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Die wichtigsten strategischen Technologie-Trends für 2025: Agentenbasierte KI

21. Oktober 2024 - ID G00818765 - 12 Min. Lesezeit
Von: Tom Coshow, Arnold Gao, Lawrence Pingree, Anushree Verma, Don Scheibenreif, Haritha Khandabattu, Gary Olliffe
Agentenbasierte KI wird eine zielorientierte digitale Belegschaft einführen, die autonom Pläne erstellt und Maßnahmen ergreift – eine Erweiterung der Belegschaft, die keinen Urlaub oder andere Leistungen benötigt. Diese Studie beschreibt die Chancen und Gefahren der agentenbasierten KI für IT-Marktführer und erklärt, wie man sich darauf vorbereitet.

Übersicht

Chancen

  • Agentenbasierte KI eröffnet der KI neue Handlungsebenen (die Fähigkeit, auszuwählen, welche Maßnahmen ergriffen werden sollen, um bestimmte Ergebnisse zu erzielen). Sie bietet eine bedeutende Möglichkeit für Leistungssteigerungen, die sich im Laufe der Zeit noch erhöhen werden, wenn sich die Systeme weiterentwickeln, um ihre Ziele effektiver zu erreichen.
  • Agentenbasierte Systeme werden die Zukunft der Entscheidungsfindung verändern. Sie sind in der Lage, komplexe Datensätze schnell zu analysieren, Muster zu erkennen und zu handeln. Auf diese Weise wird eine arbeitsintensive Datenmodellierung vermieden, die Problemlösung verbessert, die Zeit bis zum Handeln verkürzt und neue Skalierungskonzepte ermöglicht.
  • Agentenbasierte KI bietet Arbeitnehmern und Teams eine enorme Weiterbildungschance und ermöglicht es ihnen, komplizierte Prozesse, Projekte und Initiativen in natürlicher Sprache zu verwalten. Allerdings erfordern die Orchestrierung und Governance autonom agierender Software-Einheiten fortschrittliche Tools und strenge Leitlinien.

Empfehlungen

  • Integrieren Sie agentenbasierte KI in Ihre strategische Planung. Definieren Sie die Handlungsebenen, die Sie in jeder Umgebung und in jedem Workflow zulassen möchten.
  • Entwickeln Sie agentenbasierte KI-Lösungen, um unterschiedliche Anwendungen und Daten zu verbinden und gleichzeitig ein verbessertes Benutzererlebnis und mehr Effizienz zu priorisieren. Erfassen Sie Entscheidungen und Maßnahmen, die zwischen zuvor isolierten Daten und Prozessen automatisiert werden können.
  • Legen Sie klare Leitlinien für die Umsetzung und den Betrieb agentenbasierter KI fest, einschließlich rechtlicher und ethischer Richtlinien zu Autonomie, Haftung, Sicherheit und Datenschutz. Vergewissern Sie sich, dass die Identitäts-, Sicherheits- und Überwachungsfunktionen der agentenbasierten KI robust genug sind, um Ihr Unternehmen, Ihre Mitarbeiter und Ihre Kunden zu schützen.

Annahmen für die strategische Planung

Schätzungen zufolge werden bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen agentenbasierte KI enthalten, gegenüber weniger als 1 % im Jahr 2024.
Im Jahr 2028 werden KI-Agenten-Maschinen 20 % der Interaktionen mit menschenlesbaren digitalen Storefronts ersetzen.
Bis 2028 sollen mindestens 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentenbasierte KI getroffen werden, gegenüber null Prozent im Jahr 2024.

