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Chatbots und KI-Agenten kurz vorgestellt
Chatbots sind wohl die bekannteste und sicher die meistgenutzte Form Künstlicher Intelligenz. Ihnen zugrunde liegt generative KI, die der Erzeugung von Inhalten dient. Sie basieren auf Large Language Models (LLMs), die mathematische Operationen in natürliche Sprache übertragen, und sind dank maschinellen Lernens (ML) erstaunlich anpassungsfähig. In der Umsetzung kennzeichnet sie das Frage-Antwort-Prinzip: Chatbots liefern Antworten auf vom User gestellte Fragen.
Auch wenn viele Antworten überaus nützliche Lösungsansätze liefern und die Konversation sinnvoll fortführen, erarbeiten Chatbots selbst keine Lösungen, sondern beschreiben mögliche Wege dorthin und generieren nützliche Inhalte. Wichtig ist dabei auch der Mensch, der einem Chatbot möglichst präzise und zweckdienliche Anweisungen geben muss, um ansprechende Resultate zu erhalten. Die „Wissenschaft” dahinter nennt sich Prompt Engineering.
KI-Agenten legen da, auch wenn sie selbst in einfachen Ausführungen als Chatbots fungieren, eine klare Steigerung hin. Sie können eigenständig planen, argumentieren, mehrstufige Aufgaben erledigen und Ziele selbstbestimmt verfolgen. Im Gegensatz zu generativen Chatbots sind sie nicht von menschlichen Eingaben abhängig und handeln proaktiv, anstatt nur nach dem Frage-Antwort-Prinzip zu reagieren. Sie agieren autonom und flexibel. Die Unterschiede können dabei frappierend ausfallen: Wo ein Chatbot Lösungsvorschläge für ein Problem erzeugt, erzeugt ein KI-Agent gleich eigenständig eine Lösung.
KI-Agenten: Das sind die Besonderheiten
Das Einschneidende an KI-Agenten ist, dass sie den Übergang von reaktiver zu wirklich handelnder KI markieren: Sie verfolgen eigenständig Ziele, zerlegen Aufgaben in einzelne Schritte, treffen Entscheidungen und entscheiden selbst, wie genau die Zielerreichung aussehen soll. KI-Agenten liefern also nicht nur Antworten, sondern erarbeiten selbst Lösungen.
Der große Vorteil liegt darin, dass KI-Agenten komplexe und dynamische Prozesse übernehmen können, wie im ITSM oder im Kundenservice. So können sie beispielsweise im ITSM Tickets analysieren, priorisieren, routen und selbstständig lösen.
Die wichtigsten Errungenschaften, die sich in einem KI-Agenten umgesetzt sehen, lassen sich in drei wesentliche Punkte zusammenfassen:
- Ziele verfolgen, ohne dass jeder einzelne Arbeitsschritt vorgegeben werden muss
- selbstständig Aktionen auswählen
- Fortschritte und die Vorgehensweise bei Bedarf bewerten
Übrigens: Ein KI-Agent ist nicht per se mit einer agentischen KI gleichzusetzen. Bei agentischer KI handelt es sich um das übergeordnete Konzept, wobei ein KI-Agent eine konkrete Anwendung dieses Konzepts bedeutet. So kann ein KI-Agent ein (wichtiges) Puzzlestück in einem System agentischer KI, das ein Ziel durch die Erledigung einer Aufgaben-Sequenz verfolgt, sein.
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Wann Chatbots und wann KI-Agenten sinnvoll sind
Genügend sinnvolle Anwendungsfälle gibt es sowohl für KI-Agenten als auch für Chatbots. Beide erfüllen wichtige Aufgaben, erleichtern den (Berufs-)Alltag und liefern bei einem guten Mensch-Maschine-Zusammenspiel mitunter erstaunlich gute Ergebnisse.
Differenzierung nach Anwendungsfall
Wann genau ein Chatbot oder ein KI-Agent vorzuziehen ist, hängt stark vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Im Allgemeinen lässt sich folgenden Differenzierung machen:
Chatbots sollten in erster Linie für diese Aufgaben das Mittel der Wahl sein:
- Fragen beantworten und Informationen bereitstellen
- Beratung und Hilfestellung liefern
- Self-Service bieten und Wissenszugriff gewähren
- Daten erfassen und Anfragen qualifizieren
KI-Agenten erweisen sich dagegen für diese Aufgaben als nützlich:
- standardisierte Aktionen auslösen
- mehrstufige Aufgaben durchführen
- Aufgaben proaktiv bearbeiten
- dynamisch handeln und Entscheidungen treffen
- End-to-End-Prozesse automatisieren (Hyper-Automatisierung)
Kurzum: Ein Chatbot liefert vor allem Informationen und Beratung, wohingegen ein KI-Agent Arbeiten tatsächlich erledigt.
