Jenseits der Erwartungen: KI-Agenten und das nächste Kapitel der Arbeit

KI-Agenten, oder autonome Agenten, sind noch in ihren Anfängen. Sehr früh – am Anfang des ersten Innings früh. Das Feld ist voller Innovation, von bahnbrechender Forschung bis hin zu Beweis konzepte und praktischen Anwendungen – all dies deutet auf das enorme Potenzial der KI hin.

Es besteht kein Zweifel, dass autonome Agenten jeden einzelnen Industriezweig transformieren werden, mit Fähigkeiten, die über die bloße Automatisierung von Aufgaben hinausgehen und sich auf die Neugestaltung von Workflows, die Simulation komplexer Szenarien und die Reduzierung des Bedarfs an menschlicher Intervention in verschiedenen Prozessen erstrecken. Wir blicken auf eine (nicht allzu ferne) Zukunft, in der Agenten große Simulationsläufe durchführen, Marketingkampagnen neu gestalten oder sogar komplexe R&D-Testprozesse automatisieren können.

Die Boston Consulting Group (BCG) hebt den evolutionären Sprung von großen Sprachmodellen (LLM) zu autonomen Agenten hervor, die darauf ausgelegt sind, Aufgaben von Anfang bis Ende auszuführen, Ergebnisse zu überwachen, sich anzupassen und Werkzeuge autonom zu nutzen, um Ziele zu erreichen. Sie stellen einen bedeutenden Schritt in Richtung wahre künstliche Intelligenz dar, die in der Lage ist, unabhängig zu operieren, ohne kontinuierliche menschliche Aufsicht.

In Bezug auf Marktgröße wurden autonome KI und autonome Agenten im Jahr 2023 mit 4,8 Milliarden USD bewertet und es wird erwartet, dass sie zwischen 2023 und 2028 ein Wachstum von über 43% verzeichnen und 28,5 Milliarden USD erreichen. Es ist offensichtlich, dass wir an der Schwelle eines Paradigmenwechsels stehen – einer Phase, die von Erwartung, Aufregung, Skepsis und pragmatischer Bewertung geprägt ist. Dieser Wandel ist nicht nur eine technologische Weiterentwicklung, sondern auch eine Neubestimmung unseres Ansatzes zur Arbeit, Produktivität und Innovation. Fast jeder Investor, Gründer, Entwickler und Technologiebegeisterte versucht, die Auswirkungen dieser Technologie auf die Art und Weise zu verstehen, wie wir in unserem Leben und darüber hinaus arbeiten, und die Implikationen für ihre Betriebe und strategischen Ziele zu bewerten.

Allerdings fehlt uns derzeit die Fähigkeit, das Ausmaß des Massenwechsels, den dies verursachen wird, vollständig zu verstehen. Alles, was wir tun können, ist spekulieren. Dieser Artikel ist genau das – meine Spekulation über die sich entwickelnden Dynamiken autonomer Agenten und deren Auswirkungen auf Gründer, Investoren und die breitere Wirtschaft. Ich werde darüber sprechen, wie wir bei Forum Ventures über den Raum nachdenken und investieren, sowie eine Marktkarte mit den Unternehmen, die wir glauben, die Erforschung anführen, bereitstellen.

Wo wir heute stehen

Trotz der erheblichen Fortschritte in der Forschung und den Beweis konzepten versuchen wir alle noch, Sinn und Projektionen zu machen, um die vollständigen Fähigkeiten von KI-Agenten zu nutzen. Bisher gibt es eine Konvergenz von drei Trends:

1. Fortschritte in der KI-Profizienz und -Effizienz, die die Grenzen dessen erweitern, was möglich ist.
2. Die sinkenden Kosten für die Umsetzung von Fähigkeiten, wie z.B. ChatGPT 4.0, was die Nutzung von KI-Agenten für mehr Menschen zugänglicher macht und zu einer weiteren Verbreitung und Akzeptanz dieser Technologie führt.
3. Die Demokratisierung des Zugangs zur KI, ob Open-Source oder nicht, ermöglicht es einer breiteren Palette von Entitäten, KI-Lösungen zu erforschen und umzusetzen, und beschleunigt so den Innovationsprozess.

