Aufstieg der KI-Agenten
Daten als Basis für Innovationen
Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der Ihr Kundenservice rund um die Uhr arbeitet, auf jede einzelne Anfrage personalisierte Antworten gibt und aus jeder Interaktion lernt, um einen noch besseren Service zu bieten. Faszinierend, nicht wahr? Und ja, diese Zukunft ist bereits in der Mache und teilweise auch schon am Start. Im Silicon Valley werden gerade durch den Start-up-Accelerator Y-Combinator Milliardenbeträge in diverse generative AI-Agenten-Start-ups investiert. Es entstehen im Moment vom Kundendienstmitarbeiter über den Recruiter bis hin zum Software-Entwickler neue digitale Mitarbeitende, die keinen Urlaub brauchen und rund um die Uhr „am Schreibtisch sitzen“. AI-Agenten sind damit in der Lage, komplette Mitarbeiter zu ersetzen. Ob daran die EU im Kontext der aktuellen KI-Regulierungen des AI Act auch gedacht hat? Der AI Act schreibt z. B. vor, dass KI-Anwendungen nicht missbraucht werden dürfen. Ebenso muss der Schutz der Grundrechte gewährleistet sein. Wir haben zwar das Recht auf die freie Berufswahl in der EU, aber nicht das Grundrecht auf Arbeit. In diesem Kontext rückt auch das „Ein-Personen-Start-up“ in greifbare Nähe. Nach Sam Altmann, Vordenker bei OpenAI, könnte es mit KI gelingen, bald ein Ein-Personen-Einhorn zu schaffen. Uncle Sam glaubt das – und das Silicon Valley hat die Technologie für uns schon in der Schublade. Das wirbelt die Start-up-Welt ordentlich durcheinander. Wenn generative KI-Agenten, den Vertrieb, Softwareprogrammierung und Kundenservice des Gründers übernehmen, wird dieses Szenario wohl schnell zur Realität. Spätestens dann wird nicht mehr nur die technische Überlegenheit und Marktdurchdringung in der Softwarebranche für Neugeschäft sorgen, sondern auch der viel niedrigere Preis für Software, den KI-Technologien ermöglichen. Milliardär und Investor Chamath Palihapitiya aus dem Silicon Valley startete vor kurzem seinen selbstfinanzierten Inkubator „8090“, der Start-ups für Unternehmenssoftware finanziert. „Sagen Sie uns, welche Unternehmenssoftware Sie verwenden, und mein Team und ich erstellen Ihnen eine Version mit 80 % Funktionsumfang und 90 % Rabatt“, so Palihapitiya in einem Beitrag auf X. Anhand der aufgezeigten Beispiele erkennt man ganz gut, wie die neuen Technologien rund um KI und Machine Learning unsere Entwicklung in Zukunft beeinflussen werden – und wir stehen erst am Anfang der KI-Revolution. Wer sich näher mit dem Thema Informationsnetzwerke und KI beschäftigen möchte, findet mit dem neuen Werk von Yuval Noah Harari eine aufschlussreiche Lektüre. Diesmal nimmt er uns mit auf eine Reise durch die evolutionäre Geschichte der Informationsnetzwerke, die er bis zur Gegenwart verfolgt und in die Welt der künstlichen Intelligenz projiziert. „Nexus“ erhebt den Anspruch, den Bogen von den frühesten mündlichen Überlieferungen bis hin zu den Algorithmen des digitalen Zeitalters zu spannen.
