Künstliche Intelligenz
Generative KI, agentische KI oder doch traditionell?
Automatisierung ist heute kein einheitliches Konzept mehr. Bei der Arbeit mit Daten können Unternehmen zwischen klassischen, regelbasierten Workflows, generativer künstlicher Intelligenz (KI) und zunehmend agentischen KI-Systemen wählen – jeder Ansatz bringt eigene Stärken, aber auch klare Grenzen und einen unterschiedlichen Aufwand mit sich.
- Traditionelle Automatisierung folgt festen, leicht nachvollziehbaren und auditierbaren Regeln. Sie kann allerdings keine Interpretation, Beurteilung oder Anpassung leisten.
- Generative KI interpretiert Informationen aufgrund von Mustern und kann Zusammenfassungen, Klassifizierungen, Überarbeitungen, Übersetzungen oder maßgeschneiderte Antworten erstellen. Um dies nachvollziehbar und auditierbar zu machen, sollten jedoch alle Workflows klar nachvollziehbar sein.
- Agentische KI handelt eigenständig, reagiert dynamisch auf veränderte Bedingungen und stößt Folgehandlungen an, um eine Zielsetzung zu erreichen. Die höhere Komplexität erfordert jedoch klare Governance, Kontrolle und einen höheren Aufwand.
„In der Praxis schließen sich die drei genannten Ansätze nicht aus – im Gegenteil. Die besten Lösungen kombinieren sie gezielt. Ein stabiler, regelbasierter Kern kann durch generative KI ergänzt werden, während agentische KI dort eingesetzt wird, wo dynamische Entscheidungen echten Mehrwert schaffen. Moderne Plattformen für Datenarbeit und -analyse, wie beispielsweise Knime, bieten die Möglichkeit, regelbasierte Logik, generative Modelle und agentische KI in einem einheitlichen Workflow zu kombinieren, sodass Unternehmen flexibel, transparent und effizient auf jede Anforderung reagieren können“, erklärt Christian Birkhold, VP Products bei Knime.
Weitere Informationen: www.knime.com