Der Konsens über die Fähigkeit agentischer KI, ihre Versprechen zu erfüllen, ist vorsichtig optimistisch: Bisher läuft alles gut, aber mit wichtigen Vorbehalten. Eine aktuelle PwC-Umfrage unter 300 Führungskräften, die KI-Agenten einsetzen, ergab, dass 66 % positive Ergebnisse hinsichtlich der Produktivität berichten. Es ist jedoch erwähnenswert, dass alle Systeme in der Regel gewisse Produktivitätsgewinne erzielen. Was die Führungskräfte wirklich suchen, ist ein bedeutender Vorteil, der eine extreme wettbewerbliche Differenzierung schafft. Derzeit verändern nur wenige KI-Agenten „die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird“, so die Autoren des PwC-Berichts. „Viele Mitarbeitende nutzen agentische Funktionen, die in Unternehmensoftware eingebettet sind, um Routineaufgaben zu beschleunigen – Einblicke zu gewinnen, Daten zu aktualisieren, Fragen zu beantworten. Das stellt eine bedeutende Produktivitätssteigerung dar, aber es reicht nicht für eine echte Transformation. “ Das Hauptproblem ist nicht die Technologie selbst; vielmehr sind es „Mindset, Veränderungsbereitschaft und Mitarbeitereinbindung“, folgern die PwC-Autoren. Mahe Bayireddi, CEO und Mitgründer von Phenom, einem Unternehmen, das KI-Agenten für HR-Funktionen bereitstellt, stimmt zu, dass die Herausforderungen vor allem in diesen Bereichen liegen. Er betonte auf Phenom’s jüngster Benutzerkonferenz in Philadelphia, wie entscheidend der Kontext für KI-Agenten ist. „Es gibt viel zu lernen in diesem Prozess“, sagte er. „Derzeit gibt es keine Experten, die dynamisch anleiten können, wie KI-Agenten effektiv verwaltet werden. “ Bayireddi erläuterte: „Agenten können die Produktivität um etwa 20-30 % steigern, vorausgesetzt, sie werden richtig eingesetzt, Change-Management ist gut umgesetzt und Daten werden angemessen genutzt. Die zentrale Frage lautet: Wie gelingt der Erfolg und wie kann das Change-Management wirksam gestaltet werden?“ KI-Agenten und die Daten, die sie verarbeiten, müssen domänenspezifisch sein und variieren je nach Branche und Unternehmen. „Daten auf universeller Ebene sind ziemlich komplex“, erklärte er. „Die Feinheiten des Kontexts und der Personalisierung sind entscheidend dafür, dass KI richtig funktioniert. Sie darf nicht allzu generisch sein. “ Das Aufkommen von KI-Agenten fördert die praktische Anwendung generativer KI.

Bei der Integration können Agenten „in Arbeitsabläufe eingebettet werden“, so Bayireddi. „Bislang mussten Menschen zu ChatGPT gehen, eine Frage stellen und auf eine Antwort warten. Das ist nicht die natürliche Art, wie Arbeit abläuft. “ Der Fokus muss darauf liegen, die Nuancen der spezifischen Funktionen und Prozesse zu adressieren, die durch Agenten automatisiert werden sollen. „Das muss in einem effektiven Format umgesetzt werden, das den Kontext einschließt“, ergänzte er. „Das kann nur gelingen, wenn der Agent innerhalb einer Abteilung effizient arbeitet. “ Bayireddi sieht KI-Agenten nicht als Bedrohung für Arbeitsplätze, sondern erkennt an, dass sie die Arbeitswelt verändern werden. „Neue Jobs werden durch Agenten entstehen, und es werden sich auch neue Arbeitsformen entwickeln. Fähigkeiten sind ein Teil davon; die Arbeit selbst und die Rollen werden sich weiterentwickeln. “ Die PwC-Autoren raten davon ab, sich mit minimalen Gewinnen durch KI-Agenten zufriedenzugeben. „Unternehmen, die nur Pilotprojekte durchführen, laufen Gefahr, von Wettbewerbern überholt zu werden, die bereit sind, die Arbeit grundlegend neu zu gestalten. Nur wenige Firmen definieren die Zukunft aktiv, indem sie neue Geschäftsmodelle entwickeln, die mehrere KI-Agenten integrieren und orchestrieren. Weniger als die Hälfte denkt grundlegend über Betriebskonzepte und Arbeitsprozesse um (45 %) oder gestaltet Prozesse um KI-Agenten neu (42 %). “