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

1. Sicherheit und Genauigkeit

Es gibt einen wachsenden Fokus auf die Entwicklung der notwendigen Infrastruktur, um die sichere und ethische Einsetzung von KI-Agenten zu gewährleisten. Für viele Branchen und Unternehmen gibt es keinen Raum für Fehler. Wenn ein LLM eine Halluzinationsrate von nur 0,1% hat, kann es niemals in einem kritischen Prozess vertrauenswürdig sein, und diese Fehlerquote muss sogar noch niedriger sein für einen 10-Schritt- oder 100-Schritt-Prozess. Die Lösung dieses Problems ist von entscheidender Bedeutung für eine weitverbreitete Akzeptanz, und viele Unternehmen warten, bevor sie LLMs entweder als Teil ihres Technologie-Stacks oder als eine völlig neue Art der Betriebsführung annehmen.

Werkzeuge für die Überwachung der Genauigkeit und Sicherheit durch Beobachtbarkeit und Benutzerberechtigungen sowie ethische Rahmenbedingungen werden eingerichtet, um einen verantwortungsvollen Ansatz für die KI-Integration zu fördern. Wir haben einige Unternehmen gesehen, die dies gut machen, PrivateAI ist eines davon. Sie verwenden Inferenz, um sicherzustellen, dass Unternehmen nicht auf privaten Daten trainieren, damit diese nicht auslaufen. Wir sind auch sehr begeistert von neuen Unternehmen, die auf den Markt kommen, wie SafeguardAI – einem autonomen KI-Agenten, der vor Halluzinationen schützt und es Unternehmen ermöglicht, generative KI-Anwendungen schneller einzusetzen.

Zusätzlich werden Werkzeuge wie automatische Bewertungsmetriken, menschliche Bewertungsrahmen und diagnostische Datensätze entwickelt, um bei der Bewertung und Verbesserung der Genauigkeit von LLMs zu helfen. Diese Werkzeuge helfen Forschern und Entwicklern, Stärken und Schwächen in LLMs zu identifizieren und weitere Fortschritte in diesem Bereich zu leisten.

2. Mensch-KI-Interaktion

Die Herausforderung besteht darin, zu bestimmen, in welchem Umfang Menschen mit autonomer Software interagieren sollten. Es gibt Bedenken hinsichtlich der potenziellen Risiken von KI-Systemen, die ohne ausreichende menschliche Kontrolle operieren, d.h. wie viel Autonomie zu viel ist. Aber wir müssen auch herausfinden, wie viel menschliche Interaktion notwendig ist, um Sicherheit zu gewährleisten, während wir gleichzeitig Vorurteile begrenzen und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler verringern. Wir haben noch keine guten Antworten auf diese Fragen, zumindest nicht in einem vernünftigen Umfang.

Aus einer optimistischen Perspektive bin ich zuversichtlich, dass wir ein neues Paradigma für autonome Software definieren können, das innerhalb der Kontrolle von Menschen operiert, indem es überwacht und beobachtet wird, sodass Menschen potenziell “tödliche” Dinge verhindern können, wie eine viel größere Version eines Flash-Crashs in der Wirtschaft. Meiner Meinung nach werden diejenigen, die dies aufbauen, gewinnen und transformative Chancen liefern.

