Die 25 besten KI-Assistenten für Unternehmen nach Kategorie und Anwendungsfall

KI-Assistenten und KI-Agenten für Unternehmen sind intelligente Softwareprogramme, die Mitarbeitern mithilfe künstlicher Intelligenz, insbesondere generativer KI und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), helfen, ihre Aufgaben effizienter zu erledigen. Die passende Lösung für Ihr Unternehmen zu finden, kann jedoch schwierig sein.

Wir haben 25 KI-Assistenten und -Agenten für Unternehmen untersucht und getestet und unsere Ergebnisse in drei Hauptkategorien unterteilt:

• Wissensassistenten
• IT- und Support-Tools
• Workflow-Builder

Funktionen und Preise der 25 besten KI-Assistenten und -Agenten für Unternehmen

Wissensassistenten

Die Preisgestaltung basiert auf einem nutzer- und monatsbasierten Modell. „Kostenlos“ bedeutet, dass eine kostenlose Version des Tools verfügbar ist.

Siehe Erläuterungen zu den Kategorien .

N/A bedeutet, dass keine öffentlichen Informationen gefunden wurden.

Die Ubiquitous Interface gibt an, ob der Assistent/Agent über mehrere Kanäle hinweg funktioniert, über die Mitarbeiter arbeiten, wie z. B. Slack, Teams, E-Mail, Web-Apps, mobile Apps, CRM-Systeme, IT-Portale usw.

Governance definiert, ob die Governance des Assistenten-/Agenten-Unternehmens Leitplanken (RBAC, Berechtigungen, Richtlinienkontrollen) beinhaltet.

Tidio Lyro

Tidio Lyro ist ein KI-gestützter Kundenservice-Agent für Websites und Online-Shops. Er hilft Unternehmen, Kundenfragen automatisch zu beantworten, ohne dass sie ihre bestehenden Tools ändern müssen.

Lyro greift auf die bestehenden Hilfecenter-Inhalte der Nutzer zu und lernt, wie die besten Mitarbeiter reagieren. Es verwendet ausschließlich die von Ihnen bereitgestellten Informationen und Anweisungen, sodass die Antworten markenkonform und präzise bleiben.

Hauptmerkmale:

• Markenkonforme Antworten: Antworten erfolgen ausschließlich auf Basis von vom Nutzer genehmigten Inhalten und Richtlinien.
• Kontinuierliches Lernen: Verbessert sich durch Gesprächsanalyse und aktualisiertes Wissen.
• Flexible Automatisierung: Kann komplexere Aufgaben übernehmen, indem Sie die Anweisungen anpassen.

Nexos AI

Nexos AI ist eine All-in-One-KI-Plattform für Unternehmen, die Teams dabei unterstützt, mehrere KI-Modelle sicher und in großem Umfang einzusetzen.

Es dient als gemeinsamer KI-Arbeitsbereich und Zugangspunkt. Geschäftsanwender arbeiten über eine Weboberfläche mit KI, während technische Teams KI-Modelle über eine einzige API mit internen Systemen verbinden. Administratoren behalten die volle Kontrolle über Zugriff, Daten und Nutzung.

Hauptmerkmale:

• Einheitlicher Modellzugriff: Nutzen Sie mehrere KI-Modelle wie ChatGPT, Claude und Gemini über einen sicheren Endpunkt.
• KI-Arbeitsbereich: Eine browserbasierte Umgebung, in der Mitarbeiter mit KI chatten, Modellausgaben vergleichen, Dateien hochladen und in gemeinsamen Projekten zusammenarbeiten.
• Modellvergleich: Führen Sie dieselbe Eingabeaufforderung mit verschiedenen Modellen durch und vergleichen Sie die Ergebnisse, um die beste Option auszuwählen.
• KI-Gateway: Eine Plug-and-Play-API, die Modelle verbindet, die Retrieval-Augmented Generation (RAG) unterstützt und eine Fallback-Logik für den Fall eines Modellfehlers beinhaltet.
• Sicherheitsvorkehrungen und Schutzmechanismen: Kontrolle darüber, welche Daten Benutzer hochladen dürfen und welche Informationen die KI generieren darf.
• Volle Transparenz: Verfolgen Sie Eingabeaufforderungen, Antworten, Dateinutzung und Kosten mit zentralisierten Protokollen und Nutzungsmetriken.
• Flexible Bereitstellung: Nutzen Sie Nexos AI über die Weboberfläche, über APIs oder beides, ohne sich an einen einzigen Modellanbieter zu binden.

