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Künstliche Intelligenz in autonomen Agenten: Wenn Technologie Konflikte von selbst löst
Würden Sie künstlicher Intelligenz (KI) die Lösung eines Konflikts zwischen zwei Systemen anvertrauen, die einander nicht verstehen? Diese Frage stellen sich viele Unternehmen und beantworten sie zunehmend mit „Ja“.
Eine globale Umfrage von PagerDuty aus dem Jahr 2024 ergab, dass 94 % der Organisationen planen, agentenbasierte KI oder autonome Agenten schneller einzuführen als herkömmliche generative KI-Modelle . Mehr als die Hälfte von ihnen betrachtet diese Technologie bereits als strategische Priorität. Dies deutet darauf hin, dass wir uns in einer neuen Phase der digitalen Transformation befinden, in der Maschinenautonomie zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Betriebs wird.
Das ist unvermeidlich : Mit der Zunahme von Systemen und der steigenden Komplexität der Datenflüsse entstehen Konflikte zwischen Informationen, Geschäftsregeln und Prozessen. Unterschiedliche Informationen, verzögerte Entscheidungen oder ineffizient kommunizierende Integrationen führen zu Verzögerungen, Nacharbeiten und operativen Risiken .
In diesem Kontext erweisen sich autonome KI-Agenten als intelligente Lösung analysieren diese Agenten den Kontext, interpretieren Variablen und treffen Entscheidungen selbstständig auf Basis kontinuierlichen Lernens.
schnelleren, präziseren und autonomen Lösung digitaler Konflikte eingesetzt wird . Sie lernen, was autonome Agenten sind, wie sie in der Praxis funktionieren und wie Skyone sie nutzt, um Konflikte agiler und intelligenter .
Viel Spaß beim Lesen!
Das Wort „autonom“ hat Gewicht. Es suggeriert Unabhängigkeit, Entscheidungsfindung und Verantwortung. Doch was genau bedeutet es in der Welt der Technologie, einem System Autonomie zu verleihen?
Autonome Agenten mit KI sind Softwareprogramme , die selbstständig agieren und Entscheidungen auf Basis dynamischer Kontexte, definierter Ziele und vorheriger Lernerfahrungen treffen können. Sie beschränken sich nicht auf die Ausführung programmierter Befehle: Sie interpretieren Variablen, bewerten Szenarien und wählen in Echtzeit die bestmögliche Reaktion.
Diese Logik markiert einen wichtigen Wendepunkt in unserem Verständnis von Automatisierung. Lag der Fokus zuvor auf Effizienz bei sich wiederholenden Aufgaben, sprechen wir heute von angewandter Intelligenz zur präziseren und schnelleren Lösung komplexer Probleme . Und das verändert alles.
Der Begriff mag zunächst abstrakt erscheinen, doch die Beispiele sind näher als man denkt: vom virtuellen Assistenten, der Anfragen ohne Skripte , bis zum Logistiksystem, das Routen angesichts unvorhergesehener Ereignisse anpasst. Allen diesen Fällen ist eines gemeinsam: die Fähigkeit, ohne Befehle zu handeln .
Zu verstehen, was einen Agenten wirklich autonom macht, ist der erste Schritt, um Versprechen von realer Anwendung zu unterscheiden. Dafür müssen wir die verschiedenen Agententypen und ihre Funktionsweise mit unterschiedlichem Intelligenzgrad und unterschiedlicher Unabhängigkeit verstehen.
Wollen wir anfangen?
Bevor wir uns mit der praktischen Funktionsweise dieser Agenten befassen, ist es wichtig zu verstehen, dass sie nicht alle über das gleiche Maß an Intelligenz oder Unabhängigkeit verfügen . Die Autonomie kann je nach Fähigkeit, die Umgebung wahrzunehmen, Situationen zu interpretieren und adaptive Entscheidungen zu treffen, erheblich variieren.
Die klassischste und nach wie vor sehr nützliche Klassifizierung dieser Agenten wurde von Stuart Russell und Peter Norvig in ihrem 1995 erstmals erschienenen Buch „ Artificial Intelligence: A Modern Approach “ . Dieses Werk, das kontinuierlich aktualisiert wird und an Universitäten und Technologieunternehmen weit verbreitet ist, definiert die Agententypen anhand ihres Komplexitätsgrades und ihrer Autonomie . Auch fast drei Jahrzehnte später ist dieses Rahmenwerk eine solide Referenz für alle, die Klarheit und strategische Visionen hinsichtlich der Rolle von KI in der Wirtschaft suchen.
