SILICON VALLEY / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In der schnelllebigen Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es derzeit ein großes Rätsel: Was genau ist ein KI-Agent? Trotz der Begeisterung von Branchenführern wie Sam Altman von OpenAI und Satya Nadella von Microsoft bleibt die Definition dieses Begriffs unklar.
Die Tech-Industrie ist derzeit von dem Konzept der KI-Agenten fasziniert. Führende Persönlichkeiten wie Sam Altman, CEO von OpenAI, und Satya Nadella, CEO von Microsoft, haben große Erwartungen an diese Technologie. Altman prognostiziert, dass KI-Agenten noch in diesem Jahr in die Arbeitswelt eintreten werden, während Nadella glaubt, dass sie bestimmte Wissensarbeiten ersetzen könnten. Doch trotz dieser optimistischen Vorhersagen bleibt die genaue Definition eines KI-Agenten unklar.
In den letzten Jahren hat die Tech-Branche den Begriff ‘KI-Agenten’ als das nächste große Ding proklamiert. Ähnlich wie KI-Chatbots, die uns neue Möglichkeiten zur Informationsbeschaffung eröffnet haben, sollen KI-Agenten die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend verändern. Doch die genaue Bedeutung des Begriffs ‘Agent’ ist schwer zu fassen. Wie viele andere Begriffe im Bereich der Künstlichen Intelligenz, wie ‘multimodal’ oder ‘AGI’, droht auch ‘Agent’ an Bedeutung zu verlieren.
Diese Unklarheit stellt Unternehmen wie OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon und Google vor Herausforderungen. Ein KI-Agent von Amazon ist nicht dasselbe wie ein Agent von Google oder einem anderen Anbieter, was zu Verwirrung und Frustration bei den Kunden führt. Ryan Salva, Senior Director of Product bei Google, äußerte in einem Interview seine Abneigung gegen den Begriff ‘Agenten’ und bezeichnete ihn als überstrapaziert.
Das Problem der Definition von KI-Agenten ist nicht neu. Bereits im letzten Jahr stellte ein ehemaliger TechCrunch-Reporter fest, dass fast jedes Unternehmen, das Agenten entwickelt, einen anderen Ansatz verfolgt. Diese Problematik hat sich in letzter Zeit verschärft. OpenAI veröffentlichte kürzlich einen Blogbeitrag, in dem Agenten als ‘automatisierte Systeme, die unabhängig Aufgaben im Auftrag von Nutzern erledigen können’ definiert wurden. Gleichzeitig beschrieb die Entwicklerdokumentation von OpenAI Agenten als ‘LLMs mit Anweisungen und Werkzeugen’.
Microsoft versucht, zwischen Agenten und KI-Assistenten zu unterscheiden. Erstere, die Microsoft als ‘neue Apps für eine KI-gestützte Welt’ bezeichnet, können auf ein bestimmtes Fachgebiet zugeschnitten werden, während Assistenten lediglich bei allgemeinen Aufgaben wie dem Verfassen von E-Mails helfen. Anthropic, ein KI-Labor, geht das Definitionschaos direkter an und beschreibt Agenten als ‘vollständig autonome Systeme, die unabhängig über längere Zeiträume arbeiten’, sowie als ‘vorgeschriebene Implementierungen, die vordefinierten Workflows folgen’.
Salesforce hat vielleicht die weitreichendste Definition von KI-Agenten. Laut dem Softwaregiganten sind Agenten ‘eine Art von System, das Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen verstehen und beantworten kann’. Die Website des Unternehmens listet sechs verschiedene Kategorien auf, von ‘einfachen Reflexagenten’ bis hin zu ‘nutzenbasierten Agenten’.
Warum herrscht dieses Chaos? Nun, Agenten sind, ähnlich wie KI, ein nebulöses Konzept, das sich ständig weiterentwickelt. OpenAI, Google und Perplexity haben gerade erst begonnen, was sie als ihre ersten Agenten betrachten, zu veröffentlichen. Ihre Fähigkeiten sind sehr unterschiedlich. Rich Villars von IDC merkt an, dass Technologieunternehmen eine lange Geschichte darin haben, sich nicht strikt an technische Definitionen zu halten. Sie konzentrieren sich mehr darauf, was sie technisch erreichen wollen, insbesondere in sich schnell entwickelnden Märkten.
Marketing spielt ebenfalls eine große Rolle, wie Andrew Ng, Gründer der AI-Lernplattform DeepLearning.ai, erklärt. Die Konzepte von KI-Agenten und agentischen Workflows hatten einst eine technische Bedeutung, wurden aber vor etwa einem Jahr von Marketern und einigen großen Unternehmen übernommen. Jim Rowan von Deloitte sieht in der fehlenden einheitlichen Definition sowohl eine Chance als auch eine Herausforderung. Einerseits ermöglicht die Mehrdeutigkeit Flexibilität, andererseits kann sie zu ‘nicht übereinstimmenden Erwartungen’ und Schwierigkeiten bei der Messung des Werts und der Rendite von agentischen Projekten führen.
Leider scheint es unwahrscheinlich, dass sich die Branche bald auf eine einheitliche Definition von ‘Agent’ einigen wird, wenn man die Entwicklung des Begriffs ‘KI’ betrachtet.
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