Über die Erwartungen hinaus: KI-Agenten und das nächste Kapitel der Arbeit

KI-Agenten oder autonome Agenten stecken noch in den Kinderschuhen. Sehr früh – das Ende des ersten Innings früh. Auf dem Gebiet wimmelt es vor Innovationen, von bahnbrechender Forschung über Konzeptnachweise bis hin zu praktischen Anwendungen – alles deutet auf das enorme Potenzial der KI hin. 

Es besteht kein Zweifel, dass autonome Agenten jede einzelne Branche verändern werden. Ihre Fähigkeiten reichen über die bloße Aufgabenautomatisierung hinaus bis hin zur Neugestaltung von Arbeitsabläufen, der Simulation komplexer Szenarien und der Reduzierung der Notwendigkeit menschlicher Eingriffe in verschiedene Prozesse. Wir blicken auf eine (kurzfristige) Zukunft, in der Agenten groß angelegte Simulationen durchführen, Marketingkampagnen neu gestalten oder sogar komplexe F&E-Testprozesse automatisieren können.

Boston Consulting Group (BCG) unterstreicht den Evolutionssprung Von großen Sprachmodellen (LLMs) bis hin zu autonomen Agenten, die Aufgaben durchgängig ausführen, Ergebnisse überwachen, sich anpassen und Tools autonom verwenden, um Ziele zu erreichen. Sie stellen einen bedeutenden Schritt hin zu echter künstlicher Intelligenz dar, die ohne ständige menschliche Aufsicht unabhängig agieren kann. 

In Hinsicht auf Marktgröße, autonome KI und autonome Agenten wurden im Jahr 4.8 auf 2023 Milliarden US-Dollar geschätzt und werden zwischen 43 und 2023 voraussichtlich eine jährliche Wachstumsrate von über 2028 % verzeichnen und 28.5 Milliarden erreichen. Es ist klar, dass wir an der Schwelle eines Paradigmenwechsels stehen – eine Phase voller Vorfreude, Aufregung, Skepsis und pragmatische Bewertung. Bei diesem Wandel geht es nicht nur um technologischen Fortschritt; Es geht darum, unsere Herangehensweise an Arbeit, Produktivität und Innovation neu zu definieren. Nahezu jeder Investor, Gründer, Entwickler und Technikbegeisterte versucht zu verstehen, welche Auswirkungen diese Technologie auf unsere Arbeitsweise in unserem Leben und darüber hinaus haben wird, und die Auswirkungen auf ihre Geschäftstätigkeit und strategischen Ziele abzuschätzen. 

Allerdings sind wir derzeit nicht in der Lage, das Ausmaß der dadurch verursachten Massenverschiebung vollständig zu begreifen. Wir können nur spekulieren. Dieser Artikel ist genau das – meine Spekulationen über die sich entfaltende Dynamik autonomer Agenten und ihre Auswirkungen auf Gründer, Investoren und die Wirtschaft im Allgemeinen. Ich werde darüber sprechen, wie wir bei Forum Ventures über den Raum nachdenken, in ihn investieren und ihn bereitstellen eine Marktkarte mit den Unternehmen, von denen wir glauben, dass sie bei der Exploration führend sind. 

Wo wir heute stehen

Trotz der erheblichen Fortschritte in der Forschung und beim Proof of Concepts versuchen wir alle immer noch, die Möglichkeiten von KI-Agenten zu verstehen und zu planen, wie wir sie voll ausschöpfen können. Bisher vereinen sich drei Trends:

1. Fortschritte in der KI-Kompetenz und -Effizienz erweitern die Grenzen des Möglichen. 
2. Die sinkenden Kosten für Aktionsfunktionen wie beispielsweise ChatGPT 4.0 machen den Einsatz von KI-Agenten für mehr Menschen zugänglicher und führen zu einer breiteren Akzeptanz und allgemeinen Akzeptanz dieser Technologie.
3. Die Demokratisierung des Zugangs zu KI, ob Open Source oder nicht, ermöglicht einem breiteren Spektrum von Unternehmen die Erforschung und Implementierung von KI-Lösungen und beschleunigt so das Innovationstempo.