Was Sie wissen müssen

Diese Studie ist Teil der wichtigsten strategischen Technologie-Trends für 2025 von Gartner.
Bisher haben KI-Modelle wie große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) Aufgaben wie das Generieren von Text und das Zusammenfassen von Dokumenten ausgeführt, aber sie waren nicht in der Lage, eigenständig und aus eigener Initiative zu handeln. Stattdessen sind sie Ihren Aufforderungen nachgekommen. Die agentenbasierte KI ändert das.
Es werden Tools entwickelt, mit denen Systeme wie LLMs mehr Handlungsfreiheit erhalten, die Fähigkeit, mit minimaler menschlicher Aufsicht autonom zu handeln, sich an ihren Kontext anzupassen und Ziele in komplexen Umgebungen zu erreichen. Dies steigert das Potenzial von KI erheblich. Beispielsweise kann eine agentenbasierte KI Daten untersuchen, Studien durchführen, Aufgaben zusammenstellen und diese dann in der digitalen oder physischen Welt über APIs oder Robotersysteme ausführen.
KI-Handlungsfähigkeit ist ein Spektrum. Einerseits erfüllen traditionelle Systeme mit beschränkten Handlungsmöglichkeiten spezifische Aufgaben unter eng definierten Bedingungen. Auf der anderen Seite werden zukünftige agentenbasierte KI-Systeme mit voller Handlungsfähigkeit aus ihrer Umgebung lernen, Entscheidungen treffen und Aufgaben selbstständig ausführen. Derzeit besteht eine große Lücke zwischen LLM-basierten Assistenten und vollwertigen KI-Agenten (siehe Abbildung 1). Diese Lücke wird sich zunächst bei eng gefassten Aktivitäten schließen. Allerdings werden sich Umfang und Komplexität agentenbasierter Lösungen erweitern, wenn wir lernen, wie wir agentenbasierte KI-Lösungen erstellen, steuern und ihnen vertrauen können.
Abbildung 1: Auf die KI-Handlungsfähigkeitslücke achten

Traditional systems with limited agency perform specific tasks under narrowly defined conditions. Future agentic AI systems with full agency will learn from their environment, make decisions and perform tasks independently. A big gap exists between current large language model (LLM)-based assistants and full-fledged AI agents

Profil: Agentenbasierte KI

Beschreibung

Agentenbasierte KI bezieht sich auf zielorientierte Software-Einheiten, denen das Unternehmen das Recht erteilt hat, in seinem Namen zu handeln, um autonom Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen. Diese Einheiten nutzen KI-Techniken – in Kombination mit Komponenten wie Gedächtnis, Planung, Wahrnehmung, Tools und Leitlinien – um Aufgaben zu erledigen und Ziele zu erreichen.
Im Gegensatz zur robotergestützten Prozessautomatisierung erfordert die agentenbasierte KI keine expliziten Eingaben und erzeugt keine vorgegebenen Ausgaben. Agentenbasierte KI-Einheiten können Zielanweisungen erhalten, Aufgaben wiederholen und delegieren sowie Variablen und dynamische Informationen ausgeben – und so die Arbeit des Nutzers oft erleichtern.
Beispiele für agentenbasierte KI sind:
  • KI-Agenten
  • Maschinenkunden
  • Multiagent-Systeme
Agentenbasierte KI wird in KI-Assistenten integriert und in Software, SaaS-Plattformen, Internet-of-Things-Geräte und Robotik eingebaut. Wenn KI-Assistenten anfangen, für Sie zu planen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, wird die agentenbasierte KI da sein. Diese Technologie wird überall zu finden sein und das Potenzial haben, kollaborative Arbeitsmanagement-Plattformen über die Aufgabenverfolgung hinaus auf die Planung und Ausführung von Aufgaben auszudehnen.

Gründe für diesen Trend

Agentenbasierte KI (siehe Anmerkung 1 für eine Liste repräsentativer Anbieter) ist jetzt wichtig, weil sie die Fähigkeiten von KI-Technologien wie LLMs verbessert. Viele Start-ups bewerben sich bereits als Plattformen zur Erstellung von KI-Agenten, einige davon mit KI-Agenten, die dabei helfen, die KI-Agenten der Nutzer aus Workflows in natürlicher Sprache zu erstellen, die von Branchenexperten geschrieben wurden. Hyperscaler fügen ihren KI-Assistenten agentenbasierte KI hinzu.
Die Fähigkeit der agentenbasierten KI, autonom oder halbautonom zu handeln, hat das Potenzial, CIOs bei der Verwirklichung ihrer Vision einer generativen KI (GenKI) zu unterstützen, um die Produktivität im gesamten Unternehmen zu steigern (siehe Abbildung 2).
Abbildung 2: Die wichtigsten Arten von Unternehmenswert durch die Anwendung generativer KI

