Von Co-Piloten zu KI-Agenten: Erkundung der 5 Stufen der Autonomie

Der Aufstieg autonomer Geschäftsprozesse verändert, wie Unternehmen operieren, angetrieben durch KI und Automatisierung, die die Effizienz steigern und Fehler reduzieren. Eine Studie von McKinsey zeigt, dass KI-gesteuerte Automatisierung die Produktivität innerhalb eines Jahres um 30 % steigern kann.

Autonomie in der KI ermöglicht es Systemen, Aufgaben unabhängig auszuführen, zu lernen und sich anzupassen, ohne ständigen menschlichen Input. Dies spiegelt den Fortschritt im autonomen Fahren wider, wo sich Prozesse von einfacher Fahrerassistenz zu fortschrittlichen Auto(piloten) entwickelt haben, die kaum oder gar keine Überwachung erfordern.

Ein bemerkenswertes Beispiel ist ein Versicherungsunternehmen, das KI-gesteuerte autonome Systeme zur Verwaltung der Schadensbearbeitung eingesetzt hat. Durch die Automatisierung dieser kritischen Funktion reduzierte das Unternehmen die Bearbeitungszeit um 90 % und erhöhte die Genauigkeit bei der Bewertung von Schadensfällen. Dieser Wandel straffte nicht nur die Abläufe, sondern verbesserte auch die Kundenzufriedenheit, indem er die Genehmigung von Schadensfällen beschleunigte und eine konsistentere Entscheidungsfindung sicherstellte.

In diesem Blogbeitrag untersuchen wir die Evolution und die Stufen der Autonomie in der Geschäftsautomatisierung. Wir werden diesen Ansatz auch mit traditionellen Automatisierungsmethoden vergleichen und untersuchen, wie Beam AI diese Fortschritte nutzt.

Lassen Sie uns anfangen!

Die Evolution der Geschäftsautomatisierung

Geschäftsautomatisierung hat sich mit dem Fortschritt digitaler Technologien erheblich weiterentwickelt. Anfangs wurden Automatisierungswerkzeuge entwickelt, um manuelle Arbeit durch Maschinen zu ersetzen, die in der Lage sind, sich wiederholende Aufgaben auszuführen. Mit fortschreitender Technologie verlagerte sich der Schwerpunkt darauf, Computer und Software effizienter zur Verwaltung administrativer Aufgaben und grundlegender Arbeitsabläufe einzusetzen.

Frühe Automatisierung und der Aufstieg intelligenter Automatisierung

In den frühen Phasen der digitalen Automatisierung wurden Werkzeuge entwickelt zur Unterstützung von menschlichen Arbeitern, statt sie zu ersetzen. Diese ersten Automatisierungswerkzeuge, wie grundlegende Skripte und Makros, automatisierten sich wiederholende Aufgaben, erforderten jedoch immer noch erhebliche menschliche Aufsicht. Zum Beispiel automatisierten frühe Tabellenkalkulationen Berechnungen, erforderten jedoch manuelle Dateneingabe und Überwachung.

Mit dem technologischen Fortschritt wurden Automatisierungswerkzeuge fortschrittlicher, was zur Entwicklung von Robotic Process Automation (RPA) führte. RPA konnte komplexe, regelbasierte Aufgaben in verschiedenen Anwendungen bewältigen, was den Bedarf an menschlichem Input reduzierte. Trotz seiner Effizienz hatte RPA Einschränkungen bei der Anpassung an neue Situationen oder dem Lernen aus Ergebnissen, was seine Autonomiestufe einschränkte.

Was kommt als nächstes? Agentic Process Automation

Agentische Prozessautomatisierung ist der nächste Schritt in der Automatisierungsreise, gekennzeichnet durch Systeme, die unabhängig handeln und Entscheidungen treffen können. Diese Systeme nutzen KI, um Daten zu verstehen und zu interpretieren, aus Ergebnissen zu lernen und ihre Aktionen autonom anzupassen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Agentische Prozessautomatisierung zeichnet sich durch mehrere Schlüsselfaktoren aus, die sie von niedrigeren Stufen abhebt. Möchten Sie die wichtigsten Merkmale von APA umfassend verstehen? Hier lesen!

5 Autonomiestufen in der KI

Während sich KI weiterentwickelt, ist es entscheidend, die verschiedenen Autonomiestufen zu verstehen, die definieren, wie diese Systeme arbeiten. Jede Stufe stellt einen Schritt zu größerer Unabhängigkeit und Fähigkeit dar, von einfacher Aufgabenautomatisierung bis hin zur vollständig autonomen Entscheidungsfindung. Hier ist ein detaillierter Blick auf jede Stufe, komplett mit Anwendungsbeispielen aus der Praxis.

Stufe 1: Basisautomatisierung

Auf der grundlegendsten Stufe führen KI-Systeme vordefinierte Aufgaben unter strenger menschlicher Aufsicht durch. Diese Systeme befolgen eine Reihe von Anweisungen und führen Aufgaben ohne jegliche Entscheidungsfindung aus. Sie sind darauf ausgelegt, sich wiederholende, regelbasierte Aktivitäten zu bewältigen, bei denen menschliche Intervention zur Initiierung und Überwachung des Prozesses erforderlich ist.

Anwendungsfall: Ein einfaches Skript, das automatisch Daten in einer Tabelle formatiert und organisiert, wann immer sie aktualisiert werden. Das Skript wird genau wie programmiert ausgeführt, ohne Spielraum für Abweichungen oder Entscheidungsfindungen.

