Agenten sind die versprochenen KI-Unternehmen der Zukunft – und sie brauchen sie dringend

Menschen automatisieren seit Jahrhunderten Aufgaben. Heute sehen KI-Unternehmen eine Möglichkeit, Gewinne zu erzielen, indem sie unsere Liebe zur Effizienz ausnutzen, und sie haben einen Namen für ihre Lösung: Agenten.

KI-Agenten sind autonome Programme, die Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und mit Umgebungen interagieren, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Sie stehen heute im Mittelpunkt aller großen Unternehmen, die sich mit KI beschäftigen. Microsoft bietet „Copilots“ an, die Unternehmen dabei helfen sollen, Dinge wie Kundenservice und Verwaltungsaufgaben zu automatisieren. Thomas Kurian, CEO von Google Cloud, hat kürzlich einen Pitch für sechs verschiedene KI-Produktivitätsagenten gemacht, und Google DeepMind hat gerade den Co-Leiter von OpenAI für sein KI-Videoprodukt Sora engagiert, um an der Entwicklung einer Simulation für die Schulung von KI-Agenten zu arbeiten. Anthropic hat eine Funktion für seinen KI-Chatbot Claude veröffentlicht, die es jedem ermöglicht, seinen eigenen „KI-Assistenten“ zu erstellen. OpenAI bezieht Tier-2-Agenten in seinen 5-stufigen Ansatz zur Erreichung von AGI, also künstlicher Intelligenz auf menschlicher Ebene, ein.

Offensichtlich gibt es in der Informatik viele autonome Systeme. Viele Menschen haben eine Website mit einem Popup-Kundenservice-Bot besucht, eine automatisierte Sprachassistentenfunktion wie Alexa Skills verwendet oder ein bescheidenes IFTTT-Skript geschrieben. Aber KI-Unternehmen sagen, dass „Agenten“ – man sollte sie am besten nicht Roboter nennen – anders sind. Anstatt einer Reihe einfacher, gedächtnisbasierter Anweisungen zu folgen, glauben sie, dass Agenten in der Lage sein werden, mit Umgebungen zu interagieren, aus Feedback zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass ständiges menschliches Eingreifen erforderlich ist. Sie könnten Aufgaben wie das Tätigen von Einkäufen, das Buchen von Reisen oder das Planen von Besprechungen dynamisch verwalten, sich an unvorhergesehene Umstände anpassen und mit Systemen interagieren, zu denen auch Menschen und andere KI-Tools gehören könnten.

Unternehmen für künstliche Intelligenz hoffen, dass Agenten eine Möglichkeit bieten, leistungsstarke und teure KI-Modelle zu monetarisieren. Risikokapital fließt in KI-Agent-Startups, die versprechen, die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, zu revolutionieren. Unternehmen stehen vor einem Quantensprung in Sachen Effizienz, da sich Agenten um alles vom Kundenservice bis zur Datenanalyse kümmern. Für Einzelpersonen bieten KI-Unternehmen eine neue Ära der Produktivität, in der Routineaufgaben automatisiert werden und so Zeit für kreative und strategische Arbeit frei wird. Das Endziel für wahre Gläubige besteht darin, eine KI zu schaffen, die ein echter Partner und nicht nur ein Werkzeug ist.

„Was Sie wirklich wollen“, sagte Sam Altman, CEO von OpenAI. MIT Technology Review Anfang dieses Jahres: „Es ist nur diese eine Sache, die Ihnen helfen wird.“ Altman beschrieb die Flaggschiff-KI-App als „einen äußerst sachkundigen Kollegen, der absolut alles über mein Leben weiß, jede E-Mail, jedes Gespräch, das ich geführt habe, sich aber nicht wie eine Erweiterung fühlt.“ Er könne einfache Aufgaben sofort erledigen, fügte Altman hinzu, und bei komplexeren Aufgaben werde er sich daran versuchen, bei Bedarf aber mit Fragen zurückkommen. Technologieunternehmen versuchen seit mindestens den 1970er Jahren, persönliche Assistenten zu automatisieren, und jetzt versprechen sie, diesem Ziel näher zu kommen.

