KI-Agenten in der Software-Entwicklung

Was sind KI-Agenten in der Softwareentwicklung?

KI-Agenten sind autonome KI-Systeme, die Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und automatisch mit ihrer Umgebung interagieren können, ohne dass eine menschliche Überwachung erforderlich ist. Ein KI-Agent kann aus einer einzelnen KI-Technologie oder einer Sammlung von KI-Technologien und -Tools bestehen, die zusammenarbeiten, um bestimmte Aufgaben auszuführen.

Die Technologien hinter einem KI-Agenten können Machine Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs), Robotik, Suchmaschinen, regelbasierte Skripte und vieles mehr umfassen. In Bezug auf ihre Anwendung gibt es zwei Arten von KI-Agenten: virtuelle und physische KI-Agenten. Virtuelle KI-Agenten arbeiten in digitalen Umgebungen, wie z. B. Software, während physische KI-Agenten in der realen Welt funktionieren, wie z. B. Roboter. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf virtuelle KI-Agenten und ihre Anwendungen in industrieller Software.

Heutzutage haben viele große KI-Technologieunternehmen Software entwickelt, mit der wir virtuelle KI-Agenten einfacher erstellen oder erleben können:

• OpenAI hat das OpenAI Agents SDK veröffentlicht, mit dem wir Multi-Agenten-Workflows, die LLMs und Tool-Aufrufe integrieren, einfacher erstellen können. Es enthält auch ein spezielles Tool zum Übertragen der Kontrolle zwischen Agenten.
• Anthropic hat Computer Use eingeführt, mit dem Benutzer ihre Flaggschiffmodelle Claude Haiku und Sonnet nutzen können, um wie Menschen mit Computern zu interagieren. Die LLMs können Aufgaben wie das Betrachten des Bildschirms, das Bewegen des Mauszeigers, das Klicken auf Schaltflächen und bei Bedarf sogar das Debuggen von Code ausführen.
• Microsoft hat Copilot Studio auf den Markt gebracht, eine Plattform, die die Entwicklung von KI-Agenten mit einer intuitiven Benutzeroberfläche und wenig bis gar keinem Programmieraufwand vereinfachen soll. Damit kann jeder ohne umfangreiche Programmier- oder technische Kenntnisse KI-Agenten erstellen.

Wie verbessern KI-Agenten industrielle Softwarelösungen?

Der Einsatz von KI-Agenten in industrieller Software hat die Effizienz und Rentabilität von Unternehmen in verschiedenen Branchen verbessert, darunter Behörden, Gesundheitswesen und E-Commerce. Es gibt mehrere Gründe, warum KI-Agenten für Unternehmen so nützlich sind.

Zunächst einmal sind KI-Agenten autonom, was bedeutet, dass sie Aufgaben selbstständig und ohne oder mit nur minimalem menschlichem Eingriff ausführen können. Dies führt letztendlich zu einer höheren Produktionseffizienz und niedrigeren Arbeitskosten. Außerdem können sich menschliche Experten so auf wichtigere Aufgaben konzentrieren, die komplexe Entscheidungen erfordern.

KI-Agenten können auch subjektive Verzerrungen eliminieren, die mit menschlichen Entscheidungen einhergehen. Als Menschen haben wir natürlich bestimmte interne Vorurteile: Was wir als gute Entscheidung empfinden, wird von anderen möglicherweise anders gesehen. Dies kann zu Inkonsistenzen bei der Bewertungsqualität und Beurteilung führen. KI-Agenten hingegen treffen Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten, sodass sie konsistente und faire Urteile fällen können.