Nützlichkeit von Chatbots
Chatbots genießen für Anliegen jeglicher Art zweifelsohne eine weite Verbreitung und Anerkennung. Differenzieren muss man je nach Anwendungsfall: Fokussieren wir uns auf das ITSM und den Kundenservice, so erweisen sie sich für das Wissensmanagement als besonders nützlich. Unter anderem erlauben sie den niedrigschwelligen Zugriff auf eine Wissensdatenbank, liefern nützliche Self-Service-Inhalte und beantworten Userfragen aller Art. Dabei hängt ihr Nutzen immer auch stark von der Datenbasis ab. Jedoch greifen insbesondere ausgereifte Modelle auf unvorstellbar große Datenmengen zu, sodass moderne Chatbots äußerst fundierte Auskünfte geben.
Nützlichkeit von KI-Agenten
KI-Agenten bilden dagegen eine ganz andere Nutzer-Intention ab. Sie sollen Prozesse vereinfachen und beschleunigen, sie konsistenter gestalten, Fehler vermeiden und Menschen Arbeit abnehmen, damit diese mehr Freiraum für wertschöpfende Tätigkeiten haben. KI-Agenten übernehmen dabei die Arbeit nicht zur Gänze, sondern fokussieren sich in erster Linie auf Workflows und Prozesse, die sich wiederholen und mehr oder weniger zur Routine gehören. Das menschliche Eingreifen ist dabei, insbesondere wenn sich von KI-Agenten gesteuerte Prozesse erst einmal eingespielt haben, minimal.
Die menschlichen Tätigkeiten werden aber keineswegs obsolet, sondern verlagern sich stärker in den kreativen, gestaltenden, verwaltenden und innovationsgetriebenen Bereich. So entwerfen Mitarbeiter die Prozesse, die ein KI-Agent später übernimmt, überwachen dieselben, kontrollieren die Ergebnisse und optimieren die einzelnen Arbeitsschritte. Analysiert und löst der KI-Agent ein Ticket, so beruht dies auf den Mustern, die er von erfahrenen Mitarbeitern erlernt hat. Diese Muster lassen sich mit der Zeit verfeinern und optimieren, bis dass die KI-gestützte Ticketbearbeitung nahezu perfekt verläuft.
Wie man KI-Agenten am besten implementiert
Die gute Nachricht zuerst: Auch wenn es faszinierend ist, sich mit technischen Hintergründen und Finessen zu befassen, benötigen Anwender hier kein fundiertes Wissen. Sie müssen sich jedoch darüber im Klaren sein, was mit KI-Agenten unter welchen Voraussetzungen möglich und was mit ihnen nicht möglich ist.
Wer sich zum Beispiel von einem KI-Agenten eine schnelle Verbesserung von Prozessen und sofortige Leistungssteigerungen verspricht, schätzt sie falsch ein. So braucht es bestimmte Voraussetzungen, um KI-Agenten zielgerichtet und erfolgversprechend zum Einsatz zu bringen. Dazu gehören vor allem ausgereifte Prozesse und eine gewisse interne KI-Reife, auf der Unternehmen aufbauen können.
Prinzip: Automatisierung, nicht Verbesserung
Grundsätzlich dienen KI-Agenten nicht der Prozessverbesserung, sondern deren Automatisierung: Sie können sehr wohl Fehler reduzieren, Zeit im hohen Ausmaß einsparen lassen und eine überaus hohe Konsistenz zu Tage fördern. Allerdings müssen sie mit dem vorgefundenen Material arbeiten. Es gilt der Grundsatz: Automatisiert man einen suboptimalen Prozess, multiplizieren sich dessen Fehler, es kommt nicht aus heiterem Himmel zu lauter positiven Auswirkungen.
