Im aktuellen Diskurs über Agentensysteme gibt es mehrere Missverständnisse, die oft zu überhöhten Erwartungen oder Fehlinterpretationen führen, ganz im Sinne einem gewohnten reißerischen PR-Umgang mit dem Thema KI allgemein.
Wenn heute von Agenten gesprochen wird, findet oft eine unzulässige Generalisierung und Vereinfachung des Begriffs statt, die einige Gefahren mit sich bringt. Diese Tendenz, “Agenten” als eine Art universell einsetzbare und vereinheitlichte Technologie zu betrachten, führt zu Missverständnissen und Fehlanwendungen.
Wenn heute von Agenten gesprochen wird, findet oft eine unzulässige Generalisierung und Vereinfachung des Begriffs statt, die einige Gefahren mit sich bringt. Diese Tendenz, “Agenten” als eine Art universell einsetzbare und vereinheitlichte Technologie zu betrachten, führt zu Missverständnissen und Fehlanwendungen.
Agenten vs. Assistenten
Genauso werden häufig Agenten und Assistenten verwechselt:
Agenten: Agenten sind Softwareprogramme, die autonom agieren und auf Basis von Regeln, Algorithmen oder maschinellem Lernen Entscheidungen treffen. Sie arbeiten oft in spezifischen Umgebungen oder Systemen und verfolgen ein festgelegtes Ziel. Agenten sind in der Lage, auf ihre Umgebung zu reagieren, aus Erfahrungen zu lernen und komplexe Aufgaben zu erledigen, ohne dass eine direkte menschliche Intervention erforderlich ist. Sie agieren eigenständig und können auch mit anderen Agenten kooperieren, um ein übergeordnetes Ziel zu erreichen.
Ein wesentliches Merkmal von Agenten ist ihre Autonomie. Sie arbeiten unabhängig, analysieren Daten, treffen Entscheidungen und führen Handlungen aus, die auf den Informationen und Regeln basieren, mit denen sie programmiert wurden. Diese Autonomie ermöglicht es Agenten, in dynamischen Umgebungen zu agieren, auch wenn der Mensch nicht eingreift oder Anweisungen gibt.
Agenten werden oft in komplexeren, systemischen Umgebungen eingesetzt, wie z. B. in der Entscheidungsfindung, Simulationen oder Prozessautomatisierung. Sie finden Anwendung in Bereichen wie Agent-Based Modeling (ABM), Multi-Agenten-Systemen, Workflowautomatisierung oder bei der Steuerung autonomer Systeme. Sie agieren meist im Hintergrund und benötigen keine direkte Benutzerinteraktion. Agenten können proaktiv agieren. Sie sind darauf ausgelegt, eigenständig Aktionen auszuführen, basierend auf vordefinierten Zielen oder Umgebungsfaktoren. Sie reagieren nicht nur auf unmittelbare Befehle, sondern treffen Entscheidungen basierend auf den Informationen, die ihnen zur Verfügung stehen, um ein Ziel zu erreichen.
Assistenten: Assistenten hingegen sind darauf ausgelegt, direkt mit dem Menschen zu interagieren und als Unterstützer zu fungieren. Sie agieren nicht völlig autonom, sondern erfüllen Aufgaben, die vom Benutzer initiiert oder gesteuert werden. Assistenten bieten in der Regel Hilfe, indem sie Informationen bereitstellen, Aufgaben automatisieren oder einfache Handlungen basierend auf den Anweisungen des Benutzers ausführen. Sie sind darauf ausgelegt, den Benutzer zu unterstützen, nicht eigenständig zu agieren.
Assistenten haben einen niedrigeren Autonomiegrad. Sie benötigen in der Regel Eingaben oder Befehle von einem Benutzer und sind darauf ausgelegt, diese auszuführen. Sie helfen eher, bestimmte Aufgaben zu erledigen, ohne dass sie von sich aus Ziele verfolgen oder Entscheidungen treffen. Assistenten wie Chatbots oder virtuelle Assistenten reagieren auf menschliche Anfragen, anstatt proaktiv zu agieren. Assistenten agieren hauptsächlich reaktiv. Sie warten auf Anweisungen von Benutzern und führen dann die angeforderten Aufgaben aus. Ihre Aufgaben sind in der Regel beschränkt auf das Abrufen von Informationen oder das Ausführen von Befehlen, ohne proaktiv Entscheidungen zu treffen oder eigenständig Ziele zu verfolgen.
