Automatisierung durch Künstliche Intelligenz Wie Agentic AI die Zusammenarbeit von KI-Agenten neu definiert

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Agentic AI steht für eine neue Generation automatisierter Prozesse. Pegasystems erläutert, wie spezialisierte KI-Agenten gemeinsam komplexe Aufgaben meistern – jenseits klassischer Automatisierung.

Agentic Artificial Intelligence (AI) geht über die herkömmliche Automatisierung von Geschäftsprozessen hinaus. Statt starrer Abläufe kommen spezialisierte, miteinander kooperierende KI-Agenten (KI = Künstliche Intelligenz) zum Einsatz, die in der Lage sind, Aufgaben selbstständig zu koordinieren und kontinuierlich zu optimieren. Pegasystems, Anbieter von Plattformen für die digitale Transformation, zeigt auf, wie diese neue Form intelligenter Automatisierung funktioniert und welche Technologien sie ermöglicht.

Im Zentrum steht ein System verteilter, autonom agierender Software-Agenten, die jeweils auf bestimmte Tätigkeiten fokussiert sind. Diese Agenten lösen Teilaufgaben parallel und setzen die Ergebnisse anschließend zu einer Gesamtleistung zusammen. Damit lassen sich, nach Einschätzung von Pegasystems, Prozesse nicht nur umfassender automatisieren, sondern auch flexibler und robuster gestalten – etwa durch den Umgang mit Ausnahmen und situativen Änderungen.

Grundlagen von Agentensystemen

Die Umsetzung von Agentic AI basiert auf einem Zusammenspiel mehrerer Technologien. Im Einzelnen sind das:

• Multi-Agenten-Systeme (MAS): Zusammenschlüsse spezialisierter KI-Agenten zur gemeinsamen Bearbeitung komplexer Aufgaben.

• Orchestrierungsagenten: Eine Steuerungsebene, die Aufgaben verteilt, Prioritäten festlegt und Ausnahmen koordiniert.

• Large Language Models (LLMs): Sprachmodelle wie GPT, die Texte analysieren und generieren können.

• Reinforcement Learning (RL): Lernverfahren, bei denen Agenten durch Versuch und Irrtum bessere Entscheidungen treffen.

• Knowledge Graphs und Symbolic AI: Methoden zur strukturierten Abbildung und Nutzung von Geschäftslogik.

• Maschinelles Lernen (ML): Vorhersagemodelle, die Agenten bei Entscheidungen und Handlungen unterstützen.

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Praxisbeispiel: Dokumentenverifikation im Bankwesen

Wie die Zusammenarbeit von KI-Agenten konkret aussieht, veranschaulicht Pegasystems anhand eines Backoffice-Szenarios im Finanzbereich. Dort wird der Verifikationsprozess für Kundendokumente gemäß dem in der Informatik etablierten „Divide and Conquer“-Prinzip in einzelne Arbeitsschritte zerlegt und arbeitsteilig bearbeitet:

• Dokumentensammler-Agent: Aggregiert relevante Unterlagen aus unterschiedlichen Quellen.

• OCR- und Datenerfassungs-Agent: Wandelt Dokumente in Text um und extrahiert Informationen wie Namen und Kontonummern.

• Betrugserkennungs-Agent: Prüft Daten gegen interne und externe Quellen zur Betrugsprävention.

• Compliance- und Validierungs-Agent: Kontrolliert die Einhaltung gesetzlicher und unternehmensinterner Vorgaben.

• Entscheidungs-Agent: Bewertet die Ergebnisse und trifft die finale Entscheidung über die Akzeptanz oder Ablehnung.

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Vielfältige Anwendungsfelder in der Industrie

Pegasystems sieht für Agenten-KI ein breites Einsatzspektrum in unterschiedlichsten Branchen. Die Technologien könnten etwa in folgenden Bereichen Potenzial entfalten:

• Gesundheitswesen: Prüfung von Patientenakten, automatisierte Schadensregulierung und Erkennung von Abrechnungsbetrug.

• Logistik und Lieferketten-Management: Automatisierte Lagersteuerung, Auftragskoordination und vorausschauende Wartung.

• Recht und Compliance: Vertragsanalyse, Risikobewertung und regulatorische Prüfung.

• Kundendienst: Ticket-Triage, Bearbeitung von Service-Anfragen und automatisierte Kundeninteraktionen in Echtzeit.

Florian Lauck-Wunderlich, Head of AI and Advanced Analytics Consulting EMEA bei Pegasystems, sagte:„Agentic AI ist die Zukunft der intelligenten Automatisierung. Sie revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen komplexe Aufgaben bewältigen.“ Die Weiterentwicklung Künstlicher Intelligenz werde dazu beitragen, manuelle Arbeit weiter zu reduzieren und automatisierte Entscheidungsprozesse intelligenter zu gestalten.

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