Agentenbasierte Modelle (ABM) spielen eine entscheidende Rolle als Schnittstelle für den effektiven Einsatz von Generative AI (GenAI), da sie die Komplexität und Dynamik von Unternehmensprozessen realistisch simulieren und strukturieren können. Laut einem Artikel von McKinsey werden agentenbasierte Systeme als nächste Entwicklungsstufe von GenAI betrachtet, weil sie die Fähigkeit besitzen, multiple Agenten gleichzeitig zu koordinieren und interdisziplinäre Arbeitsabläufe zu organisieren.

>> weiterlesen: McKinsey

Hier sind die wichtigsten Punkte:

1. Koordination komplexer Aufgaben: ABM ermöglicht es, verschiedene “Agenten” in einem System zu simulieren, die autonom agieren und spezifische Aufgaben übernehmen, ähnlich wie spezialisierte Mitarbeiter in einem Unternehmen. Diese Agenten können in einem GenAI-System beispielsweise Aufgaben wie Kundendatenanalysen, Marketingkampagnen oder Prozessoptimierungen durchführen, was die Produktivität steigert und die Komplexität reduziert.
2. Simulation realistischer Szenarien: Durch ABM können Unternehmen die Interaktionen zwischen verschiedenen Akteuren (Kunden, Mitarbeiter, Technologien) und Systemen simulieren, um vorherzusagen, wie sich bestimmte Änderungen auswirken. In Kombination mit GenAI kann diese Simulation noch tiefere Einblicke liefern, da die AI die Ergebnisse basierend auf Mustern optimiert, die in der Vergangenheit erfolgreich waren.
3. Autonome und wiederholbare Prozesse: McKinsey beschreibt, wie agentenbasierte Systeme autonom und iterativ Aufgaben erledigen und verbessern können. Das System zerlegt komplexe Aufgaben in kleinere Subprozesse, die wiederum von einzelnen Agenten erledigt werden. Diese Agenten interagieren mit GenAI, um die Qualität der Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern, indem sie auf historische Daten und Analysen zurückgreifen.
4. Verkürzung von Zykluszeiten und höhere Genauigkeit: Durch die Zusammenarbeit zwischen Agenten und GenAI können Unternehmen Review-Zeiten um bis zu 60 % verkürzen. Agenten bieten auch eine durchgehende Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit der generierten Ergebnisse, was eine schnelle Überprüfung und Optimierung von Prozessen ermöglicht.

Zusammengefasst bieten agentenbasierte Modelle eine strukturierte, simulierbare Umgebung, in der Generative AI auf klare, vorgegebene Prozesse angewendet wird, um bessere Entscheidungen zu treffen und Arbeitsabläufe effizient zu optimieren.