Amazon Q Business

Amazon Q Business ist ein generativer KI-Assistent, der Mitarbeitern hilft, Fragen zu stellen, Erkenntnisse zu gewinnen und Aufgaben innerhalb von Geschäftsanwendungen zu erledigen. Er wurde für Unternehmen entwickelt, die AWS nutzen und KI in ihre Cloud-Infrastruktur integrieren möchten.

Es beantwortet Fragen anhand von Dokumenten, Bildern und Datenbanken und ermöglicht es Benutzern, leichtgewichtige KI-Anwendungen zu erstellen, indem sie ihre Bedürfnisse in einfachen Worten beschreiben.

Hauptmerkmale:

• Q Apps: Apps in einem Schritt erstellen und teilen.
• Multimodale Unterstützung: Verarbeitet Text, Audio, Bilder und Video.

ONYX-Assistent

ONYX Assistant ist ein sicherer Unternehmens-Chatbot, der Mitarbeitern hilft, Fragen zu stellen, Daten zu analysieren und Arbeitsabläufe mithilfe firmeneigener Tools abzuschließen.

Es ist für Wissensarbeiter konzipiert, die mit großen Dokumenten arbeiten, und unterstützt jeden LLM-Anbieter oder jedes selbstgehostete Modell.

Unsere Erfahrung:

ONYX ist einfach zu bedienen und erfordert kaum Schulung. Zwar kann es vorkommen, dass in hochgeladenen Dokumenten Antworten fehlen, aber es liefert gute Ergebnisse bei der Verwendung öffentlicher Informationen. Dadurch eignet es sich auch für allgemeine Fragen, selbst wenn interne Daten nicht ausreichen.

Hauptmerkmale:

• Open Source & modular: Code, Benutzeroberflächen und Pipelines individuell anpassen.
• Berechtigungen auf Dokumentebene: Zugriffsregeln werden automatisch übernommen.
• Datenschutz: Bietet Optionen für eine vom Internet getrennte Bereitstellung.

Glean-Assistent

Glean Assistant ist eine KI-Lösung, die alle Unternehmensdokumente und Webdaten zentral durchsucht und fundierte, quellenbasierte Antworten liefert. Mit der Version vom Februar 2026 können Nutzer das KI-Modell auswählen, das die Konversationen des Assistants steuert.

Es durchsucht Dokumente, Nachrichten und Apps von einem zentralen Ort aus, fasst Dateien und Daten in einfacher Sprache zusammen und ermöglicht es Benutzern, in Slack, Zoom oder anderen Tools zu bleiben, während sie Hilfe erhalten.

Hauptmerkmale:

• Quellenangaben: Jede Antwort gibt ihre Herkunft an.
• Hilfe im Kontext: Funktioniert innerhalb bestehender Anwendungen, sodass Benutzer nicht zwischen verschiedenen Tools wechseln müssen.
• Analyse gemischter Daten: Verarbeitet sowohl strukturierte Daten (Tabellenkalkulationen) als auch unstrukturierte Daten (Chatverläufe).
• Echtzeit-Sprachkollaboration : Ermöglicht natürliche Sprachinteraktion im Freisprechmodus. Diese Funktion wurde im Februar 2026 eingeführt. ¹

Mistral Le Chat

Le Chat ist eine dialogbasierte KI-Schnittstelle von Mistral, die Nutzern die Interaktion mit den Sprachmodellen von Mistral für den Unternehmenseinsatz ermöglicht. Sie stellt KI-Agenten bereit, die auf Nutzerdaten und Arbeitsabläufe zugeschnitten sind, und bietet Such-, Recherche-, Kreativ- und Analysetools.

Hauptmerkmale:

• Vollständige Kontrolle: Modelle, Schnittstellen und Arbeitsabläufe individuell anpassen.
• Modular: Integrieren Sie firmeneigene Tools und Code frei.
• Kontinuierliches Lernen: Agenten verbessern sich, ohne die Kontrolle zu verlieren.

IT- und Support-Tools

Splunk KI-Assistent

Der Splunk AI Assistant unterstützt IT-Teams bei der Übersetzung natürlicher Sprache in Splunk-Abfragen und der Analyse von Maschinendaten, um die Fehlerbehebung zu beschleunigen. Er wandelt natürliche Sprache in SPL-Abfragen um, erklärt komplexe SPL-Konzepte verständlich und arbeitet innerhalb der Splunk-Oberfläche.

