Wie man KI-Agents erstellt und trainiert

Überblick über KI-Agents

KI-Agents helfen Teams dabei, Arbeit zu vereinfachen, indem sie Geschäftsprozesse mit natürlichen Spracheingaben und Daten automatisieren und ausführen. Dieser Leitfaden erklärt, wie sie funktionieren, zeigt Anwendungsbeispiele aus der Praxis und wie Sie KI-Agents erstellen und trainieren, um Ihre Organisation zu unterstützen.

Wesentliche Punkte

KI-Agents vereinfachen Aufgaben, optimieren Abläufe und helfen, Kosten und manuelle Arbeit zu reduzieren.
Organisationen setzen KI-Agents ein, um schwierige Herausforderungen wie die Verbesserung des Kundenservices, das Risikomanagement und die Trendprognose zu bewältigen.
Der Aufbau eines KI-Agents erfordert klare Planung, die richtigen Werkzeuge sowie sorgfältiges Training und Testen.
Bestehende Frameworks erleichtern es, KI-Agents zu erstellen, die auf die spezifischen Bedürfnisse Ihres Teams zugeschnitten sind.
Die Anbindung von KI-Agents an Ihre Systeme und das Training Ihres Teams sorgen für eine reibungslosere Einführung und bessere Ergebnisse.
Kontinuierliche Überwachung hält KI-Agents genau, effizient und im Einklang mit sich ändernden Geschäftszielen.

Was sind KI-Agents?

KI-Agents sind KI-Tools, die Geschäftsprozesse automatisieren und ausführen und dabei mit einer Person, einem Team oder einer Organisation zusammenarbeiten oder in deren Auftrag handeln. Sie sind darauf ausgelegt, Menschen effizienter arbeiten zu lassen – sei es durch Beantwortung von Fragen, Organisation von Informationen oder Unterstützung bei mehrstufigen Prozessen. Sie reichen von einfachen Prompt-und-Antwort-Agents bis hin zu vollständig autonomen Agents, die ganze Workflows von Anfang bis Ende ausführen können. Wenn sie auf den Daten Ihrer Organisation basieren, erleichtern Agents die Nutzung von Tools und Informationen, ohne dass manuell gesucht, sortiert oder zwischen Systemen gewechselt werden muss.

KI-Agents helfen, repetitive Aufgaben zu reduzieren, komplexe Informationen zu verstehen und den Arbeitsalltag zu erleichtern. Das schafft Zeit für Teams, sich auf Planung, Problemlösung und Entscheidungen zu konzentrieren.

Das Erstellen eines KI-Agents erfordert einige wichtige Schritte. Sie müssen festlegen, was der Agent tun soll, ein Framework für den Aufbau auswählen und ihm Zugriff auf die richtigen Informationen geben. Er benötigt außerdem klare Richtlinien, um auf Kurs zu bleiben. Nach dem Aufbau durchläuft der Agent einen Trainingsprozess mit Feedback, Testläufen und kleineren Anpassungen, um sicherzustellen, dass er gut funktioniert und die Ziele Ihres Teams unterstützt.

Für eine noch schnellere Einrichtung bieten vorgefertigte Agents einen Vorsprung – sie sind sofort einsatzbereit und können direkt konfiguriert werden, um den Start zu vereinfachen.

Typen von KI-Agents

Es gibt verschiedene Arten von KI-Agents, die jeweils eine eigene Rolle haben:

Retrieval-Agents finden Informationen aus verlässlichen Quellen, analysieren sie und liefern klare Antworten auf Nutzerfragen.
Task-Agents automatisieren Aktionen und Arbeitsabläufe – wie das Versenden von Updates oder das Erstellen von Berichten – um manuelle, repetitive Arbeit zu reduzieren.
Autonome Agents arbeiten eigenständig auf Ziele hin, passen Pläne bei Bedarf an und eskalieren, wenn menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Jede Art von KI-Agent hat je nach Ziel unterschiedliche Stärken – alle sind jedoch darauf ausgelegt, Organisationen bei der Optimierung ihrer Arbeitsweise zu unterstützen.

