.png)
KI entwickelt sich schnell weiter, und mit ihr auch die Arten von Intelligenz, auf die wir uns verlassen. Generative KI, wie z. B. große Sprachmodelle, ist weithin dafür bekannt, dass sie Texte, Bilder und Code auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen erzeugt. Aber diese Systeme sind reaktiv - sie warten auf Eingaben, reagieren auf Basis des Trainings und treffen keine eigenständigen Entscheidungen.
Agentische KI bringt eine neue Dimension. Sie kann Ziele setzen, Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, ohne bei jedem Schritt aufgefordert zu werden. Dieser Wechsel von reaktiver zu proaktiver Intelligenz bedeutet, dass KI jetzt eine aktivere Rolle bei der Lösung von Problemen und der Verwaltung von Aufgaben spielen kann.
In diesem Blog befassen wir uns mit der agentenbasierten KI und der generativen KI und konzentrieren uns dabei auf die wichtigsten Unterschiede, die ihre Funktionsweise und Möglichkeiten bestimmen. Wir wollen herausfinden, was sie voneinander unterscheidet und warum das wichtig ist.
Großartig. Ich werde einen detaillierten Vergleich von agentenbasierter und generativer KI recherchieren, einschließlich ihrer Definitionen, der zugrundeliegenden Technologien und der funktionalen Unterschiede, wobei ich die Sprache einfach und für einen Blogbeitrag auf Trengo.com geeignet halte.
Ich gebe dir Bescheid, sobald er für deine Rezension fertig ist.
Agentische KI vs. generative KI: Die wichtigsten Unterschiede erklärt
Generative KI und agenturische KI sind zwei verschiedene Zweige der künstlichen Intelligenz mit sehr unterschiedlichen Aufgaben. Am einfachsten lassen sie sich anhand ihrer Hauptfunktionen unterscheiden: Bei der generativen KI geht es darum, neue Inhalte zu produzieren, während es bei der agenturischen KI darum geht, bestimmte Ziele zu erreichen - die eine erschafft, die andere handelt. In der Praxis ist die generative KI reaktiv, d. h. sie liefert auf Aufforderung Ergebnisse (z. B. Texte oder Bilder), während die agenturische KI proaktiv ist, d. h. sie kann eigene Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, um eine Aufgabe zu erfüllen. Schauen wir uns die beiden Begriffe in einfachen Worten an und zeigen wir, wie sie sich unterscheiden.
Was ist agenturische KI?
Agenten-KI beschreibt KI-Systeme, die so konzipiert sind, dass sie selbstständig Entscheidungen treffen und handeln, um ein Ziel zu erreichen. Du kannst dir agenturische KI als einen unabhängigen Problemlöser oder einen "KI-Agenten" vorstellen. Anstatt nur Inhalte auszugeben, wenn sie darum gebeten werden, kann eine agenturische KI die Initiative ergreifen: Sie beobachtet ihre Umgebung oder ihren Kontext, entscheidet, was zu tun ist, und tut es dann mit minimaler menschlicher Anleitung. Das bedeutet, dass sie sich an neue Informationen anpassen und eigenständig Aktionen wählen kann, um die gesetzten Ziele zu erreichen.
Was ist generative KI?
Generative KI bezieht sich auf KI-Systeme, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik oder sogar Videos erstellen. Betrachte die generative KI als ein kreatives Werkzeug - sie lernt aus riesigen Datensätzen und erzeugt dann auf der Grundlage der erkannten Muster originelle Ergebnisse. Große Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI sind zum Beispiel generative KI: Sie wurden mit riesigen Textmengen trainiert und können zusammenhängende Sätze generieren, Fragen beantworten oder Aufsätze schreiben, wenn du eine Frage stellst oder eine Aufforderung gibst. Genauso können Bildgeneratoren (wie DALL-E oder Stable Diffusion) aus einer einfachen Textbeschreibung neue Bilder erzeugen.
Hauptmerkmale der agentenbasierten und generativen KI
Sowohl die agentenbasierte KI als auch die generative KI nutzen fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens, haben aber jeweils einzigartige Stärken, die sie für unterschiedliche Aufgaben geeignet machen. Werfen wir einen genaueren Blick auf die wichtigsten Merkmale der beiden.