Zusammenfassung der Unterschiede
| Merkmal | Agenten | Assistenten |
|---|---|---|
| Ziel | Autonome Entscheidungsfindung und Handlungen | Unterstützung des Benutzers bei spezifischen Aufgaben |
| Autonomiegrad | Hoch (arbeiten unabhängig vom Menschen) | Niedrig (reagieren auf Anweisungen) |
| Anwendung | Systemische, komplexe Umgebungen | Benutzerorientierte, einfache Aufgaben |
| Proaktivität | Proaktiv (treffen selbstständig Entscheidungen) | Reaktiv (warten auf Benutzereingaben) |
| Beispiele | Agent-Based Modeling, Prozesssteuerung | Sprachassistenten, Chatbots |
Weitere “Missverständnisse”
1) Agenten sind “intelligent” im menschlichen Sinne
Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass Agenten ein hohes Maß an Intelligenz besitzen und menschenähnliche Entscheidungen treffen können. In Wirklichkeit sind Agenten spezialisierte Softwarelösungen, die auf definierten Regeln, Algorithmen oder maschinellem Lernen basieren. Sie sind darauf ausgelegt, spezifische Aufgaben in einem vordefinierten Kontext zu erledigen und können keine umfassende, menschliche Intelligenz nachbilden.
2) Agenten funktionieren autonom ohne menschliche Eingriffe
Obwohl Agenten in gewissem Maße autonom agieren, benötigen sie immer eine klare Strategie und menschliche Aufsicht, um effektiv zu arbeiten. Der Erfolg von Agentensystemen hängt stark von der Qualität der Konfiguration, den Zielen und den zugrunde liegenden Daten ab. Sie sind keine vollständig eigenständigen Lösungen, die alle Aufgaben automatisch übernehmen können.
3) Agenten ersetzen menschliche Arbeit vollständig
Ein weiteres Missverständnis ist, dass Agenten menschliche Arbeitskräfte komplett ersetzen. In vielen Fällen ergänzen Agenten menschliche Fähigkeiten und automatisieren Routineaufgaben, während komplexe, kreative oder strategische Arbeiten weiterhin vom Menschen übernommen werden. Sie verbessern Effizienz und Präzision, sind aber nicht als vollständiger Ersatz für menschliche Arbeitskräfte gedacht.
4) Agent-Based Modeling löst alle strategischen Probleme
Agent-Based Modeling (ABM) wird manchmal als Allheilmittel für strategische Entscheidungsfindung betrachtet. ABM ist zwar leistungsfähig, um komplexe Systeme zu simulieren und verschiedene Szenarien zu analysieren, jedoch nur so gut wie die zugrunde liegende Strategie und die verfügbaren Daten. Es bietet wertvolle Einblicke, löst jedoch nicht automatisch alle strategischen Herausforderungen. Strategische Fähigkeiten sind und bleiben für das Unternehmen zentral aber die Möglichkeiten die Strategiearbeit wesentlich zu optimieren sind enorm und auch durch Agenten die operative Leistungsfähigkeit des Unternehmens massiv zu erhöhen.
5) Agenten sind nur für große Unternehmen relevant
Es wird oft angenommen, dass Agentensysteme nur für große, datenintensive Unternehmen relevant sind. In Wirklichkeit können auch kleinere Unternehmen von Agentensystemen profitieren, insbesondere im Bereich der Workflowoptimierung und Automatisierung. Die Technologien sind skalierbar und können für verschiedene Unternehmensgrößen angepasst werden.
6) Agentensysteme sind sofort einsatzbereit und einfach zu implementieren
Viele glauben, dass Agentensysteme „plug-and-play“ sind und sofortigen Nutzen bringen. In der Realität erfordert der erfolgreiche Einsatz von Agenten sorgfältige Planung, eine klare Strategie und eine kontinuierliche Anpassung.
7) Alle Agenten sind gleich
Es gibt das Missverständnis, dass alle Agenten auf dieselbe Weise arbeiten und dieselben Fähigkeiten haben. In Wirklichkeit gibt es viele verschiedene Arten von Agenten – von reaktiven bis zu lernfähigen Agenten – die in unterschiedlichen Kontexten und für unterschiedliche Aufgaben eingesetzt werden. Ein klarer Überblick über die Arten von Agenten und deren Anwendungsbereiche ist entscheidend, um Missverständnisse zu vermeiden.
