Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ist in Bewegung – und zwar gewaltig! Innerhalb weniger Tage haben Databricks, Google Cloud und Microsoft neue Plattformen für autonome KI-Agenten auf den Markt gebracht. Das Ziel? Eine Art von Vereinheitlichung in der zersplitterten Landschaft und eine Anpassung an die Bedürfnisse der Unternehmen. Ehrlich gesagt, es ist schon beeindruckend, wie schnell sich die Technologien entwickeln und wie sie unser Arbeitsumfeld umkrempeln könnten.

Am 13. Juni 2023 stellte Databricks sein quelloffenes Meta-Framework Omnigent vor, das verschiedene Agenten-Systeme über eine einheitliche Schnittstelle orchestriert. Das klingt nach einer feinen Sache, besonders mit integrierten Sicherheitsrichtlinien und einer Kostenkontrolle, die automatisch bei 100 Euro Budget stoppt. Zwei Tage zuvor gab es bereits die Ankündigung des OpenSharing-Protokolls, das von der Linux Foundation verwaltet wird. Dieses Protokoll ermöglicht den Austausch von Daten und KI-Assets nach dem Zero-Copy-Prinzip, was insbesondere für Unternehmen wie SAP und Stripe von Interesse sein dürfte.

Die Rolle von Google Cloud und Microsoft

Ein Tag später, am 14. Juni, kam Google Cloud mit dem Open Knowledge Format (OKF) um die Ecke, das Wissen in Markdown-Dateien standardisiert. Das klingt nach einer praktischen Lösung für bessere Portabilität und Interoperabilität. Gleichzeitig präsentierte TrueFoundry das Agent Gateway, eine Kontrollinstanz für Enterprise-KI-Agenten, die mit Governance-Funktionen brilliert. Microsoft hingegen hat sein Copilot Studio zur Orchestrierungs-Plattform erweitert und das Microsoft IQ Framework eingeführt, das den Kontext in vier Ebenen strukturiert – von Arbeit über Fabric bis Web. Das alles lässt einem schon das Wasser im Mund zusammenlaufen!

Und wenn wir schon bei beeindruckenden Neuerungen sind: Microsoft stellte zudem die MAI-Modellfamilie vor, die mit 35 Milliarden Parametern ausgestattet ist und sich auf komplexe logische Schlussfolgerungen spezialisiert hat. Das klingt nicht nur technisch, sondern könnte auch die Betriebskosten um bis zu 90 Prozent senken – ein echter Game Changer, wenn man bedenkt, wie viele Unternehmen mit ihren Budgets jonglieren müssen.

Die physische Dimension der KI

Ein weiterer spannender Aspekt der KI-Entwicklung sind die physischen Anwendungen. Am 11. Juni 2023 veröffentlichte NVIDIA Open-Source-Tools für industrielle Agenten, was auf der Bosch Connected World in Berlin große Beachtung fand. Hier wurde die Bedeutung intelligenter Robotik betont, und NEURA Robotics sicherte sich eine Finanzierung von bis zu 1,4 Milliarden US-Dollar. Das ist eine Ansage! McKinsey schätzt, dass KI-Agenten bis zu 44 Prozent der Arbeitszeit in den USA übernehmen könnten – ein Gedanke, der nicht nur aufhorchen lässt, sondern auch ein gewisses Unbehagen auslösen kann.

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Und wie steht es um die Rolle der agentischen KI? Diese autonome Technologie agiert mit minimaler menschlicher Aufsicht. Im Gegensatz zu klassischen KI-Modellen können agentische Systeme eigenständig planen, schlussfolgern und handeln. Die Deutsche Telekom hat mit dem RAN Guardian Agent beispielsweise ein System entwickelt, das selbstheilende Mobilfunknetzwerke ermöglicht. Auch SAP hat mit Joule ein intelligentes Assistenzsystem in der Cloud eingeführt, das proaktiv agiert. Unternehmen wie Klarna und DHL setzen agentische KI ein, um ihre Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Gartner prognostiziert sogar, dass bis 2029 etwa 80 Prozent der Kundenservice-Anfragen eigenständig bearbeitet werden könnten – das ist doch mal eine Perspektive!

Ein Blick in die Zukunft

Die Integration agentischer KI in Cloud-Umgebungen wird als ein Paradigmenwechsel in der Unternehmens-IT betrachtet. Diese Systeme sind nicht nur in der Lage, Aufgaben zu erledigen, sondern können auch Verantwortung für komplexe Prozesse übernehmen. Unternehmen können agentische KI als Results-as-a-Service (RaaS) nutzen, was bedeutet, dass sie für konkrete Ergebnisse und nicht für Softwarelizenzen zahlen. Ein smarter Ansatz, der vielleicht den ein oder anderen CFO zum Schmunzeln bringen könnte.

Die Entwicklung von Multi-Agenten-Systemen (MAS) wird als logischer nächster Schritt in der Evolution intelligenter Systeme angesehen. Fortschritte in generativen KI-Modellen ermöglichen es Agenten, komplexe Probleme eigenständig zu lösen, was in Bereichen wie Kundenkommunikation und Softwareentwicklung enorme Potenziale birgt. Die Frage, die sich nun stellt, ist: Sind wir bereit für diese neue, intelligente Zukunft?