In der heutigen digitalen Ära sind effiziente Arbeitsabläufe entscheidend für den Erfolg von Unternehmen. Während traditionelle digitale Workflows immer noch weit verbreitet sind, gewinnen KI-gestützte Workflows und KI-Agenten zunehmend an Bedeutung. Dieser Beitrag beleuchtet die Unterschiede zwischen diesen Ansätzen, erklärt ihre Funktionsweisen und zeigt praxisnahe Beispiele auf. Zudem werden spezifische Subtypen von KI-Workflows und KI-Agenten vorgestellt, um ein umfassendes Verständnis zu ermöglichen.

Traditionelle Workflows

Definition

Traditionelle Workflows sind regelbasierte, automatisierte Abläufe, die vordefinierte Aufgaben und Prozesse in festgelegten Reihenfolgen ausführen. Sie basieren auf klaren, strukturierten Regeln und sind darauf ausgelegt, wiederkehrende Aufgaben effizient und fehlerfrei zu erledigen. Solche Workflows sind in vielen Bereichen wie Buchhaltung, Personalwesen oder Projektmanagement weit verbreitet.

Beispiel

Ein typisches Beispiel für einen traditionellen Workflow ist der Genehmigungsprozess für Reisekostenabrechnungen. Sobald ein Mitarbeiter eine Abrechnung einreicht, durchläuft sie verschiedene Stationen: der Vorgesetzte prüft und genehmigt sie, anschließend wird die Buchhaltung benachrichtigt, um die Zahlung zu veranlassen. Jede Stufe folgt einem festen Regelwerk ohne Abweichungen oder dynamische Anpassungen.

KI Workflows

Definition

KI Workflows sind komplexere Systeme, die Large Language Models (LLMs) und verschiedene Tools über vordefinierte Pfade, Tools und Codefunktionen kombinieren. Im Gegensatz zu traditionellen Workflows können KI Workflows intelligentere und flexiblere Entscheidungen treffen, indem sie Daten analysieren und Muster erkennen. Sie ermöglichen eine höhere Automatisierung und Effizienz, indem sie Aufgaben nicht nur ausführen, sondern auch optimieren und anpassen.

Beispiel

Ein Beispiel für einen KI Workflow ist der automatische Kundenservice in einem E-Commerce-Unternehmen. Hierbei analysiert ein LLM Kundenanfragen, klassifiziert sie und leitet sie an die entsprechenden Abteilungen weiter. Gleichzeitig können bestimmte Antworten automatisch generiert und versendet werden, was die Reaktionszeit verkürzt und die Kundenzufriedenheit erhöht.

Subtypen von KI Workflows

Augmented LLM

Definition: Augmented LLMs sind Large Language Models, die durch zusätzliche Komponenten wie Retrieval-Systeme, Tools und Speicher erweitert werden. Diese Erweiterungen ermöglichen es den LLMs, auf umfangreichere Daten zuzugreifen und komplexere Aufgaben zu erledigen.

Beispiel: Ein augmentiertes LLM in einem Kundenservice-Tool kann nicht nur Anfragen beantworten, sondern auch auf eine Datenbank mit Produktinformationen zugreifen und personalisierte Empfehlungen aussprechen.

Prompt Chaining

Definition: Prompt Chaining zerteilt eine Aufgabe in eine Reihe von Schritten, bei denen jeder Aufruf des LLM die Ausgabe des vorherigen verarbeitet. Dies ermöglicht eine schrittweise Bearbeitung komplexer Aufgaben.

Beispiel: Bei der Erstellung eines detaillierten Berichts könnte ein KI Workflow zunächst eine Gliederung generieren, dann jeden Abschnitt einzeln ausarbeiten und schließlich alles zu einem kohärenten Dokument zusammenfügen.

Routing

Definition: Routing klassifiziert Eingaben und leitet sie an spezialisierte Folgemaßnahmen weiter. Dies sorgt dafür, dass Anfragen effizient an die richtigen Ressourcen oder Abteilungen weitergeleitet werden.

Beispiel: In einem Support-Center könnten eingehende Anfragen automatisch nach Thema und Dringlichkeit klassifiziert und dann an den entsprechenden Support-Mitarbeiter weitergeleitet werden.

