Webinar: Schwarmintelligenz

In unserem Webinar zum Thema „Schwarmintelligenz: So transformieren KI-Agenten Ihr Unternehmen“ habe ich gemeinsam mit Joel Barmettler beleuchtet, wie Unternehmen von generativer KI konkret profitieren können und weshalb jetzt der richtige Moment ist, damit zu starten. Dabei ging es uns nicht nur darum, den aktuellen KI-Hype zu hinterfragen, sondern vor allem zu zeigen, dass KI längst ein wirkungsvolles Werkzeug im betrieblichen Alltag geworden ist. Viele Unternehmen haben bereits erkannt, dass sich mithilfe künstlicher Intelligenz sowohl Prozesse automatisieren als auch neue Geschäftsfelder erschließen lassen.

“KI-Agenten bringen Unternehmen einen echten Mehrwert, wenn sie Aufgaben klar definieren und ihnen die richtigen Tools an die Hand geben.”

Durch diesen Fokus auf den praktischen Nutzen von KI haben wir einen Rahmen geschaffen, in dem Fragen nach Machbarkeit, Sicherheit und Kostenkontrolle deutlich werden. Gerade in der aktuellen Phase, in der generative KI in rasanten Schritten voranschreitet, bietet es sich an, den Einstieg gezielt zu planen und mit einer klaren Strategie zu verknüpfen.

Der Weg zur generativen KI Im nächsten Schritt sind wir auf die jüngere Forschungsgeschichte eingegangen, um zu verdeutlichen, wie sich Sprachmodelle von GPT-2 über GPT-3 (das viele durch ChatGPT kennen) bis hin zu den aktuell diskutierten Multi-Agent-Systemen entwickelt haben. Diese Entwicklung ist beachtlich, weil sie deutlich macht, warum KI-Agenten heute weit mehr leisten können als noch vor wenigen Jahren.

So wurde etwa das Konzept des Few-Shot Learning vorgestellt. Dabei geht es darum, dass ein großes Sprachmodell wie GPT-3 neue Aufgaben erlernen kann, ohne dass man es jedes Mal komplett neu trainiert. Stattdessen reicht es, dem Modell wenige Beispiele zu geben, damit es Zusammenhänge erkennt und eigenständig überträgt. Noch spannender wird es mit den sogenannten ReAct-Ansätzen, bei denen sich Sprachmodelle nicht nur auf das reine Textverständnis beschränken, sondern zusätzlich „denken“ und externe Tools oder Datenquellen „anzapfen“ können, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.

“Die Fähigkeit von KI-Modellen, selbstständig ‚nachzudenken‘ und passend zu handeln, öffnet völlig neue Möglichkeiten, wenn es um die Automatisierung von High-Level-Aufgaben geht.”

Dadurch sind wir in der Lage, nicht nur einfache Frage-Antwort-Szenarien umzusetzen, sondern Agenten zu schaffen, die eigenständig Zwischenschritte planen. Sie holen sich dabei selbst die notwendigen Informationen, zum Beispiel aus internen Firmendokumenten, oder greifen auf externe Services zu, um ihre Aufgabe zu erfüllen.

Von Einzel-Agenten zum KI-Schwarm An diesem Punkt haben wir den Bogen gespannt zu der Idee, KI-Agenten nicht isoliert, sondern miteinander vernetzt einzusetzen. Denn so entsteht eine Art Schwarmintelligenz, bei der jeder Agent für eine klar definierte Aufgabe zuständig ist und zugleich die Fähigkeit besitzt, mit anderen Agenten zu kooperieren oder sich bei Bedarf abzustimmen. Im Ergebnis lässt sich die Leistungsfähigkeit eines Unternehmens quasi vervielfachen, weil nun mehrere spezialisierte Agenten parallel oder aufeinander abgestimmt arbeiten.

“Ein Agent allein kann schon hilfreich sein, doch der wahre Hebel entsteht, wenn mehrere Agenten in Teams agieren und sich gegenseitig kontrollieren und ergänzen.”

Besonders hervorgehoben haben wir dabei zwei grundsätzliche Interaktionsmodelle. Im ersten Modell, dem Gruppenchat, tauschen sich alle Agenten (und bei Bedarf auch menschliche Teammitglieder) direkt aus. Das erinnert an Chat-Gruppen, wie wir sie im Arbeitsalltag bereits in Slack oder Teams nutzen. Im zweiten Modell gibt es einen Koordinator-Agenten, der die vollständige Kommunikation steuert und die Ergebnisse in einer knappen, gut verständlichen Form zurückmeldet. Welche Variante sich besser eignet, hängt von Faktoren wie Teamkultur, Arbeitsweise und konkreten Projektanforderungen ab.

