Agentic AI vs. Generative AI - Was sollten Sie verwenden?

Das exponentielle Wachstum von KI-Software (künstliche Intelligenz), -Produkten und -Lösungen in den letzten Jahren ist nicht zu leugnen. Diese Tools haben in praktisch jeder Branche Wellen geschlagen und verändern die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Arbeit erledigen. 

Wenn Sie sich mit dem Aufbau automatisierter Prozesse zur Steigerung der Effizienz befassen, haben Sie wahrscheinlich schon die verschiedenen Arten von KI kennengelernt, z. B. Conversational (konversationelle), Generative und Agentic AI. Die beiden, die am häufigsten missverstanden werden, sind jedoch die Generative AI (GenAI – Generative KI) und Agentic AI (agentenbasierte KI). 

Obwohl sie Ähnlichkeiten aufweisen, dienen sie unterschiedlichen Zwecken. Vergleichen wir also Agentic AI mit Generative AI, um herauszufinden, was jede von ihnen einzigartig macht und welche für Sie besser geeignet sind.

Was ist Generative AI?

Bei der Generative AI, der heute vielleicht am häufigsten verwendeten KI-Technologie, dreht sich alles um die Erstellung von Inhalten. Sie nutzt fortschrittliche Lernwerkzeuge, um ihre Trainingsdaten zu analysieren und Strukturen und Muster in den Trainingsdaten zu erkennen. Generative AI kann auf der Grundlage von Vorhersagen aus den gelernten Mustern neue Inhalte erstellen – Sie können sich generative AI (oft als GenAI abgekürzt) als eine hochkomplexe Version des Autovervollständigungs-Tools in einer Messaging-App vorstellen. 

Wahrscheinlich haben Sie bereits generative AI-Anwendungen in Ihrem täglichen Leben verwendet. Zu den beliebtesten GenAI-Tools gehören ChatGPT, Jasper AI und Gemini von Google. Die Anwendungsmöglichkeiten für generative AI-Tools gehen jedoch weit über die musterbasierte Generierung hinaus. So kann generative AI beispielsweise als „interaktiver Lernpartner“ in der Bildung oder als Brainstorming-Tool für die Erstellung von Inhalten eingesetzt werden.

Generative AI kann Inhalte auf der Grundlage von Mustern und Wahrscheinlichkeiten generieren, die aus menschlichen Reaktionen und Rückmeldungen gelernt wurden (wie bei jeder KI hängt die Genauigkeit der Ergebnisse jedoch von der Qualität und Relevanz der Trainingsdaten sowie von der fortlaufenden menschlichen Validierung und Überwachung ab). GenAI-Tools sind oft sehr gut im digitalen Transformationsprozess einsetzbar, bei dem Unternehmen digitale Technologien in jeden Aspekt ihrer Abläufe integrieren. Diese Tools helfen Unternehmen, Prozesse zu rationalisieren, die betriebliche Effizienz zu steigern und ein besseres Kundenerlebnis zu schaffen. 

In der IT werden generative AI-Tools häufig für Aufgaben wie Ticketing und Helpdesk-Unterstützung, Codegenerierung, Prozessautomatisierung und prädiktive Analysen eingesetzt. Klingt ziemlich unglaublich, oder? Ist es auch, und es hat sicherlich seinen Platz im IT-Betrieb… aber jetzt eröffnet Agentic AI eine Menge neuer Möglichkeiten in der gesamten KI- Umgebung.

Was ist Agentic AI? 

Agentic AI bezieht sich auf Systeme der künstlichen Intelligenz, die so konzipiert sind, dass sie autonom arbeiten, Entscheidungen treffen, Maßnahmen ergreifen und komplexe Ziele mit minimaler menschlicher Aufsicht verfolgen. Agentic AI-Lösungen zeichnen sich daher durch Fähigkeiten aus, die sie von anderen KI-Lösungen abheben:

1. Autonomie: Agentic AI kann unabhängig arbeiten und Entscheidungen in Echtzeit treffen, ohne dass der Mensch ständig eingreifen muss.
2. Zielgerichtetes Verhalten: Diese Systeme können spezifische Ziele definieren und planen, diese zu erreichen, anstatt vordefinierte Aufgaben auszuführen.
3. Anpassungsfähigkeit: Agentische KI kann ihre Strategien dynamisch an veränderte Umgebungen und neue Daten anpassen.
4. Urteilsvermögen und Entscheidungsfindung: Diese Systeme können Optionen abwägen, Ergebnisse vorhersehen und Pläne ändern, um auf komplexe Situationen zu reagieren.
5. Verstehen natürlicher Sprache: Agentische KI kann komplexe Anweisungen in natürlicher Sprache verstehen und befolgen.
6. Optimierung von Arbeitsabläufen: Sie kann mehrstufige Prozesse effizient ausführen und optimieren.

Bei der Abwägung zwischen Agentic AI und Generative AI besteht der Hauptvorteil der Agentic AI darin, dass sie autonom handeln kann. Agentische KI-Systeme sind zielorientiert, d. h. sie werden mit bestimmten Zielen vor Augen entworfen, auf die sie dann hinarbeiten. Sie sind in der Lage, sich an Situationen anzupassen und in Echtzeit aus ihren Erfahrungen zu lernen. Andere Arten von KI können sich dagegen nicht selbst korrigieren, auf Ziele hin planen oder eigenständig handeln. 

Mit ihrer Fähigkeit, Situationen selbstständig zu analysieren und dann Aktionen zu wählen, die das definierte Ziel fördern, bietet die Agentic AI zahlreiche potenzielle Anwendungsfälle. Die meisten Agentic AI-Programme befinden sich zwar noch in der Anfangsphase, aber Enthusiasten und Forscher gehen davon aus, dass diese Modelle in der KI-Robotik, bei Chatbots für den Kundendienst, bei der Automatisierung von Aufgaben und bei der Datenanalyse zum Einsatz kommen könnten.