Der Wechsel von Aufgaben- zu Zielorientierung

Es wird keinen Sektor oder Bereich der Arbeit geben, der von KI-Agenten unberührt bleibt, und viele der Veränderungen, die eintreten, werden in naher Zukunft stattfinden. Meiner Meinung nach ist einer der tiefgreifendsten Einflüsse, den KI-Agenten haben werden, der Wechsel von Aufgaben- zu Zielorientierung. Heute geben Sie etwas in einen Computer ein, wie z.B. “Schreiben Sie mir einen Artikel über KI-Agenten”, und der Computer gibt Ihnen etwas zurück, das Sie dann ausführen. Dies ist ein sehr aufgabenorientierter Prompt und erfordert immer noch, dass der Benutzer den Agenten entsprechend den Zielen und dem Tonfall der Person trainiert. Dies ist jedoch begrenzt und die Ausgabe wird in erheblichem Maße durch die Qualität der Trainings-Eingabe bestimmt, sowie durch die vorher festgelegten (und möglicherweise begrenzten) Ziele des Benutzers, was immer noch stark von menschlichen Aktionen abhängt.

Die ungenutzte Kraft von KI-Agenten liegt in der Kraft der zielorientierten Arbeit. Die Zukunft wird nicht länger eine von schrittweisen Prozessen oder komplizierter Prompt-Engineering für Prozesse sein. Unternehmen und Führungskräfte sollten ihre Denkweise ändern, wie sie autonome, regelbasierte Prozesse aufbauen und nutzen, bei denen Ziele vorgegeben und Agenten den besten Weg zur Erreichung dieses Ergebnisses (mit angemessener menschlicher Intervention) bestimmen. Ein Beispiel dafür könnte sein: “Buchen Sie mir ein Ereignis in New York City mit 100 Fachleuten, die lernen möchten, wie KI den US-Gesundheitsmarkt durchdringt, von einem unserer Sprecher”. In einem solchen Fall wird KI genutzt, um strategisches Denken zu operationalisieren, über den begrenzten Bereich der Möglichkeiten hinaus, die eine einfache Aufgabe erreichen kann.

Dies ist eine völlig neue Art des Denkens und Arbeitens. Es gibt fast keine Ziele, die wir derzeit mit einem Computer verfolgen, die nicht völlig anders verfolgt werden. Dies wird eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise darstellen, wie wir uns orientieren und wie Arbeit konzipiert und ausgeführt wird.

Monetarisierung und Marktdynamik

Da KI immer mehr zu einem integralen Bestandteil von Geschäftsmodellen wird, werden traditionelle Monetarisierungsstrategien neu bewertet. Zum Beispiel werden in der Unternehmenssoftware derzeit in der Regel Sitzplätze und Nutzung gekauft. Auf der Verbraucherseite machen Menschen In-App-Käufe. Unsere Hypothese ist, dass sich dies ändern wird, sodass Software-Unternehmen zunehmend Ergebnisse anstelle von Werkzeugen verkaufen können. Werden Menschen und Unternehmen für Ergebnisse bezahlen? Für die Erreichung ihrer Ziele? Wir sind noch nicht sicher. Aber wir sehen dies als eine Reflexion des umfassenderen Trends hin zu wertbasierten Engagements. Es gibt jedoch Herausforderungen bei der Vorhersage der Profitabilität und der Kostenkontrolle, insbesondere angesichts der rechenintensiven Natur von KI-Technologien.

Entscheidung darüber, in wen und was man in der frühesten Phase investiert

Wenn wir in dieser frühen Phase investieren, ist der Gründer einer der größten Wetten, die wir eingehen – sowohl die Gründer-Markt-Passung als auch die Gründer-Persönlichkeit. Bei KI-Agenten wird diese Linse noch wichtiger, da die Lösung, die heute gebaut wird, wahrscheinlich nicht die sein wird, die morgen gebaut wird, aber der Gründer bleibt derselbe. Wir schauen also nicht nur auf die Gründer-Markt-Passung, sondern auch auf ihre Bindung an das Problem, wie sie das Problemset anders als das bestehende Paradigma betrachten, dass sie bereit sind, das Unbekannte zu akzeptieren und dass sie die Plastizität und Flexibilität haben, um mit einem Markt Schritt zu halten, der so viel Fluss hat.

