Agentische KI und KI-Agenten sind dabei, die KI-Landschaft zu verändern. Im Gegensatz zur herkömmlichen KI, die auf vordefinierte Anweisungen angewiesen ist, arbeitet die agentenbasierte KI autonom, trifft Entscheidungen und erledigt Aufgaben ohne ständige menschliche Eingaben. “Ein KI-Agent ist eine Anwendung, die darauf abzielt, ein Ziel zu erreichen, indem sie die Welt beobachtet und mit den ihr zur Verfügung stehenden Mitteln darauf einwirkt. Das Neue daran ist ihr “Bewusstsein”.“ ”der Umgebung, wodurch sich der Agent an unvorhergesehene Ereignisse anpassen kann“,” erklärt Hanan Ouazan, Managing Partner und Global Lead AI Acceleration bei Artefact. Laut GARTNER: :
- Bis zum Jahr 2029, Die agentenbasierte KI wird 80% der häufigsten Kundendienstanfragen eigenständig lösen ohne menschliches Eingreifen, was zu einer 30% Senkung der Betriebskosten.
- Bis zum Jahr 2028, zumindest 15% der täglichen Arbeitsentscheidungen werden autonom durch agentische KI getroffen, von null Prozent im Jahr 2024.
Hanan Ouazan, Managing Partner bei Artefact, teilt sein Fachwissen über KI-Agenten und darüber, wie diese Geschäftsprozesse automatisieren.
Hanan Ouazan, Managing Partner bei Artefact, teilt sein Fachwissen über KI-Agenten und darüber, wie diese Geschäftsprozesse automatisieren.
Hanan Ouazan erläutert die Entwicklung von KI-Agenten, erörtert deren vielfältige Anwendungsmöglichkeiten in der Wirtschaft und beleuchtet deren Rolle in den unterschiedlichsten Bereichen – von der Softwareentwicklung über die Unternehmenskultur bis hin zur Unternehmensführung und darüber hinaus. Generative KI-Technologien lassen sich in drei Komponenten unterteilen: 1- LLM: Zunächst gab es Modelle, die darauf ausgelegt waren, Fragen anhand ihrer Wissensdatenbank zu beantworten. 2- Assistent: Dann kamen Assistenten auf den Markt, die in der Lage waren, mit Wissenssystemen zu interagieren, um uns im Alltag zu unterstützen (z. B. RAG-Anwendungsfälle) – die bekannten “COPILOTS”. Hier “führt” die KI keine Aufgaben aus, sondern erweitert ihr Wissen und unterstützt den Nutzer. 3- Agent: Ein Agent ist eine Anwendung, die darauf abzielt, ein Ziel zu erreichen, indem sie die Welt beobachtet und unter Einsatz der ihr zur Verfügung stehenden Mittel darauf einwirkt. Das Neue daran ist das “Bewusstsein” für seine Umgebung, das es dem Agenten ermöglicht, sich an unerwartete Situationen anzupassen. KI-Agenten finden in vielen Bereichen Anwendung:
- Kundenbeziehungen: Intelligente Chatbots, die nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Aktionen ausführen können (einen Vertrag aktualisieren, eine Rechnung erstellen, bestimmte Anfragen bearbeiten).
- Backoffice: Dokumentenmanagement der nächsten Generation (GED 2.0), Automatisierung der Dokumentenbearbeitung, Vorfallmanagement und interne Anfragen.
- Programmierung: KI-Tools unterstützen Entwickler, indem sie Code generieren, Skripte optimieren oder Tests automatisieren. “Anwendungsfälle müssen unter prozessualen Gesichtspunkten neu überdacht und nicht lediglich in KI-Lösungen umgesetzt werden. Das Ziel besteht nicht darin, KI einfach nur darüber zu stülpen, sondern den Prozess ohne die bisher bestehenden Einschränkungen neu zu definieren.” In diesem Interview geht Hanan näher auf verschiedene Aspekte im Zusammenhang mit KI-Agenten ein: – Die Auswirkungen von KI-Agenten auf Softwareentwicklung. – Wie KI-Agenten die Herausforderungen von Interoperabilität zwischen Anwendungen? – KI-Agenten: Adoption, Herausforderungen, und deren Auswirkungen auf die Arbeit.
