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Studie Klarheit beim Einsatz von KI-Agenten in Unternehmen

Quelle: Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO 1 min Lesedauer

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Wie können Unternehmen künstliche Intelligenz richtig einsetzen? Und ab wann gilt ein System überhaupt als „intelligent“? Eine Studie soll darüber nun Klarheit verschaffen.

Künstliche Intelligenz gilt als wettbewerbsvorteil. Aber wie können Unternehmen sie einsetzen?(Bild: © merabbi - stock.adobe.com)
Künstliche Intelligenz gilt als wettbewerbsvorteil. Aber wie können Unternehmen sie einsetzen?
(Bild: © merabbi - stock.adobe.com)

Eine neue Studie des Fraunhofer Forschungs- und Innovationszentrums für hybride künstliche Intelligenz hat Unternehmen eine klare Orientierung für den Einsatz von KI-Agenten gegeben. Laut einer Mitteilung führt die Untersuchung mit dem sogenannten „Agentic Level“ erstmals ein Bewertungsraster ein, mit dem sich bestimmen lässt, ob ein KI-System als Agent gilt und welche Chancen sowie Risiken damit verbunden sind.

Die Studie „KI-Agenten verstehen und anwenden“, an der das Fraunhofer-Institute für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO und das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS beteiligt waren, schafft zunächst begriffliche Klarheit in einem stark gehypten Themenfeld. Als KI-Agent gelten Systeme, die ein definiertes Ziel verfolgen, ihre Umwelt wahrnehmen, eigenständig Entscheidungen treffen und mit Menschen oder anderen Systemen kooperieren können. Das Agentic Level hilft Unternehmen dabei, diese Eigenschaften systematisch zu bewerten und fundierte Entscheidungen über den Einsatz zu treffen.

Die möglichen Anwendungsfelder sind vielfältig und reichen vom Kundensupport und Vertrieb über Planung und Notfallmanagement bis hin zur Robotiksteuerung. Gleichzeitig betonen die Autoren die Bedeutung eines schrittweisen Vorgehens: Unternehmen sollten zunächst Pilotprojekte in kontrollierten Umgebungen starten und diese auf Basis gewonnener Erfahrungen erweitern.

Neben technischen Aspekten hebt die Studie auch organisatorische Faktoren hervor, etwa die frühzeitige Einbindung von Mitarbeitenden, die Sicherstellung hochwertiger Daten sowie klare Governance-Strukturen. Die vollständige Studie ist auf der Website des Fraunhofer-Instituts erhältlich.

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