Im Unternehmen wird immer mehr über KI (bzw. AI) gesprochen. Large Language Modelle, Retrieval Augmented Generation, KI-Agenten oder KI-Assistenten sind Fachbegriffe, die immer wieder genannt werden. In diesem Blogbeitrag geht es vor allen Dingen um die Bedeutung sowie die Funktion von KI-Assistenten und ihre innovative Anwendung.
Inhalt
Was ist ein KI-Assistent? Definition & Funktionsweise
Ein KI-Assistent ist ein System, welches darauf ausgelegt ist, den Menschen bei seiner täglichen Arbeit zu unterstützen. Dabei agiert der Assistent jedoch stets reaktiv und benötigt den Input eines Menschens, um aktiv zu werden. Wird er aktiv, ist er so programmiert, dass stets eine bestimmte Aufgabe effizient gelöst wird.
Einsatzbereiche von KI-Assistenten: Von Siri bis zum Enterprise-Tool
Typische Beispiele für KI-Assistenten lassen sich schon heute mehrfach im Alltag finden. Im Privaten zählen zum Beispiel Sprachassistenten wie Siri oder Alexa dazu, im beruflichen sind es oft Chatbots oder sonstige Interaktionssysteme, die dem Menschen beim täglichen Einsatz assistieren.
Die Einsatzbereiche im Unternehmen können dementsprechend ganz unterschiedlich (auch über verschiedene Abteilungen hinweg) gelagert sein. Klassische Assistenten findet man z. B. in Form von intelligenten Chatbots auf Webseiten, um den Kundensupport zu entlasten, in Tools fürs Terminmanagement oder in der Datenanalyse. Somit zählt auch die amberSearch-Lösung zu den KI-Assistenten, die es Nutzern ermöglicht, effizient auf Informationen zuzugreifen.
Damit jeder amberSearch einmal ausprobieren kann, haben wir in unserer Onlinedemo eine mittlere sechsstellige Anzahl an Dokumenten auf über 10 Systeme verteilt:
Die Technologie hinter KI-Assistenten: Natural Language Processing & künstliche Intelligenz
Die Kerntechnologie hinter KI-Assistenten sind Natural Language Processing (NLP)-basierte Systeme, was wiederum eine Unterdisziplin der KI darstellt. Diese Technologie ist darauf ausgelegt, die menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und damit zu interagieren.
Mit Hilfe von NLP wird vor allen Dingen die semantische Bedeutung der eingegebenen Worte analysiert und weniger die Worte im Einzelnen – so wie dies z. B. bei einer klassischen Keyword-basierten Suche der Fall ist. Erhält ein Assistent eine Aufgabe, dann kann er basierend auf den hinterlegten Algorithmen eine entsprechende Reaktion generieren.
Funktionsweise eines KI Assistenten: Vom Input zur smarten Interaktion
Standardmäßig beginnt der Prozess mit dem Input, der üblicherweise über Text oder Sprache erfolgt (meistens wird der Input einfach Prompt genannt). Ein Sprachverarbeitungsmodul analysiert mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen die semantische Bedeutung, um darauf aufbauend die sinnvollste Antwort zu bestimmen. Diese nahtlose Interaktion ermöglicht es Nutzern, effizient mit dem System zu kommunizieren.
Beispiel eines typischen Ablaufs eines KI-Assistenten
Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten sind KI-Assistenten auf bestimmte Anwendungsfälle und Aufgabenbereiche beschränkt. Ihre Leistung hängt stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten und Modelle ab, ebenso wie von ihrer Fähigkeit, relevante Informationen aus Kontexten zu extrahieren. Diese Einschränkungen zeigen, dass KI-Assistenten in erster Linie Werkzeuge zur Unterstützung und nicht zur vollständigen Ersetzung menschlicher Arbeit sind.
KI-Assistent vs. KI-Agent: Schlüsselunterschiede in der künstlichen Intelligenz
Wer sich tiefer mit KI im Unternehmen beschäftigt, wird früher oder später auch auf den Begriff KI-Agent bzw. Multiagentensysteme stoßen.
Ein KI-Agent ist im Gegensatz zum KI-Assistent kein reaktives System, sondern ein autonomes und somit selbständiges System, welches eigene Entscheidungen trifft und dementsprechend handeln kann.
