Von statischen Modellen zu autonomen Agenten
Im Jahr 2026 hat sich der Schwerpunkt der KI von der grundlegenden Implementierung auf die Skalierung autonomer Systeme verlagert. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 ein Drittel aller generativen KI-Interaktionen von autonomen Agenten abhängen wird.
In dieser Ausgabe des Monats:
- Wir erforschen, wie Post-Memory-Training befähigt KI-Agenten ihren eigenen kognitiven Zustand aktiv zu verwalten, die Rechenkosten zu senken und gleichzeitig die Genauigkeit größerer Modelle zu erreichen.
- Unser neues Whitepaper, People Analytics Beyond Turnover Prediction: Potenzielle Anwendungen von KI in der Personalabteilung, zeigt, wie Personalleiter autonome Agenten über den gesamten Lebenszyklus eines Mitarbeiters hinweg nutzen, um Entwicklung personalisieren und Fehlzeiten prognostizieren, und geht damit weit über eine einfache Umsatzvorhersage hinaus.
- Wir erörtern die transformativen Auswirkungen der KI auf die Fertigung und betonen, dass Vorausschauende Wartung kann Ausfallzeiten um 30% reduzieren, vorausgesetzt, die Unternehmen implementieren eine solide operative Governance.
Teil I - Post-Memory-Training: TJeder Agent soll sich erinnern, nicht nur abrufen.
In der Vergangenheit haben Unternehmen das Verhalten von KI durch teure Feinabstimmungen angepasst, die eine enorme Rechenleistung und spezialisierte Ingenieure erforderten, erklärt Victor Coimbra von Artefact, Partner und Data Platform & IT Lead.
Wenn der Gesprächskontext wächst, Die Kosten skalieren quadratisch, und die Modelle haben Mühe, relevante Informationen zu behalten. Herkömmliche Lösungen wie die Generierung von Suchergebnissen oder heuristische Regeln sind unzureichend, da sie auf semantischer Ähnlichkeit oder starrer, von Menschen entworfener Logik beruhen.
Eine leichter zugängliche Alternative bietet das Post-Memory-Training, bei dem das Modell durch Verstärkungslernen in der Post-Trainings-Phase lernt, seinen eigenen kognitiven Zustand zu verwalten. Der Agent lernt durch Versuch und Irrtum, wann er Informationen speichern, aktualisieren, löschen oder abrufen muss, um eine Aufgabe zu erledigen.
“Diese Methode erfordert deutlich weniger Rechenleistung, so dass auch kleinere Organisationen hochfunktionale autonome Agenten entwickeln können.” sagt Victor.
Zu den wichtigsten architektonischen Erkenntnissen gehören:
- Kleinere Modelle mit Post-Memory-Training können die Genauigkeit von viel größeren Modellen erreichen oder übertreffen und reduziert gleichzeitig die Latenzzeit für die Schlussfolgerung.
- Agenten können eine konstante Speichergröße beibehalten indem ein interner Status erzeugt und der vorherige Kontext verworfen wird.
- Spezialisierte Speicheroperationen ermöglichen den Modellen massive Dokumente mit linearer Komplexität und minimalem Leistungsverlust verarbeiten.
Teil II - Vom Gedächtnis zur Navigation: Skalierung autonomer Agenten über das Abrufen hinaus.
Jüngste Fortschritte beim Post-Memory-Training und bei rekursiven Sprachmodellen bieten einen sehr zugänglichen Weg für Skalierung autonomer KI-Agenten. In der Vergangenheit verließen sich Unternehmen auf teure Feinabstimmungen oder starre RAG, um lange Zusammenhänge zu verwalten. Heute ist das anders, Verstärkungslernen ermöglicht es den Modellen, ihren eigenen Gedächtnisstatus aktiv zu verwalten, indem sie entscheiden, was sie speichern, löschen oder konsolidieren wollen.
Darüber hinaus stellen rekursive Sprachmodelle die Verwaltung von Kontexten als eine Navigationsherausforderung und nicht als eine einfache Abfrageaufgabe dar. Anstatt data passiv zu empfangen, erkunden, filtern und lesen Agenten aktiv massive externe Kontexte. Autonome KI-Agenten demonstrieren diese Konzepte in der Produktion, Dadurch werden die Rechenkosten erheblich gesenkt und der Bedarf an speziellen Fachkenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens entfällt.
Wie Victor bemerkt, “Die Agenten, die in der Produktion skalieren, werden nicht die mit den größten Kontextfenstern oder den teuersten Modellen sein.”
- Agenten lernen die Speicherverwaltung durch Versuch und Irrtum anstelle von kostspieligen Gewichtsänderungen.
• Modelle aktiv externes Wissen zu navigieren, anstatt sich auf passive semantische Ähnlichkeit zu verlassen.
- Diese Ansätze die Kosten für Schlussfolgerungen zu reduzieren und eine Verschlechterung der Zuverlässigkeit zu verhindern in erweiterten Arbeitsabläufen.
