle (47%) eingesetzt.
• In der Gesundheitsversorgung werden KI-Agenten hauptsächlich für Terminvereinbarungen (51%), diagnostische Unterstützung (50%) und die Verarbeitung von medizinischen Unterlagen (47%) verwendet.
• Telekommunikation nutzt KI-Agenten für Kundensupport-Bots (49%), Verbesserung der Kundenerfahrung (44%) und Sicherheitsüberwachung (49%).

Empfehlungen zur Implementierung von KI-Agenten

Die Cloudera-Umfrage liefert mehrere Empfehlungen für Unternehmen, die KI-Agenten effektiv implementieren möchten:

• Stärkung der Datenbasis: Stellen Sie sicher, dass Sie eine moderne Datenarchitektur und einheitliche Plattformen haben, die in der Lage sind, die vielfältigen und umfangreichen Daten zu handhaben, die KI-Agenten benötigen.
• Fokus auf Projekte mit hohem Impact: Beginnen Sie mit Initiativen, die sofortige Renditen versprechen, wie z.B. Kundensupport und Prozessautomatisierung, die direkt kritische Geschäftsbedürfnisse ansprechen.
• Klarstellung der Verantwortung: Definieren Sie, wer für die Leistung des Agenten verantwortlich ist – sei es der Entwickler, der Geschäftsinhaber oder das Betriebsteam.
• Entwicklung von Governance- und Ethikrahmenwerken: Implementieren Sie Systeme zur Überprüfung von Bias, um Transparenz in Entscheidungsprozessen zu gewährleisten und das Verhalten der Agenten regelmäßig an Unternehmensrichtlinien und Nutzeranforderungen zu messen.
• Qualifizierung der Teams: Gehen Sie über die grundlegende Schulung hinaus und entwickeln Sie hybride Fähigkeiten, die es Mitarbeitern ermöglichen, KI-Agenten zu erstellen, zu integrieren und zu verstehen, und fördern Sie eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI.

Die Begeisterung, die sich in den Umfrageantworten widerspiegelt, deutet darauf hin, dass KI-Agenten bereit sind, die nächste große Welle in der KI-Technologie zu sein und gezielte Lösungen anzubieten, anstatt der komplexen, übergreifenden Systeme, die viele befürchteten. Es wird spannend sein zu sehen, ob die geplante 96%-Adoptionsrate Realität wird.