Agentische KI transformiert die Unternehmenslandschaft

Agentische KI (englisch: Agentic AI) markiert eine neue Entwicklungsstufe künstlicher Intelligenz (KI), bei der Systeme eigenständig handeln, Entscheidungen treffen und aus Feedback lernen.** Ihr zunehmender Einsatz verändert Geschäftsprozesse tiefgreifend und ermöglicht neue Formen der Automatisierung und strategischen Entscheidungsfindung.

Künstliche Intelligenz ist aus der Entwicklung innovativer Unternehmen nicht wegzudenken. Laut einer aktuellen IBM-Studie, die die Auswirkungen von KI-Investitionen auf Unternehmen untersucht, erwarten 85 % der befragten CEOs, dass ihre Investitionen in KI-Effizienz und Kosteneinsparungen bis 2027 einen positiven ROI erzielen werden. Gleichzeitig geben 54 % an, Mitarbeitende für KI-bezogene Aufgaben einzustellen, die es vor einem Jahr noch nicht gab.

Besonders schnell entwickeln sich die Anwendungsbereiche für agentenbasierte KI. Diese agiert, dank leistungsstarker Large Language Models, weitestgehend autonom. Über APIs kann eine agentische KI selbstständig Daten verarbeiten, Befehle an Tools senden und aus Feedback lernen. Von persönlichen Assistenten über Unternehmensautomatisierung bis hin zur Softwareentwicklung wird die agentenbasierte KI eingesetzt, um komplexe Aufgaben zu erfüllen und Prozesse zu automatisieren.

Besonders im Einzelhandel, Gesundheitswesen, in der Lieferkette und im Finanzsektor können Unternehmen durch den Einsatz von agentischer KI einen entscheidenden Vorteil gegenüber der Konkurrenz erlangen. Hier sollen einige Beispiele vorgestellt werden von Unternehmen, die in diesen Bereichen bereits erfolgreich mit agentischer KI arbeiten.

Einzelhandel – Lagerlogistik, Preiskontrolle und Entscheidungshilfe

Die Einzelhandelsbranche hat agentenbasierte AI eingeführt, um die betriebliche Effizienz zu steigern, das Umsatzwachstum anzukurbeln und das Kundenerlebnis zu verbessern. Ein Paradebeispiel stellt die Supermarktkette Walmart dar. Sie nutzt die agentische KI bereits erfolgreich, um Lagerbestände in Tausenden von Filialen autonom zu überwachen, Nachfragemuster vorherzusagen und bei Bedarf automatisch Nachbestellungen aufzugeben, wodurch menschliche Eingriffe überflüssig werden.

Bei Amazon arbeiten die Preisalgorithmen mit agentischer KI, um kontinuierlich die Preise der Wettbewerber sowie Nachfrageschwankungen und Lagerbestände zu überwachen. Auf diese Weise können die Preise für Millionen von Produkten nahezu in Echtzeit angepasst werden.

IKEA-Kunden profitieren von einem visuellen Suchtool, das auf agentenbasierter KI basiert und ihnen hilft, passende Möbel zu finden. Kunden können Fotos von Artikeln hochladen, die ihnen gefallen. Das Tool sucht automatisch nach ähnlichen Produkten im Lagerbestand und bietet verschiedene Kaufoptionen an.

FPT verbessert mithilfe personalisierter Einkaufassistenten das Einkaufserlebnis. Die digitalen Concierges analysieren Kundenpräferenzen, Browserverläufe und Produktinteraktionen, um proaktiv Produkte zu empfehlen und maßgeschneiderte Einkaufserlebnisse zu schaffen, die sich an das Feedback der Kunden anpassen.

Gesundheitswesen – Diagnostische und koordinierende Hilfestellung

Jeder, der mit der Gesundheitsbranche zu tun hat, sei es als Anbieter oder als Patient, ist wahrscheinlich bereits auf zahlreiche Ineffizienzen gestoßen. Agentische KI bietet Lösungen für viele der Herausforderungen der Branche, indem sie Abläufe durch verbesserte Diagnostik, Kapazitätsmanagement und Medikamentenmanagement optimiert.

