Wie man einen KI-Agenten für eine bessere Automatisierung entwickelt

Ein Bericht von Capgemini zeigt, dass 50 % der US-Unternehmen mittlerweile generative KI für ihre Marketing-Projekte einsetzen. Diese Tools werden zwar ständig weiterentwickelt, können jedoch ohne häufige menschliche Eingaben weder mehrstufige Workflows optimieren noch große Datenmengen verarbeiten.

Aber was wäre, wenn Sie sich diesen Wettbewerbsvorteil schon heute sichern könnten? Was wäre, wenn es eine Möglichkeit gäbe, komplexe Prozesse schon jetzt zu automatisieren?

Entdecken Sie KI-Agenten – die nächste Phase der KI-Implementierung für Unternehmen!

Zu wissen, wie man einen KI-Agenten entwickelt, ist auf lange Sicht von entscheidender Bedeutung. Sobald Sie wissen, wie man einen benutzerdefinierten Agenten entwickelt, können Sie Aufgaben (wie Kundenservice oder Marktanalyse) mit geringem menschlichem Eingriff automatisieren und die Gesamtkosten senken.

In diesem Blog beantworten wir alles über KI-Agenten, von ihrer Funktionsweise bis hin zu ihrer Entwicklung. Bleiben Sie bis zum Ende dabei – wir stellen Ihnen einen KI-Agenten vor, der effizient und nahtlos für Ihre Aufgaben und Anforderungen im Bereich des Projektmanagements geeignet ist!

Beginnen wir zunächst mit den Grundlagen.

Was ist ein KI-Agent?

Wenn Sie schon einmal mit einem KI-Assistenten auf einer Website gechattet haben, haben Sie bereits mit einem einfachen KI-Agenten interagiert. Am häufigsten findet man sie heute auf den Support-Seiten von Unternehmen, wo sie Kundenabfragen beantworten, Support-Tickets erstellen oder Anrufe mit Live-Support-Mitarbeitern vereinbaren.

Die Fähigkeiten eines KI-Agenten beschränken sich jedoch nicht nur auf die Verwaltung des Kundensupports. Er kann noch viel mehr, wie Sie im Folgenden sehen werden.

Definition eines KI-Agenten

Ein KI-Agent ist ein autonomes Programm, das vordefinierte Funktionen mit minimalem menschlichem Eingriff ausführt. Er kann verschiedene Akteure und Elemente in seiner Umgebung erkennen und mit ihnen interagieren, um Ihnen beim Erreichen Ihrer Ziele zu helfen.

Wenn Sie beispielsweise jemandem eine E-Mail senden möchten, kann ein KI-Agent die erforderlichen Eingaben von Ihnen entgegennehmen, wie z. B. die E-Mail-Adresse des Empfängers, den Betreff der E-Mail, Anhänge usw. Anschließend interagiert er mit Ihrem E-Mail-Client, um die E-Mail mithilfe generativer KI selbst zu verfassen.

Wenn alles erledigt ist, wird Ihnen eine Vorschau der E-Mail angezeigt, sodass Sie bei Bedarf Änderungen vornehmen und die E-Mail nach Abschluss der Änderungen versenden können.

Wichtige Merkmale von KI-Agenten

Hier finden Sie eine kurze Zusammenfassung der wichtigsten Informationen zu KI-Agenten:

Arten von KI-Agenten

KI-Agenten lassen sich anhand verschiedener Kriterien (z. B. Design vs. Funktionalität) kategorisieren. Hier werden wir sie anhand ihrer Funktionalität kategorisieren, wodurch wir zu zwei Haupttypen von Agenten gelangen, die heutzutage in Unternehmen weit verbreitet sind:

So erstellen Sie einen KI-Agenten

Die Entwicklung von KI-Agenten ist nicht schwierig, erfordert jedoch einen strukturierten Ansatz und einen sorgfältigen Plan. Hier sind acht Schritte, die Sie befolgen müssen, wenn Sie benutzerdefinierte KI-Agenten für Ihre geschäftlichen Anforderungen entwickeln:

Schritt 1: Definieren Sie den Zweck Ihres Agenten

Bevor Sie mit der Entwicklung Ihres eigenen KI-Agenten beginnen, müssen Sie klar definieren, was Sie damit erreichen möchten. Und wir sprechen hier von einer formellen Dokumentation.