Im Folgenden werden die wichtigsten Typen autonomer KI-Agenten vorgestellt:
- Einfache Reflexagenten : Sie reagieren auf direkte Reize mit vordefinierten Aktionen. Zum Beispiel ein System, das automatisch auf ein Schlüsselwort in einer E-Mail . Es findet keine Analyse statt, nur eine unmittelbare Reaktion;
- Agenten mit begrenztem Speicher : Sie nutzen aktuelle Daten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. Ein Chatbot , der sich die zuletzt gestellte Frage merkt, um den Kontext des Gesprächs aufrechtzuerhalten, fällt in diese Kategorie;
- Zielorientierte Akteure treffen Entscheidungen, die sich an Zielen orientieren. Ein Logistiksystem, das Lieferungen umorganisiert, um Verzögerungen zu vermeiden, arbeitet mit dieser Logik, selbst wenn es den ursprünglichen Plan ändern muss;
- Nutzenbasierte Agenten : Sie bewerten verschiedene Optionen, um die vorteilhafteste auszuwählen. Ein Empfehlungsagent, der die Kundenhistorie und das Konversionspotenzial berücksichtigt, bevor er ein Angebot vorschlägt, ist ein gutes Beispiel dafür;
- Multiagentensysteme (MAS) operieren in einem Netzwerk, in dem mehrere Agenten miteinander interagieren – sei es zur Kooperation, zum Wettbewerb oder zur Verhandlung von Entscheidungen. MAS steht für Multiagentensysteme , also Systeme, die aus mehreren Agenten bestehen, die, selbst mit unterschiedlichen Zielen, koordiniert agieren. Dieses Modell ist in Unternehmensplattformen weit verbreitet, die Bereiche wie Kundenservice, Logistik und Vertrieb integrieren und optimierte Entscheidungen in Echtzeit anstreben.
Diese Typen sind keine starren Einheiten. Derselbe Agent kann weiterentwickeln und an Komplexität gewinnen, indem er Daten sammelt, interagiert und lernt . Daher ist das Verständnis dieser Kategorien wichtig, um zu erkennen, wie und wo autonome KI sicher und wirkungsvoll eingesetzt werden kann.
Im nächsten Abschnitt erfahren wir, wie diese Agenten funktionieren: wie sie die Umgebung wahrnehmen, Variablen interpretieren und Entscheidungen treffen, die zuvor menschliches Eingreifen erforderten.
Nachdem wir die wichtigsten Agententypen kennengelernt haben, öffnen wir die „Black Box“ und schauen hinein: Wie funktionieren sie eigentlich?
Auf den ersten Blick mag die Funktionsweise eines autonomen KI-Agenten komplex erscheinen, wird aber verständlicher, wenn man sie in drei grundlegende Phasen unterteilt : Wahrnehmen, Interpretieren und Handeln.
Diese Phasen bilden den Lebenszyklus einer autonomen Entscheidung . Ausgehend von diesen Phasen kann ein Agent Daten in Entscheidungen umwandeln, oft mit einer Agilität und Präzision, die menschliche Routine in großem Umfang nicht gewährleisten kann.
Betrachten wir nun jede dieser Phasen genauer.
Wahrnehmung
Alles beginnt mit der Dateneingabe . Autonome Agenten reagieren auf ihre Umgebung und erfassen Informationen aus verschiedenen Kanälen – APIs, Sensoren, Altsystemen, Cloud-Integrationen und/oder nativen Konnektoren, wie sie beispielsweise in Skyone Studio .
Dieser Schritt ist entscheidend, denn ohne zuverlässige und gut vernetzte Daten sind intelligente Entscheidungen unmöglich. Die Qualität der Wahrnehmung beeinflusst die Leistung des Agenten direkt . Daher sind Datenarchitektur und Integrationspunkte für die Entwicklung dieser Systeme so wichtig.
Dolmetschen mit KI
Sobald die Daten erfasst sind, muss der Agent sie interpretieren . Hier kommt die künstliche Intelligenz ins Spiel, insbesondere erweiterbare Modelle wie LLMs ( Large Language Models ), die dem Agenten helfen, den Kontext zu verstehen, Konflikte zu erkennen und Variablen zu bewerten.