Agentic AI’s ability to take action autonomously or semiautonomously has the potential to help CIOs realize their vision for generative AI to increase productivity across the organization.
Immer mehr Unternehmen nutzen fortschrittliche Maschinenkunden, eine Untergruppe der agentenbasierten KI. Die Technologie des digitalen Zwillings nutzt agentenbasierte KI, um Szenarien aus synthetischen Daten zu simulieren und Aktionen oder Workflows basierend auf dem Ziel auszulösen. Derzeit werden Plattformen entwickelt, die die Schnittstelle von KI-Techniken, Daten, Speicher, Sprache, Software-Tools und automatisierter Selbstkritik (die Fähigkeit agentenbasierter KI, ihre eigene Arbeit zu kritisieren) verwalten.
Unternehmen möchten seit langem leistungsstarke Teams fördern, die funktionsübergreifende Zusammenarbeit verbessern und Probleme über Teamnetzwerke hinweg koordinieren. Agentenbasierte KI hat das Potenzial, als hochkompetenter Teamkollege zu fungieren, indem sie Erkenntnisse aus abgeleiteten Ereignissen liefert, die für menschliche Teamkollegen oft nicht sichtbar sind.

Die Folgen

Agentenbasierte KI ersetzt einen Teil der KI-Desillusionierung, indem sie ihr Handlungsfähigkeit verleiht und sie in die Lage versetzt, Probleme zu lösen, die ein Handeln erfordern, anstatt nur Inhalte zu generieren.
Mit dieser Weiterentwicklung wird die Anzahl der Aufgaben und Workflows, die automatisiert werden können, erhöht und die Nutzung von Zusammenarbeitsmodellen, wie z. B. Lösungen, bei denen der Nutzer einbezogen wird, erweitert. Diese ermöglichen die Zusammenarbeit und Kommunikation von:
  • Menschen zu Agenten
  • Agenten zu Agenten
  • Agenten zu Menschen
Agentenbasierte KI hat das Potenzial, Arbeitern erhebliche Vorteile zu verschaffen. Sie befähigt sie zur Entwicklung und Verwaltung komplizierter, technischer Projekte – ob Mikroautomatisierungen oder größere Projekte – durch natürliche Sprache.
Ein agentenbasiertes KI-System kann Kundenerlebnisse automatisieren, indem es Datenanalysen verwendet, um bei jedem Schritt hochgradig kalkulierte Entscheidungen zu treffen. Ein Beispiel: Nachdem ein Kunde ein Produkt gekauft hat, untersucht die KI die Bestellhistorie, Rezensionen, legt auf der Grundlage einer kundenspezifischen Verhaltensanalyse eine Folgeaktion fest und identifiziert eine Upselling-Möglichkeit. Sie verfasst und sendet anschließend eine personalisierte E-Mail, in der sie sich beim Kunden bedankt, um Feedback bittet und das Upselling zum optimalen Zeitpunkt vorschlägt, um die Interaktion zu maximieren. Obwohl dieser Workflow von Menschen entworfen wurde, kann er von Menschen ausgeführt werden oder auch nicht.
Das Potenzial der agentenbasierten KI, die Leistung personalisierter Interaktionen ständig zu analysieren, übertrifft die menschlichen Fähigkeiten und gewährleistet eine präzisere und effektivere Kundeninteraktion. Zu den ersten Betroffenen werden wahrscheinlich Softwareentwickler gehören, da die bestehenden KI-Codierungsassistenten immer ausgereifter werden und KI-Agenten die nächsten zusätzlichen Vorteile bieten.
Agentenbasierte KI wird die Entscheidungsfindung verändern und das Situationsbewusstsein in Unternehmen durch schnellere Datenanalyse und Vorhersageintelligenz verbessern. Während Sie schlafen, könnte die agentenbasierte KI fünf Systeme Ihres Unternehmens überwachen, weitaus mehr Daten analysieren, als Sie es je könnten, und die erforderlichen Entscheidungen treffen. Beim morgendlichen Einloggen erhalten Sie statt der Meldung „Sie sollten die folgenden sechs Probleme beheben“ die Meldung „Während Sie geschlafen haben, habe ich die folgenden vier Probleme behoben und Sie müssen sich um diese beiden kümmern“.
Die agentenbasierte KI könnte über Nacht entscheiden, welche Anpassungen ein großes Unternehmen an einer Werbekampagne vornehmen sollte. Dadurch könnten Entscheidungen über die Werbeausgaben des Unternehmens getroffen und Inhalte erstellt und veröffentlicht werden, was die Geschwindigkeit und Effizienz erheblich steigern würde.
Agentenbasierte KI macht die Interaktion mit Websites und Anwendungen überflüssig. Warum sollten Sie sich die Mühe machen, wenn Ihr KI-Agent das für Sie erledigen kann?
Workflows werden für agentenbasierte KI konzipiert, wobei Menschen an wichtigen Punkten eingesetzt werden.