Die „Agentic“-Welle kommt: Es ist an der Zeit, die Unternehmensorganisation neu zu definieren – von Hanan Ouazan.
Die „Agentic“-Welle kommt: Es ist an der Zeit, die Unternehmensorganisation neu zu definieren – von Hanan Ouazan.
Der Einsatz von KI-Agenten in Unternehmen verändert die Produktivität und die Arbeitsabläufe auf zwei Ebenen:
Task Agents – Eine neue Ebene unsichtbarer Arbeitskräfte. Task-Agenten (oder Interface-Agenten) lassen sich direkt in Arbeitsstationen integrieren, steigern die Effizienz um 5–30% und schaffen eine unsichtbare Ebene der Personalaufstockung. Es bedarf jedoch einer entsprechenden Steuerung, um eine unkontrollierte Verbreitung von Agenten, Ressourcenredundanz und mangelnde Aufsicht zu vermeiden.
Workflow-Agenten – Neugestaltung von Geschäftsprozessen. Workflow-Agenten optimieren teamübergreifende Prozesse, steigern die Geschwindigkeit, senken die Kosten und verbessern die Zuverlässigkeit. Risiken ergeben sich aus einer übermäßigen Abhängigkeit von autonomen Agenten, was möglicherweise zu Betriebsausfällen aufgrund technologischer oder regulatorischer Veränderungen führen kann.
Um eine erfolgreiche Umsetzung zu gewährleisten, müssen sich Unternehmen auf zwei zentrale Säulen konzentrieren:
Eine zentralisierte Plattform zur Verwaltung von KI-Agenten das den Zugriff auf data und die API zentralisiert, die Leistung überwacht und Redundanzen verhindert.
A solides Governance-Rahmenwerk das die Aufsicht auf verschiedene Teams verteilt und ein Gleichgewicht zwischen Agilität und Kontrolle herstellt, um Ineffizienzen oder eine Behinderung der Innovation zu vermeiden.
Die Integration von KI-Agenten erfordert ein koordiniertes Management, um Silos zu vermeiden und das Potenzial der KI in einem kontrollierten, effizienten Ökosystem voll auszuschöpfen.
Bleiben Sie mit den GenAI-Nachrichten von Artefact über die neuesten Technologien auf dem Laufenden.
Bleiben Sie mit den GenAI-Nachrichten von Artefact über die neuesten Technologien auf dem Laufenden.
Wenn Sie wissen möchten, was sich in der Welt der generativen KI tut, sind Sie hier genau richtig! Zweimal im Monat durchforstet Artefact die internationalen KI-Nachrichten, um Ihnen eine sorgfältig zusammengestellte Analyse der neuesten Nachrichten und Erkenntnisse zur generativen KI sowie aktuelle Informationen zu neuen Modellen und Funktionen zu präsentieren.
Hier sind einige Beispiele für Nachrichten über KI-Agenten, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern (klicken Sie auf die Links):
:
- Elons Chatbot „Grok“ berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass Trump ein russischer Agent ist.
- OpenAI plant Berichten zufolge, monatlich bis zu $20.000 für spezialisierte KI-‘Agenten’ zu berechnen | TechCrunch.
- Was Sie über ‘Manus’ wissen müssen, das neue KI-Agentensystem aus China, das als zweiter „DeepSeek-Moment“ gefeiert wird | VentureBeat.
- GitHub – PennyroyalTea/gibberlink: Zwei dialogorientierte KI-Agenten, die, nachdem sie sich gegenseitig als KI-Agenten identifiziert haben, vom Englischen auf das „Sound-Level-Protokoll“ umschalten.
Wie sorgen KI-Agenten für eine hochgradige Personalisierung von Unternehmenssoftware – von Victor Coimbra.
Wie sorgen KI-Agenten für eine hochgradige Personalisierung von Unternehmenssoftware – von Victor Coimbra.
