Kathy Pham, Vice President of AI bei Workday, untersucht KI-Agenten und ihren Einfluss auf den Arbeitsplatz und liefert praktische Tipps für Führungskräfte.
Kathy Pham
Vice President, Artificial Intelligence
Workday
KI-Systeme werden immer ausgefeilter: Sie sind in der Lage, zu lernen, sich zu erinnern und Aufgaben selbstständig zu erledigen. Sie bietet uns die Chance, die Arbeitsabläufe im Unternehmen zu verbessern, insbesondere unser Verständnis der einzelnen Rollen, ihrer spezifischen Aufgaben und der Personalisierungsmöglichkeiten in diesem Bereich.
Aus unserer globalen Studie geht hervor, dass 83 % der Fachkräfte, die mit KI vertraut sind, der Meinung sind, dass die Technologie menschliche Skills aufwerten und zu höherer Produktivität und neuen Formen der wirtschaftlichen Wertschöpfung führen wird. Dies zeigt die zunehmende Erkenntnis, dass es in der Arbeitswelt der Zukunft darauf ankommen wird, wie wir das menschliche Potenzial mithilfe von KI am effektivsten nutzen.
Zu den spannendsten Aspekten gehören die Fortschritte im Bereich der agentischen KI, wobei in diesem Zusammenhang üblicherweise von „KI-Agenten“ gesprochen wird. In diesem Artikel sehen wir uns dieses Thema genauer an: Was sind KI-Agenten, wie verändern sie die Zukunft der Arbeit und welche Aspekte sollten Führungskräfte bei ihrer Implementierung im Unternehmen berücksichtigen?
Beginnen wir mit einer Definition von KI-Agenten. KI-Agenten sind Systeme, die Signale aus der Umgebung wahrnehmen, die nächsten Schritte verarbeiten und begründen und diese Schritte ausführen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Sie können sogar aus ihren Erfahrungen lernen und das Gelernte im Arbeitsspeicher ablegen, sodass sie im Zuge weiterer Iterationen immer besser werden.
Diese Technologie ermöglicht es uns, Aufgaben über die Datenanalyse und die Erstellung von Prognosen hinaus autonom durchzuführen. Dabei arbeiten Agenten und Mitarbeiter Hand in Hand an komplexen Prozessen. Unternehmenstechnologie ist so in der Lage, die Bedürfnisse der Anwender zu antizipieren und Aufgaben proaktiv zum Abschluss zu bringen.
Für Anwender von Unternehmenssystemen bedeutet dies eine einfache, personalisierte Nutzererfahrung. Hinter den Kulissen schlüsseln KI-Agenten komplexe Prozesse auf, berücksichtigen den konkreten Kontext und koordinieren Aufgaben, um anspruchsvolle Geschäftsprobleme zu lösen. Dieser Grad an Personalisierung ist beispiellos, da sich das Modell dabei an das Know-how der Anwender und die spezifischen Anforderungen des Unternehmens anpasst. So können wir Lösungen völlig neuer Art konzipieren.
Aus unserer globalen Studie geht hervor, dass 83 % der Fachkräfte, die mit KI vertraut sind, der Meinung sind, dass die Technologie menschliche Skills aufwerten und zu höherer Produktivität und neuen Formen der wirtschaftlichen Wertschöpfung führen wird.
Leitfaden
KI-Agenten werden alles verändern, vom Kundenservice über das Lieferkettenmanagement bis hin zum Personal- und Finanzwesen. Jetzt geht es darum, ihr Potenzial zu verstehen und eine strategische Roadmap für ihre Implementierung zu entwickeln.
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie sich damit gängige geschäftliche Herausforderungen bewältigen lassen:
Der erfolgreiche Einsatz von KI-Agenten erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung. Im Folgenden finden Sie einige allgemeine Überlegungen, die dabei zu beachten sind:
Wenn diese Punkte beachtet werden, können Unternehmen KI-Agenten erfolgreich zum Einsatz bringen und dabei eine verantwortungsvolle und ethisch fundierte Implementierung gewährleisten.
KI-Agenten werden alles verändern, vom Kundenservice über das Lieferkettenmanagement bis hin zum Personal- und Finanzwesen.