Hauptmerkmale der agentenbasierten KI
Entscheidungsfindung
Agenten-KI ist darauf ausgelegt, selbstständig Entscheidungen zu treffen. Sie arbeitet auf vordefinierte Ziele hin und kann die beste Vorgehensweise mit wenig oder gar keinem menschlichen Input wählen. Dies ist ein Schritt über die generative KI hinaus, die auf Anweisungen wartet.
Problemlösung
Agentische KI arbeitet mit einer schrittweisen Schleife: Sie nimmt wahr, was passiert, überlegt sich die beste Reaktion, handelt und lernt aus dem Ergebnis. Dieser Kreislauf ermöglicht es ihr, sich mit der Zeit zu verbessern und komplexe, sich verändernde Situationen effektiver zu bewältigen.
Autonomie
Autonomie ist das, was agentenbasierte KI auszeichnet. Sie reagiert nicht nur - sie handelt. Sie kann selbstständig arbeiten, Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne ständige Anleitung ausführen. Das macht sie ideal für Unternehmen, die Prozesse in großem Umfang automatisieren wollen.
Interaktivität
Aufgrund ihres proaktiven Designs kann die agentenbasierte KI mit ihrer Umgebung interagieren. Sie sammelt Echtzeitdaten, reagiert auf neue Informationen und passt ihre Aktionen an. Ein gutes Beispiel dafür ist ein selbstfahrendes Auto, das ständig seine Umgebung scannt und Sicherheitsentscheidungen ohne menschliches Zutun trifft.
Planung
Agentische KI kann mehrstufige Aufgaben bewältigen. Sie entwickelt Strategien, um ein Ziel zu erreichen, verfolgt es und passt sich an, wenn sich die Dinge ändern. Das ist besonders wichtig in Bereichen wie der Logistik, der Automatisierung des Kundensupports oder bei Robotereinsätzen, wo es nicht ausreicht, einen festen Weg zu gehen.
Hauptmerkmale der generativen KI
Erstellung von Inhalten
Generative KI ist für die Erstellung von Inhalten konzipiert. Sie kann E-Mails schreiben, Blogbeiträge erstellen, Fragen beantworten und sogar bei der Codierung helfen. Tools wie ChatGPT sind ein gutes Beispiel dafür - es kann hilfreiche Antworten, Listen und Zusammenfassungen auf der Grundlage deiner Fragen erstellen. Das macht sie zu einem leistungsstarken Hilfsmittel für Teams, die schnell Inhalte brauchen, vom Marketing bis zur Softwareentwicklung.
Datenanalyse
Generative Modelle können riesige Datenmengen durchforsten, um Trends und Muster zu erkennen. So können sie Geschäftsfunktionen wie das Lieferkettenmanagement oder den Kundenservice unterstützen, indem sie in Echtzeit Erkenntnisse und Vorschläge liefern.
Anpassungsfähigkeit
Generative KI passt ihre Ergebnisse an die Eingaben an, die sie erhält. Wenn ein Nutzer zum Beispiel eine Frage umformuliert oder zusätzliches Feedback gibt, passt die KI die Antwort an und verbessert sie. Diese Flexibilität macht sie nützlich für Aufgaben, bei denen das Endergebnis noch verfeinert werden muss.
Personalisierung
Generative KI kann ihre Antworten und Empfehlungen auf einzelne Nutzer/innen zuschneiden. In Branchen wie dem Einzelhandel oder dem E-Commerce führt dies zu einem persönlicheren Einkaufserlebnis, da die KI die Vorlieben der Kunden lernt und entsprechende Vorschläge macht.
Anwendungsfälle für agentenbasierte und generative KI
Sowohl die agenturische als auch die generative KI werden branchenübergreifend eingesetzt, wobei die agenturische KI bei fortgeschrittenen, praxisnahen Aufgaben immer noch an Boden gewinnt. Während die generative KI bereits in viele Geschäftsabläufe integriert ist, vor allem bei Inhalten und Kommunikation, dringt die agenturische KI in Bereiche vor, in denen autonome Entscheidungen wichtig sind.
Agentische KI Anwendungsfälle
Kundenservice-Automatisierung
Anders als herkömmliche Chatbots, die Skripten folgen, kann agenturische KI die Absichten und Emotionen der Kunden interpretieren, um sinnvolle Maßnahmen zu ergreifen. Sie antwortet nicht nur, sie löst auch Probleme. Wenn ein Kunde z. B. ein Abonnement kündigen möchte, kann die agenturgestützte KI den gesamten Prozess übernehmen: die Anfrage bestätigen, die Kündigung durchführen und entsprechende Folgemaßnahmen anbieten. Das steigert die Kundenzufriedenheit und verringert den Bedarf an menschlichem Eingreifen.