| Merkmal | KI-Assistent | KI-Agent |
| Handlungsweise | Reaktiv | Proaktiv |
| Input | Benötigt expliziten Input von einem Menschen | Handelt autonom und trifft eigenständig Entscheidungen |
| Zielsetzung | Erledigung spezifischer, vorgegebener Aufgaben | Erreichen von vorgegebenen Zielen durch eigene Entscheidungen |
| Beispiele | Sprachassistenten (Apps wie Siri, Alexa), Chatbots | Autonome Roboter, Spiel-KI, autonome Handelssysteme |
| Anwendungsbereiche | Unterstützung bei Routineaufgaben, Kundenservice | Komplexe Entscheidungsfindung, dynamische Umgebungen |
| Technologie | Natural Language Processing, oft kombiniert mit Maschinellem Lernen | Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning |
| Autonomie | Gering – arbeitet nur auf Anfrage | Hoch – agiert unabhängig von externer Eingabe |
| Interaktion mit Menschen | Erforderlich | Kann ohne direkten menschlichen Input agieren |
| Beispiele für Einsatz im Unternehmen | Automatisierte Terminplanung, Beantwortung von Kundenanfragen | Autonome Logistiksysteme, Optimierung von Geschäftsprozessen |
Die Tabelle zeigt die Unterschiede zwischen KI-Assistenten und KI-Agenten auf. Klar wird: KI-Assistenten sind deutlich sichtbarer im Alltag als KI-Agenten, da diese eher im Hintergrund in die Prozesse und Abläufe eines Unternehmens integriert werden.
Vor- & Nachteile von KI-Assistenten im Unternehmenseinsatz
Wie bei allen Systemen haben KI-Assistenten sowohl Vorteile als auch Herausforderungen. In diesem Abschnitt werden daher die Vor- und Nachteile gegenüber gestellt.
Vorteile
Klassische Vorteilevon KI-Assistenten sind zum Beispiel die Suche von Informationen im Arbeitsalltag mittels Enterprise Search, die Entlastung von Routineaufgaben oder aber auch die Verbesserung der Nutzererfahrung. Dadurch werden in Unternehmen erhebliche Effizienz- und Produktivitätsgewinne realisiert.
Herausforderungen
Dem gegenüber stehen zu beantwortende Fragen im Datenschutz, die Notwendigkeit von menschlicher Kontrolle/ Interaktion sowie die bestehenden Limitierungen durch die reaktive Natur.
Bei vielen Unternehmen ist nach den ersten Phasen der Euphorie über die neue Technologie Ernüchterung eingetreten. Ein Chatbot ist nicht die Lösung aller Probleme. Um wirklich mehrwertbringend eingesetzt zu werden, müssen die richtigen Anwendungsfälle definiert werden und es muss eine smarte Integration (z. B. mittels Konnektoren) erfolgen. Nur dann werden KI-Assistenten in der Lage sein, die versprochenen Mehrwerte auch zu heben.
Daher ergibt sich, dass in viele KI-Assistenten Methoden wie Retrieval Augmented Generation (RAG), Multi-Hop Question Answering und weitere Methoden eingebaut werden, um diese „fit“ für den Alltag zu machen.
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Kombination von KI-Assistenten & KI-Agenten: Intelligente Lösungen für komplexe Aufgaben
Ein weiteres großes Potenzial ist die Kombination von KI-Assistenten und KI-Agenten. Dabei können die unterschiedlichen Stärken der beiden Ansätze erfolgreich miteinander kombiniert werden. Denkbare Anwendungsfälle für die Kombination von KI-Agenten und KI-Assistenten sind zum Beispiel die folgenden:
IT-Support in Unternehmen:
- KI-Assistent: Ein virtueller Assistent hilft bei der Lösung von alltäglichen IT-Problemen, indem er Anleitungen bereitstellt oder Tickets beantwortet.
- KI-Agent: Der KI-Agent überwacht das gesamte Netzwerk, erkennt und löst proaktiv Probleme wie Sicherheitsbedrohungen oder Performance-Einbußen, bevor sie sich auf den Betrieb auswirken, und informiert den Assistenten, der dann das IT-Team und die betroffenen Nutzer benachrichtigt.
Automatisierte Kundenservice-Plattform:
- KI-Assistent: Ein Chatbot beantwortet Kundenfragen, leitet sie an den richtigen Ansprechpartner weiter und sammelt Informationen.
- KI-Agent: Im Hintergrund überwacht der KI-Agent die Interaktionen, analysiert Kundenfeedback und initiiert proaktiv Maßnahmen wie die Anpassung von Serviceprozessen oder die Erstellung von personalisierten Angeboten für wiederkehrende Kunden.
Intelligentes Task-Management in Unternehmen:
- KI-Assistent: Der Assistent hilft Mitarbeitern, ihre täglichen Aufgaben zu organisieren, erinnert an Deadlines und schlägt Prioritäten vor.
- KI-Agent: Ein KI-Agent analysiert langfristige Projekte, identifiziert Engpässe oder Optimierungsmöglichkeiten und delegiert Aufgaben autonom an verschiedene Teammitglieder, um die Effizienz zu steigern.
Daraus lassen sich bereits vielfältige und vielversprechende Anwendungsszenarien entdecken, die in Summe jedoch komplex in der Umsetzung sind. Da sich gerade in diesem Bereich in den nächsten Jahren einiges entwickeln wird, wird es spannend sein zu sehen, wie diese Ansätze sich weiterentwickeln werden.
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