Anstatt starren Regeln zu folgen, kann der Agent Szenarien vergleichen, Muster analysieren, Ausnahmen berücksichtigen und sogar Entscheidungen auf Basis mehrerer Datenquellen treffen. Genau das unterscheidet einen autonomen Agenten von der traditionellen Automatisierung : Er führt nicht nur Aktionen aus, sondern interpretiert sie auch.
Entscheidung und Handlung
Nachdem die Daten analysiert wurden, wählt der Agent die optimale Vorgehensweise . Er kann Systemabweichungen korrigieren, einen bestimmten Ablauf priorisieren, ein Team alarmieren oder selbstständig handeln. Selbstverständlich stets geleitet von klaren und idealerweise nachvollziehbaren Zielen.
Am Ende dieses Prozesses sollte jede Aktion des Agenten protokolliert werden. Diese Nachvollziehbarkeit ermöglicht es ihm, sich anhand seiner Ergebnisse weiterzuentwickeln und so einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess zu etablieren. Interessanterweise tragen beispielsweise Skyone Studio Protokolle und eine Lakehouse- dazu bei, diese umfassende und leicht zugängliche Historie für zukünftige Analysen zu erhalten.
Nachdem wir den schrittweisen Prozess der Wahrnehmung, Interpretation und Entscheidungsfindung eines autonomen Agenten verstanden haben, wenden wir uns nun der Praxis zu . Im nächsten Abschnitt zeigen wir, wie sich all dies in realen Anwendungen umsetzen lässt und wie diese Agenten bereits in komplexen Szenarien eingesetzt werden, die schnellere, präzisere und intelligentere Reaktionen erfordern.
So ausgefeilt die Konzepte hinter KI auch sein mögen, ihr Wert beweist sich in der praktischen Anwendung. Autonome Systeme sind bereits in verschiedenen Unternehmenskontexten im Einsatz , oft unbemerkt, aber an kritischen Stellen, um reibungslose Abläufe, Präzision und operative Kontinuität zu gewährleisten.
Hier einige konkrete Beispiele:
- Kundenservice mit vielfältigen Integrationen : KI-gestützte, autonome Agenten können gleichzeitig auf verschiedene Systeme (wie CRM, Auftragsdatenbank und Supportcenter) zugreifen, um Inkonsistenzen zu erkennen und Informationskonflikte zu lösen.
Weicht Auftragsstatus auf verschiedenen Plattformen ab, analysiert der Agent die Historie, ermittelt die zuverlässigste Version und aktualisiert die Datensätze – ohne dass eine manuelle Eskalation erforderlich ist. - Automatische Korrektur von Integrationsfehlern : In Umgebungen mit vielen Altsystemen zirkulieren Daten häufig in unterschiedlichen Formaten.
Ein Agent kann als Vermittler fungieren: Erkennt er eine Inkompatibilität zwischen Systemen, identifiziert er die Fehlerursache, führt die notwendige Transformation durch und sendet die Daten standardisiert erneut, um die Integration aktiv und zuverlässig zu halten. - Abgleich von Finanz- und Betriebsdaten : Unternehmen mit mehreren Datenquellen sehen sich häufig mit Diskrepanzen in Werten und Datensätzen konfrontiert.
KI-gestützte Systeme können diese Datenbanken abgleichen, Anomalien erkennen und Entscheidungsregeln anwenden (z. B. Priorisierung von Quellen mit geringeren Fehlerraten), um Korrekturen vorzuschlagen oder umzusetzen. Dies beschleunigt Prozesse wie den Monatsabschluss und interne Audits. - Präventive Überwachung und automatische Fehlerbehebung : Agenten können Protokolle und Ereignisse in Echtzeit verfolgen, um Muster zu erkennen, die technischen Ausfällen vorausgehen. Durch das Erkennen dieser Anzeichen können sie präventive Maßnahmen auslösen, wie z. B. das Neustarten von Abläufen, das Isolieren von Prozessen oder das Benachrichtigen von Teams mit präzisen Diagnosen. Dies verhindert Unterbrechungen, bevor das Problem überhaupt im Benutzersystem .
Diese Beispiele zeigen, dass autonome Systeme Unternehmen bereits jetzt dabei helfen, Konflikte präzise, agil und skalierbar zu lösen, bevor sie überhaupt zu Problemen werden. Doch keine technologische Autonomie ist neutral. Damit diese Systeme wirklich intelligent agieren können, muss ihr verantwortungsvoller Betrieb gewährleistet sein.
