Agentenbasierte Prozessautomatisierung

Was ist agentenbasierte Prozessautomatisierung?

Agentenbasierte Prozessautomatisierung, auch bekannt als Agentenautomatisierung, ist ein Automatisierungsansatz, der autonome KI-Agenten und fortschrittliche KI-Technologien integriert, um Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingriff auszuführen.

Agentenbasierte Automatisierung unterscheidet sich von herkömmlichen regelbasierten Systemen, die auf statischen Anweisungen beruhen. Durch den Einsatz anpassungsfähiger Technologien der künstlichen Intelligenz, wie generative KI, Large Language Models (LLMs) und Large Action Models (LAM) sowie Retrieval-augmented Generation (RAG), sind agentenbasierte Automatisierungssysteme in unvorhersehbaren Umgebungen besonders erfolgreich. Diese Systeme treffen kontextbezogene Entscheidungen, ergreifen geeignete Maßnahmen und arbeiten autonom, um einen reibungslosen Prozessablauf zu gewährleisten.

Agentenbasierte Automatisierungssysteme lernen kontinuierlich aus ihren Erfahrungen, um ihre Entscheidungsprozesse im Laufe der Zeit zu verbessern. Sie sind nicht nur darauf ausgelegt, repetitive Aufgaben auszuführen, sondern auch Probleme zu verstehen, zu lernen und letztendlich zu lösen sowie unabhängige Entscheidungen zu treffen.

So funktioniert die agentenbasierte Prozessautomatisierung

Die agentenbasierte Prozessautomatisierung schließt die Lücke zwischen traditioneller Automatisierung und KI. Sie ermöglicht Unternehmen mehr Effizienz und Skalierbarkeit. Im Folgenden finden Sie eine schrittweise Übersicht über die Funktionsweise:

1. Zieldefinition: Ein Benutzer definiert ein bestimmtes übergeordnetes Ziel oder eine Aufgabe, beispielsweise die Bearbeitung von Rechnungen oder die Verwaltung von Kundenanfragen.

2. Datenerfassung: Sobald die Ziele definiert sind, werden im nächsten Schritt die relevanten Daten gesammelt. Automatisierungsagenten erfassen Informationen aus verschiedenen Quellen, auf die sie sich zur Erfüllung ihrer Aufgaben stützen. Dazu gehören strukturierte Datenbanken und unstrukturierte Daten wie E-Mails oder Dokumente. Der Erfolg der Automatisierung hängt weitgehend von der Qualität und Vollständigkeit der erfassten Daten ab.

3. Datenverarbeitung und -analyse: Nach der Datenerfassung verarbeitet und analysiert das System die Informationen. Fortschrittliche KI-Algorithmen interpretieren die Daten, identifizieren Muster und leiten Erkenntnisse ab, die bei der Entscheidungsfindung helfen.

4. Entscheidungsfindung: Anhand der analysierten Daten treffen die Automatisierungsagenten fundierte Entscheidungen. In diesem Schritt werden KI-Fähigkeiten genutzt, um Optionen zu bewerten und auf der Grundlage der vordefinierten Ziele und der aus den Daten gewonnenen Erkenntnisse die beste Vorgehensweise auszuwählen.

5. Aufgabenausführung: Sobald eine Entscheidung getroffen wurde, führt das System autonom Aufgaben aus, wie beispielsweise die Bearbeitung von Bestellungen und die Aktualisierung von Datensätzen, und interagiert dabei mit Geschäftsanwendungen und -systemen.

6. Überwachung und Feedback: Nach der Ausführung der Aufgaben müssen die Ergebnisse überwacht werden. Dazu gehört die Bewertung der Leistung automatisierter Prozesse und das Sammeln von Feedback, um deren Wirksamkeit zu bestimmen.

7. Lernen und Anpassung: Schließlich integriert das System das Feedback und lernt aus seinen Erfahrungen. Die Automatisierungsagenten verfeinern ihre Prozesse im Laufe der Zeit und verbessern so ihre Effizienz und Effektivität, wenn sie auf neue Szenarien stoßen.

