Wir befinden uns inmitten einer "KI-Revolution", wie sie im Internet gerne genannt wird Wahrscheinlich haben Sie schon bemerkt, dass Tools der künstlichen Intelligenz in fast jeden Aspekt unserer Arbeit Einzug gehalten haben - von der Automatisierung alltäglicher Aufgaben bis hin zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen.
Zu den aufkommenden KI-Tools gehören wissensbasierte Agenten, die eine umfangreiche Wissensbasis nutzen, um Antworten und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
In diesem Artikel erörtern wir die Funktionsweise von wissensbasierten Agenten in der KI, wie sie Arbeitsplätze verändern und warum sie ein wesentlicher Bestandteil jedes zukunftsorientierten Teams werden können.
⏰ 60-Sekunden-Zusammenfassung
- Wissensbasierte Agenten sind Systeme mit künstlicher Intelligenz, die auf relevante Informationen aus einem Repository zugreifen, diese analysieren und bereitstellen
- Sie basieren auf zwei Hauptkomponenten: einer Wissensbasis zur Speicherung von Daten und einem Inferenzsystem für Schlussfolgerungen
- Wissensbasierte Agenten sammeln Eingaben, interpretieren sie, rufen relevantes Wissen ab und liefern umsetzbare Ergebnisse
- Ihre Anwendungen umfassen das Gesundheitswesen zur Unterstützung von Patienten, den Kundenservice für Soforthilfe und das Finanzwesen für die Verwaltung der Einhaltung von Vorschriften
Was ist ein wissensbasierter Agent?
Ein wissensbasierter Agent ist ein KI-System, das fortgeschrittene
KI-Techniken
um auf Informationen aus einem strukturierten Repository zuzugreifen, sie zu interpretieren und bereitzustellen. Diese Agenten speichern nicht nur Daten, sondern analysieren das in Datenbanken gespeicherte Wissen, um Probleme zu lösen oder verwertbare Erkenntnisse zu liefern.
Durch die Darstellung von Wissen in einem maschinenlesbaren Format mittels einer Wissensrepräsentationssprache ermöglichen sie es Systemen, zu interpretieren, zu argumentieren und Entscheidungen zu treffen.
Dazu gehören Methoden wie Aussagenlogik, Logik erster Ordnung, semantische Netze, Frames und Ontologien, die jeweils unterschiedliche Möglichkeiten zur Darstellung von Beziehungen und Entitäten bieten. KRLs sind für KI und Informationssysteme von entscheidender Bedeutung, da sie es Maschinen ermöglichen, Wissen zu speichern, Schlussfolgerungen abzuleiten und plattformübergreifend zu kommunizieren.
Im Gegensatz zu anderen KI-Agenten (z. B. Chatbots oder virtuelle Assistenten) können wissensbasierte Agenten komplexe Abfragen bearbeiten. Außerdem lassen sich so Zeitmanagement und Effizienz erheblich verbessern. Sehen Sie sich diese Statistiken von
:
📌 Beispiel: Rufus,
fungiert als KI-Wissensmanagement-Agent, indem er eine umfangreiche Wissensdatenbank nutzt, die Produktkataloge, Kundenrezensionen, Fragen und Antworten sowie Webinformationen umfasst.
Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache versteht Rufus Kundenabfragen und setzt Retrieval Augmented Generation (RAG) ein, um relevante Informationen zu finden und umfassende Antworten zu generieren. Bei diesem Prozess werden relevante Daten aus der Wissensdatenbank abgerufen und mit dem Kontext der Abfrage des Benutzers angereichert.
Kontinuierliches Lernen durch Benutzer-Feedback und Reinforcement Learning ermöglicht es Rufus, seine Antworten zu verfeinern und seine Fähigkeit zu verbessern, hilfreiche Antworten zu geben. Im Wesentlichen zentralisiert, organisiert, verbreitet und personalisiert Rufus einkaufsbezogenes Wissen und befähigt Kunden, fundierte Kaufentscheidungen zu treffen.
