AI Agent Use Case: Anwendungsfall KI-Agent: Der KI-Assistent von Klarna hat 2,3 Millionen Gespräche geführt, das sind zwei Drittel der Chats im Kundendienst von Klarna. Er leistet die gleiche Arbeit wie 700 Vollzeit-Agenten und wird Klarna schätzungsweise $40 Millionen USD an Gewinnsteigerung bringen...

Ihr Unternehmen wird hinter die Konkurrenz zurückfallen, wenn es nicht ständig nach innovativen Lösungen sucht, um Abläufe zu rationalisieren, die Produktivität zu steigern und einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten. Die KI schreitet weiter voran, KI-Agenten haben sich zu einer transformativen Kraft mit unglaublichem Potenzial entwickelt.

In der diesjährigen Ausgabe von AI&YOU befassen wir uns mit den Erkenntnissen aus drei Blogs, die wir zum Thema KI-Agenten veröffentlicht haben:

• 10 KI-Agenten, die Sie schon heute für Ihr Unternehmen einsetzen können

• Was sind agentische Arbeitsabläufe?

• 10 Fragen, die Sie sich bei der Untersuchung von Anwendungsfällen für KI-Agenten stellen sollten

10 KI-Agenten, die Sie heute für Ihr Unternehmen einsetzen können - AI&YOU #60

KI-Agenten führen selbstständig komplexe Aufgaben aus, treffen fundierte Entscheidungen und passen sich an die individuellen Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens an. Durch die Nutzung des Potenzials personalisierter KI-Agenten kann Ihr Unternehmen verschiedene Aspekte seiner Geschäftsabläufe revolutionieren, von der Entscheidungsfindung der Geschäftsleitung bis zur Kundenbindung und darüber hinaus.

Das wahre Potenzial von KI-Agenten liegt in ihrer Fähigkeit, personalisiert zu werden, um die spezifischen Bedürfnisse und Präferenzen jedes Unternehmens zu erfüllen. Indem diese Agenten auf unternehmensspezifische Daten, Prozesse und Ziele geschult werden, kann Ihr Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen erstellen, die mit seiner einzigartigen Kultur, seinen Werten und Zielen übereinstimmen.

Wenn wir die 10 wichtigsten praktischen und personalisierten Anwendungsfälle von KI-Agenten für Unternehmen untersuchen, wird deutlich, wie diese innovativen Tools verschiedene Aspekte Ihrer Geschäftsabläufe revolutionieren können.

10 praktische und personalisierte KI-Agenten-Anwendungsfälle für Unternehmen

1. Chabot und FAQ Support Assistent

KI-gesteuerte Chatbots und FAQ-Assistenten bieten effizienten und effektiven Kundensupport. Bei Skim AI haben wir aus erster Hand die enormen Auswirkungen der Implementierung dieser intelligenten Agenten für unsere Kunden gesehen, sowohl über unsere Plattform als auch über APIs, über die sie Agenten in ihre eigenen Lösungen integrieren können. Durch den Einsatz von natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen können Chatbots und FAQ-Support-Agenten eine breite Palette von Kundenanfragen bearbeiten, von einfachen Fragen bis hin zu komplexen Problemen, und so unzählige Stunden menschlicher Arbeit einsparen und die Antwortzeiten erheblich reduzieren.

Unsere Kunden sparen Zehntausende von Dollar pro Jahr durch Agenten, die internen Support leisten, um den Mitarbeitern Zugang zum Unternehmenswissen zu verschaffen, während andere Kunden Agenten für den Kundensupport und FAQ-Rollen einsetzen.

2. Datenanalyst Agent

Unternehmen sind in hohem Maße auf genaue und zeitnahe Datenanalysen angewiesen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Die Einstellung qualifizierter Datenanalysten, insbesondere in Tier-1-Städten, kann jedoch für viele Unternehmen eine erhebliche finanzielle Belastung darstellen. Hier kommen KI-Datenanalystenagenten ins Spiel, die eine kostengünstige und effiziente Lösung für Unternehmen bieten, die das Potenzial ihrer Daten nutzen möchten.

Unsere Kunden berichten von erheblichen Kosteneinsparungen, wenn sie sich für KI-Datenanalysten-Agenten entscheiden, anstatt menschliche Datenanalysten in Tier-1-Städten einzustellen ($75K - $200k pro Jahr). Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache können diese intelligenten Agenten große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen schnell verarbeiten und analysieren. Sie sind in der Lage, Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu gewinnen und umsetzbare Empfehlungen zu geben, die das Unternehmenswachstum und die Rentabilität fördern.