Daher beleuchten wir im Folgenden die Säulen, die dieses Vertrauen stützen: Ethik, Sicherheit und Governance. Denn Technologie ohne Kriterien löst keine Probleme, sondern verschärft sie!
Die Autonomie eines Systems zu gewährleisten, bedeutet in erster Linie, Entscheidungen zu delegieren – und das verändert alles.
Laut einer SailPoint- unter 353 IT-Experten planen 98 % der Unternehmen, den Einsatz von KI-Agenten in den nächsten zwölf Monaten auszuweiten. Gleichzeitig sehen 96 % diese Agenten bereits als wachsende Sicherheitsbedrohung . Darüber hinaus berichteten 80 % von unerwünschtem Verhalten wie unberechtigtem Zugriff und unsachgemäßer Datenweitergabe, und weniger als die Hälfte verfügt über formale Richtlinien zur Steuerung dieser Fälle.
Diese Daten verdeutlichen: Autonomie ohne Struktur birgt Risiken . Daher ist es entscheidend, die Verantwortlichkeiten für jede Entscheidung klar zu definieren, sensible Daten zu schützen und den gesamten Prozess zu auditieren. Andernfalls kann ein Agent, der heute gut funktioniert, morgen schon ein Problem darstellen.
Zudem vergrößert sich die Angriffsfläche, wenn Agenten mit mehreren Systemen verbunden sind . Sicherheit erfordert die Trennung von Datenflüssen, Zugriffskontrolle und kontinuierliche Überwachung – nicht als letzten Schritt, sondern von Anfang an in die Entwicklung .
Bei Skyone setzen wir auf das Prinzip „Vertrauen und Sicherheit“. Skyone Studio daher Protokollen , einer detaillierten Berechtigungskontrolle und einer Governance ausgestattet,
Als nächstes möchten wir Ihnen zeigen, wie diese Elemente in der Praxis zusammenwirken , wenn wir Agenten mit KI innerhalb von Skyone Studio – von der Konstruktion bis zur kontinuierlichen Weiterentwicklung!
Autonomie allein genügt nicht. Erst die Orchestrierung – also die Fähigkeit, Logik, Daten und Entscheidungen in einer sicheren, nachvollziehbaren und anpassungsfähigen Umgebung zu koordinieren – .
Genau das Skyone Studio : die Erstellung von Agenten, die nicht nur Befehle ausführen, sondern auch den Kontext verstehen, auf Ausnahmen reagieren und sich anhand ihrer eigenen Lernerfahrungen weiterentwickeln. Und das alles ohne eine technische Revolution beim Kunden, sondern durch die nahtlose Anbindung des neuen an das bestehende System .
Sehen Sie selbst, wie wir das in der Praxis umsetzen.
Agenten in Skyone Studio mithilfe bedingter Abläufe erstellen
In Skyone Studio werden Agenten nicht Zeile für Zeile programmiert, sondern architektonisch gestaltet. Die Logik wird visuell durch bedingte Abläufe aufgebaut, die das Verhalten des Agenten als Reaktion auf Ereignisse, Regeln und Ausnahmen festlegen.
Dies ermöglicht die Abbildung komplexer Szenarien , wie beispielsweise einer Diskrepanz zwischen Abrechnungs- und Bestandsdaten, und die Konfiguration spezifischer Aktionen : von der automatischen Datenabstimmung bis hin zur Einholung einer menschlichen Genehmigung. Anders ausgedrückt: Der Agent agiert als intelligenter Vermittler, nicht als passiver Ausführender.
Integration mit Daten über native Konnektoren
Autonomes Handeln erfordert Kontext, und Kontext erfordert Daten. Deshalb Skyone Studio native Konnektoren , mit denen Agenten in Echtzeit auf verschiedene Systeme wie ERP-, CRM-Systeme, Datenbanken und proprietäre APIs zugreifen können.
Diese Integrationen speisen nicht nur die Logik des Agenten, sondern ermöglichen es ihm auch, Konflikte zwischen Datenquellen zu erkennen, zu identifizieren und Entscheidungen auf Basis tatsächlicher Ereignisse und nicht nur auf Basis von Vorhersagen zu treffen.
Kontinuierliche Weiterentwicklung mit zentralisierter Holzlagerung Seehaus.