Systeme zur Unterstützung des Gesundheitswesens
Agentische KI wird für Aufgaben erforscht, die Echtzeit-Entscheidungen und Überwachung erfordern. Ein Beispiel: Ein intelligentes Inhalationssystem nutzt agentenbasierte KI, um die Medikamenteneinnahme, die Luftqualität und die Routine des Patienten zu überwachen. Es alarmiert Ärzte bei Bedarf und hilft Patienten, den Überblick zu behalten - und das alles ohne ständige manuelle Eingaben. Diese Art von KI hat das Potenzial, die Pflege zu verbessern und gleichzeitig die Patientendaten sicher zu halten.
Workflow-Automatisierung
Agentic AI kann sich wiederholende Geschäftsprozesse selbstständig verwalten. In der Logistik kann sie Lieferungen aufgrund von Verkehrs- oder Wetterbedingungen umleiten. In einem Büro kann sie den Bestand verfolgen, Bestellungen planen oder Serviceprobleme eskalieren, wenn etwas schief läuft, und so die Arbeitsabläufe hinter den Kulissen reibungslos ablaufen lassen.
Finanzielles Risikomanagement
Im Finanzbereich kann agentenbasierte KI Risiken bewerten, Märkte überwachen und Investitionsstrategien in Echtzeit anpassen. Eine Fintech-Plattform könnte sie nutzen, um Portfolios automatisch zu verwalten und auf der Grundlage von Live-Marktdaten und individuellen Risikoprofilen zu kaufen oder zu verkaufen. Damit entfällt die Notwendigkeit einer ständigen manuellen Überwachung, und Unternehmen können in volatilen Umgebungen die Nase vorn haben.
Generative KI Anwendungsfälle
Erstellung von SEO-Inhalten
Generative KI hilft Unternehmen, schnell große Mengen an SEO-freundlichen Inhalten zu erstellen. Ob Blogbeiträge, Produktbeschreibungen oder Landing Page-Texte - diese Tools können keywordreiche Inhalte erstellen, die die Sichtbarkeit in Suchmaschinen verbessern. Marketingteams können so ihren Content-Output erhöhen, ohne Abstriche bei der Qualität zu machen.
Marketing- und Vertriebsunterstützung
Vertriebsteams verbringen oft zu viel Zeit mit Verwaltungsaufgaben. Generative KI-Tools können Outreach-E-Mails bearbeiten, Gesprächsnotizen zusammenfassen und schnelle Kundeneinblicke liefern. Sie werden auch in Chatbots eingesetzt, die dabei helfen, Leads zu sammeln oder Fragen in der Anfangsphase zu beantworten, damit die Vertriebsmitarbeiter mehr Zeit für den Abschluss haben.
Produktdesign und -entwicklung
Durch die Analyse von Marktdaten und Kundenpräferenzen kann generative KI neue Produktideen oder Designvarianten vorschlagen. Ein Modehändler könnte zum Beispiel generative KI nutzen, um auf der Grundlage aktueller Trends und des Käuferverhaltens neue Kleidungsdesigns zu entwerfen und so den Designprozess zu beschleunigen und die Entwicklungskosten zu senken.
Automatisierung des Kundensupports
Generative KI wird häufig in Support-Chatbots eingesetzt, die FAQs beantworten oder bei Fragen zur Bestellung helfen. Eine E-Commerce-Marke könnte damit zum Beispiel Rückerstattungsanfragen, Lieferverfolgung und Produktempfehlungen abwickeln - alles über einen KI-Assistenten, der die Absicht des Kunden versteht und in Echtzeit antwortet.
Aufkommende Trends in der agentenbasierten und generativen KI
Da sich beide Technologien weiterentwickeln, finden agentenbasierte und generative KI branchenübergreifend neue Einsatzmöglichkeiten. Werfen wir einen Blick auf die Trends, die ihre Zukunft bestimmen.
Agentische KI-Trends
Finanzen und Handel
Agentische KI beginnt, Finanzdienstleistungen zu verändern. Sie ist in der Lage, Marktdaten zu scannen, Vorhersagen zu treffen und Geschäfte in Echtzeit und ohne menschliche Eingaben zu tätigen. Diese KI-Agenten können auch das Internet nach den neuesten Updates durchsuchen und helfen Finanzinstituten, informiert zu bleiben und schnell auf wirtschaftliche Veränderungen zu reagieren.