Hauptmerkmale:

• Fachkompetenz: Ausgerichtet auf IT-Betrieb und Sicherheitsüberwachung.
• Eingebetteter Workflow: Kein Werkzeugwechsel, Abfragen werden direkt gestartet.

Moveworks

Moveworks nutzt autonome KI, um die Mitarbeiterunterstützung und Arbeitsabläufe in vielen Organisationssystemen und in mehreren Sprachen zu automatisieren.

Es beantwortet Fragen zu verschiedenen Abteilungen, darunter IT, Personalwesen, Finanzen, Produktion und Vertrieb, in über 100 Sprachen. Moveworks automatisiert wiederkehrende Aufgaben wie Passwortzurücksetzungen, Urlaubsanträge und Rechnungsverarbeitung über Apps, Portale und Browser hinweg.

Hauptmerkmale:

• Sofort einsatzbereite Integrationen: Hunderte von vorkonfigurierten Konnektoren, keine Skripterstellung erforderlich.
• Multi-App-Ausführung: Autonome Ausführung von Aufgaben in mehreren Anwendungen.

Workflow-Builder

LunarTech Phoenix

LunarTech Phoenix ist ein KI-Assistent, der dazu beiträgt, Produktivität und Innovation zu steigern, Arbeitsabläufe zu automatisieren und die Entscheidungsfindung in Produkt-, Dienstleistungs- und Technologieunternehmen zu verbessern.

LunarTech Phoenix integriert KI-Unterstützung direkt in Entwickler-Workflows und -Tools, indem es sich auf interne Tools, private Daten und die Einhaltung strenger Zugriffskontrollen konzentriert. LunarTech Phoenix bietet hohe Sicherheit durch On-Premise-Hosting und isolierte Umgebungen.

Hauptmerkmale:

• Phoenix-Plattform: Bietet Dutzende von Tools für Content, Branding und Innovation.

Sana-Agenten

Sana Agents sind KI-Tools für den Arbeitsplatz, die Aufgaben und Arbeitsabläufe auf Basis von Unternehmenswissen automatisieren. Sie automatisieren mehrstufige Prozesse wie die Aktualisierung eines CRM-Systems oder die Lohn- und Gehaltsabrechnung und sind in Slack und anderen wichtigen Anwendungen integriert.

Unsere Erfahrung:

Sana ist benutzerfreundlich und schnell zu erlernen. Allerdings hat es Schwierigkeiten, Antworten in hochgeladenen Dokumenten zu finden, und die Verwendung öffentlicher Informationen ist nicht immer korrekt. Ein hilfreiches Feature ist die Anzeige der Quelle jeder Antwort, was Vertrauen und Klarheit erhöht.

Hauptmerkmale:

• No-Code-Design: Visuelles Flussdesign ohne Code.
• Parallele Aktionen: Führt mehrere Aufgaben gleichzeitig aus.
• Unternehmenssicherheit: Spiegelt bestehende Berechtigungen wider und gewährleistet die Sicherheit und Vertraulichkeit der Daten.

StackAI

StackAI ermöglicht Backoffice-Teams die KI-Automatisierung ohne Programmierung – mit branchenspezifischen Vorlagen und hoher Sicherheitsstandards. Auch technisch nicht versierte Anwender können damit KI-Agenten erstellen und diese über benutzerdefinierte Oberflächen oder API-Endpunkte bereitstellen.

Hauptmerkmale:

• No-Code-Design: Entwickeln und veröffentlichen ohne Code schreiben.
• Branchenvorlagen: Vorgefertigte Arbeitsabläufe für Regierung, Versicherungen, Bildungswesen und mehr.

Aisera-Assistent

Aisera Assistant ist ein KI-Tool für Unternehmen, das Aufgaben automatisiert, Fragen beantwortet und Supportanfragen kanalübergreifend mithilfe natürlicher Konversationen löst. Es fasst Protokolle und Dokumente zusammen, generiert Wissensartikel, bearbeitet Tickets automatisch und prognostiziert IT-Vorfälle.