Wichtige Komponenten und Merkmale der agentenbasierten Automatisierung

Angetrieben durch KI koordiniert die agentenbasierte Prozessautomatisierung eine Reihe intelligenter Automatisierungs-Workflows. Zu den wichtigsten Merkmalen und Komponenten der agentenbasierten Automatisierung gehören:

• autonome KI-Agenten: Agentenbasierte Automatisierungssysteme sind so konzipiert, dass sie Aufgaben unabhängig und ohne menschliches Eingreifen ausführen und Entscheidungen treffen. Diese Systeme verwenden KI-Agenten, bei denen es sich um autonome Einheiten handelt, die in der Lage sind, Kontexte zu verstehen, Daten zu analysieren und unabhängige Entscheidungen zu treffen. KI-Agenten passen sich dynamisch an veränderte Bedingungen an und können komplexe, mehrschrittige Aufgaben ohne menschliche Aufsicht bewältigen.
• Kontextbewusstsein: Diese KI-Systeme verstehen den Kontext ihrer Handlungen und reagieren entsprechend. Sie treffen fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der Umgebung und der verfügbaren Informationen, anstatt vordefinierten Regeln oder Skripten zu folgen. Ein Kundenanfragesystem könnte beispielsweise Antworten anhand der erkannten Kundenstimmung, wie zum Beispiel Ärger oder Frustration, priorisieren.
• Anpassungsfähigkeit: Agentenbasierte Automatisierungssysteme passen sich schnell und nahtlos an Echtzeitdaten an. Die Systeme lassen sich skalieren, um die zunehmende Komplexität oder das steigende Volumen der Aufgaben zu bewältigen, und passen ihren Betrieb bei Bedarf an, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird. Diese Anpassungsfähigkeit ist für Unternehmen mit wachsenden Datenmengen, sich schnell ändernden Umgebungen und komplexen Betriebsabläufen von entscheidender Bedeutung.
• Dateneingaben: Agentenbasierte Systeme beziehen Daten aus verschiedenen Quellen, wie strukturierten Datenbanken, unstrukturierten Textdokumenten, E-Mails und Sensormesswerten.
• fortschrittliche KI-Technologien: Agentenbasierte Automatisierungssysteme stützen sich auf fortschrittliche KI-Technologien, darunter LLMs und Modelle für maschinelles Lernen (ML), um große Datenmengen zu verarbeiten, Ergebnisse vorherzusagen und intelligente Entscheidungen zu treffen.
• Zusammenarbeit: Agentenbasierte Automatisierungssysteme arbeiten wie spezialisierte Roboter, die in einem gut koordinierten Prozess zusammenarbeiten. Jeder Agent oder jedes System ist auf die Aufgaben spezialisiert, die er am effizientesten erledigt, und arbeitet mit anderen Agenten durch nahtlose Kommunikation und Datenaustausch zusammen, entweder über einen zentralen Orchestrator oder durch direkte Interaktionen zwischen den Agenten. Ein Agent kann beispielsweise darauf spezialisiert sein, Kundenanfragen aus E-Mails zu extrahieren und diese Informationen dann an einen anderen Agenten weiterzuleiten, der für die Überprüfung der Lagerbestände in einer Datenbank zuständig ist. Auf der Grundlage der Ergebnisse generiert ein dritter Agent, der sich auf die Kundenkommunikation konzentriert, eine maßgeschneiderte Antwort und versendet diese.
• externe Integration: Agentenbasierte Automatisierungssysteme interagieren mit anderen Systemen, Software und Hardware in der Umgebung. Sie verbinden sich mit Anwendungsprogrammierschnittstellen, Datenbanken und physischer Hardware.
• Feedbackschleifen: Agentenbasierte Systeme verwenden häufig Feedbackschleifen, um die Aktionen und Ergebnisse des Systems zu bewerten. Sie lernen aus diesen Erfahrungen, um ihre zukünftige Leistung zu verbessern. KI- und ML-Algorithmen werden in der Regel eingesetzt, um diesen adaptiven Lernprozess zu erleichtern.
• Human in the Loop (HITL): Auch wenn agentenbasierte Systeme autonom arbeiten, gibt es Fälle, in denen menschliches Wissen für bestimmte Aufgaben, Genehmigungen oder zusätzlichen Kontext erforderlich ist. HITL-Mechanismen stellen sicher, dass Menschen bei Bedarf eingreifen können. HITL kann in verschiedenen Phasen aktiviert werden, wie etwa zur finalen Freigabe sensibler Entscheidungen (strategisch) oder zur Intervention bei Fehlern und ethisch sensiblen Fällen (notfallbasiert).