Darüber hinaus können Sie (und wir haben dies getan) Diagramm- und Visualisierungssoftware integrieren, damit Entscheidungsträger Daten abfragen und visualisieren können, ohne Business Intelligence-Dashboard-Entwickler oder SQL-Ingenieure einstellen zu müssen.

3. CEO Personal AI Assistant

In der schnelllebigen Welt der Führungskräfte ist Zeit ein kostbares Gut. CEOs jonglieren ständig mit mehreren Aufgaben, von der strategischen Entscheidungsfindung bis zum Stakeholder-Management und darüber hinaus. Ein personalisierter KI-Assistent kann diesen vielbeschäftigten Führungskräften helfen, ihre Zeit zu optimieren, ihre Arbeitsabläufe zu straffen und besser informierte Entscheidungen zu treffen.

Eine der Hauptfunktionen des persönlichen KI-Assistenten eines CEOs ist die Terminplanung und das Kalendermanagement. Durch die Integration mit den E-Mail- und Kalenderanwendungen der Führungskraft kann der KI-Agent automatisch Prioritäten setzen und Besprechungen, Termine und Veranstaltungen auf der Grundlage der Präferenzen, der Verfügbarkeit und der Ziele des CEOs planen. Der Assistent kann auch Erinnerungen senden, Absagen und Umplanungen verwalten und sicherstellen, dass der Kalender der Führungskraft immer auf dem neuesten Stand und für maximale Produktivität optimiert ist.

Endbenutzer werden die Möglichkeit lieben, Mitteilungen in ihrem eigenen Tonfall und Sprachstil schnell zu verfassen und nachzubearbeiten - etwas, das KI-Agenten leicht nachahmen können, sobald Sie Ihre E-Mail mit integrierten Tools wie LangChain verbinden.

4. AI Writer Agent

Die Erstellung von Inhalten ist ein wichtiger Aspekt moderner Unternehmen, die sich zunehmend auf Blogs, Artikel und Thought-Leadership-Beiträge verlassen, um Kunden anzusprechen, Fachwissen zu vermitteln und die Markenbekanntheit zu steigern. Die konsistente Erstellung hochwertiger Inhalte kann jedoch eine zeit- und ressourcenaufwändige Aufgabe sein. Ein KI-gestützter Ghostwriter kann Unternehmen dabei helfen, ihre Content-Produktion zu skalieren und gleichzeitig eine konsistente Markensprache und einen konsistenten Stil beizubehalten.

Die Hauptfunktion eines KI-Agenten besteht darin, verschiedene Arten von schriftlichen Inhalten zu erstellen, z. B. Blogbeiträge, Artikel und Thought Leadership-Artikel. Durch die Schulung des KI-Agenten auf die bestehende Inhaltsbibliothek des Unternehmens, den Styleguide und die Präferenzen der Zielgruppe kann der KI-Agent originelle, ansprechende und markengerechte Inhalte in großem Umfang erstellen.

5. Marketing-Stratege

Effektives Marketing ist für Unternehmen, die im heutigen Wettbewerb Kunden gewinnen, binden und halten wollen, unerlässlich. Die Entwicklung und Durchführung erfolgreicher Marketingkampagnen kann jedoch ein komplexer und datenintensiver Prozess sein. Ein KI-gestützter Marketingkampagnenstratege kann Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingbemühungen zu optimieren, indem er große Mengen an Kundendaten analysiert, wichtige Erkenntnisse ermittelt und gezielte, personalisierte Kampagnen entwickelt, die zu Ergebnissen führen.

Ausgestattet mit einem umfassenden Verständnis der Zielgruppe und der Markttrends kann der KI-gestützte Marketingstratege sehr gezielte und personalisierte Marketingstrategien entwickeln. Der KI-Agent kann die effektivsten Kanäle, Botschaften und kreativen Elemente für jedes Kundensegment identifizieren und sogar dynamische Inhalte generieren, die sich an individuelle Vorlieben und Verhaltensweisen anpassen. Durch kontinuierliches Testen und Optimieren dieser Strategien auf der Grundlage von Echtzeit-Leistungsdaten kann der KI-Stratege Unternehmen dabei helfen, die Wirkung und den ROI ihrer Marketingmaßnahmen zu maximieren.