Komponenten wissensbasierter Agenten
Das Herzstück eines jeden wissensbasierten Agenten in der künstlichen Intelligenz sind zwei Schlüsselkomponenten: die Wissensbasis und die Inferenzmaschine. Diese Komponenten arbeiten zusammen, um intelligente, kontextabhängige Erkenntnisse zu liefern.
Die Wissensbasis
Stellen Sie sich die Wissensbasis als das Gehirn des Agenten vor. Hier werden alle wichtigen Fakten, Regeln und hilfreichen Informationen gespeichert, die bei Bedarf abgerufen werden können. Die Wissensdatenbank verleiht dem Agenten seine Intelligenz - wie eine Enzyklopädie, die nicht nur im Regal steht, sondern aktiv zur Entscheidungsfindung beiträgt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenbanken ist die
wächst und entwickelt sich weiter. Neue Informationen werden hinzugefügt, und veraltete Details werden ersetzt, um relevante Antworten zu liefern.
Wussten Sie schon? Die Wissensdatenbank kann sowohl strukturierte Daten (wie Tabellenkalkulationen) als auch unstrukturierte Daten (wie E-Mails oder Chat-Protokolle) speichern und ist somit für jede Art von Abfrage geeignet.
Die Inferenzmaschine
Die Inferenzmaschine ist sozusagen der Problemlösungspartner der Wissensdatenbank. Sie ruft nicht nur Informationen ab, sondern wendet auch logische Schlussfolgerungen an, um Daten zu analysieren, Schlussfolgerungen zu ziehen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage des Wissens des Agenten zu treffen.
Die Inferenz-Engine verleiht einem wissensbasierten Agenten die Fähigkeit, zu "denken" und intelligente, kontextbezogene Antworten zu geben.
Sie nutzt die folgenden Techniken der künstlichen Intelligenz, um Erkenntnisse und Lösungen zu liefern:
| Technik | Bedeutung | Beispiel |
|---|---|---|
| Deduktion | Verwendet allgemeine Regeln oder Fakten und wendet sie an, um Schlussfolgerungen abzuleiten | Regel: Alle Mitarbeiter mit mehr als 10 Jahren Erfahrung qualifizieren sich für eine Rolle in der Geschäftsleitung |
Fakt: Alex hat 12 Jahre Erfahrung
Schlussfolgerung: Alex qualifiziert sich für eine Rolle im oberen Management | | Induktion | Zieht verallgemeinerte Schlussfolgerungen aus spezifischen Beispielen oder Mustern. Diese Schlussfolgerungen sind wahrscheinlich, aber nicht garantiert. Sie helfen bei der Trendanalyse | Beobachtung: Die Produktivität des Teams stieg in den letzten drei Monaten um 15 %, als flexible Arbeitszeiten eingeführt wurdenInduktive Schlussfolgerung: Flexible Arbeitszeiten verbessern wahrscheinlich die Produktivität | | Abduktion | Beginnt mit einer Beobachtung und arbeitet rückwärts, um die wahrscheinlichste Erklärung zu finden. Sie wird häufig zur Diagnose oder Fehlersuche verwendet | Beobachtung: Die Antwortzeit des Systems ist ungewöhnlich langsamMögliche Erklärungen (aus der Wissensbasis): Hohe Serverlast oder NetzwerkproblemeAbschließende Schlussfolgerung: Hohe Server-Last ist die wahrscheinlichste Ursache, basierend auf früheren Incidents |
📖 Weiter lesen: Wie Sie eine interne Wissensdatenbank für Ihr Team erstellen
Arten von wissensbasierten Agenten
Wissensbasierte KI-Agenten gibt es in verschiedenen Formularen, die jeweils für bestimmte Anforderungen oder Umgebungen entwickelt wurden. Im Folgenden werden die wichtigsten Arten von wissensbasierten Agenten und ihre Vorzüge in verschiedenen Szenarien beschrieben:
Einfache Reflex-Agenten
Einfache Reflexagenten sind so etwas wie die 'Wenn-das-das'-Experten der KI. Sie folgen einer Reihe von vordefinierten Regeln und reagieren sofort auf bestimmte Eingaben, ohne sich um frühere Ereignisse zu kümmern. Betrachten Sie sie als zuverlässige und unkomplizierte Begleiter - perfekt für vorhersehbare, sich wiederholende Aufgaben.