Sicherlich haben Sie bereits eine ungefähre Vorstellung davon, was der /AI-Agent zu erledigen hat, aber um sicherzustellen, dass nichts übersehen wird, müssen Sie alle Funktionen und Fähigkeiten, die Sie sich wünschen, dokumentieren.

Darüber hinaus wird ein zentrales Dokument erstellt, auf das sich Ihr Entwicklungsteam beziehen kann, wenn es die Umgebung und die Erwartungen des Agenten verstehen möchte.

Schritt 2: Stellen Sie ein Team zusammen

Der nächste (und entscheidende) Schritt besteht darin, Ihr Team für die Entwicklung des KI-Agenten zusammenzustellen. Selbst wenn Sie Softwareentwickler sind, sollten Sie NICHT versuchen, KI-Agenten ganz alleine zu entwickeln. Denn die Entwicklung eines robusten Agenten erfordert Fachwissen aus verschiedenen Feldern, darunter:

Wenn Sie nicht Fachleute aus all diesen Feldern hinzuziehen, könnten Sie am Ende einen fehlerhaften KI-Agenten entwickeln. Stellen Sie stattdessen zunächst ein Team von Experten zusammen.

Schritt 3: Identifizieren Sie Ihren Tech-Stack

Sobald Sie Ihr Team zusammengestellt haben, sollten Sie die Technologien besprechen und festlegen, die als Plattform für Ihren KI-Agenten dienen sollen. Dazu gehören:

Sie sollten auch etwas Platz für andere Bibliotheken und Frameworks lassen, die möglicherweise erforderlich sind.

Sobald Sie alle diese Elemente für den Tech-Stack Ihres KI-Agenten identifiziert und ausgewählt haben, verfügen Sie über eine solide Grundlage, auf der Sie aufbauen können.

Schritt 4: Berücksichtigen Sie Ihre Designüberlegungen

Neben der Auswahl der gewünschten Technologieplattform gibt es einige Designaspekte, die Sie vor der Entwicklung von KI-Agenten berücksichtigen sollten. Dazu gehören:

1. Architektur

Es gibt zwei Ansätze für die Architektur Ihres benutzerdefinierten KI-Agenten: modular und parallel. Bei der modularen Architektur wird jeder Teil des Agenten nacheinander und separat entworfen, bevor sie zum fertigen Agenten zusammengefügt werden. Bei der parallelen Architektur hingegen werden alle Teile gleichzeitig trainiert und erstellt.

2. Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung (UI/UX)

Wenn Ihr KI-Agent über eine öffentlich zugängliche Benutzeroberfläche verfügen soll, sollten Sie auch überlegen, welche Elemente Sie in die UI/UX integrieren möchten. Dazu gehören Ihr Branding, ein Maskottchen, ein Name, den Sie ihm geben möchten, usw.

3. Umgang mit Daten

Wie Ihr benutzerdefinierter KI-Agent relevante Daten empfängt und verarbeitet, ist ein weiterer wichtiger Aspekt, den Sie berücksichtigen sollten. Das bedeutet, dass Sie den gesamten Datenflow von Anfang bis Ende klar definieren müssen, einschließlich:

Jeder Schritt im Datenverarbeitungsprozess sollte detailliert dargelegt werden.

4. Feedback-Mechanismus

Erwägen Sie, einen Feedback-Mechanismus in Ihr KI-Agentensystem zu integrieren. Dabei kann es sich um eine Umfrage, ein System für Bewertungen oder eine einfache Like-/Dislike-Schaltfläche handeln. Es ist wichtig, Feedback von den Benutzern zum Agenten zu erhalten, um das Tool kontinuierlich zu verbessern.

Schritt 5: Beschreibung und Bereinigung Ihrer Trainingsdaten

Es gibt drei Arten von Datenquellen, die Sie zur Vorbereitung und Schulung Ihres Agenten verwenden können, je nachdem, wer dessen Benutzer sein wird:

Unabhängig davon, welche Rohdaten Sie für das Training Ihres Modells auswählen, müssen diese vor dem Training gekennzeichnet und bereinigt werden. Was bedeutet Kennzeichnen und Bereinigen? Hier eine kurze Übersicht:

Schritt 6: Erstellen und trainieren Sie Ihren Agenten

Jetzt können Sie mit der Entwicklung und dem Training Ihres KI-Agenten beginnen. Richten Sie zunächst Ihre Trainingsumgebung ein – installieren Sie alle erforderlichen ML-Bibliotheken und Frameworks, starten Sie die Trainingstools und laden Sie Ihre Daten.