Im Folgenden stellen wir Fallstudien von mehreren Unternehmen vor, die KI-Agenten erfolgreich eingesetzt haben, um ihre Effizienz und Rentabilität zu steigern:

• In unserem Projekt bei einem internationalen Automobilhersteller ermöglichten agentenbasierte Lösungen die nahtlose Zusammenarbeit zwischen virtuellen Agenten und ihren menschlichen Kollegen. So liefert sie innerhalb weniger Minuten umfassende, umsetzbare Erkenntnisse. Sie schließt Abteilungslücken, reduziert den Aufwand für Root Cause Analysis (RCA) und beschleunigt die Fehleranalyse – alles in einem integrierten, lösungsorientierten Ansatz.
• TGH Urgent Care entwickelte KI-Sprachbots für die Bearbeitung von Patientenanfragen. Dies war notwendig, da täglich eine hohe Anzahl von Anrufen einging, die das Kundenserviceteam überlasteten. Durch die Implementierung von KI-Sprachbots und Chatbots gelang es dem Unternehmen, täglich Hunderte von Anrufen auf digitale Kanäle umzuleiten, wodurch das Anrufaufkommen um 40 % reduziert und die Anrufannahmequote auf 80 % gesteigert werden konnte.
• Telenor, ein Telekommunikationsunternehmen, entwickelte in Zusammenarbeit mit Ericsson einen KI-Agenten, um die Kapazität und den Stromverbrauch des Radio-Access-Networks (RAN) zu optimieren. Basierend auf der Simulation gelang es dem KI-Agenten, den Energieverbrauch für Funkeinheiten um bis zu 4 % zu senken.
• Liberty London, ein Kaufhaus in London, hat in Zusammenarbeit mit Zendesk einen KI-Agenten entwickelt, der Kundensupport-Tickets so schnell wie möglich an die richtige Abteilung weiterleitet. Diese KI-Lösung hat Engpässe im Kundenservice effektiv beseitigt und zu einer Verkürzung der Ticketbearbeitungszeit um 11 %, einer Verkürzung der Erstantwortzeit um 73 % und einer Steigerung der Kundenzufriedenheit um 9 % geführt.

Einsatzgebiete für KI-Agenten im Softwarebereich

Im vorigen Abschnitt haben wir gesehen, wie KI-Agenten sich als äußerst wirkungsvoll bei der Verbesserung der Effizienz und Rentabilität von Unternehmen in verschiedenen Bereichen erwiesen haben. Daher ist es nur natürlich, dass immer mehr Unternehmen KI-Agenten in ihren täglichen Abläufen einsetzen werden.

Die Implementierung von KI-Agenten ist jedoch nicht ganz einfach. Um einen reibungslosen Einsatz zu gewährleisten, müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden, darunter die Zuverlässigkeit, Sicherheit und Interoperabilität der KI-Agenten mit bestehenden Systemen. Über diese technischen Aspekte hinaus müssen wir auch sicherstellen, dass KI-Agenten den regulatorischen, sozialen und ethischen Standards entsprechen. 

In diesem Abschnitt besprechen wir alles, was für die erfolgreiche Integration von KI-Agenten in den Arbeitsablauf eines Unternehmens zu beachten ist.

Regulatorische, soziale und ethische Aspekte

Die Umstellung eines Geschäftsablaufs von vollständig manueller Arbeit auf ein autonomes System, das von KI-Agenten gesteuert wird, erfordert eine gute Kommunikation sowohl mit den Mitarbeitern als auch mit den Kunden. Dies ist unerlässlich, um soziale und ethische Bedenken hinsichtlich der Implementierung von KI-Agenten auszuräumen.

Um Vertrauen unter den Mitarbeitern aufzubauen, ist es wichtig, die Gründe für die Einführung von KI klar zu kommunizieren und hervorzuheben, wie KI-Agenten die Effizienz der Arbeitsabläufe verbessern werden. Darüber hinaus müssen wir betonen, dass KI-Agenten dazu dienen, die menschlichen Fähigkeiten zu ergänzen, nicht zu ersetzen, um die Bedenken der Mitarbeiter hinsichtlich ihrer Arbeitsplatzsicherheit auszuräumen.

Neben einer klaren Kommunikation ist auch eine angemessene Schulung der Mitarbeiter für die Zusammenarbeit mit KI-Agenten von entscheidender Bedeutung. Dies kann durch praktische Schulungen, Seminare, E-Learning-Plattformen und andere Bildungsressourcen erreicht werden. Durch diese Schulungen wird sichergestellt, dass die Mitarbeiter sowohl die Vorteile als auch die Grenzen von KI-Agenten verstehen und gleichzeitig mit den notwendigen Fähigkeiten ausgestattet werden, um die Leistung der KI kontinuierlich zu überwachen.

