Agentenbasierte KI birgt das Potenzial, betriebliche Prozesse in fast allen Branchen zu revolutionieren, indem sie die Entscheidungsfindung in Unternehmen, die Effizienz von Workflows sowie Kundeninteraktionen und -erlebnisse verbessert.
Es besteht zwar ein weit verbreitetes Interesse an KI, doch die Motivation, sie zu nutzen, fällt je nach Branche unterschiedlich aus. Cloudera befragte 1.484 IT-Führungskräfte in 14 Ländern, um ihren Ansatz für agentenbasierte KI im Jahr 2025 und die Pläne zur Implementierung der Technologie in bestimmten Branchen besser zu verstehen. Die Befragung ergab, dass stark regulierte Bereiche wie der Finanzsektor und das Gesundheitswesen auf agentenbasierte KI setzen, um ihre Cyber-Sicherheit zu stärken und sensible Daten zu schützen, seien es Transaktionsinformationen oder Patientenakten.
Fast zwei Drittel der Befragten (63 %) beabsichtigen, agentenbasierte KI für die Sicherheitsüberwachung einzusetzen. In anderen Branchen wie dem Einzelhandel und der Telekommunikation, setzt man auf KI-Agenten, um das Kundenerlebnis zu verbessern: Die Hälfte der Unternehmen setzt Agenten für ihren Kundensupport ein.
Lassen Sie uns die aktuellen Vorstellungen von agentenbasierter KI und die Implementierungspläne in den jeweiligen Branchen eingehender betrachten.
Verbesserte Sicherheit und Kundenbeziehungen im Finanz- und Versicherungswesen
Finanz- und Versicherungsunternehmen schätzen agentenbasierte KI-Technologien in erster Linie, weil sie ihnen Unterstützung bei der Sicherheitsüberwachung und dem Kundenerlebnis bietet. Die Befragten gaben an, dass zu ihren wichtigsten Anwendungsfällen für agentenbasierte KI die Betrugserkennung (56 %), die Risikobewertung (44 %) und die Anlageberatung (38 %) zählen.
KI-Agenten können Muster und Anomalien in Datensätzen erkennen und so Datenschutzverletzungen vermeiden. Außerdem können sie durch Sicherheitsüberwachung Schwachstellen identifizieren. Dies ist für den Schutz sensibler Daten in regulierten Branchen äußerst nützlich.
KI-Agenten können auch Beratungsdienste und andere kundenorientierte Aufgaben verbessern. 78 Prozent der Entscheidungsträger in der Branche beabsichtigen, KI-Agenten für den Kundensupport einzusetzen. Agenten ziehen rasch Daten aus mehreren Quellen, um komplexe Antworten auf Kundenanfragen zu generieren. Das heißt, wenn ein Kunde nach potenziellen Anlagemöglichkeiten mit geringem Risiko und hoher Rendite fragt, kann ein KI-Agent große Datenmengen analysieren und eine Antwort bereitstellen.
Es ist zwar nachvollziehbar, dass der Gedanke an agentenbasierte KI-Systeme, die autonom mit sensiblen Daten arbeiten, Bedenken weckt, doch es gibt Sicherungsvorkehrungen, die diese Systeme in Schach halten. Da KI-Systeme nur auf die Daten zugreifen können, mit denen sie arbeiten dürfen, sind Autorisierungen und Berechtigungen wesentliche Bestandteile von KI-Implementierungen.
Agentenbasierte KI stellt auch eine Herausforderung für die Kontinuität des Kundenerlebnisses dar. Die Technologie arbeitet zwar effizient mit verschiedenen Datasets und kann Kundeninformationen schnell verarbeiten, sie kann aber nicht mit der persönlichen Note punkten, die ein Kontakt mit Kundendienstmitarbeitenden bietet.
Optimierte Workflows im Gesundheitswesen
Für Mitarbeitende im Gesundheitswesen sind mehrere Anwendungsmöglichkeiten für agentenbasierte KI denkbar, etwa die Optimierung von Verwaltungsaufgaben und die Bereitstellung von Empfehlungen als Entscheidungsgrundlage für bessere Ergebnisse bei der Patientenversorgung. Der Umfrage zufolge sehen Gesundheitsdienstleister die wichtigsten Anwendungsfälle der Technologie in der Terminplanung (51 %), als Diagnoseunterstützung (50 %) und bei der Verarbeitung von Patientenakten (47 %).
KI-Agenten können medizinisches Fachpersonal entlasten, da sie sich wiederholende Aufgaben wie das Bearbeiten von Versicherungsdaten oder Terminvereinbarungen übernehmen können. Sie können auch tägliche Arbeitsabläufe optimieren und etwa Patientenbesuche effizienter gestalten, indem sie die Krankengeschichte eines Patienten schnell verarbeiten und Ärzten eine Zusammenfassung liefern. Diese Systeme können auch noch einen Schritt weitergehen und Diagnosen oder evidenzbasierte Behandlungsempfehlungen bereitstellen.