Ein wirklich intelligenter Agent ist nicht von Geburt an perfekt: Er lernt. Deshalb wird alles, was er tut, in zentralen Protokollen zentralen Datenbank . So entsteht eine verlässliche Dokumentation, um die Vergangenheit zu verstehen, die Gegenwart zu analysieren und die Zukunft zu planen .
Dieses Entscheidungsarchiv ermöglicht eine verbesserte Agentenleistung , das Training von Modellen anhand realer Situationen und die Verfeinerung von Regeln durch Fakten statt durch Vermutungen. Es ist ein kontinuierlicher, datenbasierter – so wie jede gute Entscheidung sein sollte.
Wenn Sie verstehen möchten, wie diese Agenten in Ihrem Szenario funktionieren können, sprechen Sie mit einem unserer Spezialisten und entdecken Sie, wie Skyone Studio Logik, Daten und KI verbindet, um Konflikte in intelligente Entscheidungen zu verwandeln!
Operative Konflikte sind nicht immer sichtbar, ihre Auswirkungen aber täglich spürbar : Dateninkonsistenzen, ins Stocken geratene Integrationen, Entscheidungen, die länger dauern als nötig. In einem Umfeld, in dem die Komplexität schneller wächst als die menschlichen Kapazitäten, ist der Einsatz von Systemen, die Blockaden autonom lösen, eine immer wichtigere Reaktion.
In diesem Beitrag haben wir gesehen, dass autonome Agenten mit KI mehr als nur fortschrittliche Automatisierung darstellen: Sie verkörpern eine neue operative Logik , die Kontext verstehen, Entscheidungen treffen und sich auf Basis eigener Lernerfahrungen weiterentwickeln kann. Wir haben ihre Typen, ihre Funktionsweise, ihre Einsatzgebiete und die Art und Weise, wie Skyone all dies sicher und intelligent orchestriert, untersucht.
Diese Technologie ist mehr als nur ein Trend; sie entspricht dem realen Bedarf an mehr Flexibilität, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit . Und vielleicht ist Ihr Unternehmen bereits bereit für diesen nächsten Schritt, bei dem Intelligenz im Mittelpunkt steht.
Wenn Sie weitere Themen an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft vertiefen und verstehen möchten, besuchen Sie den Skyone -Blog ! Hier finden Sie immer wieder Neues, das Ihre Sicht auf die Abläufe Ihres Unternehmens verändern kann.
Mit dem wachsenden Interesse an Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) nehmen auch die Fragen zur Funktionsweise dieser Technologie zu, insbesondere im Hinblick auf Systeme, die selbstständig Entscheidungen treffen.
Um Ihnen weiterzuhelfen, haben wir im Folgenden Antworten auf einige der häufigsten Fragen zu autonomen KI-Systemen, ihren Anwendungsbereichen und Auswirkungen zusammengestellt.
Worin besteht der Unterschied zwischen Automatisierung und einem autonomen Agenten?
Die Automatisierung führt programmierte Aufgaben aus und lässt keinen Raum für Interpretationen. Ein Automatisierungsroboter wiederholt Anweisungen, ohne Kontextänderungen zu berücksichtigen. Ein autonomer Agent hingegen ist darauf ausgelegt, Szenarien zu bewerten, seine Reaktion anzupassen und sogar aus früheren Entscheidungen zu lernen. Er befolgt nicht einfach nur Regeln, sondern wählt selbst aus, welche Regel er anwendet oder wann er eine neue erstellt.
Ist es sicher, Entscheidungen autonomen Agenten mit KI zu überlassen?
Das ist möglich, sofern eine entsprechende Steuerung gewährleistet ist. Autonome Systeme müssen nachvollziehbar sein, klar definierte Grenzen aufweisen und überprüfbar sein. Sicherheit liegt im Design: gut strukturierte Arbeitsabläufe, Berechtigungssteuerung und kontinuierliche Überwachung sind unerlässlich. Bei korrekter Implementierung reduzieren diese Systeme operative Risiken, anstatt neue zu schaffen.
Können auch mittelständische Unternehmen autonome Agenten mit KI einsetzen?
Ja, und oft profitieren gerade diese Unternehmen am meisten. Autonome Agenten helfen mittelständischen Unternehmen, mit weniger Aufwand mehr zu erreichen: Nacharbeiten werden vermieden, bestehende Systeme integriert und der Betrieb läuft reibungslos mit weniger menschlichem Eingreifen. Dank zugänglicher und flexibler Plattformen wie Skyone Studio , die intelligent und kontrolliert wachsen wollen.
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