Multiagentenbasierte Systeme, die aus mehreren unabhängigen, interagierenden Agenten bestehen, von denen jeder in der Lage ist, seine Umgebung wahrzunehmen und Maßnahmen zu ergreifen, arbeiten auf ein gemeinsames Ziel hin, das über die Funktionen einzelner Agenten hinausgeht. Diese Systeme bewältigen komplexe Aufgaben, die einzelne Agenten nicht bewältigen können, und schaffen anpassungsfähigere, skalierbarere und robustere Lösungen. Sie werden Einblicke schaffen, die vorher nicht möglich waren, und können auch in Umgebungen arbeiten, die eine dezentrale Entscheidungsfindung erfordern.
Es geht jedoch nicht nur um Autonomie – einige Aktivitäten erfordern nach wie vor menschliche Entscheidungen, da agentenbasierte KI nicht immer eigenständig arbeiten kann. Dies ist hilfreich in Situationen, in denen es Schwierigkeiten bei der Zusammenarbeit, der Entscheidungsfindung, dem Situationsbewusstsein und der Synchronisierung im Team gibt. Die Auswirkungen der agentenbasierten KI auf die organisationsübergreifende Zusammenarbeit könnten sogar noch transformativer sein als ihre Auswirkungen auf die individuelle Produktivität. Die agentenbasierte KI wird ein Mitarbeiter sein, ein wertvolles Mitglied des Teams.
Die agentenbasierte KI wird außerdem:
  • Aktivitäten wie Unternehmensanwendungen und Datenquellen integrieren und automatisieren und so Anwendungsnutzungsmuster und -anforderungen transformieren
  • Kundenerlebnisse automatisieren und Kunden durch das Ausführen wichtiger Aktionen auf ihrer Reise voranbringen
  • verbesserte Sicherheitssysteme ermöglichen, die überwachen, melden und handeln
  • proaktivere Vertriebsinformationen, die nächstbesten Maßnahmen und die Reichweite bereitstellen
  • Lieferketten und Planung automatisieren
  • mehr Vermarktungsmöglichkeiten für Maschinenkunden schaffen
Agentenbasierte KI birgt auch Herausforderungen und Gefahren
Neben den Möglichkeiten, die die agentenbasierte KI mit sich bringt, stellt sie uns auch vor Herausforderungen. Hier besteht die Gefahr, dass sich das Problem der robotergesteuerten Prozessautomatisierung wiederholt: Unternehmen haben Tausende von Bots erstellt, aber niemand weiß mehr, was diese Bots tun oder warum sie erstellt wurden. Darüber hinaus können Mitarbeiter ihre eigene Low-Code-basierte KI in Ihrem IT-Stack einsetzen, die möglicherweise nicht Ihren Sicherheits- oder Qualitätsstandards entspricht.
Agentenbasierte KI trifft Entscheidungen auf der Grundlage der Analyse der Daten Ihres Unternehmens und erstellt auf dieser Grundlage Pläne. Daraufhin werden diese Pläne umgesetzt. Dies kann gefährlich werden, wenn Sie nicht in die Fähigkeiten, Praktiken und Technologien investieren, um vertrauenswürdige KI-Agenten bereitzustellen. Die Daten Ihres Unternehmens sind möglicherweise von schlechter Qualität, was das Risiko weiter erhöht. Neben der Schaffung von Risiken behindern eine schlechte Datenqualität und -architektur auch die Entwicklung agentenbasierter KI.
Obwohl sie den Kunden helfen sollte, könnte die agentenbasieret KI diese auch verstimmen, wenn das Kundenerlebnis schlecht gestaltet ist. An dieser Stelle ist menschliche Intelligenz gefragt. Menschen sind dafür verantwortlich, Customer Journey Maps zu erstellen, um das ideale Kundenerlebnis zu gestalten und Leitlinien zu definieren, bevor sie die Ausführung KI-Agenten überlassen. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, müssen die Einstellungen der Agenten durch Ausprobieren angepasst werden.
Wie immer, wenn es um Automatisierung geht, werden einige Mitarbeiter die agentenbasierte KI wahrscheinlich ablehnen, da sie weiterhin das Bedürfnis verspüren, die Kontrolle zu behalten. Verständlicherweise sorgen sie sich vielleicht um die Sicherheit ihres Arbeitsplatzes und den wahrgenommenen Wert ihrer Beiträge.
Die agentenbasierte KI wird fortschrittliche Cyberangriffe vorantreiben, die zu „intelligenter Malware“ führen. Dies erfordert Innovationen, um den einzigartigen Risiken und Bedrohungen von Systemen zu begegnen, die auf LLMs und GenKI basieren. Agentenbasierte KI wird durch sofortige Injektionen, Jailbreaks, Datensicherheitsangriffe und Cyberangriffe gefährdet sein – einschließlich solcher, die von anderen KI-Agenten erstellt und ausgeführt werden.
Die anhaltende Zunahme der agentenbasierten KI wird auch ernsthafte Bedenken hinsichtlich der Governance für Ihr Unternehmen aufwerfen, da Sie versuchen, eine Technologie zu kontrollieren, die autonom arbeitet. Für die Orchestrierung und Steuerung sind fortschrittliche Tools und strenge Leitlinien erforderlich.

