2025: Ein Wendepunkt für KI-Agenten

Trotz des Hypes um Künstliche Intelligenz in den letzten Jahren ist der disruptive Einfluss der Technologie bis jetzt eher bescheiden geblieben. Experten schätzen jedoch, dass sich dies im kommenden Jahr ändern könnte, da KI-Agenten zunehmend in alle Aspekte unseres Lebens vordringen. Seit dem überraschenden Erfolg von ChatGPT Ende 2022 flossen Milliarden von Dollar in die KI-Branche, während Startups und große Tech-Unternehmen versuchen, das unbestreitbare Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen. Doch obwohl weltweit Hunderte Millionen Menschen mittlerweile KI-Chatbots regelmäßig nutzen, gestaltet sich ihre produktive Anwendung als herausfordernd.

Ein aktuelles Forschungsprojekt der Boston Consulting Group hat ergeben, dass lediglich 26 Prozent der Unternehmen, die mit KI experimentiert haben, den Schritt über das Konzept hinaus geschafft haben und echten Mehrwert aus der Technologie ziehen. Dies könnte damit zusammenhängen, dass die aktuellen Versionen der Technologie bestenfalls als Co-Piloten fungieren. Sie können Benutzern helfen, Aufgaben effizienter zu erledigen, jedoch nur mit ständiger Aufsicht und dem ständigen Risiko von Fehlern. Die Lage könnte sich jedoch bald ändern, so führende Stimmen in der KI-Industrie. Sie prognostizieren, dass autonome KI-Agenten im Jahr 2025 ihren Durchbruch erleben werden.

„Technologie bietet nicht nur Werkzeuge für Menschen, um Arbeit zu verrichten. Sie liefert intelligente, skalierbare digitale Arbeitskräfte, die Aufgaben autonom ausführen“, erklärte Marc Benioff, CEO von Salesforce, kürzlich in Time, einer Publikation, die ihm gehört. Diese Agenten könnten Informationen analysieren, Entscheidungen treffen und unabhängig handeln, während sie sich an ihre Umgebung anpassen und dazulernen. Im Kern aller KI-Agenten steht dasselbe großangelegte Sprachmodell (LLM), das auch Dienste wie ChatGPT antreibt. Dies ermöglicht es Menschen, über Sprache mit Agenten zu interagieren, jedoch fungiert der Algorithmus auch als „Denkmotor“, der Schritt-für-Schritt-Pläne zur Bewältigung von Aufgaben entwickelt.

Künftig könnten diese Agenten Zugriff auf externe Datenquellen haben, die für ihre Anwendung relevant sind – beispielsweise Kundendatenbanken oder Finanzunterlagen – und über Softwarewerkzeuge verfügen, um ihre Ziele zu erreichen. Derzeit sind die Denkfähigkeiten von LLMs jedoch begrenzt, was die Einsatzmöglichkeiten von Agenten einschränkt. Doch mit der Einführung von Modellen wie OpenAIs o1 und DeepSeeks R1, welche als spezialisierte Denkmuster fungieren, gibt es Hoffnung, dass Agenten bald deutlich fähiger werden.

Im Oktober stellte Microsoft Copilot Studio vor, das Unternehmen die Möglichkeit bietet, maßgeschneiderte Agenten zu entwickeln, die Aufgaben wie die Bearbeitung von Kundenanfragen und die Identifikation von Verkaufschancen übernehmen können. Im selben Monat brachte Salesforce seine Plattform Agentforce heraus, die Kunden ebenfalls die Erstellung eigener Bots ermöglicht. Letzten Monat erklärte Benioff gegenüber TechCrunch, sein Ziel sei es, innerhalb eines Jahres eine Milliarde Agenten zu implementieren.

Führende KI-Forschungslabore konzentrieren sich zunehmend auf Agenten. Anthropic präsentierte kürzlich eine Version seines Claude 3.5 Sonnet-Modells, die die Kontrolle über einen Computer des Nutzers übernehmen könnte, und Googles neu angekündigtes Gemini 2 wurde darauf trainiert, ähnliche Aufgaben zu erledigen. Zudem plant OpenAI die Enthüllung eines Agenten mit dem Codenamen „Operator“ zu Beginn des neuen Jahres. Auch Startups drängen mit vollem Elan in diesen Bereich: Laut Pitchbook stieg die Zahl der Finanzierungsdeals für agentenfokussierte Unternehmen bis September um über 80 Prozent im Vergleich zum Vorjahr, während der Medianwert der Deals fast 50 Prozent höher lag.

Doch es gibt auch Skepsis, wie schnell Agenten tatsächlich auf den Markt drängen werden. Wie The Verge anmerkt, investieren KI-Unternehmen Milliarden in Forschung und Entwicklung, ohne nennenswerte Einnahmen vorzuweisen, und sind weiterhin auf der Suche nach einer Killer-App, die ihre extrem hohen Bewertungen rechtfertigen kann. Praktische Überlegungen könnten bedeuten, dass der Fortschritt langsamer verläuft als erhofft. Beispielsweise sind diese Modelle nach wie vor anfällig für „Halluzinationen“, bei denen sie falsche oder irreführende Antworten auf Anfragen generieren. Dies stellt in einem Chatbot schon ein Problem dar, könnte jedoch wesentlich gefährlicher werden, wenn ein Agent eigenständig agiert. Quartz weist darauf hin, dass diese Risiken erheblichen Verwaltungsaufwand schaffen können, da Unternehmen viele Sicherheitsstufen implementieren müssen, um Fehler zu vermeiden.

Die Implementierung von Agenten könnte zudem kostspielig sein, da das „Denken“ über Probleme erfordert, dass zahlreiche Anfragen an das zugrunde liegende LLM gestellt werden. Dies summiert sich schnell, sowohl in Form von Ausgaben bei einem LLM-Anbieter als auch an Energie, die Unternehmen aufwenden müssen, die ihre eigenen Modelle hosten.

„Ich denke, 2025 wird das Jahr sein, in dem agentische Systeme endlich zum Mainstream durchdringen“, sagte Kevin Weil, der neue Chief Product Officer von OpenAI, bei einer Presseveranstaltung anlässlich des jährlichen Dev Day des Unternehmens. Der Global 2025 Predictions Report von Deloitte prognostiziert, dass unter den Unternehmen, die bereits generative KI nutzen, ein Viertel Pilotprojekte oder Konzeptnachweise mit KI-Agenten starten wird, was bis 2027 auf die Hälfte ansteigen könnte. Und in der zweiten Jahreshälfte könnten Agenten in bestimmten Arbeitsabläufen vollständig integriert werden.

Andere sind optimistischer. Konstantine Buhler von Sequoia Capital äußerte sich gegenüber Bloomberg, dass 2025 Netzwerke oder „Schwärme“ von KI-Agenten erwartet werden, die innerhalb von Unternehmen zusammenarbeiten. Auch Kari Briski, Vizepräsidentin für generative KI-Software bei Nvidia, teilt diese Meinung und sieht die Notwendigkeit für die Einführung von KI-Orchestratoren – letztlich KI-Manager, die zahlreiche Agenten überwachen und koordinieren.

Die Ansprüche und die Realität mag unterschiedlich bewertet werden, dennoch ist sicher, dass Agenten im Jahr 2025 eine Hauptsorge der KI-Branche sein werden. Wenn sich dies als richtig erweist, könnte die Arbeitswelt bis Ende des Jahres ganz anders aussehen.