Die eigenen Voraussetzungen entscheiden
Ebenso sind die internen Voraussetzungen von Bedeutung: Um Business-Mehrwerte zu erzielen, braucht es Strategie und Governance, ein organisiertes Datenmanagement, menschliche KI-Kompetenz und Akzeptanz sowie möglichst brauchbare Integrationen. Am Ende sollten Unternehmen überwachen, inwiefern ein KI-Agent messbare Mehrwerte liefert und darüber ein klares Monitoring betreiben. Auf dieser Basis können schließlich eine kontinuierliche Verbesserung und bei Bedarf eine Skalierung erfolgen.
Die Bedeutung der Hersteller-Seite
Zu guter Letzt kommt es bei innovativen Technologien wie agentischer KI stark darauf an, auf etablierte und vertrauenswürdige Hersteller zu setzen. Auf dem ITSM-Markt bieten sich solche an, die eine gute Basistechnologie anbieten und sämtliche ITSM-Grundvoraussetzungen erfüllen, inklusive eines gut erreichbaren und hilfreichen Services. Man sollte zunächst die „Pflicht” erfüllen, ehe man als „Kür” an den Feinheiten eines KI-Agenten arbeitet.
Wie man Chatbots am besten einsetzt
Chatbots sind dialog-getrieben und ersetzen in Bereichen wie dem ITSM und dem Kundenservice grundlegende Beratungen und Hilfestellungen sowie in guten Teilen den First-Level-Support. Für den Self-Service eignen sie sich sowieso hervorragend und fungieren dort unter anderem als ein niedrigschwelliger Zugang zu einer Wissensdatenbank mit Anleitungen, Dokumentationen und Antworten auf häufig gestellte Fragen.
Geht es dagegen um komplexe Fragestellungen, die mit Erfahrungen, subjektiven Empfindungen und seltenen Vorfällen zusammenhängen, braucht es unbedingt kompetente menschliche Mitarbeiter. In einem solchen Szenario könnte ein Chatbot allerdings noch den Kontakt einleiten und den Fall dem richtigen Team beziehungsweise Mitarbeiter zuweisen.
Viele Anwender sind mittlerweile hervorragend mit Chatbots vertraut und können diese gut einsetzen, wobei von der Anbieterseite aus trotzdem einige Tipps für eine möglichst erfolgversprechende Anwendung nicht schaden können.
KI-Agent und Chatbots: Keine Entscheidung nötig
KI-Agenten und Chatbots sind verschiedene Anwendungen Künstlicher Intelligenz, aber keine harten Alternativen zueinander. Zieht man Vergleiche zwischen ihnen, so muss man nicht abzuwägen, um sich für einen der beiden zu entscheiden, sondern um beide – gemäß ihrer Zwecke, Stärken und Wertversprechen – bestmöglich einzusetzen.
Wenn es um den reinen Business-Wert geht, handelt es sich bei KI-Agenten sicher um die fortschrittlichere Technologie, die mehrstufige Aufgaben übernimmt und auf Basis erlernter Muster Entscheidungen selbstständig trifft. Indem sie ganze Workflows übernimmt beziehungsweise im ITSM Tickets eigenständig löst, können die Mehrwerte für Unternehmen bei einer ausgedehnten Nutzung enorm ausfallen.
Gleichzeitig erfahren Chatbots eine enorme Bedeutung, damit Nutzer einen schnellen und niedrigschwelligen Zugang zum Support erhalten. Sie nehmen Agenten vor allem auf den unteren Support-Ebenen enorm viel Arbeit ab und führen dazu, dass mehr in kürzerer Zeit zustande kommt. Sie wirken sich dabei unmittelbar auf wichtige ITSM-Metriken wie die MTTR (durchschnittliche Lösungszeit), den CSAT (Kundenzufriedenheit) und das Ticketvolumen aus. Mit anderen Worten: Mit gut funktionierenden Chatbots sind Tickets schneller gelöst, Kunden zufriedener und es gibt insgesamt weniger Tickets, was die Arbeitsbelastung reduziert.
Wenn sich Organisationen also fragen, ob sie KI-Agenten oder Chatbots einsetzen sollten, so lautet die Antwort: nach Möglichkeit beides. Steht aber nun eine harte Wahl zwischen beiden an, muss eine klare individuelle Priorisierung erfolgen. KI-Agenten versprechen die größten Mehrwerte und sind die fortschrittlichere Technologie, doch braucht es eine recht hohe individuelle Reife, um diese effektiv und zielführend einzusetzen.