Bei der Non-Profit-Organisation Mayo Clinic analysiert ein KI-System Symptome, Krankengeschichte und Testergebnisse der Patienten, um mögliche Diagnosen vorzuschlagen, Tests zu empfehlen und auffällige Muster zu melden. Die Entscheidungsgewalt über die Behandlung des Patienten bleibt in der Hand der behandelnden Ärzte, aber die KI hilft ihnen dabei, alle möglichen Krankheitsursachen im Blick zu behalten und genauer auf die Beschwerden der Patienten einzugehen.

Daneben profitieren Patienten und Pharmazieanbieter von Medikamentenmanagement-Agenten wie Amazon‘s PillPack. Diese agentische KI koordiniert komplexe Medikamentenregime, erkennt mögliche Wechselwirkungen zwischen Medikamenten, füllt Rezepte automatisch nach und benachrichtigt Patienten, wenn es Zeit ist, ihre Medikamente einzunehmen. Dadurch kann die Anzahl an unangenehmen oder sogar gefährlichen Nebenwirkungen, die aufgrund des Kombinierens verschiedener Medikamente vorkommen können, signifikant reduziert werden.

Lieferkette – Prognose und Prävention

Die globale Pandemie von 2020 hat die Lieferkette, die Teile und Lieferungen mit den Herstellern verbindet, erheblich gestört und zu erheblichen Problemen bei der Produktion zahlreicher Produkte geführt. Heute ist sie nicht nur wieder voll funktionsfähig, sie wird auch durch KI weiter optimiert. Unternehmen wie Foxconn setzen KI-Agenten ein, um komplexe globale Lieferketten zu koordinieren. Diese sagen Störungen vorher, empfehlen alternative Lieferanten und leiten Materialien autonom um, um die Produktionspläne einzuhalten. Zusätzlich werden Fabriken durch KI-Systeme weiter optimiert, indem sie Sensoren einsetzen, um Geräte auf potenzielle Ausfälle hin zu überwachen, bevor diese auftreten.

Finanzen – Betrugsbekämpfung und Kreditanalyse

Die Bekämpfung von Betrug zum Schutz unseres Geldes und unserer Identität ist ein Kampf, der rund um die Uhr geführt wird. Agentische KI hat dem Finanzwesen in diesem Kampf erhebliche Schlagkraft verliehen.

Mastercard nutzt KI-Agenten, um Transaktionsmuster in Echtzeit zu analysieren. Hierdurch können verdächtige Aktivitäten automatisch blockiert werden. Die Lernfähigkeit der KI ermöglicht es ihr, sich an neue Betrugstechniken anzupassen und durch kontinuierliches Lernen die Zahl der Fehlalarme schrittweise zu reduzieren.

Zusätzlich können Kreditrisikobewertungen mittels agentischer KI umfangreiche Datensätze nutzen, die über die üblichen Kreditwürdigkeitsbewertungen hinausgehen, um Anträge effizient zu analysieren, Entscheidungen zu treffen und die Bewertungskriterien auf der Grundlage des Rückzahlungsverhaltens der Kreditnehmer zu aktualisieren. Risikobewertungen werden genauer und Kreditvorschläge präziser an den Kunden angepasst.

Fazit

Diese Anwendungsbereiche und Best Cases stellen nur einen kleinen Teil des Potenzials agentischer KI dar. Mit der Weiterentwicklung der agentenbasierten KI wird auch ihre Kombinierbarkeit intelligenter und die Bandbreite der Anwendungsfälle logarithmisch zunehmen. Die Ergebnisse für Unternehmen und Endnutzer sind vielversprechend. Wahrscheinlich werden sie den heutigen Hype um KI noch übertreffen.