Um Vertrauen bei den Kunden aufzubauen, ist Transparenz von entscheidender Bedeutung. Eine kürzlich von Salesforce durchgeführte Studie ergab, dass 72 % der Kunden es für wichtig halten, zu wissen, ob sie mit einem KI-Agenten interagieren. Wenn KI im Kundenkontakt eingesetzt wird, sollte dies daher klar angegeben werden. Unternehmen sollten ihre Kunden darüber informieren, wo und wie KI in ihren Dienstleistungen zum Einsatz kommt. Wenn Kundendaten verwendet werden, muss klar sein, wie diese geschützt werden. Darüber hinaus sollte für komplexe Anfragen, die KI-Agenten nicht bearbeiten können, immer menschlicher Support verfügbar sein.

In Bezug auf die regulatorischen Aspekte der Implementierung von KI-Agenten ist die Datenverwaltung ein wichtiger Aspekt. Um die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten, können Unternehmen die folgenden Maßnahmen ergreifen:

• Datenquellen validieren: Überprüfen Sie die Herkunft der Datensätze, die zum Trainieren von KI-Agenten verwendet werden, und stellen Sie sicher, dass sie den gesetzlichen Standards und Datenschutzgesetzen wie der DSGVO entsprechen.
• Datentransparenz durchsetzen: Informieren Sie Ihre Kunden klar darüber, dass sie mit KI interagieren, und erklären Sie ihnen, wie ihre Daten verwendet werden.
• Über Vorschriften auf dem Laufenden bleiben: Stellen Sie sicher, dass die KI-Implementierung den aktuellen rechtlichen Rahmenbedingungen entspricht, wie z. B. dem EU AI Acts und anderen regulatorischen Maßnahmen.
• Datenschutz implementieren: Verwenden Sie Datensicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Anonymisierung, um sensible Daten vor illegaler Nutzung und Verstößen zu schützen.

Kompatibilität von KI-Agenten mit bestehenden Softwarelösungen

Nachdem wir die regulatorischen, sozialen und ethischen Aspekte berücksichtigt haben, müssen wir uns als Nächstes mit der Interoperabilität von KI-Agenten befassen. Die erfolgreiche Integration von KI-Agenten umfasst mehr als nur das Einbinden eines neuen Algorithmus. Sie erfordert eine nahtlose Kommunikation zwischen KI-Agenten und bestehenden Softwarelösungen.

Die Herausforderung besteht darin, dass die Integration von KI-Agenten in bestehende Softwaresysteme oft nicht einfach ist. In der Regel sind Änderungen oder weitere Anpassungen an bestehenden Softwaresystemen erforderlich, wie zum Beispiel:

Um die erfolgreiche Integration von KI-Agenten sicherzustellen, müssen wir daher zunächst die bestehende IT-Infrastruktur gründlich bewerten. Wir sollten ermitteln, was für die Integration von KI-Agenten erforderlich ist, und feststellen, ob unsere aktuellen Softwaresysteme diese Anforderungen erfüllen können.

Anschließend können wir mit einem kleinen Pilotprojekt beginnen, um die Integration von KI-Agenten in einer kontrollierten Umgebung zu testen. So können wir die Leistung überwachen und Integrationsprobleme frühzeitig erkennen. Auf der Grundlage des Feedbacks aus dem Pilotprojekt können wir die Integration optimieren und schrittweise auf breitere industrielle Prozesse ausweiten.

Nach der erfolgreichen Integration der KI-Agenten in bestehende Systeme müssen wir auch deren Leistung kontinuierlich überwachen und die Einhaltung der im vorigen Abschnitt genannten regulatorischen, sozialen und ethischen Aspekte sicherstellen.