Bei einer OpenAI-Presseveranstaltung vor dem jährlichen Dev Day des Unternehmens demonstrierte Romain Huet, Leiter Developer Experience, mit einem Assistenzagenten die neue Echtzeit-API des Unternehmens. Huet gab dem Agenten ein Budget und einige Einschränkungen für den Kauf von 400 Erdbeeren mit Schokoladenüberzug und bat ihn, telefonisch eine Bestellung in einem fiktiven Geschäft aufzugeben.

Der Dienst ähnelt einem Google-Buchungsbot namens Duplex aus dem Jahr 2018. Allerdings konnte dieser Bot nur die einfachsten Szenarien bewältigen: Es stellte sich heraus, dass ein Viertel seiner Anrufe tatsächlich von Menschen getätigt wurden.

Während diese Bestellung auf Englisch aufgegeben wurde, erzählte mir Huet, dass er in Tokio eine komplexere Demonstration durchgeführt hatte: Er hatte einen Agenten gebeten, ihm ein Hotelzimmer auf Japanisch zu buchen, wo er das Gespräch auf Japanisch führen und dann auf Englisch zurückrufen würde bestätigen. es ist geschafft. „Natürlich würde ich den japanischen Teil nicht verstehen, sie kümmern sich einfach darum“, sagte Huet.

Doch Huets Protest löste im Saal voller Journalisten sofort Besorgnis aus. Könnte der KI-Assistent nicht für Spam-Anrufe genutzt werden? Warum hat es sich nicht als KI-System identifiziert? (Huet hat die Demo für den offiziellen Dev Day aktualisiert, sagte ein Teilnehmer, wodurch sich der Agent als „Romains KI-Assistent“ ausgab.) Das Unbehagen war spürbar, und es war nicht überraschend: Auch ohne Agenten werden KI-Tools bereits verwendet . wegen Täuschung.

Es gab ein anderes Problem, das wahrscheinlich unmittelbarer war: Die Demo funktionierte nicht. Dem Agenten fehlten Informationen und er zeichnete die Dessertgeschmacksrichtungen falsch auf, was dazu führte, dass Geschmacksrichtungen wie Vanille und Erdbeere automatisch in eine Spalte eingefügt wurden, anstatt zu sagen, dass diese Informationen nicht vorhanden seien. Agenten stoßen häufig auf Probleme mit mehrstufigen Arbeitsabläufen oder unerwarteten Szenarien. Und sie verbrauchen mehr Energie als ein typischer Roboter oder Sprachassistent. Ihr Bedarf an erheblicher Rechenleistung, insbesondere bei der Argumentation oder Interaktion mit mehreren Systemen, macht den Betrieb in großem Maßstab teuer.

KI-Agenten bieten einen großen Fortschritt Potenzialaber für alltägliche Aufgaben sind sie immer noch nicht wesentlich besser als Bots, Assistenten oder Skripte. OpenAI und andere Labore zielen darauf ab, ihr Denken durch verstärkendes Lernen zu verbessern hoffen Das Mooresche Gesetz ermöglicht weiterhin eine kostengünstigere und leistungsfähigere Datenverarbeitung.

Wenn also KI-Agenten noch nicht sehr nützlich sind, warum ist die Idee dann so beliebt? Kurz gesagt: Marktdruck. Diese Unternehmen verlassen sich auf leistungsstarke, aber teure Technologie und sind verzweifelt auf der Suche nach praktischen Anwendungsfällen Auch Gebührenbenutzer. Die Kluft zwischen Versprechen und Realität führt auch zu einem überzeugenden Hype-Zyklus, der die Finanzierung antreibt, und zufällig sammelte OpenAI gerade 6,6 Milliarden US-Dollar, als es gerade mit dem Hype begann.