Wie bei jeder neuen Technologie, insbesondere bei einer so großen Transformation wie dieser, gibt es eine Reihe von Herausforderungen, die derzeit angegangen werden müssen. Hier sind die beiden besten:

1. Sicherheit und Genauigkeit

Der Schwerpunkt liegt zunehmend auf der Entwicklung der notwendigen Infrastruktur, um den sicheren und ethischen Einsatz von KI-Agenten zu gewährleisten. In vielen Branchen und Unternehmen gibt es keinen Raum für Fehler. Wenn ein LLM eine Halluzinationsrate von nur 0.1 % aufweist, kann man ihm in keinem kritischen Prozess vertrauen, und diese Fehlerrate muss bei einem 10-Schritte- oder 100-Schritte-Prozess sogar noch niedriger sein. Die Lösung dieses Problems ist für eine breite Akzeptanz von entscheidender Bedeutung, und viele Unternehmen warten, bevor sie LLMs entweder als Teil ihres Tech-Stacks oder als völlig neue Arbeitsweise einführen. 

Es werden Tools zur Überwachung von Genauigkeit und Sicherheit durch Beobachtbarkeit und Benutzererlaubnis sowie ethische Rahmenbedingungen geschaffen, um einen verantwortungsvollen Ansatz bei der KI-Integration zu fördern. Wir haben gesehen, dass einige Unternehmen dies gut machen, PrivateAI Einer von ihnen zu sein. Sie nutzen Schlussfolgerungen, um sicherzustellen, dass Unternehmen keine Schulungen zu privaten Daten durchführen, damit diese nicht nach außen dringen. Wir freuen uns auch sehr über die Markteinführung neuer Unternehmen wie SafeguardAI – ein autonomer KI-Agent, der vor Halluzinationen schützt und es Unternehmen ermöglicht, generative KI-Nutzung schneller einzusetzen.

Darüber hinaus werden Tools wie automatische Bewertungsmetriken, menschliche Bewertungsrahmen und Diagnosedatensätze entwickelt, um die Bewertung und Verbesserung der Genauigkeit von LLMs zu unterstützen. Diese Tools helfen Forschern und Entwicklern dabei, Stärken und Schwächen in LLMs zu identifizieren und weitere Fortschritte auf diesem Gebiet zu steuern.

2. Mensch-KI-Interaktion

Die Herausforderung besteht hier darin, inwieweit Menschen mit autonomer Software interagieren sollten. Es bestehen Bedenken hinsichtlich der potenziellen Risiken, wenn KI-Systeme ohne ausreichende menschliche Kontrolle funktionieren, d. h. dass viel Autonomie zu viel ist. Aber wir müssen auch herausfinden, wie sehr wir Menschen auf dem Laufenden halten wollen und welches Maß an menschlicher Interaktion mehr Sicherheit schafft und gleichzeitig Vorurteile begrenzt und das Risiko menschlicher Fehler verringert. Wir haben darauf noch keine guten Antworten in vernünftigem Maßstab.

Aus opportunistischer Sicht hoffe ich, dass wir ein neues Paradigma für autonome Software definieren können, die unter der Kontrolle von Menschen funktioniert und auf eine Weise überwacht und beobachtet wird, damit Menschen verhindern können, dass potenziell „tödliche“ Dinge wie viel Größere passieren Version eines Flash-Crashs in der Wirtschaft. Meiner Meinung nach werden diejenigen, die dies aufbauen können, gewinnen und Transformationsmöglichkeiten bieten. 

