GenAI vs. Agentic AI: Unterschiede zwischen Generativer und Agentischer KI

Was ist generative KI?

Generative KI, auch GenAI genannt, ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. GenAI-Systeme analysieren große Datenmengen und erstellen daraus neue Inhalte. Hierfür nutzen sie komplexe Lernmethoden, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, daraus Vorhersagen abzuleiten und neue, passende Inhalte zu erzeugen. Im Gegensatz zur einfachen Autokorrektur, wie sie in Messengern zum Einsatz kommt, kann generative KI auch komplexe Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik generieren, indem sie berechnet, welche Wortfolgen oder Themen wahrscheinlich sinnvoll zusammenpassen.

Die Hauptbausteine generativer KI sind:

• Large Language Models (LLMs), die Texte verstehen und generieren
• Neuronale Netzwerke und Transformer-Modelle, die für die Verarbeitung und Generierung von Inhalten verwendet werden

GenAI-Systeme lernen kontinuierlich aus menschlichen Interaktionen und optimieren ihre Ergebnisse mithilfe von Machine Learning. Die Technologie ist vielseitig einsetzbar, beispielsweise zur automatisierten Erstellung von Texten, zur Codegenerierung oder in der Prozessautomatisierung. In Unternehmen vervielfacht sie die Effizienz, etwa bei der Beantwortung von Kundenfragen im Service oder der Bearbeitung von IT-Tickets.

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Was ist Agentic AI?

Agentic AI (auch: KI-Agenten) bezeichnet fortgeschrittene KI-Systeme, die nicht nur auf Anfragen reagieren, sondern in definiertem Rahmen eigene Entscheidungen treffen und selbstständig handeln. Sie sind damit in der Lage, auch komplexe, mehrstufige und dynamische Prozesse zu planen und umzusetzen. Dadurch können Abläufe stärker automatisiert und effizienter gestaltet werden als mit einfachen, rein reaktiven KI-Anwendungen.

Agentic AI-Systeme bestehen aus drei Hauptbausteinen:

• Large Language Models (LLMs): Diese Modelle ermöglichen die Sprachverarbeitung und das Verständnis komplexer Anfragen.
• Orchestratoren: Sie steuern und koordinieren die einzelnen Schritte eines Prozesses, wobei sie die richtigen Tools und Ressourcen zur Verfügung stellen.
• Tools und APIs: Diese ermöglichen die Interaktion mit externen Systemen, Datenquellen und Anwendungen, um die gewünschten Aktionen auszuführen.

Unterschiede zwischen generativer KI und Agentic AI

Wir haben die wichtigsten Merkmale von generativer KI und KI-Agenten in der folgenden Tabelle gegenübergestellt. Die Unterschiede der Technologien werden schnell deutlich, wenn Sie die spezifischen Anwendungsgebiete, Funktionen und die Art und Weise, wie die Systeme mit Daten und Aufgaben umgehen, vergleichen.

Vorteile beider KI-Technologien

Die Entwicklung und Implementierung von Künstlicher Intelligenz hat das Potenzial, Geschäftsprozesse grundlegend zu transformieren. Dabei bieten generative KI und Agentic KI komplementäre Vorteile für Unternehmen: Während generative KI vor allem in der Erstellung von Inhalten und der Verarbeitung von Daten ihre Stärken ausspielt, zeichnen sich Agentic KI-Systeme durch ihre Fähigkeit aus, autonom zu agieren, sich an neue Bedingungen anzupassen und komplexe Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu lösen.

Vorteile generativer KI

• Schnelle Inhaltserstellung und Kreativitätsunterstützung
  Generative KI erstellt schnell Texte, Bilder und Designs – ideal für Prototyping und Content-Marketing ohne großen manuellen Aufwand.
• Datenbasierte Einsichten und Analyseunterstützung
  Durch die Analyse großer Datenmengen erkennt die KI Trends und schlägt vorausschauende Lösungsansätze vor, die als Entscheidungshilfen dienen können.
• Effizienz bei Routineaufgaben
  Generative KI kann repetitive Aufgaben übernehmen, beispielsweise Berichte oder E-Mails verfassen, sodass Mitarbeiter sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.
• Innovation und Geschäftsmodellentwicklung
  KI ermöglicht die schnelle Entwicklung und das Testen neuer Ideen, Produkte oder Marketingstrategien, was kreative und innovative Sprünge fördert.