Maßnahmen

  • Planen Sie, Workflows mit agentenbasierter KI zu ergänzen, bei denen eine erhebliche Nachfrage nach Skalierbarkeit und Effizienz besteht. Hinterfragen Sie ganze Workflows über Silos hinweg aus einer reinen Automatisierungsperspektive und fügen Sie dann an strategischen Punkten wieder Menschen in die neuen Workflows ein. Fangen Sie zunächst mit kleinen Anwendungsfällen an, bei denen auf hochwertige Daten Zugriff besteht.
  • Behandeln Sie KI-Agenten wie digitale Mitarbeiter der Stufe 1 oder wie digitale Mitarbeiter, an die Sie Arbeit delegieren. Arbeiten Sie Modelle für Zusammenarbeit, Workflows und Teamstrategien neu aus, um den Nutzen der Teammitglieder zu maximieren, die Einblicke in abgeleitete Ereignisse gewinnen und bereitstellen können, die menschliche Teammitglieder möglicherweise nicht bemerken.
  • Setzen Sie Leitlinien ein, um sicherzustellen, dass die agentenbasierte KI auf eine definierte Rolle und eine Reihe von Funktionen beschränkt ist. Vermeiden Sie so, dass sie falsche Aktionen ausführt, die Schäden verursachen.