Der Wandel von aufgabenorientierten zu zielorientierten Prozessen

Es wird keinen Sektor oder Arbeitsbereich geben, der von KI-Agenten unberührt bleibt, und viele Veränderungen werden in naher Zukunft stattfinden. Meiner Meinung nach, oEine der tiefgreifendsten Auswirkungen, die KI-Agenten haben werden ist der Wandel von aufgabenorientierten zu zielorientierten Prozessen. Heute geben Sie etwas in einen Computer ein, zum Beispiel „Schreiben Sie mir einen Kommentar über KI-Agenten“, und der Computer gibt Ihnen etwas zurück, das Sie dann ausführen. Hierbei handelt es sich um eine sehr aufgabenorientierte Eingabeaufforderung, bei der der Benutzer den Agenten dennoch entsprechend den Zielen und dem Tonfall der Person schulen muss. Es ist jedoch darauf beschränkt, und daher wird der Output weitgehend von der Qualität des Trainingsinputs sowie den vorab festgelegten (und möglicherweise begrenzten) Zielen des Benutzers bestimmt, der immer noch stark von menschlichen Handlungen abhängig ist. 

Die ungenutzte Kraft von KI-Agenten liegt in der Kraft zielorientierter Arbeit. Die Zukunft wird nicht länger eine Routine-Schritt-für-Schritt-Prozessbeschreibung oder kompliziertes Prompt-Engineering für Prozesse sein. Unternehmen und Führungskräfte sollten ihre Denkweise darüber ändern, wie sie autonome, regelbasierte Prozesse aufbauen und nutzen, bei denen Ziele vorgegeben werden und Agenten den besten Weg bestimmen, um dieses Ergebnis zu erreichen (mit geeigneten menschlichen Eingriffen). Ein Beispiel hierfür könnte sein: „Buchen Sie für mich eine Veranstaltung in New York City mit 100 Fachleuten, die von einem unserer Redner erfahren möchten, wie KI in den US-amerikanischen Gesundheitsmarkt eindringt.“ In einem solchen Fall wird KI eingesetzt, um strategisches Denken über den begrenzten Rahmen der Möglichkeiten hinaus zu operationalisieren, den eine einfache Aufgabe erfüllen könnte.

Das ist eine völlig neue Denk- und Arbeitsweise. Es gibt fast keine Ziele, die wir derzeit mit einem Computer verfolgen und die wir nicht ganz anders verfolgen würden. Dies wird eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise sein, wie wir uns orientieren und wie Arbeit konzipiert und ausgeführt wird. 

Monetarisierung und Marktdynamik

Da KI immer stärker in Geschäftsmodelle integriert wird, werden traditionelle Monetarisierungsstrategien neu bewertet. Beispielsweise kaufen Kunden derzeit im Bereich Unternehmenssoftware im Allgemeinen Lizenzen und Nutzung. Auf der Verbraucherseite tätigen Menschen In-App-Käufe. Unsere Hypothese ist, dass sich dies so verändern wird, dass Softwareunternehmen zunehmend in der Lage sein werden, Ergebnisse statt Tools zu verkaufen. Werden Menschen und Unternehmen für Ergebnisse bezahlen? Damit ihre Ziele erreicht werden? Wir sind uns noch nicht sicher. Wir sehen dies jedoch als Ausdruck des breiteren Trends zu wertebasierten Engagements. Allerdings gibt es Herausforderungen bei der Vorhersage der Rentabilität und der Kostenverwaltung, insbesondere angesichts der rechenintensiven Natur von KI-Technologien. 

Entscheiden Sie frühzeitig, in wen und was Sie investieren möchten

Wenn wir in diesem frühen Stadium investieren, ist der Gründer eine der größten Wetten, die wir eingehen – sowohl im Hinblick auf die Eignung des Gründers für den Markt als auch auf die Persönlichkeit des Gründers. Bei KI-Agenten wird diese Perspektive noch wichtiger, denn bei so vielen Unbekannten wird die Lösung, die heute entwickelt wird, wahrscheinlich nicht die sein, die morgen entwickelt wird, aber der Gründer wird derselbe bleiben. Wir betrachten also nicht nur die Eignung der Gründer für den Markt, sondern auch ihre Verbundenheit mit dem Problem, wie sie die Problemstellung anders betrachten als das bestehende Paradigma, dass sie bereit sind, das Unbekannte anzunehmen, und dass sie dazu plastisch und flexibel sind Mit einem so dynamischen Markt Schritt halten. 