Personalanalyse jenseits von Umsatzprognosen: Mögliche Anwendungen von KI in der Personalabteilung.
Die Personalabteilung entwickelt sich von einer reaktiven Kostenstelle zu einem proaktiven Treiber des Unternehmenswertes. Viele Unternehmen beschränken die Nutzung von data jedoch immer noch auf einfache Umsatzprognosen. HR-Führungskräfte müssen von passiven Dashboards zu aktiver Orchestrierung übergehen durch die Integration von maschinellem Lernen, generativer KI und autonomen Agenten über den gesamten Lebenszyklus eines Mitarbeiters, um Bedürfnisse zu antizipieren, die Entwicklung zu personalisieren und die Gesundheit der Belegschaft zu optimieren, lange bevor die Mitarbeiterbindung zum Problem wird.
- Autonome KI-Agenten ersetzen traditionelle HR-Ticketsysteme und ermöglichen es der Personalabteilung nahtlose Karrierewege in großem Umfang zu orchestrieren.
- Realitätsnahe Implementierungen können Abwesenheit vorhersagen, um Kosten zu sparen und Umgehen Sie menschliche Voreingenommenheit diverse Führungstalente zu identifizieren, um finanzielle Erträge zu erzielen.
- Der erfolgreiche Einsatz von KI erfordert solide ethische Unternehmensführung und strenge technische Sicherheitsvorkehrungen, um die Privatsphäre der Mitarbeiter zu schützen und das Vertrauen zu erhalten.
“KI im Personalwesen wird oft auf ein einziges, vertrautes Szenario reduziert: die Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation. Unternehmen, die über konventionelle Modelle hinausgehen, verschaffen sich einen beispiellosen Wettbewerbsvorteil.”
Die KI-gesteuerte Transformation der industriellen Wertschöpfungsketten.
Alexandre Thion de la Chaume von Artefact, Managing Partner und Global Lead Utilities & Industry, und Florence Bénézit, Partner und Global Lead Manufacturing, erkunden die Herausforderungen der KI in der Industrie und im verarbeitenden Gewerbe sowie die Voraussetzungen, die erfüllt sein müssen, damit KI ein echter Motor für Leistung, Innovation und Widerstandsfähigkeit wird.
Die Hersteller sind mit steigenden Energiekosten, Unterbrechungen der Lieferkette und strengen Nachhaltigkeitsanforderungen konfrontiert. Um sich darauf einzustellen, implementieren Unternehmen KI in ihren Betrieben, um komplexe Arbeitsabläufe zu automatisieren. “KI kann genutzt werden, um die Nachfrage besser vorherzusagen und die Lieferkette auszurichten”.” sagt Alexandre.
Trotz dieser Möglichkeiten stellen die fragmentierte data und die strengen Sicherheitsanforderungen nach wie vor erhebliche Hürden dar. Der Erfolg erfordert ein starkes Fundament aus data-Qualität und operativer Führung. Wie Florence betont, “So wie wir heute die Qualität von data überwachen, werden wir auch die Qualität von KI-Agenten überwachen müssen.”
Die wichtigsten Erkenntnisse aus ihrem Gespräch:
- Vorausschauende Wartung kann reduzieren Sie die Wartungskosten und Ausfallzeiten um etwa 30%.
- KI-gesteuerte Automatisierung hat das Potenzial reduzieren Sie die Prozessdauer um 70 - 75%.
- Der Einsatz von KI erfordert robuste Governance-Rahmenwerke, um ein Gleichgewicht zwischen Innovation, Betriebsrisiko und physischer Sicherheit.
Adopt AI-Gipfel: Entdecken Sie die Erkenntnisse aus der Ausgabe 2025.
Die in Zusammenarbeit mit dem Hub Institute produzierte Adopt AI - Grand Palais 2025 Bericht fasst die wichtigsten Erkenntnisse aus den letztjährigen Diskussionen im Grand Palais zusammen.
Die KI entwickelt sich von der Pilotphase zum industriellen Einsatz, destilliert der Bericht die Perspektiven von globalen CEOs, öffentlichen Führungskräften und KI-Pionieren. Es bietet einen strukturierten Überblick darüber, wie Organisationen ihre Ambitionen in Wirkung umsetzen können.
Lesen Sie den Bericht, um Ihr Unternehmen mit umsetzbaren Erkenntnissen und operativen Fahrplänen auszustatten, die während des Gipfels vorgestellt wurden:
• Strategische Rahmenwerke um von Experimenten zu messbarem Geschäftswert zu gelangen.
- Vertiefung des Sektors mit folgenden Themen Konkrete KI-Anwendungsfälle in 10 Branchen
- A Fahrplan zur Souveränität die sich mit Governance, Ethik und Infrastruktur in Europa befassen.
Sichern Sie sich den Termin für das Gipfeltreffen 2026 Adopt AI - Grand Palais
am 3. und 4. Dezember in Paris!
