Vom KI -Hype bis zur Praktikabilität: Unternehmen müssen Prioritäten vor Flash priorisieren

Während wir tiefer in die Ära der autonomen Transformation eintauchen, gestalten KI-Agenten die Funktionsweise von Unternehmen und die Art und Weise, wie sie Werte schaffen, neu. Doch angesichts einer Flut von Anbietern, die ihre „KI-Agenten“ anpreisen, ist es schwierig, durch den Lärm zu navigieren und herauszufinden, was diese Systeme wirklich leisten können – und vor allem, wie wir sie einsetzen sollten.

Es ist nicht so einfach, Aufgaben für die Automatisierung aufzulisten und KI-Agenten anhand von Benchmarks zu testen. So wie die Wahl eines Jets für einen kurzen Einkauf im Lebensmittelgeschäft übertrieben wäre, müssen wir kritischer darüber nachdenken, wie wir KI in unsere Arbeit integrieren.

Warum wir unsere Arbeit nicht durch KI-Agenten ersetzen sollten

Jede Organisation strebt danach, ihren Kunden, Partnern und Mitarbeitern Mehrwert zu bieten. Dieser Mehrwert ist nur ein Teil dessen, was die Organisation potenziell schaffen könnte, angesichts der Anforderungen und Wünsche derjenigen, die sie bedient.

Wenn Mitarbeiter ihren Tag mit einer Liste von Aufgaben für morgen und einer weiteren Liste von Aufgaben beenden, die sie zurückstellen mussten – Aufgaben, die Mehrwert geschaffen hätten, wenn sie erledigt worden wären – wird klar, dass es eine Lücke zwischen potenziellem und tatsächlichem Wertschöpfungsprozess gibt. Dies lässt ungenutzten Wert auf dem Tisch liegen.

Der offensichtliche Ausgangspunkt für die Implementierung von KI-Agenten ist, die bestehende Arbeit und den von ihr geschaffenen Wert zu betrachten. Die unmittelbaren Vorteile liegen auf der Hand: Aufgaben automatisieren, um sie schneller oder zuverlässiger zu erledigen. Während dieser Ansatz als Teil einer Transformationsstrategie gültig ist, geraten viele Organisationen in die Falle, sich ausschließlich darauf zu konzentrieren, den bereits geschaffenen Wert zu steigern. Dies schränkt ihre Vision und Investitionen auf einen kleinen Teil ihres Potenzials ein, wie das folgende Venn-Diagramm zeigt, und lässt einen Großteil des adressierbaren Werts unberührt.

Menschen und Maschinen haben einzigartige Stärken und Schwächen. Unternehmen, die mit ihren Geschäfts-, Technologie- und Industriepartnern zusammenarbeiten, um ihre Arbeitsabläufe neu zu gestalten, werden diejenigen übertreffen, die sich darauf fixieren, bestehenden Wert zu automatisieren, ohne ihren gesamten Wertaustoß zu erweitern.

Die Fähigkeiten von KI-Agenten durch das SPAR-Framework verstehen

Um zu entmystifizieren, wie KI-Agenten funktionieren, haben wir das SPAR-Framework entwickelt: wahrnehmen, planen, handeln und reflektieren. Dieses Modell spiegelt die Art und Weise wider, wie Menschen Ziele verfolgen, und bietet eine klare Perspektive, um die Operationen von KI-Agenten zu betrachten.

Wahrnehmen

So wie wir unsere Sinne nutzen, um unsere Umgebung zu verstehen, sammeln KI-Agenten Daten aus ihrer Umgebung. Sie erkennen Auslöser, sammeln relevante Informationen und behalten den Überblick über ihren operativen Kontext.

Planen

Nach dem Wahrnehmen stürzen sich KI-Agenten nicht direkt ins Handeln. Ähnlich wie Menschen, die ihre Optionen abwägen, analysieren diese Agenten die Daten im Hinblick auf ihre Ziele und Einschränkungen, um strategische Entscheidungen zu treffen, wie sie ihre Ziele erreichen können.

