Von der Blackbox zu nachvollziehbaren Schlussfolgerungen
In den letzten Jahren hat die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) rasante Fortschritte gemacht, insbesondere bei generativen Modellen wie Large Language Models (LLMs). Diese Systeme können nicht nur Texte verfassen oder zusammenfassen, sondern auch Bilder und Töne erzeugen, wodurch sie ein breites Anwendungsfeld von Informationsaufbereitung bis hin zu kreativen Projekten erobert haben.
Gleichzeitig rückt zunehmend das sogenannte „Reasoning“ in den Fokus: Hierbei geht es darum, dass KI’s nicht nur Ergebnisse liefern, sondern auch Zusammenhänge erkennen, logische Schlüsse ziehen und ihren Denkprozess transparent abbilden. Dieser Ansatz ermöglicht es, komplexe Informationen zielgerichteter zu verarbeiten und Entscheidungen nachvollziehbarer zu gestalten. So können Anwenderinnen und Anwender den Ursprung einer KI-generierten Antwort besser verstehen und deren Qualität fundierter einschätzen.
Interaktion mit der Umgebung
Agentic AI verfolgt den Ansatz, KI-Systeme möglichst eigenständig agieren zu lassen und ihnen nicht nur passiv Aufgaben zuzuweisen. Stattdessen interagieren diese Agenten aktiv mit ihrer Umgebung, indem sie beispielsweise Daten von Websites abrufen, über APIs kommunizieren oder andere Software-Dienste steuern. Auf diese Weise können sie Aufgaben automatisiert erledigen, Entscheidungen selbstständig treffen und sogar mehrere Schritte im Hintergrund koordinieren, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Diese Form der KI soll Prozesse beschleunigen und effizienter gestalten, während der Mensch entlastet wird.
Ein praktisches Beispiel für agentische KI ist die Nutzung von OpenAI Operator, welcher z.B. einen Button auf einer Internetseite identifizieren und diesen dann „drücken“ kann. Darüber hinaus lassen sich in Plattformen wie n8n eigene AI-Agents erstellen und in komplexe Workflow-Prozesse einbinden, um beispielsweise Daten aus unterschiedlichen Quellen zu konsolidieren, automatisch Berichte zu verfassen oder Benachrichtigungen an externe Systeme zu senden.
Du möchtest ein Beispiel? Gerne – Mehr dazu erfährst du im kommenden Blog-Artikel…
Fazit
Reasoning und Agentic AI eröffnen erhebliche Potenziale, indem sie nicht nur in der Lage sind, komplexe Zusammenhänge zu analysieren und nachvollziehbare Schlussfolgerungen zu ziehen, sondern auch eigenständig Aufgaben zu koordinieren und Prozesse zu optimieren. Dadurch können massgeschneiderte Lösungen entwickelt werden, die den individuellen Anforderungen und Use Cases gerecht werden. Gleichzeitig bringt diese Individualität auch Risiken mit sich, insbesondere hinsichtlich der Datenhoheit: Es besteht die Gefahr, dass sensible Daten für Trainingszwecke genutzt werden könnten. Vor diesem Hintergrund ist es empfehlenswert, die Option eines eigenen Hostings der KI-Systeme in Betracht zu ziehen, um die Kontrolle über die verwendeten Daten zu behalten.