Stufe 2: Teilautonomie

Auf dieser Stufe können KI-Systeme bestimmte Aufgaben eigenständig verwalten, benötigen jedoch immer noch menschlichen Input für komplexere oder nicht standardmäßige Situationen. Diese Systeme sind in der Lage, Routineaufgaben zu bewältigen, leiten jedoch an Menschen weiter, wenn sie auf Szenarien stoßen, die außerhalb ihrer programmierten Fähigkeiten liegen.

Anwendungsfall: Robotic Process Automation (RPA) Software, die die Verarbeitung von Rechnungen automatisiert. Während sie Standardrechnungen eigenständig verarbeiten kann, markiert sie ungewöhnliche Ausgaben oder Abweichungen zur menschlichen Überprüfung, bevor sie fortfährt, um Genauigkeit und Compliance sicherzustellen.

Stufe 3: Bedingte Autonomie

Systeme auf dieser Stufe können Entscheidungen treffen und Aufgaben autonom ausführen, jedoch nur unter bestimmten Bedingungen. Sie verlassen sich auf vordefinierte Regeln und ein gewisses Maß an KI, um Aufgaben zu bewältigen, erfordern jedoch menschliche Intervention, wenn sie auf Situationen stoßen, die über ihre Programmierung hinausgehen oder auf Ungewissheit treffen.

Anwendungsfall: Ein KI-gestütztes Diagnosetool, das medizinische Bilder analysieren kann, um häufige Zustände wie Frakturen oder Tumore zu identifizieren. Es benachrichtigt jedoch Radiologen, um die Ergebnisse zu überprüfen und endgültige Entscheidungen zu treffen, wenn es auf atypische Fälle stößt oder zusätzliche Kontextinformationen für eine genaue Diagnose benötigt werden.

Stufe 4: Hohe Autonomie

Hohe Autonomie ist durch Systeme gekennzeichnet, die die meisten Aufgaben mit minimaler menschlicher Aufsicht bewältigen können. Diese KI-gesteuerten Systeme sind in der Lage, den Kontext zu verstehen, aus Daten zu lernen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Während sie dennoch Menschen für kritische Entscheidungen einbeziehen können, ist ihr Bedarf an Eingriffen stark reduziert.

Anwendungsfall: Eine KI-gestützte Kundenservice-Plattform, die die meisten Kundenanfragen verwalten kann, einschliesslich der Lösung von Problemen und der Beantwortung von Fragen. Nur die komplexesten oder sensibelsten Fälle werden an menschliche Vertreter eskaliert, was die Reaktionszeiten erheblich reduziert und die Kundenzufriedenheit verbessert.

Stufe 5: Volle Autonomie

Auf der höchsten Autonomiestufe arbeiten KI-Systeme vollständig unabhängig, treffen Entscheidungen und passen sich neuen Situationen an, ohne jeglichen menschlichen Input. Diese Systeme sind selbstständig und optimieren kontinuierlich ihre Aktionen, um die besten Ergebnisse zu erzielen, ähnlich wie ein vollständig autonomes Fahrzeug, das seine Umgebung eigenständig navigiert und auf sie reagiert, ohne jegliches Fahrereingreifen.

Anwendungsfall: Ein KI-gesteuertes Dokumentenmanagementsystem, das eingehende Dokumente autonom bearbeitet und kategorisiert, relevante Daten extrahiert und Aufzeichnungen in einer Datenbank aktualisiert. Das System verarbeitet Routineaufgaben und Dateneingaben effizient, eskaliert jedoch komplexe Fälle oder Dokumente, die spezielle Behandlung erfordern, an menschliche Operatoren zur weiteren Überprüfung und Entscheidungsfindung.

Um mehr darüber zu erfahren, wie KI-Agenten den Arbeitsmarkt transformieren, lesen Sie unseren Artikel: KI-Agenten revolutionieren den Arbeitsmarkt: Was Sie wissen müssen

Der Ansatz von Beam AI

Bei Beam AI verbinden wir das Beste aus beiden Welten: die Anpassungsfähigkeit und das Urteilsvermögen von KI-Agenten und die Zuverlässigkeit aktueller RPA-Systeme. Unser Ziel ist es, intelligente, kontextbewusste KI-Agenten zu schaffen, die sich nahtlos in Ihre bestehenden Prozesse integrieren und sich im Laufe der Zeit weiter verbessern.

Die Agenten von Beam AI automatisieren nicht nur Aufgaben – sie werden zu wertvollen, KI-gestützten Teammitgliedern, die die strategische Entscheidungsfindung verbessern und das Unternehmenswachstum vorantreiben.

Wie unsere KI-Agenten arbeiten:

• Von Menschen lernen: Unsere Agenten verstehen Ihre Arbeitsabläufe, um Aufgaben genau und effizient auszuführen.

• Arbeitsabläufe wählen: Sie wählen den besten Workflow für jede Anfrage basierend auf dem, wozu sie ausgebildet wurden.

• Konsistenz sicherstellen: Durch das Befolgen festgelegter Arbeitsabläufe garantieren unsere Agenten zuverlässige Ergebnisse für ähnliche Anfragen.

• Klärung suchen: Sie fragen nach weiteren Informationen, wenn nötig, um sicherzustellen, dass Aufgaben richtig durchgeführt werden.

• Menschliche Genehmigung einholen: Kritische Schritte umfassen eine menschliche Überprüfung, um Genauigkeit zu gewährleisten.

• Sich über die Zeit verbessern: Feedback hilft unseren Agenten, ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern.

Schließen Sie sich uns an, um Geschäftsabläufe mit der Kraft fortschrittlicher Automatisierung zu revolutionieren. Entdecken Sie, wie Beam AI Ihr Unternehmen heute transformieren kann!