Bevor wir uns mit den verschiedenen Arten von KI-Agenten beschäftigen, sollten wir uns fragen, was sie von anderen großen Sprachmodellen (LLMs) unterscheidet. Die Entwicklung von KI-Agenten wurde in den letzten Jahren durch die rasanten Fortschritte bei LLMs vorangetrieben. LLMs haben den Weg für immer ausgefeiltere KI-Funktionen geebnet, von einfachen Chatbots bis hin zu KI-Assistenten, Co-Piloten und nun KI-Agenten.
Schon seit den 1960ern wird an KI-Agenten geforscht, wobei ein breites Funktionsspektrum abgedeckt wurde: Wer die verschiedenen Arten von Agenten kennt, kann besser einschätzen, wie sie sich gezielt für konkrete geschäftliche Herausforderungen einsetzen lassen. Hier einige Beispiele:
Reaktive Agenten: Das sind die einfachsten KI-Agenten: Sie arbeiten strikt nach vordefinierten Regeln. Sie reagieren auf bestimmte Situationen anhand dieser Regeln, lernen jedoch nicht dazu und passen sich nicht an. Ein typisches Beispiel ist ein Chatbot, der auf häufige Fragen mit vorformulierten Antworten reagiert.
Modellbasierte Agenten: Diese Agenten verfügen über ein „Modell“ ihrer Umgebung. So können sie die Folgen ihrer Handlungen vorhersagen und fundierter entscheiden. Im Handel könnte ein modellbasierter Agent etwa die künftige Nachfrage nach einem Produkt prognostizieren – gestützt auf historische Verkaufsdaten und aktuelle Markttrends.
Zielorientierte Agenten: Diese Agenten handeln auf Basis klar definierter Ziele. Sie planen und setzen Maßnahmen um, um diese Ziele zu erreichen – auch wenn dafür mehrere Schritte nötig sind oder sich Rahmenbedingungen ändern. So kann ein zielorientierter Agent eine Marketingkampagne optimieren, indem er Strategien in Echtzeit nachsteuert, um die Konversionsrate zu maximieren.
Nutzenorientierte Agenten: Diese Agenten gehen über das bloße Erreichen von Zielen hinaus. Sie maximieren eine bestimmte „Nutzenfunktion“, etwa Kundenzufriedenheit, Kosteneffizienz oder ein anderes messbares Ergebnis. Ein Beispiel wäre ein nutzenorientierter Agent im Gesundheitswesen, der Behandlungspläne erstellt, die Patientenversorgung verbessert und zugleich die Kosten senkt.
Lernende Agenten: Diese Agenten zählen zu den anspruchsvollsten. Sie sind lern- und anpassungsfähig. Dafür nutzen sie Machine-Learning-Algorithmen, analysieren Daten, erkennen Muster und steigern kontinuierlich ihre Performance. Ein lernender Agent kann etwa Empfehlungen personalisieren und seine Vorschläge fortlaufend anhand von Nutzerfeedback und -verhalten optimieren.
Kollaborative Agenten: Diese Agenten arbeiten im Team: Sie kommunizieren miteinander und koordinieren ihre Aktionen, um komplexe Probleme gemeinsam zu lösen. In einer Stadt könnten kollaborative Agenten zum Beispiel den Verkehrsfluss verbessern, indem jeder Agent eine Kreuzung steuert und sich mit benachbarten Kreuzungen abstimmt, um Staus zu reduzieren.
Aufgabenbasierte Agenten: Diese Agenten sind auf die Ausführung bestimmter Aufgaben – oft in einem spezifischen Fachbereich – ausgelegt. So lassen sich wiederholende oder komplexe Aufgaben automatisieren, sodass sich die Mitarbeiter auf andere Tätigkeiten konzentrieren können. Ein aufgabenbasierter Agent kann zum Beispiel Rechnungen bearbeiten, Termine planen oder große Datasets analysieren.
Rollenbasierte Agenten: Diese Agenten sind so konzipiert, dass sie die Mitarbeiter unterstützen. Sie verstehen die Feinheiten der jeweiligen Rollen, sodass sie spezifische Aufgaben und Verantwortlichkeiten übernehmen können. Ein rollenbasierter Agent für einen Vertriebsmitarbeiter könnte zum Beispiel die Dateneingabe automatisieren, Meetings planen und Kundeneinblicke liefern, sodass sich der Vertriebsmitarbeiter auf Beziehungsaufbau und Geschäftsabschlüsse konzentrieren kann.
