Question 1

Was ist der Unterschied zwischen einem "KI-Agenten" und normaler Automatisierung?

Accepted Answer

Normale Automatisierung folgt einem festen Regelwerk – wenn das passiert, mach das. Ein Agent nutzt ein Modell, um je nach Kontext zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist, und kann so Fälle abdecken, die die Regeln nicht vorgesehen haben. Diese Flexibilität ist zugleich der Kompromiss: Agenten sind schwerer zu testen und verhalten sich eher unerwartet als ein fester Workflow.

Question 2

Brauche ich für jede Aufgabe einen eigenen Agenten oder einen, der vieles kann?

Accepted Answer

Beide Ansätze findest du hier. Enge Agenten, die für eine Aufgabe gebaut sind (Antworten entwerfen, Tickets sortieren), sind meist zuverlässiger und günstiger im Betrieb; universelle Agenten-Plattformen kosten mehr, ersparen dir aber, mehrere Tools zusammenzustecken. Fang eng an, wenn du neu in diesem Bereich bist – so siehst du leichter, ob es wirklich Zeit gespart hat.

Question 3

Wie prüfe ich die Zuverlässigkeit, bevor ich ihn im ganzen Team einführe?

Accepted Answer

Lass ihn zuerst im Schattenmodus laufen – Vorschläge oder Entwürfe erstellen, ohne selbst zu handeln – und vergleiche die Ergebnisse ein paar Wochen lang mit dem, was ein Mensch gemacht hätte. Demos der Anbieter sind auf ihre besten Fälle optimiert; deine Daten und Grenzfälle entscheiden über die tatsächliche Zuverlässigkeit.

On-Device Machine Learning

Zahlst du schon für einige davon?

Häufig gestellte Fragen