Nach dem Gründer schauen wir uns den Markt an und prüfen, ob es insgesamt einen großen adressierbaren Markt und einen glaubwürdigen Weg zu einer Umsatzmöglichkeit von 1 Milliarde US-Dollar gibt. Wir sind sowohl für traditionelle Märkte wie Proptech und Supply Chain als auch für zukunftsweisende, flexible Märkte wie Fintech und E-Commerce offen, solange die Startup-Lösung/das Startup-Tool eine schrittweise Funktionsverbesserung gegenüber der alten Methode bietet.

Unser dritter Schwerpunkt bei der Bewertung einer KI-Agentenlösung ist die Frage, ob das Tool mit einer KI-zentrierten Software-Zukunft kompatibel ist. Mit anderen Worten: Wird sich die vorgeschlagene Lösung nahtlos in die Art und Weise integrieren, wie wir die zukünftige Softwarelandschaft und den Stack in diesem Markt sehen, und diese verbessern?

Wir können noch keine richtigen kostenbasierten Vorhersagen treffen. Derzeit sind KI-Unternehmen grundsätzlich weniger profitabel als SaaS-Unternehmen. Die mit der Verarbeitung und Analyse von Daten in KI-Systemen verbundenen Kosten können sich schnell summieren. Bevor wir diese Art der Bewertung durchführen können, müssen kurzfristig Fortschritte erzielt werden, die die KI-Effizienz verbessern und die Betriebskosten senken. Im Idealfall gibt es Fortschritte, die sich widerspiegeln Moores Gesetz im KI-Bereich, und sowohl Strom- als auch Chipkosten werden aufgrund erhöhter Investitionen gesenkt. Wenn wir ein Gleichgewicht finden, bei dem KI nicht nur innovativ, sondern auch wirtschaftlich nachhaltig ist, dann sind wir goldrichtig. Aber es gibt immer noch so viele Unbekannte, und die meisten von uns raten (um es nett auszudrücken: fundierte Spekulationen).

Eine „schöne neue Welt“ voller Möglichkeiten

Die meisten Menschen betrachten die Einführung von ChatGPT als den „iPhone-Moment“ der KI. Allerdings glaube ich nicht, dass wir so weit sind ... noch nicht. Bisher haben diese Chat-Schnittstellen nicht viel mehr bewirkt, als unsere aktuellen Arbeitsabläufe zu rationalisieren. Obwohl diese Tools die Verwaltung von Aufgaben zweifellos erleichtert haben, bleibt unser Ansatz grundsätzlich aufgabenorientiert. Die umfassendere Vision besteht darin, diese Dynamik vollständig zu transformieren, sodass KI in der Lage sein wird, strategisches Denken zu operationalisieren und komplexe Ergebnisse mit noch weniger menschlichem Input zu erzielen. Der wahre iPhone-Moment könnte daher die Einführung von AI Agents als Standard-B2B-Anwendungssatz sein, was wiederum übergroße Auswirkungen auf die Zukunft der Arbeit haben wird. 

In einem Jahrzehnt werden wir zweifellos zurückblicken und uns über die Idee wundern, dass wir früher auf der Grundlage von To-Do-Listen operierten, anstatt strategische Ziele zu setzen und der KI zu erlauben, uns dabei zu helfen, diese Ziele zu iterieren und zu verfeinern. Dieser Wandel hin zu einer zielorientierten Arbeitsumgebung stellt nicht nur eine Weiterentwicklung der Technologie dar, sondern auch einen Wandel in der Art und Weise, wie wir unsere Arbeit konzipieren und angehen. 

Der Weg nach vorne ist voller Unsicherheiten, aber das Potenzial der KI, Industrien zu revolutionieren, das menschliche Potenzial zu steigern, bedeutende Fortschritte voranzutreiben und dauerhaften Wert zu schaffen, ist unbestreitbar. Unser Ziel ist es, diese Unsicherheiten zu bewältigen und KI-Initiativen im Frühstadium sowie die brillanten Köpfe, die ihre Visionen zum Leben erwecken, zu identifizieren, darauf zu setzen und sie zu unterstützen.