Bei Workday haben wir das Potenzial von KI-Agenten bereits in Aktion gesehen. Unser Expense Agent ermöglicht es Mitarbeitenden beispielsweise, einfach ein Foto eines Belegs zu machen: Die KI liest die relevanten Angaben aus, erstellt automatisch eine Kostenposition und ordnet sie der richtigen Spesenabrechnung zu. Dies reduziert manuelle Dateneingaben, reduziert die Fehlerquote und spart Mitarbeitenden wertvolle Zeit.
Ein weiteres gutes Beispiel ist unser Agent für die Nachfolgeplanung: Er analysiert Mitarbeiterdaten, Kompetenzen und Performance, um Talente mit hohem Potenzial für künftige Führungsaufgaben zu identifizieren. Zudem kann er personalisierte Entwicklungspläne erstellen, damit sich diese Mitarbeiter gezielt auf den nächsten Karriereschritt vorbereiten können.
Auch unser Recruiting Agent geht über klassische Ansätze hinaus: Er unterstützt beim Kandidaten-Sourcing, automatisiert die Kontaktaufnahme und empfiehlt Spitzenkräfte. Dies vereinfacht den Einstellungsprozess, verkürzt die Besetzungsdauer und verbessert die Qualität der Einstellungen.
Das sind nur einige Beispiele dafür, wie KI-Agenten den Arbeitsalltag spürbar verbessern können. Da sich die Technologie kontinuierlich weiterentwickelt, dürfen wir mit weiteren innovativen Anwendungen rechnen – und mit neuen Dimensionen von Produktivität und Effizienz.
Um die Wirkung von KI-Agenten wirklich zu maximieren, müssen wir uns eingehender mit ihrer Entwicklung und Verwaltung beschäftigen. Dies erfordert einen durchdachten Ansatz, der nicht nur die technischen Aspekte, sondern auch die Auswirkungen auf die Mitarbeiter berücksichtigt.
Am Anfang muss ein tiefes Verständnis der Probleme, die wir zu lösen versuchen, und der Bedürfnisse unserer Anwender stehen. Indem wir mitarbeiterorientierte Designpraktiken und ethische Überlegungen in den Vordergrund stellen, können wir KI-Agenten entwickeln, die sich nahtlos in die Workflows integrieren lassen und den Mitarbeitern Höchstleistungen ermöglichen. Diese Agenten können Teil einer neuen Kategorie von digitalen Mitarbeitern werden, die unsere Arbeit ergänzen.
Die Entwicklung von KI-Agenten ist nur der erste Schritt. Um ihr Potenzial auszuschöpfen, benötigen Organisationen eine robuste Lösung für das Management, die Überwachung und die Steuerung dieser digitalen Mitarbeiter. Hier wird ein Stammdatensystem für Agenten unverzichtbar, das die notwendige Infrastruktur bereitstellt, um sicherzustellen, dass KI-Agenten verantwortungsvoll, sicher und effizient zum Einsatz gebracht werden.
KI hat unsere Erwartungen an die Interaktion mit Maschinen grundlegend verändert und neue Paradigmen in Bezug auf die Benutzererfahrung auf den Weg gebracht. Mit Blick auf die Zukunft können wir KI-Agenten entwickeln, die die Rollen und Aufgaben der Mitarbeiter verstehen – und auf verantwortungsvolle Weise entscheiden, welche dieser Rollen und Aufgaben sie selbst übernehmen sollten. Diese Lösungen kennen die nuancierten Details unserer Systeme, können die nächsten Schritte vorhersehen und begründen und dann zielführende Maßnahmen ergreifen. Wir bei Workday haben uns verpflichtet, diese Verantwortung für die Zukunft zu übernehmen, und freuen uns darauf, dies gemeinsam mit unserer großen Community zu tun.
98 % der CEOs gaben an, dass die Implementierung von KI mit einem unmittelbaren geschäftlichen Nutzen einhergeht. Erfahren Sie in dieser Studie, wie Ihre Organisation von den Erkenntnissen aus den Befragungen von 2.355 globalen Führungskräften profitieren kann.
Leitfaden
KI hat in nahezu allen Branchen und Märkten für bahnbrechende Veränderungen gesorgt. Um das Potenzial der KI maximal auszuschöpfen, ist jedoch die Unterstützung der verschiedenen Stakeholder erforderlich. In dieser AI Masterclass erfahren Sie, wie Sie KI optimal für Finanzen, HR und andere Bereiche einsetzen können.