Parallelization

Definition: Parallelization ermöglicht es, dass mehrere LLMs gleichzeitig an einer Aufgabe arbeiten und ihre Ausgaben programmgesteuert aggregiert werden. Dies beschleunigt die Bearbeitung und erhöht die Effizienz.

Beispiel: Bei der Datenanalyse kann ein KI Workflow mehrere Analysemodelle gleichzeitig ausführen und die Ergebnisse kombinieren, um umfassendere Einblicke zu gewinnen.

Orchestrator-Workers

Definition: Im Orchestrator-Workers-Workflow zerlegt ein zentrales LLM dynamisch Aufgaben, delegiert sie an Worker-LLMs und synthetisiert deren Ergebnisse. Dies ermöglicht eine flexible und skalierbare Aufgabenverteilung.

Beispiel: In einem Marketingunternehmen könnte ein zentraler LLM verschiedene Kampagnenelemente wie Texte, Bilder und Videos an spezialisierte Worker-LLMs delegieren, die diese dann erstellen und zur finalen Kampagne zusammenführen.

Evaluator-Optimizer

Definition: In diesem Workflow erzeugt ein LLM eine Antwort, während ein anderer LLM diese bewertet und Feedback in einer Schleife gibt. Dies führt zu kontinuierlicher Verbesserung und Optimierung der Ergebnisse.

Beispiel: Bei der Erstellung von Content für eine Webseite kann ein LLM den ersten Entwurf schreiben, während ein zweites LLM diesen überprüft, Verbesserungsvorschläge macht und den Text entsprechend anpasst.

KI Agenten

KI Agenten sind hochentwickelte Systeme, die auf Künstlicher Intelligenz basieren und in der Lage sind, eigenständig und autonom komplexe Aufgaben zu bewältigen. Sie nutzen Large Language Models (LLMs) als zentrale Intelligenzkomponente und sind mit einer Vielzahl von Tools, APIs und Datenquellen verbunden. Diese Agenten können nicht nur vorgegebene Prozesse ausführen, sondern auch dynamisch auf ihre Umgebung reagieren, Entscheidungen treffen und sich an verändernde Bedingungen anpassen.

Im Gegensatz zu traditionellen Workflows und selbst zu KI-Workflows arbeiten KI Agenten nicht lediglich entlang festgelegter Pfade. Stattdessen verfügen sie über die Fähigkeit zur Selbststeuerung, was bedeutet, dass sie Ziele definieren, Prioritäten setzen und ihre Vorgehensweise basierend auf Echtzeit-Daten und Feedback kontinuierlich optimieren können. Durch diese Autonomie und Flexibilität sind KI Agenten in der Lage, komplexe, mehrstufige Aufgaben zu übernehmen, die eine adaptive und intelligente Herangehensweise erfordern.

Wichtige Merkmale von KI Agenten umfassen:

• Autonomie: Fähigkeit zur selbstständigen Entscheidungsfindung ohne ständige menschliche Intervention.
• Interaktivität: Fähigkeit zur Kommunikation und Interaktion mit verschiedenen Systemen und Nutzern.
• Adaptivität: Fähigkeit, aus Erfahrungen zu lernen und sich an neue Situationen anzupassen.
• Integration: Nahtlose Verbindung mit unterschiedlichen Tools, APIs und Datenquellen zur Erweiterung ihrer Funktionalität.
• Zielorientierung: Fokussierung auf das Erreichen spezifischer Ziele durch optimale Ressourcennutzung und Problemlösung.

Beispiel

Ein anschauliches Beispiel für einen KI Agenten ist ein intelligenter Vertriebsassistent in einem mittelständischen Unternehmen. Dieser Agent kann eigenständig Kundenanfragen analysieren, relevante Informationen aus der CRM-Datenbank abrufen und personalisierte Angebote erstellen. Darüber hinaus ist er in der Lage, Prognosen über zukünftige Verkaufschancen zu erstellen, indem er Markttrends und historische Verkaufsdaten auswertet.