Agentic AI vs. Generative AI

Was ist also der Unterschied zwischen Agentic AI und Generative AI? Im Wesentlichen dienen sie unterschiedlichen Zwecken: Generative AI ist auf die Generierung von Inhalten ausgelegt und reagiert auf Eingabeaufforderungen, um Ausgaben wie Text und Bilder zu erstellen, während sich Agentic AI auf die Entscheidungsfindung und autonomes Handeln konzentriert und in der Lage ist, Aufgaben zu planen, auszuführen und sich mit minimalen menschlichen Eingaben an Ziele anzupassen. In der nachstehenden Tabelle finden Sie einen Vergleich zwischen Generative AI und Agentic AI. 

Generative AI vs. Agentic AI im Vergleich

Also, Agentic AI vs. Generative AI – was sollten Sie verwenden? Letzten Endes kommt es auf die Anforderungen Ihres Unternehmens an. 

Unternehmen, die autonome Prozesse entwickeln möchten, die im Hintergrund ablaufen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist, benötigen Agentic AI. Diejenigen, die KI einsetzen möchten, um inputbasierte Prozesse produktiver zu machen, sollten Generative AI verwenden.
Aber beide schließen sich nicht gegenseitig aus. In den meisten Fällen werden Sie mit einer Kombination aus beiden die besten Ergebnisse erzielen. Während die Entwicklung von Agentic AI-Programmen in vielen verschiedenen Branchen noch in den Kinderschuhen steckt (Google wird sein Agentic AI-Update voraussichtlich Anfang 2025 für den allgemeinen Einsatz freigeben, und Atera bietet bereits seinen AI Copilot mit Autopilot an), schließt Generative AI die Lücke, um einen produktiveren und effizienteren Arbeitsplatz zu schaffen. Experten sagen voraus, dass Generative AI und Agentic AI gemeinsam für eine ganzheitliche KI-Transformation eingesetzt werden.

Agentic AI vs. Generative AI in der IT

Wie bereits erwähnt, dienen Generative AI und Agentic AI jeweils einem bestimmten Zweck und sind nicht notwendigerweise eine „entweder-oder“-Entscheidung. Beide sind transformative Aspekte einer Technologie, die Sie zur Optimierung der Effizienz Ihres Unternehmens einsetzen können.

Beide haben das Ziel, die Effizienz und Innovation in der Welt der Informationstechnologie zu verbessern. Der Unterschied zwischen Agentic AI und Generative AI liegt jedoch in der Autonomie. Agentische KI-Programme sind auf autonome, zielgerichtete Aktionen ausgerichtet. Generative AI-Programme hingegen sind auf die Erstellung von Ergebnissen spezialisiert, die auf erlernten Mustern beruhen. 

Wenn es um die Anwendung von Agentic AI und Generative AI im IT-Bereich geht, sind sich Experten einig, dass diese Programme wahrscheinlich in Kombination eingesetzt werden, um umfassende KI-gesteuerte Tools zu erstellen. So können Agentic AI-Programme beispielsweise die Leistung von GenAI nutzen, um Inhalte oder kontextbezogene Daten für eine bestimmte Aufgabe zu erstellen. 

Letztendlich wird die Kombination der Leistungsfähigkeit von Agentic AI und Generative AI für IT-Anwendungsfälle flexiblere und robustere KI-Funktionen hervorbringen. Diese Lösungen werden in der Lage sein, verschiedene Modelle zu nutzen, um eine Situation wahrzunehmen, zu berechnen und zu bewerten – und dann entsprechend zu reagieren.

Verbessern Sie Ihre IT mit Agentic AI 

Wenn Sie Ihr Unternehmen mit höchster Effizienz führen wollen, müssen Sie die Vorteile der KI nutzen, um zeit- und arbeitsintensive Prozesse zu systematisieren und zu automatisieren.

Atera ist die erste IT-Management-Plattform, die auf Autonome IT, einer Agentic AI-Technologie, basiert. Die Plattform vereint Remote Monitoring & Management, IT-Automatisierung, Patch-Management, Skripting, Helpdesk & Ticketing, Reporting und Dutzende von Integrationen in einer einzigen Plattform – und ermöglicht so ein noch nie dagewesenes Maß an Effizienz für 12K+ IT-Teams und MSPs weltweit.

Atera offers two main types of AI agents, Autopilot and AI Copilot, resulting in a major impact on how the entire organization flows.

Der KI-Autopilot von Atera ermöglicht es Endnutzern, sich wiederholende Probleme und Aufgaben selbst zu beheben, sodass IT-Techniker sich um komplexere IT-Probleme und strategischere Initiativen kümmern können. Dies macht den Supportprozess effizienter und ermöglicht es IT-Fachleuten, sich auf kritische Aufgaben wie Sicherheit und die Behebung von technischen Problemen zu konzentrieren. Infolgedessen werden die Reaktionszeiten erheblich verkürzt (oft das Hauptanliegen von IT-Abteilungen), und die organisatorische Effizienz wird um das Zehnfache gesteigert.

AI Copilot ist in Tools wie Helpdesk und Ticketing integriert und ermöglicht die Erstellung von Artikeln für die Wissensdatenbank, die Zusammenfassung von Remote-Sitzungen, die Generierung von Befehlszeilen, das Schreiben von Skripten, die Zusammenfassung von Tickets, die Fehlerbehebung in Echtzeit, die Automatisierung von Prozessen und vieles mehr – so können IT-Experten jede Woche durchschnittlich 11 bis 13 Stunden einsparen. 
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