6. Analyst für Kundenstimmung

Die Meinung der Kunden kann über den Ruf und das Ergebnis eines Unternehmens entscheiden. Mit der Verbreitung von sozialen Medien und Online-Bewertungsplattformen haben Kunden mehr denn je die Möglichkeit, ihre Erfahrungen und Meinungen über Marken, Produkte und Dienstleistungen zu teilen. Ein KI-gestützter Analyst für die Kundenstimmung kann Unternehmen dabei helfen, den Überblick über diese Gespräche zu behalten, wichtige Trends und Schmerzpunkte zu erkennen und proaktiv auf Kundenbedürfnisse und -anliegen einzugehen.

Während der KI-Sentiment-Analyst Daten zum Kundenfeedback verarbeitet und analysiert, kann er beginnen, gemeinsame Schmerzpunkte, wiederkehrende Probleme und Stimmungstrends im Laufe der Zeit zu identifizieren. So kann der KI-Agent zum Beispiel einen Anstieg der negativen Stimmung bei einer bestimmten Produktfunktion oder eine wachsende Nachfrage nach einer bestimmten Art von Kundensupport feststellen. Indem er diese Erkenntnisse in einem umsetzbaren Format aufbereitet, kann der Sentiment-Analyst Unternehmen dabei helfen, ihre Bemühungen zu priorisieren und Ressourcen zuzuweisen, um die dringendsten Kundenbedürfnisse und -anliegen zu adressieren und die zukünftige Produktstrategie zu bestimmen.

7. HR Talent Scout

Die Suche nach und die Gewinnung von Spitzenkräften ist für viele Unternehmen eine große Herausforderung. Herkömmliche Rekrutierungsmethoden können zeitaufwändig und kostspielig sein und scheitern oft daran, die qualifiziertesten und am besten geeigneten Kandidaten zu identifizieren. Ein KI-gestützter HR-Talentscout kann Unternehmen dabei helfen, ihre Rekrutierungsbemühungen zu rationalisieren und zu optimieren, indem er fortschrittliche Datenanalysen und maschinelle Lerntechniken nutzt, um Top-Talente zu finden, zu bewerten und anzusprechen.

Eine der Hauptfunktionen des KI-gestützten HR-Talentscouts ist das kontinuierliche Scannen und Analysieren eines breiten Spektrums an Talentquellen, darunter Jobbörsen, Profile in sozialen Medien, berufliche Netzwerke und interne Datenbanken. Der KI-Agent kann potenzielle Kandidaten identifizieren, die über die richtigen Fähigkeiten, Erfahrungen und Qualifikationen für eine bestimmte Rolle verfügen, auch wenn sie nicht aktiv nach neuen Stellen suchen. Dieser proaktive Sourcing-Ansatz kann Unternehmen dabei helfen, bisher übersehene oder schwer erreichbare Talentpools zu erschließen und eine robuste Pipeline qualifizierter Kandidaten aufzubauen.

8. IT-Helpdesk-Agent

Da Unternehmen immer stärker auf Technologie angewiesen sind, um ihren Betrieb zu gewährleisten, ist der Bedarf an schnellem, effizientem und effektivem IT-Support so groß wie nie zuvor. Die Bewältigung eines hohen Aufkommens an Supportanfragen und die Sicherstellung einer gleichbleibenden Servicequalität kann jedoch eine große Herausforderung für IT-Teams darstellen. Ein KI-gestützter IT-Helpdesk-Agent kann Unternehmen dabei helfen, ihre Support-Abläufe zu rationalisieren, indem er Routineaufgaben automatisiert, intelligente Self-Service-Optionen bietet und eine schnellere Lösung komplexer Probleme ermöglicht.

Eine weitere Schlüsselfunktion des KI-gestützten IT-Helpdesk-Agenten ist seine Fähigkeit, Mitarbeiter durch den Prozess der Einrichtung und Konfiguration neuer Software und Hardware zu führen. Durch die Analyse von Daten zu Benutzerpräferenzen, Qualifikationsniveaus und früheren Interaktionen kann der KI-Agent personalisierte, kontextbezogene Anweisungen und Empfehlungen bereitstellen, die den Benutzern helfen, schnell und effizient mit der Arbeit zu beginnen. Dies kann die Benutzer durch Installations- und Einrichtungsassistenten führen, Tipps und Best Practices für eine optimale Konfiguration liefern und sogar proaktiv potenzielle Kompatibilitätsprobleme erkennen und lösen.

