KI-Agenten: Grundlagen und praktische Anwendungsfälle

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant, beeinflusst zahlreiche Lebensbereiche und verändert Arbeitsabläufe grundlegend. KI-Agenten gehören zu den vielversprechendsten Innovationen – autonome Softwareprogramme, die eigenständig Daten verarbeiten, Entscheidungen treffen und Aktionen ausführen, indem sie mit ihrer Umgebung interagieren. Sie übernehmen repetitive Aufgaben und sorgen für eine strukturierte Verarbeitung von Informationen – ganz ohne menschliches Eingreifen.

Grundlagen von KI-Agenten

KI-Agenten bestehen typischerweise aus mehreren Kernkomponenten:

• Wahrnehmung: Der Agent nimmt Eingangsdaten wie Texte, Bilder oder Sensordaten auf.
• Verarbeitung und Entscheidungen: Er analysiert die gesammelten Daten, zieht logische Schlüsse und entwickelt Lösungen. Moderne KI-Agenten nutzen oft große Sprachmodelle (LLMs), welche komplexe Zusammenhänge verstehen.
• Aktion: Basierend auf der Analyse führt der Agent entsprechende Aktionen aus, um die definierten Ziele zu erreichen.

Die Kernaufgabe: Strukturierung unstrukturierter Daten

Ein zentrales Problem in vielen Unternehmen und Behörden ist der Umgang mit unstrukturierten Daten. E-Mails, PDFs oder andere Dokumente enthalten wertvolle Informationen, doch ohne klare Struktur müssen sie manuell erfasst und verarbeitet werden. KI-Agenten lösen genau dieses Problem: Sie extrahieren Inhalte, wandeln sie in ein standardisiertes Format um und integrieren sie nahtlos in bestehende Systeme. So entstehen aus unübersichtlichen Daten verwertbare Informationen – automatisiert, effizient und fehlerfrei.

• Ein Beispiel aus der öffentlichen Verwaltung: Der auf Basis des mgm A12-Framework entwickelte und KI-gestützte Förderfinder. Dieses Tool analysiert Förderprogramme aus PDFs und extrahiert relevante Inhalte, um sie direkt in eine strukturierte Datenbank zu überführen. Das manuelle Erfassen entfällt – der gesamte Prozess läuft effizient und automatisiert ab.

Aktuell diskutieren Steuerverwaltungen das Verbot von E-Mails in offiziellen Prozessen, da diese nicht sicher und authentifizierbar sind. KI-Agenten bieten vor diesem Hintergrund eine interessante Lösung: Nutzer laden ihre Dokumente in ein sicheres Portal hoch, und das System strukturiert automatisch die relevanten Daten.

• Ein anderes Beispiel aus der Versicherungsbranche: Der mgm AI Assistant, der auf demselben Prinzip basiert wie der Förderfinder. Makler erhalten oft hunderte E-Mails mit Angebotsanfragen. Diese müssen manuell in verschiedene Portale übertragen werden. KI-Agenten übernehmen diesen Prozess, analysieren eingehende Nachrichten, erkennen relevante Informationen und strukturieren diese und überführen sie automatisch in das richtige System.

Diese beiden Anwendungsfällen sind jedoch nur ein Teil des Gesamtbildes. KI-Agenten können in vielen weiteren Bereichen Prozesse optimieren, wo große Mengen an Dokumenten verarbeitet werden müssen.

Fortschritt durch Foundation-Modelle

Früher erforderte die Entwicklung solcher Systeme ein aufwendiges Training individueller Machine-Learning-Modelle. Doch mit der Einführung von Foundation-Modellen wie GPT hat sich der Prozess verändert. Statt monatelang eigene Modelle zu trainieren, reicht es heute oft, bestehende Modelle gezielt per Prompting zu steuern.

Ein eindrucksvolles Beispiel: Ein früheres mgm-Projekt zur Fördermittelanalyse benötigte sechs Monate Entwicklungszeit und brachte keine zufriedenstellenden Ergebnisse. Mit modernen Foundation-Modellen lassen sich vergleichbare Lösungen innerhalb weniger Wochen realisieren – mit erheblich höherer Qualität.

Zukunftsperspektiven: KI-Agenten als Treiber der digitalen Transformation

KI-Agenten stehen erst am Anfang ihrer Entwicklung. Unternehmen und öffentliche Institutionen, die frühzeitig auf diese Technologie setzen, sichern sich massive Effizienzgewinne. Die Kombination aus KI und Low-Code-Ansätzen wie A12 ermöglicht es, maßgeschneiderte Lösungen schneller denn je umzusetzen.

Der nächste Schritt? Weg von isolierten Einzellösungen, hin zu einem umfassenden Verständnis von KI-Agenten als universelle Werkzeuge zur Datenstrukturierung. Ob Versicherungen, Verwaltung oder andere datenintensive Branchen – überall dort, wo manuelle Prozesse dominieren, sorgen KI-Agenten für Automatisierung und Effizienz.

Fazit: KI-Agenten sind weit mehr als einfache Automatisierungstools. Sie ermöglichen eine intelligente Verarbeitung und Strukturierung von Daten – schnell, zuverlässig und mit enormem Potenzial für die Zukunft.