Zum Beispiel erlebt derzeit die Marketingbranche einen tiefgreifenden Wandel und steht vor einer unvermeidlichen Revolution. KI kann heute schon in Verbindung mit RPA (Robotic Process Automation) repetitive und zeitaufwendige Aufgaben automatisieren, wie z. B. die Segmentierung von Kundenlisten, das Schalten von Anzeigen oder das Senden von E-Mails. Diese Automatisierung spart nicht nur Zeit, sondern erhöht auch die Effizienz und Genauigkeit der Marketingaktivitäten. „Damit rückt das Thema Hyperpersonalisierung auch für KMU in greifbare Nähe.“, erklärte uns dazu Lorenz Beringer, CEO und Gründer von Lobeco. „Marketing 5.0 ist selbst für kleinere Unternehmen durch KI nicht länger eine Zukunftsvision. Durch personalisierte Marketingkampagnen und KI- Chatbots sowie automatisierte Content-Prozesse können wir mit innovativen Technologien unseren Kunden eine zielgruppenspezifische Ansprache ihrer Kunden ermöglichen.“ KI kann beispielsweise unstrukturierte Daten zu strukturierten machen, die maschinell auswertbar sind. Große Datenmengen können schnell und automatisch ausgewertet werden, um damit Experten und Sachverständige bei schwierigen Entscheidungen datenbasiert zu unterstützen. Aber wie werden nun aus gesammelten unstrukturierten und strukturierten Daten, zum Beispiel aus Datenseen (Data Lakes), Trainingsdaten als Grundlage für diverse KI-Anwendungen? Damit beschäftigt sich momentan das Forscherteam rund um Prof. Dr. Christoph Sturm von der DHBW Mosbach. Die Datenspezialisten haben eine künstliche Intelligenz entwickelt, die einerseits mehrere KIs in sich vereint und wiederum einer anderen KI zuarbeitet, sie unterrichten und für ihre spezifischen Aufgaben trainieren kann. Dazu muss die DHBW-KI erst diverse Dateitypen – Fotokopien, Sensordaten aus der Produktion, Bilder oder SAP-Tabellen – erkennen, sortieren und verschlagworten. Dazu erklärte Prof. Sturm: „In der Praxis stehen User vor dem Data-Discovery-Problem: Wie lassen sich Daten finden und auslesen? Wir haben uns in diesem Kontext auf Tabellendaten fokussiert und bieten eine technische, KI-basierte Lösung an, die das Katalogisieren ermöglicht.“
In Zeiten von KI wird es zudem immer wichtiger, Daten in Echtzeit zu analysieren – sobald sie eben vorliegen. Datenstreaming ermöglicht in diesem Kontext zum Beispiel, das Kundenerlebnis zu verbessern, Netzwerkausfälle zu verhindern oder wichtige Geschäftskennzahlen in Echtzeit zu aktualisieren. Eine passende Lösung dazu bietet Benjamin Buick von Xeotek mit KaDeck. Die Frankfurter Softwareschmiede unterstützt mit ihrem Data Streamhouse mithilfe von Data Streaming KI-Anwendungen in Echtzeit. „KI kann man als ein Gehirn verstehen: Ohne Echtzeitinformationen kann KI keine klugen oder relevanten Entscheidungen treffen. Statt die Umgebung durch Sinne wahrzunehmen, verlässt sich KI auf Echtzeitdaten. Auch bei der Integration der Ergebnisse ist das der Fall. KI profitiert also wie menschliche Mitarbeiter von einem einfachen Zugang zu Daten im Unternehmen, den ein Data Streamhouse ermöglicht“, erklärte Benjamin Buick im Gespräch mit unserer Redaktion. KaDeck ermöglicht ganzen Teams bestehend aus Entwicklern, Fachbereichen und Anwendungsbetrieb ganz einfach Entwicklung, Analyse und Betrieb von datengetriebenen Big-Data-Anwendungen mit Apache Kafka. KaDeck ist damit die Datenzentrale für Apache Kafka. Gute Daten waren schon immer die Grundlage und der Treibstoff für innovative Prozesse, aber im Zeitalter von KI nimmt deren Bedeutung deutlich zu. Nur wer seine Daten in entsprechender Qualität, harmonisiert und zentral verfügbar hält, wird auch in Zukunft technische Entwicklungen wie KI meistern und nutzen können.
https://trendreport.de/ki-im-handel-vertrieb/
https://trendreport.de/ki-automatisierung-2024/
Autor: Bernhard Haselbauer