Über Gartners wichtigste strategische Technologie-Trends für 2025

Dieser Trend ist einer unserer wichtigsten strategischen Technologie-Trends für 2025. Unsere 10 Trends (siehe Abbildung 3) werden Ihnen dabei helfen, die Zukunft mit verantwortungsbewusster Innovation zu gestalten. Dies sind die Trends, die wir für am relevantesten und mit den größten Auswirkungen halten und auf die Sie sich vorbereiten sollten.
Unsere Trends lassen sich in drei Hauptthemen einteilen:
Imperative und Risiken der KI:
  • Die Anzahl und der Einsatz von KI-Agenten wird zunehmen, um den Produktivitätsanforderungen gerecht zu werden, was Fortschritte in der KI-Governance-Technologie erfordert.
  • Die Auswirkungen von Desinformation gefährden Unternehmen und die Gesellschaft und machen den Einsatz von Abwehrtechnologien erforderlich.
Neue Horizonte des Computing:
  • Quantencomputing droht die heutige Kryptologie zu sprengen, weswegen eine neue Kryptologie benötigt wird.
  • Mit extrem kostengünstigen drahtlosen Tags und Sensoren wird die großflächige Echtzeit-Etikettierung, -Verfolgung und -Erfassung erschwinglich, wodurch neue Geschäftsmodelle und Ökosysteme ermöglicht werden.
  • Angesichts der steigenden Nachfrage nach Computing und Nachhaltigkeit werden neue energieeffiziente Computing-Modelle entwickelt.
  • Unternehmen werden die wachsende Zahl neuer Computing-Modelle mit den vielen bestehenden integrieren und koordinieren, um ihre Nutzung zu optimieren.
Mensch-Maschinen-Synergie:
  • Die Entwicklung von Interaktionen der nächsten Generation zwischen physischen und virtuellen Erlebnissen wird fortgesetzt.
  • Roboter, die mehr als eine Funktion ausführen, werden in den Arbeits- und Privatalltag der Menschen integriert.
  • Die Fähigkeit, direkt auf Gedanken und Emotionen zuzugreifen und diese zu verbessern, kann die menschliche Wahrnehmung und Leistung steigern.
Arbeiten Sie mit anderen Führungskräften zusammen, um die Auswirkungen und den Nutzen unserer Trends zu bewerten. Auf diese Weise können Sie feststellen, welche einzelnen Trends – oder welche strategische Kombination – die größten Auswirkungen auf Ihr Unternehmen und das Ökosystem, in dem es tätig ist, haben werden. Untersuchen Sie das Potenzial der Trends in Bezug auf die spezifische Situation Ihres Unternehmens, berücksichtigen Sie sie in Ihrer strategischen Planung für die nächsten Jahre und passen Sie Ihre Geschäftsmodelle und -abläufe entsprechend an.
Abbildung 3: Die wichtigsten strategischen Technologie-Trends für 2025: Agentenbasierte KI

The top strategic technology trends are classified into three categories: AI imperatives and risks, new frontiers of computing and human-machine synergy.

Nachweise

2024 Gartner CIO Studie zur generativen KI. 2024 Gartner CIO Studie zur generativen KI. Diese Studie wurde vom 30. Januar bis zum 12. Februar 2024 online durchgeführt, um zu untersuchen, wie CIOs über generative KI denken und welche Rolle der CIO derzeit bei Initiativen im Bereich generative KI spielt. Dies dient als Aktualisierung der „Gartner CIO Studie zur generativen KI“ aus dem Jahr 2023. Insgesamt nahmen 83 CIOs teil, die Mitglieder des Gartner Research Circle waren. Mitglieder aus Nordamerika (n = 42), EMEA (n = 29), Asien/Pazifik (n = 7) und Lateinamerika (n = 5) nahmen an der Umfrage teil. (Zu den Mitgliedern des Gartner CIO Research Circle gehören CIOs/CTOs auf Unternehmensebene, CIOs/CTOs auf Abteilungsebene und Leiter des Büros des CIO, die eine Mischung aus verschiedenen Branchen und Unternehmensgrößen repräsentieren.) Haftungsausschluss: Die Ergebnisse dieser Umfrage repräsentieren nicht die globalen Erkenntnisse oder den Markt als Ganzes, sondern spiegeln die Meinung der Befragten und der befragten Unternehmen wider.

Anmerkung 1: Repräsentative Anbieter

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für Anbieter von agentenbasierter KI:
AIXplain, AutoGen, AWS Bedrock, Cognigy, CrewAI, Databricks, Google Vertex, OneReachAI, Sema4 und Superface.
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