Wie Organisationen KI-Agents einsetzen

Betriebliche Effizienz und Kostensenkung

Teams können KI-Agents für tägliche Aufgaben wie Dateneingabe, Berichterstellung oder Bestandsverfolgung nutzen. Das hilft ihnen, schneller zu arbeiten und weniger Zeit mit manueller Arbeit zu verbringen. Diese Art der Automatisierung beschleunigt nicht nur Abläufe, sondern reduziert auch die Zeit, die Ihr Team mit repetitiver Arbeit verbringt, und senkt so die Kosten, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Beispielsweise setzen Organisationen aus Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Fertigung KI-Agents für Aufgaben wie Dateneingabe, Kundenservice und vorausschauende Wartung ein. Fast 70 Prozent der Fortune-500-Unternehmen nutzen Microsoft 365 Copilot, um repetitive und monotone Aufgaben zu übernehmen – und KI-Agents können Organisationen noch weiter unterstützen, indem sie bestimmte Aufgaben (oder ganze Arbeitsabläufe) in Ihrem Auftrag automatisieren.

Mit KI-Agents im Einsatz beginnen Unternehmen, Produktivitätssteigerungen und Kosteneinsparungen in Backoffice-Abläufen und anderen Supportfunktionen zu sehen.

Kundendienst

Kundendienstteams nutzen KI-gestützte Agents, um große Anfragevolumen schneller und konsistenter zu bearbeiten. Diese Agents beantworten häufige Fragen, leiten komplexere Probleme an die richtige Person weiter und entlasten menschliche Mitarbeitende, damit diese sich auf individuellere Unterstützung konzentrieren können.

Branchenübergreifend – vom E-Commerce und Bankwesen bis zur Hotellerie – helfen KI-Agents wie Chatbots, Wartezeiten zu verkürzen, die Antwortqualität zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Beispielsweise hat das ABN AMRO-Team mit Copilot Studio einen Agent entwickelt, der Bankkunden bei allem unterstützt – vom Entsperren der Debitkarte bis zur Änderung des Abhebungslimits am Geldautomaten.

Datenanalyse

KI-Agents unterstützen Entscheidungen, indem sie große Datenmengen in Echtzeit analysieren und Trends, Risiken oder Chancen aufzeigen. Das erleichtert es Teams, schnell und sicher zu handeln, besonders bei schnell wechselnden Märkten oder komplexen Informationen.

So erstellen Teams beispielsweise KI-Agents, um Veränderungen im Kundenverhalten zu erkennen, die Leistung der Lieferkette zu überwachen oder Markttrends vorherzusagen. Im Finanzdienstleistungsbereich unterstützen diese Agenten die Portfolioanalyse und das Risikomodellieren. Im Einzelhandel helfen sie, Preise oder Lagerbestände basierend auf saisonalen Mustern oder lokaler Nachfrage anzupassen. Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie KI-Agents zeitnahe Erkenntnisse liefern, die intelligentere und schnellere Entscheidungen unterstützen.

Risikomanagement und Compliance

Die Einhaltung von Vorschriften und das Risikomanagement können zeitaufwendig sein – aber KI-Agents können dabei helfen. Sie überwachen Daten in Echtzeit, erkennen Anomalien und verfolgen Compliance-Muster, wodurch die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Fehler oder Versäumnisse sinkt.

In Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Energie können KI-Agents potenziellen Betrug erkennen, Änderungen bei regulatorischen Anforderungen verfolgen und Compliance-Aktivitäten protokollieren. Das hilft Teams, Probleme frühzeitig zu erkennen und Strafen zu vermeiden, und gibt der Führungsebene mehr Sicherheit, dass wichtige Prozesse eingehalten werden.

Wie Sie Ihre eigenen KI-Agents erstellen und trainieren

Der Aufbau und das Training eigener KI-Agents ist ein schrittweiser Prozess, der sorgfältige Planung, Gestaltung und Bewertung erfordert. Hier sind zehn wichtige Schritte, die Ihren Entwicklungsprozess leiten, während Sie lernen, wie Sie KI-Agents erstellen und für die einzigartigen Ziele Ihrer Organisation trainieren.

