Niemand weiß, was ein AI-Agent eigentlich ist

• Das Silicon Valley setzt große Hoffnungen in AI Agents, aber jeder versteht etwas anderes darunter
  • OpenAI-CEO Sam Altman: AI-Agenten werden sich noch in diesem Jahr der „Belegschaft anschließen“
  • Microsoft-CEO Satya Nadella: Agenten werden bestimmte Wissensarbeit ersetzen
  • Salesforce-CEO Marc Benioff: Unser Ziel ist es, durch „agentic“ Services zum „weltweit führenden Anbieter digitaler Arbeit“ zu werden
• Die AI-Branche behauptet, dass AI-Agenten Arbeit auf neue Weise verändern werden
• Die Definition von „Agent“ ist jedoch nicht eindeutig → es entsteht begriffliche Verwirrung
  • Beispiel: Ähnlich wie bei Begriffen wie „multimodal“, „AGI“ oder „AI“ wird die Bedeutung unscharf

Unterschiedliche Definitionen von AI-Agenten je nach Unternehmen

• OpenAI
  • Blog: „Automatisierte Systeme, die eigenständig Aufgaben im Namen des Nutzers ausführen“
  • Entwicklerdokumentation: „Ein LLM mit Anweisungen und Tools“
  • OpenAIs API-Marketing-Leiter Leher Pathak: „Agent“ und „Assistant“ seien austauschbar
• Microsoft
  • Agenten: neue Apps mit spezifischer Fachkompetenz
  • Assistenten: Unterstützung bei allgemeinen Aufgaben
• Anthropic
  • Definiert im Blog zwei Typen
    • Vollautomatisierte Systeme, die über längere Zeiträume selbstständig arbeiten
    • Ausführende Systeme, die vordefinierten Workflows folgen
• Salesforce
  • Agenten: Systeme, die Kundenanfragen ohne menschliches Eingreifen verstehen und beantworten
  • In sechs Kategorien definiert → von einfachen reflexartigen Agenten bis zu nutzenbasierten Agenten

Warum AI-Agenten schwer zu definieren sind

• Weil sich die Technologie so schnell entwickelt
  • OpenAI, Google und Perplexity haben kürzlich ihre ersten Agenten veröffentlicht
    • OpenAI: Operator
    • Google: Project Mariner
    • Perplexity: Shopping-Agent
  • Funktionen und Leistung dieser Agenten unterscheiden sich deutlich
• Der Fokus liegt eher auf Ergebnissen als auf der Technologie
  • Rich Villars von IDC: Wichtiger als eine technische Definition sei das Erreichen von Resultaten
• Einfluss von Marketingstrategien
  • Andrew Ng (Gründer von DeepLearning.ai):
    • „Agent“ und „Agentic Workflow“ hätten ursprünglich eine technische Bedeutung gehabt, seien im Marketing aber verwässert worden

Chancen und Herausforderungen durch die Unschärfe der Definition

• Chance: Durch die Flexibilität können Unternehmen Agenten an ihre Bedürfnisse anpassen
• Herausforderungen:
  • Ohne klare Definition ist es schwierig, Leistung zu messen und den ROI zu bewerten
  • Es kann schwerfallen, Projektziele festzulegen und konsistente Ergebnisse sicherzustellen

Fazit

• Es ist gut möglich, dass die Definition von AI-Agenten auch künftig nicht klarer wird
• Wie bei AI dürfte sich auch das Konzept des „Agenten“ weiter verändern und entwickeln