Siemens ist eines von vielen Unternehmen, das KI-Agenten erfolgreich in seine bestehenden Softwaresysteme integriert hat. Sie haben KI-Agenten in ihr TIA Portal integriert, die Siemens-eigene Engineering-Plattform zur Automatisierung von Fertigungsprozessen. Die KI-Agenten können über eine standardisierte API auf Produktionsdaten zugreifen. Die abgerufenen Daten werden anschließend analysiert, und auf Grundlage der Analyse passen die Agenten die Produktionsparameter entsprechend an.

Zuverlässigkeit, Erklärbarkeit und Sicherheit

KI-Agenten treffen wie alle anderen KI-basierten Systeme autonome Entscheidungen auf der Grundlage eines probabilistischen Ansatzes unter Verwendung der ihnen zur Verfügung gestellten Echtzeitdaten. Das bedeutet, dass KI-Agenten nicht immun gegen unangemessene Entscheidungen sind, die möglicherweise gegen Datenschutzgesetze verstoßen könnten. Sie haben auch kein Gewissen wie Menschen, was sie anfällig dafür macht, schädliche oder unangemessene Inhalte als Reaktion auf böswillige Prompts wie Prompt Injection und Jailbreaking zu generieren.

Daher ist es wichtig, Leitplanken als Sicherheitsmaßnahmen für KI-Agenten zu implementieren. Kurz gesagt bestehen Leitplanken aus einer Reihe von Regeln, die sicherstellen sollen, dass KI-Agenten sich angemessen verhalten. Diese Regeln können gesetzliche Vorschriften wie das EU-KI-Gesetz, unternehmensinterne Richtlinien, ethische Leitlinien und vieles mehr umfassen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Leitplanken für KI-Agenten zu implementieren, darunter

• Implementierung von Inhaltsfiltern: Verwenden Sie Machine-Learning-Modelle oder regelbasierte Ansätze, um schädliche Inhalte in Benutzeranfragen zu erkennen. Wenn eine Anfrage als schädlich gekennzeichnet wird, sollte sie vom KI-Agenten nicht verarbeitet werden.
• Festlegung klarer Regeln: Legen Sie explizite Richtlinien fest, die die Grenzen und den Umfang der Funktionen eines KI-Agenten definieren, um sicherzustellen, dass er nicht über seinen vorgesehenen Zweck hinaus arbeitet. Ein Chatbot für den Kundensupport sollte beispielsweise nur Antworten geben, die auf dem ihm zur Verfügung stehenden internen Kontext/den ihm zur Verfügung stehenden Dokumenten basieren.
• Einrichtung eines kontinuierlichen Überwachungssystems und eines Fallback-Mechanismus: Implementieren Sie einen Human-in-the-Loop-Ansatz, bei dem Menschen die Leistung der KI-Agenten kontinuierlich überwachen und bei Bedarf eingreifen. Ein Fallback-Mechanismus ermöglicht es KI-Agenten außerdem, Entscheidungen bei der Bearbeitung von Anfragen mit hohem Risiko an Menschen weiterzuleiten. Wenn beispielsweise ein KI-gestütztes Betrugserkennungssystem eine potenziell betrügerische Transaktion mit geringer Sicherheit erkennt, sollte es den Fall zur manuellen Überprüfung an einen menschlichen Analysten weiterleiten, bevor die Transaktion blockiert wird.

Fazit

KI-Agenten erweisen sich in industrieller Software als unschätzbare Werkzeuge zur Verbesserung von Effizienz, Produktivität und Rentabilität. Denn KI-Agenten bieten autonome Entscheidungsfähigkeiten, die den Bedarf an menschlichem Eingreifen reduzieren.

Allerdings müssen Unternehmen vor der Integration von KI-Agenten in ihre bestehenden Systeme einige Aspekte sorgfältig prüfen, darunter Interoperabilität, regulatorische, soziale und ethische Aspekte. Außerdem ist es unerlässlich, die Zuverlässigkeit und Sicherheit der KI-Agenten zu gewährleisten. Dies kann durch die Implementierung von Leitplanken und einer kontinuierlichen Überwachung erreicht werden, um unerwünschte Ergebnisse zu vermeiden.