9. Berater für Finanzprognosen

Genaue Finanzprognosen sind für Unternehmen unerlässlich, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Ressourcen effektiv zuzuweisen und langfristiges Wachstum und Erfolg zu planen. Herkömmliche Prognosemethoden können jedoch zeitaufwändig und fehleranfällig sein und sind nur begrenzt in der Lage, komplexe und dynamische Marktbedingungen zu berücksichtigen. Ein KI-gestützter Berater für Finanzprognosen kann Unternehmen dabei helfen, die Genauigkeit und Agilität ihrer Finanzplanung zu verbessern, indem er fortschrittliche Datenanalyse, maschinelles Lernen und prädiktive Modellierungstechniken nutzt.

Auf der Grundlage seiner Analyse von Finanz- und Marktdaten kann der KI-gestützte Prognoseberater detaillierte, datengestützte Finanzprognosen und -projektionen für das Unternehmen erstellen. Dies kann Umsatz- und Ausgabenprognosen, Cashflow-Prognosen, Investitionspläne und andere wichtige Finanzkennzahlen umfassen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Prognosemodellierungs- und Simulationstechniken kann der KI-Agent auch mehrere Szenarien und Sensitivitätsanalysen erstellen, die den Entscheidungsträgern helfen, die potenziellen Auswirkungen verschiedener Annahmen und Risikofaktoren auf die finanzielle Leistung des Unternehmens zu verstehen. Dies kann eine fundiertere und sicherere Entscheidungsfindung ermöglichen, selbst angesichts von Unsicherheit und Volatilität.

10. Personalisierter Mitarbeiterschulungs-Coach

Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs und der digitalen Umwälzungen in den Unternehmen ist der Bedarf an kontinuierlichem Lernen und Weiterbildung so groß wie nie zuvor. Herkömmliche Mitarbeiterschulungsprogramme sind jedoch oft pauschal, zeitaufwändig und ineffektiv, wenn es darum geht, die unterschiedlichen Bedürfnisse und Lernstile der einzelnen Mitarbeiter zu erfüllen. Ein KI-gestützter personalisierter Mitarbeiterschulungscoach kann Unternehmen dabei helfen, ihre Lern- und Entwicklungsbemühungen (L&D) zu transformieren, indem er fortschrittliche Datenanalyse, adaptives Lernen und intelligente Tutoring-Techniken nutzt, um gezielte, ansprechende und effektive Schulungserfahrungen zu liefern.

Die Grundlage des KI-gestützten personalisierten Mitarbeiterschulungs-Coaches ist seine Fähigkeit, die Fähigkeiten, Kenntnisse und Leistungsdaten der einzelnen Mitarbeiter kontinuierlich zu bewerten und zu analysieren. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, wie z. B. Leistungsbeurteilungen, Kompetenzbewertungen und Lernmanagementsystemen (LMS), kann der KI-Agent ein umfassendes Profil der Stärken, Schwächen und Lernbedürfnisse jedes Mitarbeiters erstellen. Dies kann die Identifizierung spezifischer Fähigkeitslücken oder verbesserungswürdiger Bereiche sowie das Verständnis der Lernpräferenzen, Ziele und Motivationen der Mitarbeiter umfassen. Durch die Bereitstellung dieser personalisierten Erkenntnisse und Empfehlungen kann der KI-Agent Unternehmen dabei helfen, ihre Schulungsprogramme auf die individuellen Bedürfnisse jedes einzelnen Mitarbeiters abzustimmen.

Was sind agentische Arbeitsabläufe?

Eine der aufregendsten Entwicklungen in diesem Bereich ist das Aufkommen von agentenbasierten Workflows - ein neues Paradigma, das die Leistung von KI-Agenten und umfangreichen Sprachmodellen nutzt, um komplexe Geschäftsprozesse mit beispielloser Effizienz und Flexibilität zu bewältigen.

Agentenbasierte Workflows stellen eine deutliche Abkehr von herkömmlichen Automatisierungsansätzen dar, die häufig auf starren, vordefinierten Skripten oder von Menschen durchgeführten Prozessen beruhen. Durch die Nutzung der Fähigkeiten mehrerer spezialisierter KI-Agenten, die zusammenarbeiten, können agentenbasierte Systeme dynamisch navigieren und sich an die Feinheiten von Unternehmens-Workflows anpassen, was branchenübergreifend ein neues Maß an Produktivität und Innovation verspricht.