Stellen Sie sich vor, ein potenzieller Kunde sendet eine Anfrage über die Webseite des Unternehmens. Der KI Agent erkennt die Anfrage, analysiert die Kundenhistorie und erstellt automatisch ein maßgeschneidertes Angebot. Gleichzeitig plant er Follow-up-Aktivitäten, erinnert das Vertriebsteam an wichtige Termine und passt die Strategien basierend auf dem Feedback des Kunden dynamisch an. Durch diese umfassenden Fähigkeiten steigert der KI Agent nicht nur die Effizienz des Vertriebsteams, sondern verbessert auch die Kundenzufriedenheit durch schnelle und präzise Reaktionen.

Subtypen von KI Agenten

Singleton Agent

Definition: Ein Singleton Agent plant, wie eine Anfrage erfüllt werden soll, und führt die Aktionen aus, die bereits vordefiniert sind. Er operiert ohne externe Delegation.

Beispiel: Ein Terminplanungs-Agent, der basierend auf vordefinierten Regeln automatisch Meetings in einem Kalender einträgt, ohne zusätzliche Hilfsmittel oder Rückmeldungen.

Multi-Agent mit Supervisor

Definition: In diesem Subtyp delegiert ein Supervisor Agent eingehende Anfragen an die am besten geeigneten Expert-Agenten. Dies optimiert die Ressourcennutzung und sorgt für eine effiziente Aufgabenerledigung.

Beispiel: In einer großen Unternehmensstruktur könnte ein Supervisor-Agent Anfragen analysieren und sie an spezialisierte Agenten für Buchhaltung, IT oder Marketing weiterleiten, je nach Bedarf.

Hierarchical Agents

Definition: Hierarchical Agents bestehen aus einem Planer-Agenten, der Unteraufgaben aus einer Benutzeranfrage erstellt und diese an die jeweiligen Abteilungen weitergibt. Durch die Aufteilung der Aufgaben wird eine klare Trennung von Verantwortlichkeiten sichergestellt.

Beispiel: Ein Hierarchical Agent könnte ein komplexes Projekt initiieren, indem er zunächst eine Marktanalyse erstellt, dann Produktentwicklung an die entsprechende Abteilung delegiert und schließlich den Vertrieb übergibt.

Peer-Peer Agents

Definition: Peer-Peer Agents arbeiten gleichberechtigt zusammen, wobei jeder Agent entweder die Aufgabe selbst ausführt oder Hilfe von einem Peer-Agenten anfordert. Alle Agenten teilen denselben Speicher und dieselbe Sitzung, was eine kollaborative Arbeitsweise ermöglicht.

Beispiel: In einem kollaborativen Forschungsprojekt könnten Peer-Peer Agents Daten analysieren, Ideen austauschen und gemeinsam Lösungen entwickeln, indem sie kontinuierlich Informationen untereinander teilen.

2025 – Das Jahr der KI-Agenten

Die Evolution von traditionellen digitalen Workflows hin zu KI Workflows und schließlich zu KI Agenten markiert einen bedeutenden Fortschritt in der Automatisierung und Effizienzsteigerung von Unternehmensprozessen. Während traditionelle Workflows auf festen Regeln und klaren Strukturen basieren, bieten KI Workflows mehr Flexibilität und Anpassungsfähigkeit durch den Einsatz von LLMs und spezialisierten Tools. KI Agenten hingegen ermöglichen eine noch höhere Dynamik und Selbstständigkeit, indem sie Entscheidungen eigenständig treffen und sich kontinuierlich an veränderte Bedingungen anpassen.

Für Manager mittelständischer Unternehmen ist es essenziell, diese Entwicklungen zu verstehen und gezielt einzusetzen, um Wettbewerbsvorteile zu sichern. Durch die Implementierung geeigneter KI-gestützter Systeme können Prozesse nicht nur effizienter gestaltet, sondern auch innovativ weiterentwickelt werden. Eine fundierte KI-Strategie, die sowohl technische als auch rechtliche Aspekte berücksichtigt, bildet dabei die Grundlage für den nachhaltigen Erfolg in einer zunehmend digitalen Geschäftswelt.

Als innFactory AI gehen wir davon aus, dass wir 2025 eine Vielzahl von KI-Agenten mit unseren Kunden und Partnern konzipieren.

Quelle der Visualisierungen: LinkedIn Beitrag von E. Ordax, 2024, Amazon Web Services