Hauptmerkmale:

• Hyperflows: Automatisiert komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe mithilfe natürlicher Sprache.
• AIOps-Integration: Erkennt und behebt Probleme, bevor sie auftreten.
• Multimodal und mehrsprachig: Unterstützt alle Kanäle und Sprachen.

OpenAI Frontier

OpenAI Frontier ist eine Plattform, die Unternehmen dabei hilft, KI-Agenten zu entwickeln, einzusetzen und zu verwalten, die im gesamten Unternehmen echte Aufgaben übernehmen.

Der Fokus liegt darauf, Agenten von kleinen Pilotprojekten in den Produktivbetrieb zu überführen. Anstelle isolierter Bots unterstützt Frontier „KI-Mitarbeiter“, die den Unternehmenskontext verstehen, Tools nutzen und innerhalb klarer Regeln agieren.

Es funktioniert mit bestehenden Systemen, Daten und Cloud-Umgebungen. Unternehmen müssen ihre aktuelle Infrastruktur nicht ersetzen.

Hauptmerkmale:

• Agentenausführungsumgebung: Ermöglicht es Agenten, Daten zu analysieren, Code auszuführen, Tools zu verwenden und mehrstufige Aufgaben zu erledigen.
• Offenes Ökosystem: Unterstützt die Integration mit hauseigenen Agenten und Tools von Drittanbietern unter Verwendung offener Standards.
• Identität und Berechtigungen: Jeder Agent verfügt über definierte Zugriffsrechte, Rollen und Sicherheitsvorkehrungen für eine sichere Nutzung.

Beam AI

Beam AI-Agenten automatisieren routinemäßige Backoffice-Abläufe dank der Integration mit bestehenden internen Systemen (CRM, ERP usw.) und Datenbanken.

Die Agentenautomatisierung von Beam AI ist in zwei Kategorien unterteilt:

• Anwendungsfälle für die Kommunikation (z. B. Kundenbetreuung oder Kontakte zu Lieferanten/Anbietern)
• Geschäftsprozesse zur Datenextraktion/Dateneingabe (z. B. Rechnungsverarbeitung und Auftragsverwaltung)

Workato Agentic

Workato Agentic ermöglicht es Geschäftsanwendern, auf KI-Agenten, sogenannte Genies, zuzugreifen. Es gibt vordefinierte Genies (z. B. für Vertrieb und Personalwesen), und Unternehmen können auch eigene Genies erstellen. Genies verfügen über detaillierte Steuerungsmöglichkeiten und haben Zugriff auf den Geschäftskontext, wodurch sie …

• Beantworten Sie Benutzeranfragen unter Berücksichtigung der Berechtigungen des jeweiligen Benutzers.
• Beschränken Sie ihre Aktivitäten auf ihren Fokusbereich, um Halluzinationen zu minimieren.

IBM Watsonx Orchestrate

Watsonx Orchestrate integriert sich in gängige Geschäftsanwendungen wie SAP und Workday. Wenn ein Benutzer eine Anfrage an Watsonx Orchestrate sendet, nutzt dieses System entweder grundlegende Fähigkeiten (z. B. das Hinzufügen einer Zeile zu einer Tabelle) oder komplexe Funktionen (z. B. das Suchen von Kontakten in der Datenbank, das Erstellen einer Tabelle mit diesen Kontakten und das anschließende Versenden von E-Mails).

Empfehlungen für Käufer

Untersuchen Sie die Agentenfunktionen Ihrer Unternehmensorchestrierungsplattform (z. B. Ihres bevorzugten iPaaS- oder Automatisierungsanbieters). Diese Plattform stellt wahrscheinlich auch Ihre KI-Agenten bereit. Ihre Automatisierungsabläufe sind dort vorhanden und können dank KI-Agenten unternehmensweit über eine Text-/Sprachschnittstelle zugänglich gemacht werden.

Investieren Sie in flexible und erweiterbare Plattformen . Es handelt sich hierbei um eine aufstrebende Technologie. Beispielsweise sollten Sie sich nicht auf begrenzte Auswahlmöglichkeiten bei der Wahl eines LLM-Studiengangs beschränken.

Governance und Zuverlässigkeit sind entscheidend . Unternehmensautomatisierung ohne Governance-Mechanismen oder hohe Zuverlässigkeitsraten führt unweigerlich zu Problemen. Ihr Proof of Concept (PoC) muss die Governance-Mechanismen untersuchen. Wichtige Fragen sind:

• Wie viel Aufwand wird nötig sein, um unser Governance-Modell in die Plattform einzugeben?
• Welche Herausforderungen begegnen den ersten Nutzern?