Handeln

Die Fähigkeit, Aktionen auszuführen, unterscheidet KI-Agenten von reinen Analysetools. Sie können verschiedene Werkzeuge und Systeme orchestrieren, um Aufgaben zu erfüllen, ihren Fortschritt in Echtzeit überwachen und bei Bedarf anpassen, um auf Kurs zu bleiben.

Reflektieren

Die wohl fortschrittlichste Funktion ist die Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen. Hochentwickelte KI-Agenten können ihre Leistung bewerten, Ergebnisse prüfen und ihre Methoden basierend auf dem, was sich als effektiv erweist, verfeinern, um einen Zyklus kontinuierlicher Verbesserung zu fördern.

Die Stärke von KI-Agenten liegt in der nahtlosen Integration dieser vier Fähigkeiten, die es ihnen ermöglicht, komplexe Ziele mit wachsender Finesse zu bewältigen. Dieser Ansatz steht im Kontrast zu bestehenden, oft optimierten Prozessen, bei denen inkrementelle Verbesserungen nur begrenzte Gewinne bringen können. Die Erkundung neuer Wege für die Wertschöpfung und Marktentwicklung kann zu exponentiellem Wachstum führen.

5 Schritte zur Entwicklung Ihrer KI-Agenten-Strategie

Die traditionelle Methode zur Einführung von KI, die viele Technologen, Berater und Unternehmensführer verfolgen, hat eine Misserfolgsquote von 87 %:

1. Probleme auflisten, die gelöst werden sollen;
2. Oder:
3. Ihre Daten untersuchen;
4. Potenzielle Anwendungsfälle auswählen;
5. Anwendungsfälle hinsichtlich ROI, Machbarkeit, Kosten und Zeitrahmen bewerten;
6. Eine Teilmenge der Anwendungsfälle auswählen und in deren Umsetzung investieren.

Diese Methode mag solide erscheinen, da sie weithin als bewährte Praxis akzeptiert ist, aber die Beweise deuten darauf hin, dass sie nicht effektiv ist. Es ist Zeit für eine neue Strategie:

1. Kartieren Sie das gesamte potenzielle Wertschöpfungspotenzial Ihrer Organisation für Kunden und Partner, unter Berücksichtigung Ihrer Kernkompetenzen und der regulatorischen und geopolitischen Landschaft des Marktes.
2. Bewerten Sie die aktuelle Wertschöpfung Ihrer Organisation.
3. Identifizieren Sie die fünf besten Möglichkeiten, die neuen, bedeutenden Wert schaffen und potenziell neue Märkte eröffnen könnten.
4. Bewerten Sie diese Möglichkeiten hinsichtlich ROI, Machbarkeit, Kosten und Zeitrahmen, um KI-Agenten-Lösungen zu entwickeln (wiederholen Sie die Schritte 3 und 4 nach Bedarf).
5. Wählen Sie eine Teilmenge der Wertfälle aus und verpflichten Sie sich zu deren Umsetzung.

Neuen Wert mit KI schaffen

Der Einstieg in die autonome Transformation ist kein Wettrennen – es ist eine strategische Evolution, bei der organisatorische Fähigkeiten im Einklang mit technologischen Fortschritten wachsen. Indem Sie mit einem klaren Verständnis von Wert beginnen und Ihre Ambitionen methodisch erweitern, kann Ihre Organisation in der Ära der KI-Agenten florieren.

Brian Evergreen ist der Autor von Autonomous Transformation: Creating a More Human Future in the Era of Artificial Intelligence

Pascal Bornet ist der Autor von Agentic Artificial Intelligence: Harnessing AI Agents to Reinvent Business, Work and Life

Evergreen und Bornet bieten zusammen mit Cassie Kozyrkov einen neuen Online-Kurs über KI-Agenten an: Agentic Artificial Intelligence for Leaders