1. Identifizieren Sie konkrete Anwendungsfälle und definieren Sie Zweck und Umfang des Agents.

Beginnen Sie damit, klar zu definieren, was der KI-Agent tun soll. Fragen Sie sich: Welche Aufgabe soll er erfüllen? Welches Problem wird gelöst? Welches Ergebnis wird angestrebt? Legen Sie klare Grenzen für seine Rolle fest, einschließlich dessen, was er tun darf und was nicht. Identifizieren Sie Einschränkungen, welche Daten er benötigt und welche Kennzahlen den Erfolg definieren. Die Zeit, diese Fragen zu beantworten, schafft eine solide Grundlage für den weiteren Projektverlauf.

2. Wählen Sie das KI-Agent-Framework und die Tools aus, die Ihren Anforderungen entsprechen.

Wählen Sie als Nächstes die KI-Agenten-Frameworks und -Tools aus, die Ihre Ziele am besten unterstützen. Beliebte Optionen sind Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel und Open-Source-Bibliotheken wie Hugging Face Transformers. Einige eignen sich besser für Aufgaben mit natürlicher Sprache, während andere mehr Flexibilität oder Skalierbarkeit bieten.

Um ein Framework auszuwählen, sollten Sie berücksichtigen, welche Art von Agent Sie erstellen, Ihre technische Expertise und wie das Framework mit Ihren vorhandenen Tools und Systemen zusammenarbeitet.

3. Trainingsdaten sammeln und vorbereiten

Hochwertige Trainingsdaten sind entscheidend für den Aufbau effektiver KI-Agents. Dazu gehören strukturierte Daten, unstrukturierter Text, Bilder oder historische Aufzeichnungen. Nach der Sammlung müssen die Daten bereinigt werden, um Fehler oder Inkonsistenzen zu entfernen. In vielen Fällen müssen Daten gekennzeichnet werden, damit der Agent Muster genau erlernen kann. Eine sorgfältige Vorbereitung Ihrer Daten führt zu besserer Leistung und zuverlässigeren Ergebnissen.

4. KI-Agenten entwerfen und erstellen

Es ist Zeit, die Architektur des Agents zu entwerfen. Definieren Sie, wie der Agent Eingaben erhält, Informationen verarbeitet und Ausgaben erzeugt. Erstellen Sie eine Logik, die Ihr gewähltes Modell mit den Daten, Systemen oder Nutzenden verbindet, mit denen es interagiert. Dies kann Benutzeroberflächen, APIs oder Ereignisauslöser umfassen. Ein klares Design stellt sicher, dass der Agent zuverlässig und konsistent funktioniert.

5. KI-Agents testen, verfeinern und validieren

Sobald Ihr KI-Agent einsatzbereit ist, befolgen Sie diese Schritte, um seine Leistung im Laufe der Zeit zu testen, zu validieren und zu verbessern.

Den Agent testen. Beginnen Sie damit, die Leistung des Agents in verschiedenen Szenarien zu bewerten. Verwenden Sie Methoden wie Unit-Tests, Benutzertests oder A/B-Tests, um seine Reaktionen auf typische und Grenzfall-Eingaben zu prüfen. Das hilft sicherzustellen, dass er vor der breiteren Einführung zuverlässig funktioniert.

Den Agent validieren. Vergleichen Sie die Ausgaben des Agents mit erwarteten Ergebnissen oder Benchmarks. Wenn die Leistung nicht den Anforderungen entspricht, nehmen Sie gezielte Anpassungen an Logik, Workflows oder Datenquellen vor. Dieser Schritt bestätigt, dass der Agent genaue und nützliche Antworten liefert.

Überwachen und verfeinern. Nach Tests und Validierung überwachen Sie das Verhalten des Agents in realen Szenarien weiter. Sammeln Sie Feedback von Nutzenden und Fachleuten und nehmen Sie im Laufe der Zeit schrittweise Verbesserungen vor. Schon kleine Anpassungen können die Effektivität und Zuverlässigkeit deutlich steigern.

6. Den KI-Agent in Ihr bestehendes System integrieren

Integrieren Sie den Agent in Ihre bestehenden Systeme und Arbeitsabläufe. Dies kann die Anbindung an Geschäftstools oder Kommunikationsplattformen umfassen. Das Ziel ist, den Agent für die richtigen Personen oder Prozesse zugänglich zu machen, damit er Mehrwert bietet, ohne den täglichen Betrieb zu stören.