Ein denkbares Szenario ist etwa ein KI-Diagnoseassistent, der mit Tausenden von Röntgenbildern von Lungenentzündungen oder Lungenkrebs trainiert wurde. Mithilfe der Mustererkennung könnte er frühe Anzeichen einer Krankheit ausmachen, die für das menschliche Auge nicht sofort erkennbar sind, und hervorheben, welche Stellen ein Radiologe genauer untersuchen sollte. Dies würde Ärzten helfen, präzisere Diagnosen zu stellen.
Höhere Effizienz und Sicherheit in der Fertigung
Fast die Hälfte der Fertigungsunternehmen lotet derzeit die Möglichkeiten von KI-Agenten für die Prozessautomatisierung (49 %), die Lieferkettenoptimierung (48 %) und für Qualitätskontrollen (47 %) aus. Konkret erhoffen sie sich, KI-Agenten einsetzen zu können, um Produktionslinien intelligent auf Fehler zu überwachen oder die logistischen Aktivitäten der Lieferkette bei Störungen umzuleiten und so effizienter zu werden.
KI-Agenten können betriebliche Vorgänge auch mit Blick auf die Sicherheit effizient überwachen. Teams für Gesundheitsschutz und Arbeitssicherheit kontrollieren Produktionsanlagen in der Regel, indem sie Vertragspartner vor Ort das Risiko bewerten lassen. Diese Prozesse sind jedoch zeitaufwendig und fehleranfällig, da trotz der Vorkehrungen immer wieder Vorfälle auftreten.
Agentenbasierte KI in diesem Bereich ist eine Gelegenheit zur Transformation. Sie ermöglicht es Unternehmen, historische Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und potenzielle Gefahren zu identifizieren, bevor Unfälle oder Schäden entstehen. Dies hilft Mitarbeitenden beim Erstellen genauerer automatisierter Risikobewertungsberichte, was zu höherer Sicherheit im Arbeitsumfeld führt.
Bessere Kundenbeziehungen für Einzelhandels-, E-Commerce- und Telekommunikationsunternehmen
Unternehmen in den Branchen Einzelhandel, E-Commerce und Telekommunikation planen den Einsatz von KI-Agenten vor allem für kundenorientierte Initiativen. Die Hälfte der Unternehmen in diesen Branchen erwägt, KI-Agenten für den Kundensupport (50 %), zur Preisoptimierung (49 %) und für Nachfrageprognosen (48 %) zu nutzen.
Agentenbasierte KI-Systeme können Browserverläufe, Vorlieben und Einkäufe von Kunden analysieren, um personalisierte Produktempfehlungen zu erstellen und die Wahrscheinlichkeit für wiederholte Einkäufe zu erhöhen. Basierend auf diesen individuellen Kundendaten können sie Sonderangebote, E-Mails und Anzeigen gezielt zusammenstellen, um Kunden entlang des Sales Funnel zu betreuen, sodass sich Mitarbeitende auf strategisch wichtigere Aufgaben konzentrieren können.
Telekommunikationsunternehmen sehen einen Nutzen darin, KI-Agenten einzusetzen, um historische Daten wie Nutzungsmuster, Abrechnungsverlauf und Kundensupportinteraktionen zu durchforsten, um vorherzusagen, welche Kunden abwanderungsgefährdet sind und aus welchen Gründen. Im Falle eines Telekommunikationsunternehmens kann ein KI-Agent Kunden kennzeichnen, die ihre monatliche Nutzung reduziert haben oder mehrere Interaktionen mit dem Kundensupport hatten.
Die Zukunft agentenbasierter KI
Agentenbasierte KI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, unabhängig von der Branche zu verändern. Regulierte Branchen können erheblich von Sicherheitsüberwachungen profitieren, um Verstöße zu verhindern, während kundenorientierte Unternehmen Kundenerlebnisse verbessern können.
Unabhängig davon, ob ein Finanzunternehmen die Sicherheit verbessern, ein Gesundheitsdienstleister die Effizienz steigern oder ein Einzelhändler das Kundenerlebnis verbessern möchte – die Implementierung dieser Systeme für branchenspezifische Zwecke kann Unternehmen zu neuen Höhen führen. Um sich einen Vorsprung vor der Konkurrenz zu verschaffen, versuchen Unternehmen, diese Technologie noch in diesem Jahr zu nutzen, bevor sie ihre Kapazitäten erweitern und skalieren.
Um mehr darüber zu erfahren, wie Unternehmen agentenbasierte KI nutzen wollen, lesen Sie den vollständigen Bericht.