Vorteile des Einsatzes agentenbasierter Automatisierung

Die agentenbasierte Prozessautomatisierung bietet eine Reihe von Vorteilen, darunter die folgenden:

• gesteigerte Effizienz und Produktivität: Wenn agentenbasierte Systeme entscheidungsintensive und komplexe Aufgaben übernehmen, können sich die Mitarbeiter auf strategischere und kreativere Aufgaben konzentrieren, was die Gesamtproduktivität steigert. Agentenbasierte Systeme arbeiten außerdem rund um die Uhr, wodurch Ausfallzeiten minimiert und eine kontinuierliche Prozessausführung gewährleistet werden.
• verbesserte Entscheidungsfindung: Mit agentenbasierter Prozessautomatisierung können Unternehmen effektivere datengesteuerte und kontextbezogene Entscheidungen treffen. Durch die Analyse großer Datenmengen in Echtzeit liefern diese Systeme Erkenntnisse, die bei der Lösung komplexer Probleme helfen und zu besseren Ergebnissen führen.
• verbessertes Kundenerlebnis (CX): Diese Systeme verwenden intelligente KI-Agenten, die Kunden- und Geschäftsanforderungen verstehen, den Kontext analysieren und autonom maßgeschneiderte Antworten liefern. Diese Ansätze führen zu schnelleren Lösungen und einer besseren CX. Wenn beispielsweise ein Kunde mit einer Chat-Anfrage an ein agentenbasiertes System herantritt, analysiert das System den Chat-Verlauf des Kunden, um Einblicke in vergangene und aktuelle Probleme zu erhalten. Es berücksichtigt auch die Stimmung und Dringlichkeit der Anfrage, was zu einem schnelleren und relevanteren Kundensupport führt.
• Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe: Agentenbasierte Automatisierung erweitert den Anwendungsbereich der Automatisierung über einfache, regelbasierte Aufgaben hinaus. Sie ermöglicht die Automatisierung komplexer Arbeitsabläufe, die unstrukturierte Daten, Mustererkennung und Echtzeitentscheidungen umfassen. Im Gesundheitswesen spielt sie beispielsweise eine Rolle bei der medizinischen Analyse von Röntgenbildern, Magnetresonanztomografien, Computertomografien und anderen Arten von medizinischen Bildern und unstrukturierten Daten, die eine komplexe Verarbeitung erfordern. Durch die Analyse großer Datensätze können agentenbasierte Automatisierungssysteme diese Bilder schnell interpretieren und Anomalien und Muster identifizieren, die auf Erkrankungen hinweisen.
• Kostenreduzierung: Agentenbasierte Automatisierung reduziert Kosten durch die Automatisierung komplexer, entscheidungsgesteuerter Aufgaben, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen minimiert wird. Im Supply Chain Management bewerten autonome Agenten in Echtzeit die Verkehrsbedingungen, das Wetter und die Lieferpläne, um automatisch die effizientesten Lieferrouten zu ermitteln. Dies führt zu Kraftstoffeinsparungen, pünktlichen Lieferungen und reduzierten Transportkosten.
• Skalierbarkeit: Agentenbasierte Systeme lassen sich schnell skalieren, um eine erhöhte Komplexität oder ein größeres Aufgabenvolumen ohne Leistungseinbußen zu bewältigen. Nehmen wir beispielsweise eine E-Commerce-Plattform, die während eines Flash-Sales mit einem plötzlichen Anstieg der Bestellungen konfrontiert ist. Ein herkömmliches System könnte aufgrund seiner begrenzten Kapazitäten Schwierigkeiten haben, was zu Verzögerungen, Fehlern und möglichen Abstürzen führen würde. Ein agentenbasiertes Automatisierungssystem erkennt jedoch automatisch die erhöhte Nachfrage, priorisiert kritische Aufgaben, weist dynamisch zusätzliche Serverressourcen zu und erhöht die Anzahl der KI-Agenten, die Kundendienstanfragen bearbeiten.
• Fehlerreduzierung: Durch die autonome Ausführung von Aufgaben und fundierte Entscheidungen reduzieren agentenbasierte Automatisierungssysteme die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler und sorgen für konsistentere und zuverlässigere Ergebnisse.