Diese Missverständnisse können zu unrealistischen Erwartungen und falschen Anwendungen von Agentensystemen führen. Ein differenziertes Verständnis von ihren tatsächlichen Fähigkeiten und Grenzen ist daher entscheidend für den erfolgreichen Einsatz in Unternehmen.
Agenten und Assistenten sind zwar verwandte Konzepte, erfüllen aber unterschiedliche Rollen. Agenten agieren autonom und proaktiv in komplexen Umgebungen, um Entscheidungen zu treffen oder Prozesse zu steuern, während Assistenten reaktiv sind und direkt auf menschliche Anfragen antworten. Es ist wichtig, diese Unterschiede zu verstehen, um die jeweiligen Technologien zielgerichtet und effektiv einzusetzen.
No-Code-Anwendungen spielen eine zunehmend wichtige Rolle im Zusammenhang mit Agenten und Assistenten, da sie es Unternehmen ermöglichen, komplexe Prozesse zu automatisieren und Agentensysteme ohne tiefgehende Programmierkenntnisse zu implementieren.
1) Erstellung und Verwaltung von Assistenten
Mit No-Code-Plattformen können Benutzer einfach Assistenten wie Chatbots oder virtuelle Assistenten erstellen, ohne Programmierung. Diese Assistenten können dann Aufgaben wie Kundenanfragen beantworten, Informationen bereitstellen oder einfache Workflows unterstützen. Tools wie Zapier oder Microsoft Power Automate ermöglichen es, verschiedene Systeme zu integrieren und Prozesse zu automatisieren, indem Assistenten als Schnittstelle fungieren.
2) Workflowautomatisierung mit Agenten
No-Code-Plattformen bieten einfache Drag-and-Drop-Oberflächen zur Erstellung von Automatisierungs-Workflows. Agenten können in diesen Workflows integriert werden, um Aufgaben zwischen Systemen zu koordinieren, Daten zu analysieren oder Aktionen basierend auf Regeln und Bedingungen auszuführen. Unternehmen können auf diese Weise prozessgesteuerte Agenten einsetzen, die z. B. Marketingkampagnen optimieren oder administrative Aufgaben automatisieren.
3) Integration von Agenten in Unternehmenssysteme
No-Code-Anwendungen erleichtern es, Agenten in bestehende Systeme wie CRM oder ERP zu integrieren, ohne aufwendige Entwicklungsarbeit. Agenten können in solchen Umgebungen automatisch Aufgaben wie das Synchronisieren von Daten oder die Optimierung von Prozessen zwischen Systemen übernehmen.
Vorgehensmodell:
1) Identifikation von Kernprozessen oder aufwändigen bzw. fehleranfälligen Prozessen
Zu Beginn sollten die wichtigsten Prozesse im Unternehmen identifiziert werden, die entweder zentral für den Geschäftserfolg sind oder aufgrund von hohem Aufwand und Fehleranfälligkeit optimiert werden sollten. Neben Gesprächen mit Mitarbeitern ist es sinnvoll, quantitative Prozessdaten zu analysieren, um diese Annahmen zu validieren. Werkzeuge wie Prozess-Mining können dabei helfen, kritische Prozesse anhand von Daten zu identifizieren.
Ziel: Priorisierung der Prozesse, die das größte Verbesserungspotenzial bieten.
Tipp: Prozessdaten, wie Durchlaufzeiten, Fehlerquoten und Engpässe, analysieren, um objektiv zu entscheiden, welche Prozesse optimiert werden sollten.
2) Prozessaufnahme mit BPMN (Business Process Model and Notation)
Nach der Identifikation sollten die Prozesse mithilfe von BPMN visualisiert werden. BPMN ist eine bewährte Methode zur standardisierten Darstellung von Geschäftsprozessen, die sowohl Abläufe als auch Verantwortlichkeiten abbildet. Diese Methode sollte jedoch mit Prozess-Mining kombiniert werden, um sicherzustellen, dass der IST-Zustand der Realität entspricht und auf Basis echter Daten modelliert wird.
Ziel: Detaillierte Darstellung des IST-Zustands, um Schwachstellen und Optimierungspotenziale zu identifizieren.
Tipp: BPMN zusammen mit Process-Mining-Tools nutzen, um die tatsächlichen Abläufe datenbasiert zu visualisieren und potenzielle Probleme klar zu erkennen.