📌 Beispiel: Ein medizinisches Diagnosesystem schlägt auf der Grundlage der von einem Arzt eingegebenen Symptome eine Krankheit vor, und zwar nach der Regel: "Wenn Fieber, Ausschlag und Gelenkschmerzen vorhanden sind, dann schlagen Sie Dengue-Fieber vor."
Aber hier ist der Haken: Einfache Reflexagenten sind nicht gerade flexibel. Sie verlassen sich ausschließlich auf vordefinierte Regeln; wenn die Dinge zu komplex werden oder sich zu ändern beginnen, können sich diese Agenten nicht anpassen. Ausgehend vom obigen Beispiel könnte der KI-Agent die Bedingungen nicht erkennen, wenn der Patient andere Symptome als Fieber oder Ausschlag aufweist.
Modellbasierte Agenten
Modellbasierte Agenten nehmen
KI-Tools für die Entscheidungsfindung
auf die nächste logische Ebene, indem sie eine mentale Karte ihrer Umgebung erstellen. Dieses interne Modell hilft ihnen, herauszufinden, was vor sich geht, auch wenn sie nicht alle Details kennen.
📌 Beispiel: Ein Smart-Home-System unterhält eine interne Darstellung der häuslichen Umgebung, einschließlich Faktoren wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Belegung. Wenn es feststellt, dass die Temperatur die bevorzugte Einstellung des Benutzers überschreitet, kann es den Thermostat anpassen.
Zielbasierte Agenten
Diese Agenten konzentrieren sich auf das Erreichen bestimmter Ergebnisse, indem sie Aktionen anhand gewünschter Ziele bewerten. Sie wägen verschiedene Optionen ab und entscheiden sich für den besten Weg zum Erfolg. Stellen Sie sich einen
sie hilft einem Projektteam bei der Einhaltung von Terminen, indem sie auf Fragen mit ihrem Hintergrundwissen antwortet und proaktiv Schritte vorschlägt, um das Projekt auf Kurs zu halten.
Beispiel: Ein GPS-Navigationssystem berechnet die beste Route zu einem Ziel, indem es das Ziel (Erreichen des Speicherorts) und Faktoren wie Verkehr und Entfernung berücksichtigt und die Route dynamisch aktualisiert, um das Ziel effizient zu erreichen.
Nützlichkeitsorientierte Agenten
Utility-basierte Agenten sind die Multitasking-Agenten von
. Wenn viel los ist und mehrere Ziele zu jonglieren sind, treten diese Agenten auf den Plan, um die beste Vorgehensweise zu finden. Sie entscheiden sich nicht nur für das, was möglich ist, sondern konzentrieren sich darauf, was insgesamt den größten Wert schafft.
📌 Beispiel: In einer Situation der Ressourcenzuteilung kann ein nutzungsbasierter intelligenter Agent Optionen bewerten und Entscheidungen priorisieren, die sowohl Zeit als auch Geld sparen. Es ist, als hätte man einen KI-Teamkollegen, der immer den klügsten Weg findet, um das Beste aus seinen Ressourcen herauszuholen.
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10 beste KI Collaboration Tools
Wie wissensbasierte Agenten arbeiten
Im Folgenden wird Schritt für Schritt erklärt, wie wissensbasierte Agenten funktionieren:
Schritt 1: Wahrnehmung der Umgebung
Zu erledigen ist zunächst das Einsammeln von Daten aus der Umgebung. Dies kann eine Abfrage des Benutzers, ein Sensorwert oder Daten aus einem anderen System sein. Nehmen wir ein Szenario zur Unterstützung des Kundensupports: Jemand fragt: "Wie kann ich mein Konto-Passwort zurücksetzen?" Der Agent nimmt diese Eingabe auf und macht sich daran, mögliche Lösungen zu finden.