Implementierung und Praxis Natürlich wollten wir auch zeigen, wie ein Unternehmen dieses Potenzial nutzen kann. Im Webinar haben wir vier aufeinanderfolgende Phasen vorgestellt, die sich in der Praxis bewährt haben, um KI-Agenten nach und nach erfolgreich zu implementieren.

Zunächst geht es in der Einführungsphase darum, erste KI-Agenten mit relativ engen, gut definierbaren Aufgaben zu betrauen. So lernen sowohl die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter als auch die KI, was funktioniert und wo eventuelle Grenzen liegen. Dieses Vorgehen stärkt das gegenseitige Vertrauen und erlaubt, Risiken in einem kontrollierten Rahmen zu halten.

Sobald sich erste Erfolge eingestellt haben, kann in der zweiten Phase die Autonomie der Agenten ausgebaut werden. Dabei geht es vor allem darum, dass die Agenten selbständig Wissenslücken erkennen und Experten aktiv um neue Informationen bitten, wenn ihnen etwas fehlt. Dieser Prozess nimmt der Belegschaft zwar zeitweise etwas Geduld ab, stärkt aber nachhaltig das Selbstverständnis der Agenten im Tagesgeschäft.

In der dritten Phase kommt es schließlich zur gezielten Vernetzung. Hier werden mehrere Agenten so konfiguriert, dass sie gemeinsame Projekte bearbeiten können. Für das Unternehmen bedeutet das einen spürbaren Effizienzschub, denn die Agenten steuern sich in gewissem Maße gegenseitig, um ihr jeweiliges Fachgebiet einzubringen.

Wenn diese Zusammenarbeit gut eingespielt ist, kann man den nächsten Schritt gehen und in der vierten Phase einen übergeordneten Koordinator-Agenten installieren. Das beschleunigt vor allem komplexe Projekte, weil nicht mehr jedes Teammitglied jeden Agenten verstehen und anwählen muss. Stattdessen gibt es eine zentrale Anlaufstelle, die intern alle benötigten Ressourcen—sowohl menschliche als auch maschinelle—koordiniert.

“Der große Unterschied zwischen einem Einzel-Agenten und einem Schwarm besteht in der dezentralen Selbstorganisation und im Zusammenspiel spezialisierter KI-Systeme.”

Wie bereits erwähnt, hängt der Erfolg in dieser Implementierungsphase stark von Sicherheits- und Datenschutzaspekten ab. Deshalb haben wir auch konkrete Ansätze vorgestellt, wie man zum Beispiel Berechtigungen steuert, Kostentransparenz sicherstellt und kontinuierlich die Qualität der Agenten überwacht.

Ausblick Im letzten Teil des Webinars haben wir uns ausgemalt, wie dieses Zusammenspiel noch größer gedacht werden kann. In naher Zukunft werden Firmen nicht nur ihre internen KI-Agenten haben, sondern können zugleich mit externen Agenten anderer Unternehmen kooperieren. So entsteht ein regelrechtes KI-Ökosystem, in dem spezialisierte Agenten „as a Service“ angeboten werden. Die Vorstellung, dass ganze Unternehmen darauf basieren, KI-Agenten für andere zu entwickeln und zur Verfügung zu stellen, ist längst nicht mehr futuristisch—die Open-Source-Community arbeitet bereits fieberhaft daran, entsprechende Multi-Agent-Frameworks zu erstellen.

“Wir werden schon bald Plattformen sehen, auf denen Firmen KI-Agenten unterschiedlicher Anbieter einkaufen oder mieten können, um maßgeschneiderte Lösungen für ihre individuellen Herausforderungen zu bekommen.”

Die anschließende Fragerunde hat gezeigt, dass der Bedarf an Informationen im Bereich Datenschutz, On-Premise-Lösungen, Rechteverwaltung und Kostenoptimierung sehr hoch ist. Unser Fazit lautet, dass es für Unternehmen essenziell ist, von Anfang an klare Prozesse und einen Technologie-Stack zu definieren, damit der Einsatz von KI-Agenten nicht nur sicher, sondern auch wirtschaftlich tragfähig ist.

Wir freuen uns, diese Themen im nächsten Webinar unserer Reihe weiter zu vertiefen—insbesondere den Aspekt des gemeinsamen Wissensmanagements zwischen Mensch und Maschine. Denn das Potenzial, Unternehmenswissen effizienter zu erfassen, zu strukturieren und nutzbar zu machen, ist mit KI-Agenten größer denn je.

“Wer jetzt startet, hat die Chance, die Gestaltung dieser neuen Wertschöpfungsketten aktiv mitzubestimmen—und sich langfristig einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu sichern.”

Wir sind davon überzeugt, dass KI-Agenten zum „Game Changer“ werden können—wenn man sie strategisch sinnvoll im Unternehmen verankert und dabei rechtzeitig an Vertrauen, Transparenz und passende Prozesse denkt.