Nach dem Gründer schauen wir auf den Markt und ob es einen großen adressierbaren Markt und einen glaubwürdigen Weg zu einer 1-Milliarden-Dollar-Umsatzchance gibt. Wir sind offen für sowohl Legacy-Märkte wie Proptech und Supply Chain als auch für fortschrittlichere, flexiblere Märkte wie Fintech und E-Commerce, solange die Startup-Lösung / das Tool einen Schritt-funktionellen Verbesserung gegenüber der alten Methode liefert.

Unser dritter Fokus bei der Bewertung einer KI-Agenten-Lösung ist, ob das Tool kompatibel mit einer KI-zentrierten Software-Zukunft sein wird. Mit anderen Worten: Wird die vorgeschlagene Lösung nahtlos in die zukünftige Software-Landschaft und den Stack innerhalb dieses Marktes integrieren und verbessern?

Wir können noch keine ordnungsgemäßen kostengesteuerten Vorhersagen treffen. Derzeit sind KI-Unternehmen fundamental weniger rentabel als SaaS-Unternehmen. Die Kosten, die mit der Verarbeitung und Analyse von Daten in KI-Systemen verbunden sind, können schnell anfallen. Es wird Fortschritte geben müssen, die die KI-Effizienz verbessern und die Betriebskosten senken, bevor wir diese Art der Bewertung durchführen können. Ideal wäre es, wenn es Fortschritte gibt, die dem Mooreschen Gesetz in der KI-Branche entsprechen und sowohl die Leistung als auch die Chipkosten aufgrund erhöhter Investitionen reduzieren. Wenn wir eine Balance finden können, bei der KI nicht nur innovativ, sondern auch wirtschaftlich nachhaltig ist, dann sind wir golden. Aber es gibt noch so viele Unbekannte, und die meisten von uns machen (informierte Spekulationen, um es nett zu sagen).

Eine “Brave New World” der Möglichkeiten

Die meisten Menschen betrachten die Einführung von ChatGPT als den “iPhone-Moment” der KI. Ich denke jedoch, dass wir noch nicht dort sind… noch nicht. Bisher haben diese Chat-Schnittstellen nicht viel mehr getan, als unsere aktuellen Workflows zu optimieren. Während diese Tools zweifellos Aufgaben einfacher zu managen gemacht haben, bleibt unser Ansatz grundlegend aufgabenorientiert. Die umfassendere Vision ist, diese Dynamik vollständig zu transformieren, bei der KI in der Lage sein wird, strategisches Denken zu operationalisieren und komplexe Ausgaben zu erzeugen, mit noch weniger Eingabe von Menschen. Der wahre iPhone-Moment könnte daher die Einführung von KI-Agenten als die Standard-B2B-Anwendungssammlung sein, die einen außergewöhnlichen Einfluss auf die Zukunft der Arbeit haben wird.

In einem Jahrzehnt werden wir zweifellos zurückblicken und uns wundern, dass wir einst auf der Grundlage von To-Do-Listen und nicht auf der Grundlage strategischer Ziele operiert haben, die es KI ermöglichen, uns bei der Iteration und Verfeinerung dieser Ziele zu helfen. Dieser Wechsel hin zu einer zielorientierten Arbeitsumgebung stellt nicht nur eine Evolution in der Technologie dar, sondern auch eine Transformation in der Art und Weise, wie wir unsere Arbeit konzipieren und angehen.

Der Weg nach vorne ist voller Unsicherheiten, aber das Potenzial der KI, Branchen zu revolutionieren, das menschliche Potenzial zu verstärken, sinnvolle Fortschritte zu fördern und nachhaltigen Wert zu liefern, ist unbestreitbar. Unser Engagement besteht darin, diese Unsicherheiten zu meistern, frühzeitige KI-Initiativen und die brillanten Köpfe, die ihre Visionen zum Leben erwecken, zu identifizieren, zu unterstützen und zu fördern.