Lagerroboter
Unternehmen wie Amazon setzen bereits agentengesteuerte KI-Roboter in ihren Lagern ein. Diese Systeme können sich in Räumen zurechtfinden, den Bestand verwalten und Aufgaben wie das Kommissionieren und Verpacken von Bestellungen selbstständig ausführen. Das Ergebnis ist eine schnellere Bearbeitung und weniger manuelle Engpässe im Betrieb.
Stadtplanung und Infrastruktur
Bei der Stadtplanung kann die agentenbasierte KI Live-Verkehrsdaten, Wetterbedingungen und Bevölkerungsdaten auswerten, um intelligentere Lösungen für die Verwaltung von Straßen, öffentlichen Verkehrsmitteln und Versorgungseinrichtungen vorzuschlagen. Das spart den Stadtplanern Zeit und trägt zur Verbesserung der Lebensqualität der Einwohner bei.
HR-Automatisierung und Mitarbeiterunterstützung
Agentische KI wird zu einem wertvollen Werkzeug im Personalwesen. Anders als einfache Chatbots können sie Prozesse wie das Onboarding, die Beantwortung von Fragen zu Richtlinien und die Empfehlung von Leistungen auf der Grundlage von Mitarbeiterprofilen verwalten. Dadurch werden die HR-Teams von sich wiederholenden Aufgaben entlastet und die Erfahrung für die Beschäftigten wird verbessert.
Generative KI-Trends
KI-erweiterte Anwendungen
Generative KI wird in alltägliche Tools wie CRMs, Schreibplattformen und Designsoftware integriert, um intelligentere, personalisierte Erfahrungen zu bieten. Diese KI-gestützten Funktionen helfen den Nutzern, schneller zu arbeiten, indem sie Inhalte vorschlagen, Zusammenfassungen anbieten oder kreative Inspirationen liefern, die auf dem aktuellen Geschehen basieren.
Synthetische Daten für das Training
Wenn reale Daten schwer zu finden oder zu teuer sind, kann generative KI synthetische Daten erzeugen, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren. Dieser Ansatz wird immer beliebter in Bereichen wie Robotik, autonome Fahrzeuge und Finanzprognosen, wo realistische, aber kontrollierte Daten für das sichere und effektive Training von Systemen entscheidend sind.
Deepfake-Erzeugung
Generative KI hat es einfacher gemacht, realistische Bilder, Audios und Videos zu erstellen, die authentisch aussehen und klingen. Während einige Anwendungen kreativ sind oder Spaß machen, werfen andere Fragen zu Fehlinformationen und ethischen Aspekten auf. Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird der verantwortungsvollen Nutzung und der Überprüfung von Inhalten mehr Aufmerksamkeit geschenkt.
Erweiterte Personalisierung
Unternehmen nutzen generative KI, um maßgeschneiderte Inhalte und Produktempfehlungen anzubieten. Im E-Commerce und im Marketing kann KI zum Beispiel Nutzerdaten analysieren, um maßgeschneiderte Nachrichten, E-Mails und Erlebnisse zu liefern und so das Engagement und die Konversionsraten über alle Kanäle hinweg zu verbessern.
Abschließende Gedanken
Mit der Weiterentwicklung von generativer und agenturischer KI wird sich die Kluft zwischen ihnen wahrscheinlich verringern. Wir bewegen uns auf eine Zukunft zu, in der KI nicht nur erschafft, sondern auch handelt und Kreativität mit Ausführung verbindet. Dieser Wandel wird neue Möglichkeiten in allen Branchen eröffnen, vom Kundenservice über die Logistik bis hin zum Gesundheits- und Finanzwesen.
Bei Trengo entwickeln wir KI-Tools, die das Beste aus beiden Welten vereinen. Unsere Plattform hilft Unternehmen dabei, Kunden effizienter anzusprechen, Arbeitsabläufe zu automatisieren und proaktiven Support zu leisten. Ganz gleich, ob du deine Kundengespräche optimieren oder eine fortgeschrittene Automatisierung erforschen willst, Trengo gibt dir die Werkzeuge an die Hand, um mit weniger manuellem Aufwand mehr zu erreichen.
Willst du sehen, wie es funktioniert? Buche eine persönliche Demo oder starte noch heute deine kostenlose Testversion und erlebe die Macht der intelligenten Kundenkommunikation.