7. Ihr Team trainieren:

Obwohl KI-Agents viele Aufgaben übernehmen können, ist menschliche Beteiligung wichtig. Stellen Sie sicher, dass Mitarbeitende verstehen, wie der Agent in ihre Arbeitsabläufe passt und wann sie dessen Ausgaben überprüfen oder anpassen sollten. Bieten Sie Schulungen oder Dokumentationen an, um Ihrem Team den effektiven Einsatz der Agenten und die Einhaltung verantwortungsvoller KI-Prinzipien zu erleichtern.

8. Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung, um die Wirkung zu optimieren.

Behalten Sie nach dem Start des KI-Agent seine Leistung im Blick. Nutzen Sie Leistungsdaten und Nutzerfeedback, um regelmäßige Updates und Verbesserungen zu steuern. So bleibt der Agent genau, effizient und auf Ihre sich entwickelnden Ziele und Arbeitsabläufe abgestimmt.

KI-Agents entwickeln, um die Effizienz Ihrer Organisation zu steigern

KI-Agents verändern die Arbeitsweise von Teams. Indem sie repetitive Aufgaben übernehmen, Entscheidungsprozesse unterstützen und den Informationsfluss verbessern, helfen sie Menschen, sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben zu konzentrieren. Der Aufbau eigener KI-Agents erfordert sorgfältige Planung, die richtigen Tools und kontinuierliches Training. Das Ergebnis ist jedoch ein System, das mit Ihrer Organisation wächst und Ihre Ziele unterstützt.

KI-Agents helfen Teams bereits branchenübergreifend, Ergebnisse zu liefern, indem sie Organisationen bei der Verbesserung des Kundenservice, der Kostensenkung und dem Risikomanagement unterstützen. Lesen Sie Erste Schritte mit Copilot, um zu entdecken, wie ein KI-Assistent für die Arbeit und Agenten Ihre Organisation unterstützen können.

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Die Kosten für den Aufbau eines KI-Agents können je nach Komplexität, benötigten Tools und Infrastruktur stark variieren. Bei einfachen Anwendungen beschränken sich die Kosten möglicherweise auf Cloud-Computing- und Speichergebühren. Fortgeschrittene Projekte benötigen möglicherweise Entwicklerressourcen, Lizenzgebühren und laufende Wartung. Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure bieten skalierbare Preismodelle, um diese Kosten zu steuern.
Während frühere Lösungen Entwicklungsexpertise erforderten, machen heutige Low-Code- und No-Code-Tools wie Copilot Studio es Bürgerentwickler*innen leicht, KI-Agents ohne vorhandene Programmierkenntnisse zu erstellen. Für erweiterte Funktionen können professionelle Entwickler*innen Tools wie Azure KI Foundry nutzen, um KI-gesteuerte Anwendungen anzupassen und zu verwalten.
Der Zeitplan hängt vom Umfang des Projekts ab. Einfache Agents lassen sich in wenigen Tagen mit bereits vorhandenen Low-Code- oder No-Code-Plattformen entwickeln. Komplexere oder individuellere Agents können mehrere Wochen oder länger für Design, Training, Test und Integration benötigen. Eine fortlaufende Verfeinerung ist in der Regel Teil des Prozesses.
Die meisten Organisationen beginnen mit bestehenden Frameworks, da diese die Entwicklungszeit verkürzen und integrierte Funktionen bieten. Die Entwicklung von Grund auf bietet mehr Anpassungsmöglichkeiten, erfordert jedoch mehr Zeit und Fachwissen. Die Nutzung eines Frameworks ist in der Regel die bessere Wahl, es sei denn, es bestehen sehr spezialisierte Anforderungen.
Azure KI Foundry bietet eine Reihe von Tools zum Erstellen von KI-Agenten, darunter Visual Studio, GitHub und Copilot Studio. Diese Tools befähigen alle Nutzer*innen, Agents über das gesamte Entwickler*innen-Spektrum hinweg zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie in dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Entwickeln von KI-Apps und Agenten in Azure.

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