Schritt 2: Interpretieren der Eingabe
An dieser Stelle kommt die Magie der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ins Spiel. Der Agent analysiert die Eingaben, um herauszufinden, was der Benutzer genau brauchts. Er greift Schlüsselbegriffe wie "Zurücksetzen" und "Konto-Passwort" auf, um die Abfrage als Problemlösungsanfrage zu erkennen. Mit
KI zur Automatisierung von Aufgaben
erhalten die Benutzer schnelle und präzise Antworten, ohne dass ein zusätzliches Hin und Her erforderlich ist.
Schritt 3: Zugriff auf die Wissensdatenbank
Als nächstes taucht der Agent in seine
oder
um die wichtigsten Informationen zu finden. Sie durchsucht gespeicherte Fakten, Regeln und andere hilfreiche Daten, um genau das zu finden, was benötigt wird. In diesem Fall könnte sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Zurücksetzen von Passwörtern finden. Hier macht ein gut organisiertes, wissensbasiertes System den Unterschied aus.
Schritt 4: Argumentation und Entscheidungsfindung
Jetzt stellt der Agent seine Intelligenz unter Beweis. Mithilfe seiner Inferenzmaschine wendet er logische Regeln auf das abgerufene Wissen an, um eine relevante und benutzerdefinierte Antwort zu liefern. Erwähnt der Benutzer außerdem: "Ich habe versucht, es zurückzusetzen, und es funktioniert immer noch nicht", schlägt der Agent vielleicht vor, nach E-Mail-Fehlern oder einem gesperrten Konto zu suchen. Es geht nicht nur darum, Antworten zu geben, sondern auch darum, das Problem zu durchdenken, um die beste Lösung anzubieten.
Schritt 5: Übermittlung des Ergebnisses
Schließlich liefert der Agent die Antwort in einer klaren, umsetzbaren Form. Dies kann eine einfache Textantwort, eine visuelle Schritt-für-Schritt-Anleitung oder eine automatisierte Aktion wie das Auslösen einer E-Mail zur Passwortrücksetzung sein. Mit der richtigen KI-gestützten Wissensdatenbank-Software werden diese Aufgaben nahtlos erledigt, was sowohl dem Benutzer als auch dem Team Zeit spart.
🧠 Wussten Sie schon? Eine der frühesten Anwendungen von wissensbasierten Agenten war das Gesundheitswesen.
wurde in den 1970er Jahren in Stanford entwickelt und sollte bakterielle Infektionen diagnostizieren und Behandlungen empfehlen. Trotz seiner Genauigkeit wurde es aufgrund ethischer und rechtlicher Bedenken damals nicht allgemein eingesetzt.
Vorteile wissensbasierter Agenten
Hier sind die Vorteile wissensbasierter Agenten in der KI:
Blitzschnelle Entscheidungen
Mit Hilfe von
verbunden KI
diese Agenten durchsuchen riesige Repositorys und liefern sofort genau die Informationen, die Sie benötigen.
🌻 Beispiel: Stellen Sie sich ein IT Team vor, das ein Problem mit einem Server behebt. Anstatt in veralteten Handbüchern zu blättern, zieht der Agent in Sekundenschnelle die exakte Lösung aus der Wissensdatenbank und bringt die Systeme wieder zum Laufen, bevor jemand etwas merkt.
Garantierte Konsistenz
Seien wir ehrlich: Menschliche Fehler kommen vor, und manchmal schleichen sich veraltete Informationen in Workflows ein. Nicht aber mit einem wissensbasierten Agenten. Sie beziehen Informationen aus verifizierten, aktuellen Quellen und gewährleisten zuverlässige und genaue Antworten, egal in welcher Situation.