Vorteile von Agentic KI

• Autonome Entscheidungsfindung und Handlung
  Agentic KI trifft in definiertem Rahmen eigenständig Entscheidungen und handelt basierend auf kontinuierlicher Datenanalyse, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist.
• Anpassungsfähigkeit an neue Bedingungen
  Im Gegensatz zu generativer KI reagiert Agentic AI flexibel auf unbekannte Herausforderungen und optimiert kontinuierlich ihre Handlungen, um sich verändernden Bedingungen anzupassen.
• Automatisierung komplexer Prozesse
  Agentic KI übernimmt die Automatisierung komplexer Geschäftsprozesse, von Logistik bis Kundenservice, und sorgt für Effizienzsteigerungen durch selbstständige Anpassungen.
• Proaktive Problemlösung und Fehlerbehebung
  Agentic KI erkennt Probleme nicht nur frühzeitig, sondern kann auch proaktiv Lösungen initiieren, was die Betriebsstabilität verbessert.

Gemeinsame Herausforderungen und Lösungsansätze

Sowohl Agentic AI als auch generative KI bringen technische und organisatorische Herausforderungen mit sich. Damit die Technologien sicher, rechtskonform und zuverlässig unterstützen, müssen Unternehmen sie gezielt adressieren.

Herausforderungen

1. Datenqualität und -verfügbarkeit
   Beide Technologien sind auf hochwertige, aktuelle und vielfältige Daten angewiesen. Insbesondere Agentic AI-Systeme müssen auf Daten aus verschiedenen Plattformen zugreifen. In vielen Unternehmen liegen Daten aber nicht in der notwendigen Qualität vor, sind lückenhaft oder ungenau, was zu fehlerhaften KI-Ergebnissen führen kann.
2. Ethik und Bias
   Die Gefahr von Verzerrungen (Bias) in KI-Modellen ist sowohl bei generativer KI als auch bei Agentic AI gegeben. Unbeabsichtigte Diskriminierung oder unfaire Entscheidungen können das Vertrauen in die Technologien untergraben und rechtliche sowie gesellschaftliche Konsequenzen nach sich ziehen.
3. Sicherheit und Vertrauen
   Agentic AI-Systeme, die autonom Entscheidungen treffen, können anfällig für Manipulationen oder unvorhergesehene Fehler sein. Die Herausforderung besteht darin, Sicherheitsmechanismen zu implementieren, die solche Risiken minimieren.
4. Erklärbarkeit und Transparenz
   Die Komplexität beider KI-Technologien erschwert es, ihre Entscheidungen und Prozesse für Endnutzer nachvollziehbar zu machen. Eine mangelnde Transparenz kann zu Misstrauen und Akzeptanzproblemen führen.

Lösungsansätze

1. Verbesserung der Trainingsmethoden
   Durch den Einsatz fortschrittlicher Lerntechniken und kontinuierlicher Modellanpassung können Unternehmen die Genauigkeit und Relevanz der KI-Modelle erhöhen. Dies erfordert jedoch eine sorgfältige Auswahl und Aufbereitung der Trainingsdaten.
2. Einsatz von Regularisierung und Fairness-Algorithmen
   Um Verzerrungen zu reduzieren, sollten Regularisierungsverfahren und Fairness-Algorithmen implementiert werden. Diese Techniken helfen, die Modelle so zu gestalten, dass sie gerechte und ausgewogene Entscheidungen treffen.
3. Implementierung robuster Sicherheitsprotokolle
   Die Einführung von Sicherheitsmaßnahmen wie Zero-Trust-Architekturen, kontinuierlicher Überwachung und Zugriffskontrollen kann dazu beitragen, das Risiko von Sicherheitsverletzungen zu minimieren.
4. Fortlaufende Verbesserung der Interpretierbarkeit
   Die Entwicklung von Methoden zur Erklärung von KI-Entscheidungen ist entscheidend, um das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen. Tools zur Visualisierung von Entscheidungsprozessen und zur Bereitstellung von Erklärungen können hierbei unterstützen.

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Anwendungsbereiche

Die Anwendung von KI hat in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen, in allen Geschäftsbereichen. Unternehmen, die das Potenzial von  KI für ihre Effizienz und Innovationsstärke ausschöpfen möchten, nutzen sowohl generative KI als auch Agentic KI. Denn beide bieten unterschiedliche, komplementäre Möglichkeiten.