Nachdem Sie Ihre Daten geladen haben, initialisieren Sie das in Schritt 3 ausgewählte ML-Modell. Legen Sie die Trainingsparameter fest (diese können je nach gewähltem Modell variieren, daher ist es schwierig, hier auf Einzelheiten einzugehen) und starten Sie den Trainingsprozess.

Verfolgen Sie während des Trainingsprozesses Metriken wie Verlust und Genauigkeit, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie gut das Modell lernt. Wenn es nicht gut lernt, passen Sie die Trainingsparameter an.

Gleichzeitig sollten UI-Entwickler die UX Ihres KI-Agenten entwerfen und erstellen.

Schritt 7: Testen Sie den Agenten

Sobald der Trainingsprozess fertiggestellt ist, ist es an der Zeit, Ihr Modell zu testen. Hier kommt die andere Hälfte Ihres Datensatzes ins Spiel, die Sie für Testzwecke reserviert haben (Schritt 6).

Starten Sie Ihren KI-Agenten, führen Sie ihn durch die Abfragen Ihres Testdatensatzes und analysieren Sie die Ergebnisse. Beobachten Sie, wie genau er die gewünschte Funktion für jeden Datenpunkt in Ihrem Datensatz ausgeführt hat. Beobachten Sie auch, wie lange er für die Ausführung dieser Aktionen benötigt hat.

Wenn der Agent wie vorgesehen funktioniert, müssen Sie drei weitere Arten von Tests durchführen. Diese sind:

Jeder dieser Tests optimiert die Leistung Ihres KI-Agenten und stellt sicher, dass er in realen Szenarien gut funktioniert. Wenn er jedoch während der Tests keine gute Leistung erbringt, müssen Sie den Agenten möglicherweise mit angepassten Parametern oder einem größeren Datensatz neu trainieren.

Schritt 8: Bereitstellung und Überwachung des Agenten

Sobald Ihr KI-Agent wie vorgesehen funktioniert, ist es an der Zeit, ihn einzusetzen. Integrieren Sie ihn in Ihre bestehenden Systeme und setzen Sie ihn auf Ihrer Website oder in Ihrer App ein. Überwachen Sie, wie genau und schnell er auf Abfragen von Benutzern reagiert, indem Sie die Benutzerprotokolle und das Feedback analysieren, das über den integrierten Feedback-Mechanismus Ihres KI-Agenten eingeht.

Wenn es Verbesserungsmöglichkeiten gibt, führen Sie eine neue Version des Agenten ein, indem Sie die von den Benutzern gemeldeten Probleme beheben.

Implementierung und Anwendungsfälle von benutzerdefinierten KI-Agenten

Die Anwendungsmöglichkeiten von KI (insbesondere von KI-Agenten) sind in jeder Branche immens. Derzeit hinterlassen sie in vier großen Bereichen ihre Spuren.

1. KI-Agenten im E-Commerce: KI-Berater und Kundendienstmitarbeiter

Die KI-Agenten in E-Commerce-Unternehmen verfolgen in der Regel zwei Schlüsselziele:

2. KI-Agenten im Gesundheitswesen: vorausschauende Wartung und virtuelle Assistenten

KI-Agenten können Unternehmen im Gesundheitswesen dabei helfen, Geräteausfälle zu verhindern, indem sie den Zustand medizinischer Geräte kontinuierlich überwachen und analysieren. Dies verlängert die Lebensdauer der Geräte und warnt das Unternehmen, wenn es Zeit ist, die Geräte auszutauschen.