Beispiel: Eine Organisation im Gesundheitswesen setzt einen wissensbasierten Agenten ein, um Patientenfragen zu beantworten. Die Ratschläge, von Medikamentenanweisungen bis hin zur Nachsorge nach Operationen, entsprechen stets den neuesten medizinischen Standards.
Kostenreduzierung
Durch die Übernahme sich wiederholender Aufgaben entlasten diese Agenten die menschlichen Teams. Das bedeutet weniger Ressourcen für banale Fragen und mehr Konzentration auf strategische Prioritäten. Und das Beste daran? Die Qualität leidet nicht darunter.
Beispiel: Ein Kundendienstteam, das sich auf einen Agenten verlässt, kann einfache Probleme sofort lösen, z. B. Aktualisierungen der Reihenfolge, und entlastet so menschliche Mitarbeiter bei der Bearbeitung komplexerer Anfragen. Kein zusätzlicher Stress.
✅ Faktencheck: Im Durchschnitt widmen Arbeitnehmer etwa 28 % ihrer Arbeitszeit der Verwaltung von E-Mails und fast 20% zur Suche nach internen Informationen oder zum Auffinden von Kollegen, die bei bestimmten Aufgaben helfen können.
Mit einem durchsuchbaren Repository kann die Zeit, die für die Suche nach Unternehmensinformationen aufgewendet wird, um bis zu 35 % reduziert werden. Durch eine schnellere, effizientere und effektivere Zusammenarbeit innerhalb eines Unternehmens und über Unternehmensgrenzen hinweg lässt sich ein höherer Wert erzielen.
Nahtlose Aktualisierungen
Die Erweiterung Ihres Geschäfts bedeutet komplexere Prozesse und Datenverwaltung - allesamt mit einem erheblichen Zeitaufwand für die Kommunikation und Verwaltung durch ein menschliches Team verbunden. Wissensbasierte Agenten passen sich nahtlos an Ihr Wachstum an.
Sie können Ihre Repositorys mit neuem Wissen, Prozessen oder marktspezifischen Details in Sekundenschnelle aktualisieren und so sicherstellen, dass der KI-Agent jederzeit bereit ist, Ihr Team oder Ihre Kunden zu unterstützen. Wenn Ihr Geschäft expandiert oder neue Märkte erschließt, entwickeln sich diese Agenten mit Ihnen weiter und bewältigen die gestiegenen Anforderungen, ohne ins Schwitzen zu geraten.
Bessere Benutzererfahrung
Endlose Schleifen bei der Suche nach Informationen oder das Warten auf Antworten können selbst eine einfache Aufgabe in eine frustrierende Tortur verwandeln. Diese Momente führen oft zu schlechten Erfahrungen für Mitarbeiter und Kunden gleichermaßen und erzeugen unnötige Reibungsverluste. Wissensbasierte Agenten beseitigen diese Probleme, indem sie sofortige, personalisierte Antworten liefern.
Beispiel: Ein Projektteam mit knappen Fristen kann einen Agenten um Hilfe bei der Priorisierung von Aufgaben bitten. In Sekundenschnelle schlägt er die kritischen Elemente vor, die zuerst angegangen werden müssen, und gibt dem Team Klarheit und Zuversicht, seine Ziele zu erreichen.
📖 Weiterlesen: Wie man KI in eine Website einbindet
Ein wissensbasierter KI-Agent für das Projektmanagement
Einer der besten Anwendungsfälle für wissensbasierte Agenten in der KI ist das Projektmanagement.
Projekt Teams haben oft mit Informationsüberlastung, ungenauen Daten und Wissensspeicherung zu kämpfen. Ein wissensbasierter Agent vereinfacht diese Komplexität, indem er als zentraler Intelligence-Hub fungiert und Teams mit den Erkenntnissen und der Unterstützung versorgt, die sie benötigen, um auf Kurs zu bleiben und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Das ist der Punkt
ClickUp
tritt als die ultimative Lösung für moderne Teams auf den Plan. Es ist die Alles-App für die Arbeit, die Projektmanagement, Wissensmanagement und Chatten kombiniert - alles powered by KI, die Ihnen hilft, schneller und intelligenter zu arbeiten.