Definition von agentenbasierten Arbeitsabläufen

Im Kern ist ein agentenbasierter Arbeitsablauf ein System, in dem mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, um Aufgaben zu erledigen, indem sie NLP und LLMs nutzen. Diese Agenten sind so konzipiert, dass sie wahrnehmen, schlussfolgern und autonom handeln, um bestimmte Ziele zu erreichen, und so eine leistungsstarke kollektive Intelligenz bilden, die Silos aufbrechen kann, integrieren unterschiedliche Datenquellen und bieten eine nahtlose End-to-End-Automatisierung.

Zu den Hauptmerkmalen von agentenbasierten Arbeitsabläufen gehören:

1. Zielgerichtet: Die Agenten innerhalb des Arbeitsablaufs werden von klaren Zielen geleitet und arbeiten zusammen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

2. Anpassungsfähig: Das System kann sich dynamisch an veränderte Umstände anpassen, aus früheren Erfahrungen lernen und seine Leistung im Laufe der Zeit optimieren.

3. Interaktiv: Agenten kommunizieren und arbeiten sowohl untereinander als auch mit menschlichen Benutzern zusammen, um Informationen zu sammeln, Aktualisierungen zu liefern und Entscheidungen zu treffen.

Im Vergleich zur herkömmlichen Automatisierung von Arbeitsabläufen bieten agentengestützte Arbeitsabläufe mehrere Vorteile. Sie können komplexere, mehrstufige Prozesse bewältigen, die eine kontextbezogene Entscheidungsfindung erfordern, und sie können sich an neue Situationen anpassen, ohne dass eine umfangreiche Neuprogrammierung erforderlich ist. Darüber hinaus ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache eine intuitivere Interaktion zwischen Mensch und System, was den Bedarf an technischem Fachwissen verringert.

Vorteile des Multi-Agenten-Ansatzes

Der Multi-Agenten-Ansatz bietet mehrere entscheidende Vorteile gegenüber Systemen, die auf Einzelagenten oder Nicht-Agenten basieren:

• Verteilte Problemlösung: Durch die Aufteilung komplexer Aufgaben auf mehrere spezialisierte Agenten können agentenbasierte Arbeitsabläufe Probleme effizienter und effektiver lösen.

• Fehlertoleranz: Wenn ein Agent ausfällt oder nicht mehr verfügbar ist, kann das System weiter funktionieren, da andere Agenten seine Aufgaben übernehmen.

• Skalierbarkeit: Agentenbasierte Arbeitsabläufe lassen sich leicht skalieren, indem neue Agenten hinzugefügt oder die Fähigkeiten vorhandener Agenten erweitert werden, so dass sich das System an wachsende Anforderungen anpassen kann.

• Flexibilität: Der modulare Charakter agentengestützter Arbeitsabläufe ermöglicht eine einfache Rekonfiguration und Anpassung an veränderte Anforderungen oder Umgebungen.

Durch die Kombination der Leistungsfähigkeit von KI-Agenten, umfangreichen Sprachmodellen und der Zusammenarbeit mehrerer Agenten bieten agentenbasierte Workflows einen äußerst vielseitigen und effizienten Ansatz zur Automatisierung komplexer Unternehmensprozesse. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien können wir in Zukunft mit noch ausgefeilteren und leistungsfähigeren agentenbasierten Systemen rechnen.

10 Fragen, die Sie sich bei der Untersuchung von Anwendungsfällen für KI-Agenten stellen sollten

Von der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und der Rationalisierung von Arbeitsabläufen bis hin zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und des Kundenerlebnisses - KI-Agenten verändern die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Bevor sich Unternehmen jedoch kopfüber in die Implementierung von KI-Agenten stürzen, müssen sie mögliche Anwendungsfälle sorgfältig evaluieren und untersuchen, um eine erfolgreiche Einführung und eine maximale Kapitalrendite (ROI) sicherzustellen. ....

Aus diesem Grund haben wir diese Woche auch 10 wichtige Fragen untersucht, die sich Ihr Unternehmen stellen sollte, wenn es Anwendungsfälle für KI-Agenten erforscht.

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Das Potenzial von KI-Agenten zur Umgestaltung und Optimierung verschiedener Aspekte der Unternehmensabläufe ist immens.

Da die KI-Technologie immer weiter fortschreitet und ausgereifter wird, sind Unternehmen, die KI-Agenten proaktiv in ihre Arbeitsabläufe integrieren, gut positioniert, um die Vorteile einer gesteigerten Effizienz, Produktivität und eines höheren Wachstums zu ernten.

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