Darüber hinaus unterstützen KI-gestützte virtuelle Assistenten und Chatbots Patienten mit Erinnerungen an Nachsorgetermine und der Terminplanung. Sie können sogar medizinische Daten für Behandlungsvorschläge analysieren und Ärzten bei der Diagnose helfen. Sehen Sie selbst, wie das funktioniert. 👇

3. KI-Agenten für die Automatisierung von Geschäftsprozessen: Empfehlungssysteme und robotergestützte Prozessautomatisierung

Unternehmen bevorzugen den Einsatz von KI-Agenten für die Automatisierung von Aufgaben, wenn sie mit RPA-Tools (Robotic Process Automation) arbeiten. Beispiele hierfür sind:

4. KI-Agenten in Cloud Computing und Automatisierung

KI-Agenten können Cloud-Computing- und Automatisierungsunternehmen bei der Ressourcenplanung, Sicherheitsüberwachung und dem Kundensupport unterstützen. Dazu nutzen sie folgende Funktionen:

Der KI-Agent für Ihr Projektmanagement

Erinnern Sie sich, dass wir gesagt haben, dass wir am Ende einen KI-Agenten vorstellen werden? Oh, und haben wir schon erwähnt, dass Sie ihn nicht einmal selbst erstellen müssen? Einfach ausgedrückt: Wenn Sie KI für Ihre Produktivität benötigen, ist dies die schnellste Verknüpfung zu einem Wettbewerbsvorteil.

Dieser KI-Agent ist ClickUp Brain – eine KI, die alle Features von ClickUp unterstützt und Ihre Produktivität maximiert. Er lässt sich nahtlos in Ihre App-Umgebung integrieren, automatisiert Ihre Workflows und eliminiert die manuellen Aspekte des Projektmanagements.

ClickUp Brain übernimmt jedoch nicht nur die Automatisierung, sondern fungiert auch als Ihr superintelligenter Projektassistent. Von der Identifizierung von Engpässen bis hin zur intelligenten Arbeitsplanung auf der Grundlage Ihres Teams und dessen Workload verwaltet es alles, was Sie zur Optimierung des Projektfortschritts benötigen.

Diese KI-gestützte Produktivität ist auch in ClickUp Chat integriert, der integrierten Messaging-Plattform für die Zusammenarbeit in Echtzeit. Dank der fortschrittlichen KI von ClickUp Brain bereichert ClickUp Chat Ihre Unterhaltungen mit Informationen aus all Ihren Projekten, Aufgaben, Dokumenten und vielem mehr.

Er ist in der Lage, Ihre Chats zusammenzufassen, relevante Projektinformationen abzurufen und Aufgaben für Ihre Team-Mitglieder zu erstellen.

Hier finden Sie eine kurze Liste aller Möglichkeiten, die Ihnen ClickUp Chat als KI-gestützter Agent für Ihren Arbeitsplatz bietet:

Optimieren Sie Ihren Chat mit KI!

Vorteile der Verwendung von ClickUp Chat als interner KI-Agent

Die Verwendung von ClickUp Chat als internen KI-Agenten Ihres Unternehmens bietet viele Vorteile. Die wichtigsten davon sind jedoch:

✅ Optimierter Workflow: Verknüpfen Sie Aufgaben und Dokumente innerhalb des Chats, um zwischen verschiedenen Apps hin- und herwechseln zu müssen, um Ihre Arbeit und die damit verbundenen Unterhaltungen zu verwalten.

✅ Verbesserte Effizienz und Produktivität: Steigern Sie Ihre Produktivität und die Ihres Teams mit Aufgaben, Ansichten, Abhängigkeiten, Ankündigungen und Diskussionen, auf die Sie ganz einfach über den Chat zugreifen können.

✅ Bessere Datenschutz und Sicherheit: Bewahren Sie Ihre Daten des Projektmanagements an einem Ort auf, der mit den besten Sicherheitsstandards geschützt ist.

Machen Sie Ihre Arbeit mühelos mit ClickUp Chat als Ihrem KI-Agenten

Geschäftsprozesse wie Aufgabenmanagement oder Kundenservice werden höchstwahrscheinlich bald von fortschrittlichen KI-Agenten übernommen werden. Es wird nicht lange dauern, bis Unternehmen benutzerdefinierte Agenten für ihre Routineaufgaben und Workflows einsetzen.

Möchten Sie der Konkurrenz einen Schritt voraus sein, aber noch keine Ressourcen für die Entwicklung benutzerdefinierter KI-Agenten aufwenden?

Das fertige Angebot von ClickUp, ClickUp Chat, sorgt für eine effektive Teamzusammenarbeit und Projektmanagement und transformiert Ihre Geschäftsprozesse durch ein zentralisiertes System.

Wenn Sie bereit sind, die Effizienz Ihres Geschäfts zu maximieren, melden Sie sich kostenlos bei ClickUp an!