Große Technologieunternehmen bemühen sich darum, alle Arten von „KI“ in ihre Produkte zu integrieren, hoffen jedoch, dass insbesondere KI-Assistenten der Schlüssel zur Erschließung von Einnahmen sein könnten. Huets KI-Aufruf-Demo übersteigt das, was Modelle derzeit im großen Maßstab leisten können, aber er sagte mir, dass er damit rechnet, dass Funktionen wie diese im nächsten Jahr häufiger auftauchen werden, da OpenAI sein o1-„Argumentation“-Modell verfeinert.

Derzeit scheint das Konzept größtenteils in Unternehmenssoftware-Stacks und nicht in verbraucherorientierten Produkten verankert zu sein. Salesforce, ein Anbieter von CRM-Software (Customer Relationship Management), hat Wochen vor seiner jährlichen Dreamforce-Konferenz mit großem Getöse eine Agentenfunktion eingeführt. Die Funktion ermöglicht es Kunden, mithilfe natürlicher Sprache in wenigen Minuten über Slack einen Kundenservice-Chatbot zu erstellen, anstatt viel Zeit mit der Programmierung eines Chatbots zu verbringen. Chatbots haben Zugriff auf die CRM-Daten eines Unternehmens und können natürliche Sprache einfacher verarbeiten als ein Bot, der nicht auf großen Sprachmodellen basiert, wodurch sie potenziell besser bei begrenzten Aufgaben wie der Nachfrage nach Bestellungen und Retouren geeignet sind.

KI-Agent-Startups (ein zugegebenermaßen immer noch unklarer Begriff) werden bereits zu einer beliebten Investition. Laut PitchBook-Daten sicherten sie sich in den letzten 12 Monaten 8,2 Milliarden US-Dollar an Investorenfinanzierung, verteilt auf 156 Deals, was einer Steigerung von 81,4 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Eines der bekanntesten Projekte ist Sierra, ein Kundendienstmitarbeiter, der dem letzten Projekt von Salesforce ähnelt und vom ehemaligen Salesforce-Co-CEO Bret Taylor ins Leben gerufen wurde. Außerdem gibt es Harvey, das KI-Agenten für Anwälte anbietet, und TaxGPT, einen KI-Agenten zur Verwaltung Ihrer Steuern.

Trotz aller Aufregung um Agenten werfen diese hochriskanten Einsatzmöglichkeiten eine klare Frage auf: Können wir ihnen wirklich etwas so Ernstes wie Recht oder Steuern anvertrauen? Gegen die KI-Halluzinationen, die ChatGPT-Benutzern oft zum Stolpern gebracht haben, ist derzeit keine Heilung in Sicht. Noch grundlegender ist, wie IBM 1979 vorausschauend erklärte: „Ein Computer kann niemals zur Verantwortung gezogen werden“ – und als Konsequenz daraus: „Ein Computer darf niemals eine Managemententscheidung treffen.“ Anstelle autonomer Entscheidungsträger werden KI-Assistenten eher als das gesehen, was sie wirklich sind: leistungsstarke, aber unvollkommene Werkzeuge für Aufgaben mit geringem Einsatz. Ist es das große Geld wert, das KI-Unternehmen den Menschen erhoffen?

Derzeit herrscht Marktdruck und KI-Unternehmen kämpfen um die Monetarisierung. „Ich denke, 2025 wird das Jahr sein, in dem Agentensysteme endlich den Mainstream erreichen“, sagte Kevin Weil, neuer Chief Product Officer von OpenAI, während der Pressekonferenz. „Und wenn wir es richtig machen, werden wir in eine Welt gelangen, in der wir mehr Zeit mit den menschlichen Dingen verbringen, die wichtig sind, und etwas weniger Zeit damit, auf unsere Telefone zu schauen.“