Herausforderungen der agentenbasierten Automatisierung

Die agentenbasierte Prozessautomatisierung bietet zwar viele Vorteile, birgt jedoch auch einige Herausforderungen, die Unternehmen für einen erfolgreichen Betrieb bewältigen müssen. Zu den wichtigsten Herausforderungen der agentenbasierten Automatisierung gehören:

• komplexe Einrichtung und Integration: Die agentenbasierte Prozessautomatisierung umfasst die Integration komplexer ML- und KI-Modelle, was zu Herausforderungen bei der Einrichtung führen und eine sorgfältige Abstimmung mit bestehenden oder Legacy-Systemen erforderlich machen kann. Unternehmen können diese Herausforderungen bewältigen, indem sie mit erfahrenen Anbietern zusammenarbeiten, die über das erforderliche Fachwissen verfügen, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten und die Vorteile der agentenbasierten Automatisierung zu maximieren.
• Abhängigkeit von hochwertigen Daten: Datenqualität ist für agentenbasierte Systeme von entscheidender Bedeutung, da sie für einen effektiven Betrieb auf große Mengen hochwertiger Daten zugreifen müssen. Unzureichende oder minderwertige Daten können zu schlechten Entscheidungen und einer verminderten Systemleistung führen.
• Sicherheit und Datenschutz: Agentenbasierte Systeme verwalten sensible Daten, was zu Sicherheits- und Datenschutzbedenken führt. Um diese Risiken zu minimieren, sind strenge Sicherheitsmaßnahmen und Datenschutzprotokolle erforderlich.
• Qualifikationslücken: Die Ausführung und Verwaltung der automatisierten agentenbasierten Prozesse erfordert spezielle Kenntnisse in den Bereichen KI, ML und Datenwissenschaftsplattformen. Dies kann eine Herausforderung sein, wenn Unternehmen kein qualifiziertes Personal finden oder an sich binden können.
• KI-Governance: Ein zentrales Thema bleibt die ethische Verantwortung. Agenten müssen nachvollziehbare Entscheidungen treffen, um regulatorischen Anforderungen (wie DSGVO oder AI Act) zu genügen.

Beispiele und Anwendungsfälle für automatisierte agentenbasierte Prozesse

Die automatisierte agentenbasierte Prozessautomatisierung findet in verschiedenen Branchen Anwendung und verändert die Arbeitsweise von Unternehmen. Hier sind einige Beispiele und Anwendungsfälle für automatisierte agentenbasierte Prozesse:

• Automatisierung des Kundenservice: KI-gestützte virtuelle Assistenten und Chatbots können Kundenanfragen autonom bearbeiten, indem sie auf der Grundlage früherer Interaktionen personalisierte Antworten geben. Sie können Probleme und Störungen beheben und komplexere Probleme bei Bedarf an menschliche Mitarbeiter weiterleiten. Unternehmen können beispielsweise automatisierte Agenten in ihren Kundensupportsystemen einsetzen, um die Reaktionszeiten zu minimieren, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und gleichzeitig einen Support rund um die Uhr zu gewährleisten.
• Optimierung der Lieferkette: In der Lieferkette und Logistik wird die agentenbasierte Automatisierung eingesetzt, um Lagerbestände autonom zu überwachen und anzupassen, die Nachfrage vorherzusagen und Lieferwege anhand von Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen zu optimieren. Ein Einzelhandelsunternehmen könnte die agentenbasierte Automatisierung nutzen, um Lagerbestände automatisch aufzufüllen, effiziente Versandwege auszuwählen und Lagerengpässe zu vermeiden. Dieser Ansatz senkt die Betriebskosten und verbessert die Lieferzeiten.
• IT-Betrieb: Im IT-Betrieb wird die agentenbasierte Prozessautomatisierung häufig eingesetzt, um die Netzwerkleistung zu überwachen, Schwachstellen zu identifizieren und Konfigurationen anzupassen, um einen optimalen Betrieb, Sicherheit und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Ein großes Unternehmen könnte die agentenbasierte Automatisierung innerhalb seiner IT-Infrastruktur einsetzen, um automatisch auf häufige Netzwerkprobleme zu reagieren, Sicherheitsprotokolle zu aktualisieren und die Systemleistung ohne menschliches Eingreifen zu optimieren.
• Bank- und Finanzwesen: Im Finanzsektor überwachen agentenbasierte Automatisierungssysteme autonom Echtzeittransaktionen und verwenden ML-Algorithmen, um Muster zu erkennen, die auf betrügerische und verdächtige Aktivitäten hinweisen. Diese Systeme mindern auch das Betrugsrisiko, indem sie verdächtige Transaktionen blockieren oder die Behörden alarmieren. Ein Finanzinstitut könnte die agentenbasierte Automatisierung einsetzen, um Transaktionen kontinuierlich zu überwachen und Anomalien zur Überprüfung zu melden, um Betrug zu verhindern.
• Versicherungen: Die agentenbasierte Prozessautomatisierung verbessert die betriebliche Effizienz in der Versicherungsbranche durch die Automatisierung des gesamten Schadenbearbeitungsprozesses. KI-Agenten können die Gültigkeit von Schadenfällen schnell beurteilen, die erforderlichen Informationen sammeln und einfühlsam mit den Kunden kommunizieren. Dies beschleunigt den Schadenbearbeitungsprozess, reduziert die Arbeitsbelastung für menschliche Sachbearbeiter und ermöglicht es ihnen, sich auf komplexere Fälle zu konzentrieren.
• Mitarbeitererfahrung: Agentenbasierte Automatisierung optimiert die Kommunikation zwischen Mitarbeitern und Führungskräften. KI-Agenten sammeln, fassen und priorisieren Feedback aus internen Kanälen, entscheiden, ob eine Antwort erforderlich ist, und leiten diese an die zuständige Führungskraft weiter. So können sich Führungskräfte auf die Bereitstellung personalisierter Antworten konzentrieren und gleichzeitig sicherstellen, dass wichtige Mitteilungen nicht übersehen werden, was das Mitarbeiterengagement insgesamt verbessert.
• Gesundheitswesen: Agentenbasierte Prozessautomatisierung ermöglicht eine personalisierte Patientenversorgung und eine optimierte Verwaltung. Beispielsweise können KI-Agenten Patientendaten analysieren, um maßgeschneiderte Behandlungspläne zu erstellen, den Zustand der Patienten zu überwachen und medizinisches Fachpersonal zu alarmieren. Sie können auch bei der automatisierten Diagnose helfen, sodass Gesundheitsdienstleister mehr Zeit für andere Aufgaben im Umgang mit Patienten haben.

Robotic Process Automation, agentenbasierte und KI-gestützte Automatisierung im Vergleich

Die Begriffe agentenbasierte Prozessautomatisierung, KI-gestützte Automatisierung und Robotic Process Automation (RPA) werden zwar synonym verwendet, stehen jedoch für unterschiedliche Leistungs- und Anwendungsstufen.

Agentenbasierte Prozessautomatisierung

Die agentenbasierte Prozessautomatisierung basiert auf autonomen KI-Agenten, die Daten analysieren, Ziele festlegen und unabhängige Maßnahmen ergreifen können. Diese Agenten können lernen, sich anpassen und mit ihrer Umgebung interagieren. Die agentenbasierte Automatisierung umfasst Entscheidungen auf höherer Ebene, das Lernen aus Daten und die Interaktion mit anderen Systemen und Agenten.

Agentenbasierte Prozessautomatisierung wird in der Regel bei komplexen, nicht linearen Aufgaben eingesetzt, beispielsweise im Supply Chain Management, bei der Betrugserkennung und in der personalisierten Kundeninteraktion.

KI-gestützte Automatisierung

KI-gestützte Automatisierung integriert KI-Technologien wie ML und Natural Language Processing in Automatisierungsprozesse, um die Entscheidungsfindung, Aufgabenausführung und -koordination zu verbessern. Sie analysiert große Datensätze, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Geschäftsprozesse zu optimieren.

