Agentische KI im Vergleich zu generativer KI

Unternehmen dürfte bei der Unterscheidung zwischen agentischer und generativer KI weniger interessieren, was dahinter steckt, sondern, wie beide Varianten dazu beitragen, die Arbeit zu erledigen. Generative KI erzeugt Inhalte und Kontext, wenn sie dazu aufgefordert wird. Agentische KI übernimmt eine umfassendere Rolle und nutzt diese Ergebnisse, um Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen. Wenn Teams mehr über die Unterschiede erfahren, können sie diese komplementären Technologien noch effektiver einsetzen.

Was ist der Unterschied zwischen agentischer und generativer KI? 

Agentische und generative KI teilen sich die Fähigkeit, sich weiterzuentwickeln und aus Daten und Erfahrungen zu lernen. Und obwohl sie häufig zusammen verwendet werden, dienen sie doch unterschiedlichen Zwecken und haben einige wichtige Unterscheidungsmerkmale:

• Das ist generative KI

Generative KI nimmt Eingaben (oder Prompts) und erzeugt etwas Neues, wie Texte, Bilder oder sogar einen Codeblock. Generative KI-Modelle werden mit riesigen Datensätzen und Lernmustern trainiert, die es ihnen ermöglichen, auf oft überraschend relevante Weise zu reagieren. Sie eignen sich hervorragend für das Zusammenfassen von Berichten, das Schreiben von Textblöcken oder das Erstellen visueller Layouts.

• Das sind KI-Agenten

KI-Agenten nutzen in der Regel generative KI, gehen jedoch einen Schritt weiter. Anstatt auf einen Prompt warten zu müssen, können sie auf der Grundlage festgelegter Ziele selbstständig entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Sie beobachten, was passiert, planen eine Reaktion, ergreifen Maßnahmen und lernen aus dem Ergebnis – alles in einem Kreislauf. Dadurch sind sie nützlich für die Automatisierung von Prozessen, die Koordination von Systemen oder die Lösung von Problemen ohne ständige menschliche Eingriffe.

• Das ist agentische KI

Agentische KI bezieht sich auf das Framework, das erreicht wird, wenn mehrere KI-Agenten gemeinsam in einem System oder einer Plattform integriert und koordiniert werden, um auf ein festgelegtes Ziel hinzuarbeiten. Agentische KI verbindet Tools, Daten, logisches Denken und Aktion. Und das nicht nur innerhalb einer Aufgabe, sondern über viele Aufgaben hinweg. Mit einem agentischen KI-Framework können Sie Agenten anleiten, generative Tools aufrufen, Workflows auslösen und Dinge auf ein breiteres Ziel ausrichten.

Oder kurz gesagt: Generative KI generiert und agentische KI agiert. Generative KI kann zum Beispiel alle Ihre Notizen aus einer Sitzung zur Planung einer Produkteinführung übernehmen. Sie kann diese zusammenfassen, die Informationen organisieren und mögliche nächste Schritte vorschlagen. Agentische KI kann diese Schritte ergreifen, Verantwortliche zuweisen, Systeme aktualisieren, Fortschritte verfolgen und den Plan anpassen, wenn sich die Bedingungen ändern.

Generative KI im Vergleich zu agentischer KI 

Wie wird generative und agentische KI typischerweise eingesetzt? 

Nicht für jede Aufgabe sind Entscheidungen erforderlich. Und nicht für jede Aufgabe ist eine Content-Erstellung nötig. Die meisten modernen Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen, nutzen auch generative KI. Und auch wenn sie innerhalb desselben Systems betrieben werden, hat jeder sein eigenes Spezialgebiet. Hier sind einige Beispiele, die typische Anwendungen für beide Technologien veranschaulichen:

Wofür generative KI in der Regel verwendet wird:

• Verfassen von internen Dokumenten, Zusammenfassungen von Meetings oder Schulungsmaterialien
• Erstellung von kundenorientierten Inhalten wie Antworten, Mitteilungen oder Nachrichten
• Erstellung visueller Modelle, Marken-Assets oder Produktbilder/-spezifikationen
• Umschreiben oder Übersetzen von Inhalten in verschiedene Stile, Tonalitäten oder Formate
• Beantwortung von Fragen anhand von Dokumenten, Berichten oder Wissensdatenbanken
• Vorschlagen von Ideen oder Optionen in frühen Planungsphasen

Wofür agentische KI in der Regel verwendet wird:

• Erkennen, wann Maßnahmen erforderlich sind, und ohne Aufforderung reagieren
• Befolgen eines mehrstufigen Prozesses von Anfang bis Ende
• Verwendung interner Tools zur Ausführung von Entscheidungen, wie z. B. Aktualisierung eines Datensatzes oder Auslösen eines Workflows
• Priorisierung von Aufgaben basierend auf sich ändernden Inputs oder Lieferterminen
• Überwachung des Fortschritts und Anpassung zukünftiger Maßnahmen auf der Grundlage der Ergebnisse
• Koordination über Tools oder Systeme hinweg, um ein Ziel zu erreichen

Agentische KI im Vergleich zu generativer KI Welche Technologien treiben sie an? 

Maschinelles Lernen ist die Kerntechnologie, die agentische und generative KI antreibt. Sie ermöglicht es KI-Systemen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und ihre Ergebnisse durch Training zu verbessern. Generative Modelle verfügen in der Regel über Deep-Learning-Architekturen. Dadurch können sie Kontexte verstehen, große Datenmengen verarbeiten und eine Reihe von Ergebnissen erzeugen, für die sie trainiert sind (Text, Bilder, Code). Agentische KI integriert dieselben Modelle und verfügt über dieselben Funktionen. Struktuell ist sie zudem in einem sogenannten zielorientierten Regelkreis gegliedert. Dazu gehören Komponenten für Wahrnehmung, Planung, Handeln und Feedback – damit sie kontinuierlich arbeiten und sich an sich ändernde Bedingungen anpassen kann. Es geht nicht nur darum, Daten zu interpretieren, und es gibt keine Grenzen dafür, welche Schritte KI-Agenten zunehmend erlaubt werden. Wie wir alle gesehen haben, entwickelt sich die KI exponentiell, bedingt durch ihre Fähigkeit, selbstständig zu lernen und sich anzupassen. Das bedeutet, dass KI-Agenten schon in wenigen Jahren – oder sogar Monaten – große Fortschritte vollziehen werden.

Fazit

Bei allen Ähnlichkeiten und Unterschieden liegt die wahre Erkenntnis darin, wie Tools wie agentische und generative KI die Arbeits- und Geschäftswelt revolutionieren. KI-gestützte Lösungen ermöglichen es uns, mehr Daten zu verarbeiten, zu verstehen und zu produzieren als je zuvor. Und mit agentischer KI im Mix sind Unternehmen zunehmend in der Lage, diese Daten in die Praxis umzusetzen – automatisch, adaptiv und ohne überhaupt nachfragen zu müssen. Die heutigen leistungsstarken KI-Innovationen markieren einen Wandel von digitalen Tools, die auf unsere Befehle reagieren, hin zu Systemen, die auf ihre Umgebungen reagieren und lernen. Es ist nicht nur ein Wendepunkt in der Art und Weise, wie Software entwickelt, sondern auch in der Art und Weise, wie die Arbeit erledigt wird.