3) Definition des IST- und SOLL-Zustands
Es erfolgt die detaillierte Beschreibung des aktuellen (IST) und des gewünschten (SOLL) Prozesses. Bei der Definition des SOLL-Zustands sollten neben der internen Sicht auch externe Anforderungen wie Kundenbedürfnisse und Marktentwicklungen einbezogen werden. Der optimierte Prozess muss flexibel genug sein, um sich an diese externen Faktoren anpassen zu können.
Ziel: Konkrete Optimierungsziele, die sowohl internen Effizienzanforderungen als auch externen Kundenerwartungen gerecht werden.
Tipp: Kennzahlen (z. B. Durchlaufzeiten, Kundenzufriedenheit) als Leitfaden für die Definition des SOLL-Zustands verwenden und sicherstellen, dass dieser flexibel bleibt.
4) Anforderungsaufnahme
In dieser Phase werden die technischen, organisatorischen und geschäftlichen Anforderungen erfasst. Dabei ist es wichtig, die Möglichkeiten für Automatisierung klar zu definieren: Welche Prozesse können durch Agenten oder RPA (Robotic Process Automation) optimiert werden? Welche Aufgaben erfordern weiterhin menschliche Eingriffe?
Ziel: Detaillierte Dokumentation der Anforderungen, die technische und organisatorische Bedürfnisse gleichermaßen berücksichtigt.
Tipp: Anforderungen strukturiert festhalten und klar abgrenzen, welche Schritte für die Automatisierung geeignet sind und welche manuell bleiben sollten.
5) Erstes Solution Design
Das Solution Design dient dazu, basierend auf den Anforderungen ein Grobkonzept für die Optimierung zu entwerfen. Es sollte sichergestellt werden, dass das Design modular ist, sodass verschiedene Komponenten separat entwickelt und getestet werden können. Eine schrittweise Implementierung verringert Risiken und erlaubt es, Feedback frühzeitig einzubeziehen.
Ziel: Ein flexibles und modulares Design, das schrittweise implementiert und validiert werden kann.
Tipp: Ein Solution Design erstellen, das Piloten oder Proof of Concepts ermöglicht, um einzelne Prozessschritte vorab zu testen.
6) Validierung und Iteration
Bevor die Lösung großflächig ausgerollt wird, sollte das Design mit den Stakeholdern validiert werden. Zusätzlich zur subjektiven Einschätzung sollte eine datengetriebene Validierung vorgenommen werden: KPIs nutzen, um objektiv zu prüfen, ob die geplanten Änderungen die gewünschten Verbesserungen bringen.
Ziel: Sicherstellen, dass die Lösung praktisch umsetzbar ist und den Anforderungen gerecht wird.
Tipp: Konkrete KPIs (z. B. Kosteneinsparungen, Fehlerreduktion) verwenden, um die Validierung zu unterstützen und notwendige Anpassungen frühzeitig zu erkennen.
7) Implementierung und Monitoring
Nach der Validierung erfolgt die Implementierung des optimierten Prozesses. Es ist wichtig, den Prozess während und nach der Implementierung kontinuierlich zu überwachen und Feedback-Schleifen zu implementieren. Dadurch kann sichergestellt werden, dass die Optimierungen langfristig wirksam bleiben und bei Bedarf weiter angepasst werden.
Ziel: Erfolgreiche Implementierung und kontinuierliche Überwachung zur Sicherstellung der langfristigen Wirksamkeit.
Tipp: Mechanismen zur regelmäßigen Prozessüberprüfung implementieren und Feedback von allen Beteiligten sammeln, um langfristig Verbesserungen vorzunehmen.
Unser USP liegt in der Prozessentwicklung mit visuellen Methoden, die es uns ermöglicht, auch IT-ferne Disziplinen optimal abzuholen. Durch den Einsatz klar verständlicher visueller Werkzeuge machen wir komplexe Prozesse für alle Beteiligten greifbar und schaffen eine gemeinsame Basis für Fachabteilungen und Technik. Unsere jahrelange Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Fachabteilungen gewährleistet, dass technische und prozessuale Zusammenhänge so erarbeitet werden, dass sie sowohl für Fachkräfte als auch für Techniker verständlich und umsetzbar sind. Dies fördert eine reibungslose Weiterverarbeitung und Umsetzung der erarbeiteten Lösungen.