KI-gesteuerte Automatisierung kann sich zwar im Laufe der Zeit durch ML anpassen und verbessern, wird jedoch in der Regel durch vordefinierte Algorithmen oder Datenmodelle gesteuert. Im Gegensatz zur traditionellen Automatisierung, die Regeln folgt, kann KI-gestützte Automatisierung jedoch komplexere Szenarien bewältigen und Entscheidungen auf der Grundlage von Kontext und Datenanalyse treffen. Beispielsweise können KI-gestützte Systeme unstrukturierte Daten wie Text und Bilder verarbeiten, mit denen herkömmliche Automatisierungs-Tools Schwierigkeiten haben. Sie arbeiten mit RPA zusammen, um die Effizienz automatisierter Arbeitsabläufe zu verbessern.

Robotic Process Automation

RPA ist eine regelbasierte Automatisierungstechnologie, die Bots einsetzt, um menschliche Handlungen wie Klicken, Tippen oder Kopieren von Daten nachzuahmen und so repetitive und strukturierte Aufgaben zu automatisieren.

RPA arbeitet auf der Grundlage streng vordefinierter Workflows und passt sich nicht dynamisch an veränderte Bedingungen an. Der Schwerpunkt liegt auf der Automatisierung routinemäßiger, sich wiederholender Aufgaben wie Dateneingabe, Rechnungsbearbeitung und Berichterstellung.

Beim Vergleich von RPA- und KI-Automatisierung lernt RPA nicht dazu und verbessert sich nicht im Laufe der Zeit, während KI oder agentenbasierte Automatisierung dies tun. Zu den gängigen Anwendungsfällen für RPA gehören die Automatisierung von Backoffice-Abläufen wie Gehaltsabrechnung, Datenmigration und Formularausfüllung.

Wie sieht die Zukunft der agentenbasierten Prozessautomatisierung aus?

Die Zukunft der Automatisierung mit agentenbasierter KI signalisiert einen bedeutenden Wandel von aufgabenorientierten Systemen hin zu intelligenten autonomen Agenten, die in der Lage sind, Branchen zu transformieren. Die Entwicklung agentenbasierter Workflows steckt zwar noch in den Kinderschuhen, birgt jedoch ein immenses Potenzial. Sie wird durch die kontinuierliche Weiterentwicklung der KI, insbesondere von LLMs und ML-Modellen, sowie deren Integration in automatisierte Systeme vorangetrieben. Laut einem Bericht von Gartner wird agentenbasierte KI bis 2029 80 Prozent der gängigen Kundendienstprobleme ohne menschliches Zutun autonom lösen.

Die Zukunft agentenbasierter Workflows hängt von der nahtlosen Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten ab, die Informationen austauschen und Aktionen effizienter koordinieren können, um die Gesamtprozesse zu verbessern. Dieser Wandel unterstreicht die Notwendigkeit, ethische KI-Praktiken und Governance zu etablieren. Unternehmen müssen Rahmenbedingungen schaffen, die sicherstellen, dass KI-Agenten ethisch, transparent und in Übereinstimmung mit den Vorschriften arbeiten. Zukünftige Entwicklungen werden wahrscheinlich integrierte Mechanismen zur Rechenschaftslegung und Überwachung umfassen, um KI-Entscheidungen zu überwachen und ML-Verzerrungen zu reduzieren.

Mit der zunehmenden Verbreitung der agentenbasierten Prozessautomatisierung könnte sich letztendlich auch die Funktionsweise von RPA und KI-gestützter Automatisierung ändern. Laut dem International Journal of Research in Computer Applications and Information Technology wird erwartet, dass die agentenbasierte Automatisierung die KI-Fähigkeiten von RPA und KI-gestützter Automatisierung verändern und verbessern wird. Anstatt diese Technologien vollständig zu ersetzen, werden agentenbasierte Automatisierung, RPA und KI wahrscheinlich zusammenarbeiten, um umfassendere und effizientere Automatisierungsökosysteme zu schaffen.

Mit der Weiterentwicklung der agentenbasierten KI werden KI-Agenten immer besser in der Lage sein, komplexe und dynamische Umgebungen zu bewältigen. Sie werden zunehmend Entscheidungen treffen und Automatisierungsstrategien in Echtzeit anpassen, ohne dass ein ständiger Eingriff durch den Menschen erforderlich ist.

Der Aufbau effektiver KI-Agenten, die die Erwartungen der Nutzer erfüllen, hängt von hochwertigen Daten ab, die durch moderne Tools und eine starke KI-Governance unterstützt werden. Untersuchen Sie die wichtige Rolle, die Daten bei der Entwicklung von KI-Agenten spielen.