Der Aufstieg der agentenbasierten KI und der KI-Agenten revolutioniert die Softwareentwicklung, indem er eine breitere Beteiligung an der Entwicklung von Technologien ermöglicht – eine Veränderung im Vergleich zu der Demokratisierung, die durch den Personal Computer ausgelöst wurde. Tools wie diese versetzen Geschäftsanwender in die Lage, hochgradig personalisierte Anwendungen zu erstellen, die spezifische Anforderungen erfüllen, ohne auf die Unterstützung der IT-Abteilung warten zu müssen. Zu den Vorteilen zählen:
- Schnellere Entwicklung: Verkürzung der Bereitstellungszeit von Monaten auf Stunden.
- Kosteneffizienz: Senkung der Entwicklungskosten um 70–90% bei einfachen Anwendungen.
- Hyper-Personalisierung: Die Anpassung von Tools an bestimmte Rollen, Abteilungen oder individuelle Bedürfnisse, wie beispielsweise maßgeschneiderte Dashboards oder Onboarding-Plattformen. Diese Transformation geht langjährige unternehmensweite Herausforderungen wie IT-Engpässe und nicht aufeinander abgestimmte Lösungen an und fördert gleichzeitig die Innovation über Geschäftsbereiche hinweg. Allerdings birgt sie auch Risiken, darunter potenzielle Lücken in der Governance und eine Fragmentierung der Systeme. Agentische KI ersetzt Softwareentwickler nicht: Sie verlagert deren Schwerpunkt auf Infrastruktur, Sicherheit und strategische Beratung. Geschäftsanwender gewinnen die Autonomie, spezifische Probleme selbst anzugehen, wodurch ein kollaboratives Ökosystem entsteht, das Agilität und Kontrolle in Einklang bringt. Dieser Wandel versetzt Unternehmen in die Lage, Innovationen zu nutzen, die Effizienz zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Victor Coimbra, Partner und Leiter des Bereichs KI & Engineering – Amerika bei Artefact
Victor Coimbra wurde in der „Forbes Under 30“-Liste für Brasilien für seine herausragenden Beiträge zur Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz. Er war Mitbegründer der lateinamerikanischen Niederlassung von Artefact, die heute als globaler Technologie-Hub mit 200 Mitarbeitern fungiert. Er verfügt über fundierte Fachkenntnisse in der Skalierung von KI-Lösungen und dem Aufbau leistungsstarker Technologieteams auf internationalen Märkten.
Da KI-Agenten die Art und Weise verändern, wie Verbraucher Produkte entdecken und kaufen, müssen Marken und Einzelhändler ihre Strategien überdenken, um weiterhin die Nase vorn zu haben.
Da KI-Agenten die Art und Weise verändern, wie Verbraucher Produkte entdecken und kaufen, müssen Marken und Einzelhändler ihre Strategien überdenken, um weiterhin die Nase vorn zu haben.
KI-Agenten verändern die Einkaufsgewohnheiten der Verbraucher und damit auch die Art und Weise, wie Marken und Einzelhändler mit ihren Kunden interagieren. KI-Agenten Umfassend recherchieren, Produktoptionen analysieren, und Einkaufsentscheidungen optimieren basierend auf benutzerdefinierten Kriterien wie Preis, Verfügbarkeit und Service. Infolgedessen verschieben sich die traditionellen Machtverhältnisse zwischen Marken und Einzelhändlern. Marken, die sich ausschließlich auf ihren historischen Markenwert verlassen, stehen vor erheblichen Herausforderungen. No-Name-Produkte oder undifferenzierte Angebote sind anfällig für KI-gestützte Vergleiche, die günstigere Alternativen bevorzugen. In diesem neuen Umfeld müssen Marken Optimierung von KI-Agenten (AAO) ähnlich wie bei der Suchmaschinenoptimierung (SEO). Zu den Strategien gehören unter anderem:
Preis: Sicherstellung einer wettbewerbsfähigen oder strategischen Preisgestaltung, um in den KI-Empfehlungen weiterhin sichtbar zu bleiben.
Produktinnovation: Hervorhebung einzigartiger Merkmale, hochwertiger Materialien oder Leistungskennzahlen, durch die sich Produkte in Suchergebnissen von anderen abheben.