ClickUp Gehirn
clickUp Brain, der leistungsstarke KI-Assistent von ClickUp, ist ein dynamischer, wissensbasierter Agent, der als zentraler Intelligence Hub für Ihr Team fungiert. ClickUp Brain speichert nicht nur Wissen, sondern denkt aktiv mit, begründet und passt sich an, um Ihnen zu helfen, intelligenter zu arbeiten, nicht härter.
So vereinfacht ClickUp das Projektmanagement:
Kollaboratives Repository für Wissen
ClickUp Wissensmanagement
feature hilft Ihnen, mühelos eine interne Wissensdatenbank zu erstellen. Sie können den Prozess mit vorgefertigten Wiki-Vorlagen starten oder Dokumente oder Tabellen aus anderen Tools in Ihrem bevorzugten Format importieren.
erstellen Sie eine interne Wissensbasis mit ClickUp Knowledge Management ClickUp Dokumente , das integrierte Dokument von ClickUp, ist Ihr Ausgangspunkt. Sie können damit Seiten erstellen, Dokumentationen speichern und Dokumente mit bestimmten Projekten verknüpfen, so dass das Wissen in Ihrem Workspace immer verknüpft ist.
Außerdem können Sie Ihre ClickUp-Dokumente in ein Wiki umwandeln und so sicherstellen, dass alle Ihre Informationen organisiert und leicht durchsuchbar sind. Der intuitive Editor unterstützt die Formatierung von Text und ermöglicht Ihnen das Hinzufügen von Kopfzeilen, Bannern, Zitaten und Code-Blöcken. Sie können auch Medien wie Checklisten, Bilder, Videos, Präsentationen und vieles mehr einbetten und so Ihre Wissensdatenbank dynamisch und visuell ansprechend gestalten.
jedes ClickUp Dokument in ein Wiki umwandeln, um eine interne Wissensbasis zu schaffen
Sobald Ihre Wissensbasis eingerichtet ist, verbindet ClickUp Brain, der in ClickUp eingebaute KI-Assistent, alle Ihre Dokumente, Aufgaben, Personen und das Wissen Ihres Unternehmens (erinnern Sie sich, dass wir vorhin über die Erstellung einer internen Karte gesprochen haben?). Mit seiner KI-Wissensmanager Funktion bringt ClickUp Brain alles an einem Ort zusammen.
Anstatt manuell nach Informationen zu suchen, können Sie ClickUp Brain einfach fragen: "Können Sie mir die Datei mit dem Projektplan XYZ vom letzten Monat geben?" oder "Wo ist der letzte Marketingbericht?" ClickUp Brain findet alles, was Sie brauchen, sofort in einem zentralen Hub, spart Zeit und stellt sicher, dass kein wichtiges Detail übersehen wird.
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Inferenz und Schlussfolgerungen in Aktion
ClickUp Brain geht über das Abrufen hinaus - es denkt mit.
Wenn Sie Daten bereitstellen, interpretiert ClickUp Brain diese und extrahiert daraus Schlüsselerkenntnisse. Sie könnten zum Beispiel fragen: "Was sind die wichtigsten Trends in diesem Bericht?" oder "Wie würden Sie das Feedback des Clients zusammenfassen?" ClickUp Brain analysiert die Eingaben und liefert kontextbezogene Erkenntnisse, die Ihnen helfen, schneller bessere Entscheidungen zu treffen.
Diese Fähigkeit verwandelt Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse und macht ClickUp Brain zu einem idealen Tool für intelligentere Entscheidungen.
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ClickUp Brains Superpower ist die Fähigkeit, Inhalte auf spezifische Bedürfnisse zuzuschneiden, angetrieben von seiner starken Wissens- und Inferenzmaschine.