Anwendungsgebiete generativer KI

1. Inhaltserstellung und -optimierung
   Generative KI wird verwendet, um Texte, Bilder, Musik und Code zu erstellen, zum Beispiel für Marketingkampagnen oder Produktbeschreibungen.
2. Design und kreative Prozesse
   In Kunst und Design hilft generative KI wie DALL-E, visuelle Konzepte zu entwickeln, die als Inspiration dienen oder direkt in Produkte und Prototypen einfließen.
3. Automatisierte Codierung und Softwareentwicklung
   Tools wie GitHub Copilot nutzen generative KI, um Code zu optimieren, Fehler zu identifizieren und repetitive Aufgaben im Entwicklungsprozess zu beschleunigen.
4. Personalisierte Werbung und Empfehlungen
   Wer maßgeschneiderte Marketingbotschaften erstellen möchte, kann generative KI verwenden, die Nutzerdaten auswertet und personalisierte Inhalte erzeugt.
5. Prozessautomatisierung und prädiktive Analysen
   Generative KI wird zur Vorhersage von Trends und zur Optimierung von Prozessen eingesetzt, etwa in der Finanzanalyse oder im Supply Chain Management.

Anwendungsgebiete von Agentic KI

1. Autonome Systeme und Roboter
   Agentic AI wird in selbstfahrenden Fahrzeugen und autonomen Drohnen eingesetzt, die ihre Umgebung analysieren und ohne menschliches Eingreifen agieren.
2. Prozessoptimierung und Automatisierung von Geschäftsabläufen
   KI-Agenten, wie Manus AI, optimieren Geschäftsprozesse, indem sie Aufgaben wie Datenanalysen, Berichtserstellung und E-Mail-Verwaltung automatisieren.
3. Intelligente Chatbots und Kundenservice
   Agentic KI wird für intelligente Chatbots genutzt, die komplexe Anfragen bearbeiten, Lösungen anbieten und autonom Follow-up-Aktionen durchführen.
4. Optimierung von Entscheidungsprozessen
   KI-Agenten unterstützen in Bereichen wie Finanzwesen und Gesundheitswesen durch die Analyse komplexer Szenarien und die Entwicklung strategischer Entscheidungen.
5. Intelligente Überwachung und Sicherheit
   In der IT-Sicherheit überwachen KI-Agenten Netzwerke, erkennen Bedrohungen und ergreifen sofortige Gegenmaßnahmen.

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Fazit

Generative KI und Agentic AI sind zwei Schlüsseltechnologien der digitalen Transformation, deren Einsatz in den nächsten Jahren zunehmend über den wirtschaftlichen Erfolg von Unternehmen entscheidet.

Während generative KI auf Datenauswertung und Inhaltserstellung fokussiert, besticht Agentic KI durch autonome Entscheidungen und die Automatisierung komplexer Prozesse. Für Unternehmen bedeutet das: Die zielgerichtete Integration beider Technologien bringt den größten Nutzen für Effizienz und Wachstum.

Wichtig ist, sich der spezifischen Schwächen und Risiken der Systeme bewusst zu sein, zum Beispiel im Datenschutz und in der Datenqualität, und Maßnahmen zu ergreifen, um den KI-Einsatz rechtskonform, sicher und zuverlässig zu gestalten. Wenn Sie sich hierbei Unterstützung wünschen, sprechen Sie uns gerne an.

FAQ

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Technologie, die auf Basis großer Datenmengen neue, kreative Inhalte generiert. Sie erkennt Muster in Trainingsdaten und erstellt auf Basis von Wahrscheinlichkeiten Texte, Bilder, Musik oder Code. Beispiele sind KI-Modelle wie ChatGPT und DALL-E.

Was ist Agentic KI?

Agentic KI bezieht sich auf KI-Systeme, die in definiertem Rahmen autonom Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen. Sie verfolgen Ziele, entwickeln Strategien und passen diese basierend auf Feedback und Ergebnissen an, um komplexe Aufgaben zu lösen. Sie kommen beispielsweise in autonomen Fahrzeugen oder bei der Bearbeitung von Kundenanfragen zum Einsatz.

Was sind die Hauptunterschiede zwischen generativer KI und Agentic KI?

• Generative KI fokussiert sich auf die Erstellung von Inhalten und die Verarbeitung von Daten, während bei Agentic KI autonomes Entscheiden und Prozessoptimierung im Fokus steht.
• Generative KI reagiert auf Eingaben und erstellt Inhalte, während Agentic KI Ziele eigenständig verfolgt, Aufgaben plant und ausführt, und so komplexe Probleme löst.
• Generative KI bearbeitet oft kreative Aufgaben, Agentic KI löst dagegen strategische und operative Aufgaben.

Welche Technologie wird in Zukunft dominieren – generative KI oder Agentic KI?

Beide Technologien werden weiterhin an Bedeutung gewinnen. Während generative KI vor allem in kreativen Prozessen und der Inhaltserstellung glänzt, wird Agentic KI zunehmend Entscheidungsprozesse und Prozessoptimierung prägen. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, beide Technologien komplementär einzusetzen, um maximale Effizienz und Innovation zu erzielen.