Gestaltung: Das Angebot umfasst optisch unverwechselbare, hochwertige Produkte, die Nischenmärkte ansprechen.
Dienstleistung: Das Angebot herausragender Kundenerlebnisse (z. B. Garantien, unkomplizierte Rückgaben), das in KI-gestützten Foren besonders hervorgehoben wird.
Artefact veröffentlicht EuroBERT: Ein bedeutender Fortschritt im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP).
Artefact veröffentlicht EuroBERT: Ein bedeutender Fortschritt im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP).
Hier ist das Original Bert. Unser BERT steht für “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” und er trägt ein schickeres Outfit.
EuroBERT ist ein mehrsprachiger Text-Encoder, der darauf ausgelegt ist, KI-Anwendungen in europäischen Sprachen und darüber hinaus zu verbessern. EuroBERT wurde in Zusammenarbeit mit CentraleSupélec‘das MICS-Labor von, Diabolocom, Artefact und Unbabel, gestützt auf das technologische Fachwissen von AMD sowie CINESs, wobei Fachwissen sowohl aus der Wissenschaft als auch aus der Industrie genutzt wird. EuroBERT hebt sich von den derzeit verfügbaren Encodern ab, indem es Sechs wichtige Ansätze:
Es ist eigenständig und vollständig Open Source, einschließlich des Quellcodes und der datasets.
Es unterstützt acht der wichtigsten europäischen Sprachen sowie sieben der am häufigsten gesprochenen außereuropäischen Sprachen.
Das Modell wurde mit 5 Billionen Token trainiert – mehr als doppelt so viele wie bei LLaMA 2 – und ermöglicht ein tieferes sprachliches Verständnis sowie eine höhere kontextbezogene Genauigkeit.
Die EuroBERT-Familie bietet die beste Grundlage für Informationsgewinnung (RAG), Klassifizierung, und Qualitätsbewertung (Zusammenfassung, Übersetzung).
Es zeichnet sich in bisher wenig erforschten Bereichen aus, wie zum Beispiel mathematische data-Verarbeitung und Programmiersprachen.
EuroBERTs drei Modellgrößen (Parameter 210M, 610M und 2,1B) bieten Optionen für verschiedene Stufen von Recheneffizienz und Genauigkeit.
“Indem EuroBERT den Schwerpunkt auf die Analyse bestehender Dokumente legt, anstatt neue zu erstellen, erfüllt es einen entscheidenden und immer wiederkehrenden Bedarf im Bereich der Analyse von Geschäftstexten.” Emmanuel Malherbe, Direktor des Artefact Research Center
Der internationale Adopt AI-Gipfel von Artefact heißt Sie vom 24. bis 26. November 2025 im legendären Grand Palais in Paris willkommen. MERKEN SIE SICH DIESES DATUM VOR
Der internationale Adopt AI-Gipfel von Artefact heißt Sie vom 24. bis 26. November 2025 im legendären Grand Palais in Paris willkommen. MERKEN SIE SICH DIESES DATUM VOR
Nach einer erfolgreichen ersten Ausgabe im Jahr 2024 findet der Artefact Adopt AI International Summit erneut statt, diesmal im legendären Grand Palais in Paris am 24. November (VIP-Abendessen) sowie 25. und 26. November (ganztägige Konferenzen). Besuchen Sie unsere neue Website: adoptai.artefact.com Diese einzigartige Veranstaltung vereint die wichtigsten Initiativen von Artefact, darunter KI für die Finanzbranche, KI für die Industrie, KI für das Gesundheitswesen, KI für den Sport, KI für den Schutz unseres Planeten, KI für den Tourismus und KI für die Luxusbranche. Der Gipfel verspricht ein inspirierend Reihe von Vorstandsvorsitzenden großer Unternehmen sowie weltweit führende Vordenker im Bereich der KI-Transformation und wichtige Akteure aus Wirtschaft und Technologie. Seien Sie dabei, wenn wir drei Tage lang Einblicke, Innovationen und Networking mit den Visionären bieten, die die Zukunft der Wirtschaft, der Gesellschaft und unseres Planeten gestalten.