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Anwendungen wissensbasierter Agenten in verschiedenen Branchen
Im Folgenden wird beschrieben, wie wissensbasierte Agenten in verschiedenen Branchen und mit unterschiedlichen Wissensständen eingesetzt werden können:
Gesundheitswesen: Bessere Patientenversorgung ermöglichen
Im Gesundheitswesen können Genauigkeit und Schnelligkeit den entscheidenden Unterschied ausmachen. Wissensbasierte Agenten unterstützen medizinisches Fachpersonal durch unmittelbaren Zugang zu Protokollen, Forschungsergebnissen und Patientenakten und sorgen dafür, dass fundierte Entscheidungen schnell getroffen werden können.
Sie helfen den Patienten auch direkt, indem sie Fragen zu Symptomen, Medikamenten und anstehenden Terminen beantworten und so den Zugang zur Pflege erleichtern.
🌻 Beispiel: Die Der Symptom-Checker der Mayo-Klinik verwendet einen wissensbasierten Agenten, der den Benutzern hilft, ihre gesundheitlichen Probleme auf der Grundlage ihrer Symptome zu verstehen. Die Benutzer erhalten mögliche Bedingungen und Empfehlungen, die auf einer umfangreichen medizinischen Wissensbasis beruhen und sie zu einer angemessenen Behandlung führen.
Über Mayo-Klinik
Kundensupport: Benutzererfahrungen neu definieren
Die Erwartungen der Kunden sind höher denn je, und wissensbasierte Agenten als Teil wissensbasierter Systeme sorgen dafür, dass keine Abfrage unbeantwortet bleibt. Von der Lösung allgemeiner Probleme bis hin zur Anleitung von Benutzern zu Produktfeatures - diese Agenten unterstützen den Support schneller, konsistenter und ohne Frustration.
🌻_ Beispiel: Der Antwort-Bot von Zendesk antwortet automatisch auf Kundenanfragen. Er zieht Informationen aus der Wissensdatenbank eines Unternehmens, um allgemeine Fragen sofort zu beantworten und so die Antwortzeiten zu verkürzen.
Finanzen: Sicherstellung von Compliance und Klarheit
Der Finanzsektor erfordert Präzision und die Einhaltung von Vorschriften, was wissensbasierte Agenten unersetzlich macht. Diese Agenten stützen sich auf die Darstellung von Wissen, um Compliance-Regeln, Kreditrichtlinien oder Kontorichtlinien effizient zu organisieren und abzurufen. Für Kunden beantworten sie komplexe Fragen zu Investitionen, Hypotheken oder Steuervorschriften entsprechend dem verfügbaren Wissen.
🌻 Beispiel: Wolters Kluwer's OneSumX Reg Manager ist ein KI-Assistent, der Finanzdienstleistern bei der Einhaltung von Vorschriften hilft. Er aggregiert regulatorische Inhalte und liefert verwertbare Erkenntnisse
IT und Technik: Vereinfachte Fehlerbehebung
Wissensbasierte Agenten rationalisieren die Problemlösung in der IT- und Technikbranche, indem sie als Schnellreferenzexperten fungieren. Sie helfen Teams bei der sofortigen Lösung von Netzwerkproblemen, Softwarefehlern oder Fragen zum Onboarding von Benutzern.
beispiel:* *🌻_ Der virtuelle Agent von ServiceNow ist ein wissensbasierter Chatbot, der IT-Support-Teams unterstützt, indem er automatisierte Antworten auf allgemeine technische Probleme und Abfragen liefert.
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Diese Agenten zeigen intelligentes Verhalten, indem sie frühere Muster und aktuelle Markttrends analysieren, so dass Unternehmen Herausforderungen vorhersehen und Chancen nutzen können. ClickUp bringt die Leistung dieser Entscheidungsunterstützungssysteme direkt in Ihren Workspace.
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