Mit AI Agents im Team und warum der Human-in-the-Loop wichtig ist

Klassische Chatbots basieren vor allem auf definierten Skripten und reagieren nur reaktiv auf Eingaben. Autonome KI-Systeme bzw. AI Agents können dagegen mit Kunden in Echtzeit kommunizieren, Sprachbarrieren durch Echtzeitübersetzungen überwinden und untereinander Informationen austauschen. Sie treffen ohne menschliche Unterstützung Entscheidungen, erledigen komplette und sogar komplexe Aufgaben. Ähnlich wie menschliche Teams werden zukünftig mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten. Sie sind dazu jeweils für einen Bereich hochspezialisiert. Auch die Projektkoordination und Prüfung wird von KI-Agenten übernommen. Dabei übergeben sie sich die Arbeitsschritte quasi von Hand zu Hand, so wie bisher menschliche Teams.

Der Unterschied ist: Aktuell braucht man beispielsweise in einer Abteilung fünf Personen, die alle ihre jeweiligen KI-Tools bedienen. Mit KI-Agenten ist nur eine Person notwendig, die das Team aus KI-Agenten koordiniert.

Auch VIER beschäftigt sich mit dieser Arbeitsteilung in der KI-Lösungen und Agenten Spezialgebiete abdecken. Ziel ist es, Prozesse vollständig zu automatisieren und dabei unterschiedliche AI-Agenten und -Modelle zu kombinieren. Statt One-Size-fits-all-Angebote können Unternehmen ihren Kunden so individualisierte Lösungen anbieten und die Kundenansprache stärker personalisieren.

Branchenspezifische KI: Industry Models

Eine weitere Innovation, die ab etwa 2027 an Bedeutung gewinnen wird, sind sogenannte Industry Models. Das sind branchenspezifische KIs, die auf allen relevanten Daten trainiert sind. Unternehmen können diese Fachmodell lizenzieren und so von branchenspezifischem Wissen sowie erheblichen Produktivitätssteigerungen profitieren. Diese Industry Models existieren bereits in China. Ihre Datenbasis ist jedoch für die europäische Industrie weder geeignet noch sicher genug. Daher werden deutsche und europäische Unternehmen – teils in Kooperation mit US-amerikanischen Unternehmen – eigene, vertrauenswürdige Modelle entwickeln.

Praxisbeispiel: FUTURE AI für die Zukunftsforschung

Die wissenschaftliche Zukunftsforschung gibt Antworten auf künftige Entwicklungen. Für Unternehmen können Wissenschaftler branchenspezifisch analysieren, welche Technologien in den nächsten fünf bis zehn Jahren entscheidend sind. Dazu führen sie zunächst Tiefeninterviews mit Personen, die maßgeblich Einfluss auf Entscheidungen für zukünftige Entwicklungen nehmen, wie Strategie-, Innovations- und Technologiechefs großer, markttreibender Unternehmen. Aus diesen Auswertungen und weiteren Analysen entsteht ein spezifisches Zukunftsbild. Ein zeitaufwändiges und kostenintensives Verfahren.

Gemeinsam mit VIER hat die 2b AHEAD Group deshalb FUTURE AI entwickelt. Dieses KI-Tool ist mit den exklusiven Daten der Prognosedatenbank trainiert und damit ein echtes Wissenssystem für die Zukunftsforschung. Kunden können diesem Tool einfach Fragen über die Zukunft ihrer Branche stellen und erfahren, wie die Entwicklung in fünf bis zehn Jahren aussieht, welche Technologien dann eine Rolle spielen, wie sich die Wertschöpfungsketten und Zielgruppen wandeln und welche Geschäftsmodelle und Produkte zu Wachstum verhelfen werden. Mit FUTURE AI kann jeder Mittelständler eine professionelle Zukunftsplanung machen, wie sie sich bisher nur Konzerne leisten konnten. Das Wissen von FUTURE AI entwickelt sich dabei kontinuierlich weiter, denn mit jedem neuen Interview aktualisiert sich das System im Hintergrund. Ein Beispiel, wie leicht sich KI durch „plug and play“ integrieren lässt und wie kosteneffizient sie arbeitet.

Wo bleiben die Mitarbeiter? Human-in-the-Loop

Der zunehmende Einsatz von KI stellt aber auch das Thema Mensch und Maschine in den Mittelpunkt. Das Konzept Human-in-the-Loop beschreibt die Arbeitsteilung zwischen Menschen und KI. Menschliche Fähigkeiten und maschinelle Intelligenz werden kombiniert, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Denn in vielen Bereichen bleiben Empathie, Expertise und menschliche Entscheidungsfähigkeit entscheidend. Der Mensch erhält quasi Überwachungsfähigkeiten für KI-Anwendungen. Als Supervisor schaut er zum Beispiel in ein Gespräch zwischen Kunde und KI und unterstützt mit seiner überlegenen Empathie und Kommunikationsfähigkeit, wenn es nicht gut läuft. So entsteht echte Teamarbeit zwischen Mensch und KI. In Zukunft wird es deshalb den CAIO geben, den Chief AI Officer, der die KI-Thematik technisch und kulturell betreut.