5 verschiedene Fähigkeiten von KI-Agenten für Unternehmen

1. Eine flächendeckende Text- oder Sprachschnittstelle zur Interaktion mit Mitarbeitern bereitstellen.

Damit KI-Agenten nützlich sind, müssen sie zugänglich sein. Sie müssen im Messaging-System des Unternehmens (z. B. Slack, MS Teams) verfügbar sein und auf Sprach- und Textschnittstellen reagieren können.

Abbildung 5: Gesprächsvorschau in Agentforce (ehemals Einstein Copilot)

Quelle: Salesforce ²

2. Greifen Sie auf die Wissensdatenbank des Unternehmens zu.

Ein generischer Agent ist im Unternehmenskontext nur bedingt nützlich. Agenten müssen auf die Wissensdatenbank des Unternehmens zugreifen können, um über dessen Richtlinien informiert zu sein. Er kann Folgendes ausführen:

• Kontextsensitive Suche: Der KI-Agent kann Suchen innerhalb der Wissensbasis durchführen und dabei die Nuancen der branchenspezifischen Terminologie sowie die Beziehungen zwischen verschiedenen kontextspezifischen Informationen verstehen.
• Hierarchisches Verständnis: Der Agent kann komplexe, hierarchische Wissensstrukturen navigieren und die Datenarchitektur der Organisation verstehen, einschließlich Kategorien, Unterkategorien und Metadaten.

Ein KI-gestützter Kundendienstmitarbeiter kann beispielsweise auf die Produkt- und Rückgaberichtliniendatenbanken eines Unternehmens zugreifen. Ebenso kann ein KI-gestützter Marketingmitarbeiter auf Kundenanalysedatenbanken zugreifen, um Marketinginformationen aus dem jeweiligen Kontext zu erhalten.

3. Aktionen auf Unternehmenssystemen durchführen

Die auf den Systemen eingesetzten Agenten müssen in der Lage sein, an komplexen Arbeitsabläufen und Prozessen in verschiedenen Unternehmensbereichen wie Finanzen, Personalwesen, Lieferkette und Kundenservice teilzunehmen. Sie können:

• Daten abfragen.
• Ermitteln Sie konkrete Aktionen, die systemübergreifend durchgeführt werden sollen (z. B. Dateneingabe, Berichtserstellung, Kundensupport).
• Führen Sie API-Integrationen basierend auf den definierten Zielen durch, um mit Unternehmenssystemen zu kommunizieren.

4. Kontextspezifische Leitplanken bereitstellen, um Fehler zu minimieren

Multiagentensysteme benötigen kontextbezogene Leitplanken und eine Steuerung. Dies trägt dazu bei, Missbrauch zu reduzieren und die Agenten zu stabilisieren.

Nehmen wir beispielsweise einen Kundendienstmitarbeiter . Kunden könnten ein Gespräch mit dem Mitarbeiter beginnen und die Rückgabe eines bestimmten Produkts veranlassen. Eingabekontrollmechanismen können dabei helfen zu beurteilen, ob die Person, die Informationen anfordert, berechtigt ist, das Modell zu aktivieren und die Informationen zu erhalten.

Ohne Geländer:

• Aufforderung: „Wie viele Kunden haben Sie heute bedient?“
• Antwort: „Ich habe 45 Kunden bedient.“

Mit Geländern:

• Aufforderung: „Wie viele Kunden haben Sie heute bedient?“
• Antwort: „Tut mir leid, aber dabei kann ich Ihnen nicht helfen.“

5. Alle Aktionen in einem detaillierten Audit-Protokoll zur Prozessanalyse erfassen.

Ohne ein Audit-Log verlieren Unternehmen die Möglichkeit, ihre Prozesse detailliert zu analysieren. Da sie Millionen in Process-Mining-Lösungen investieren, um auf solche Logdaten zuzugreifen, sollten sie sich die Chance nicht entgehen lassen, zugängliche Logdateien zu erstellen, die Benutzeraktionen detailliert dokumentieren.

Wenn ein Endbenutzer mit einem KI-Agenten interagiert, sollte jede Aktion des KI-Agenten als Eintrag protokolliert werden bei:

• Ein Zeitstempel : Der genaue Zeitpunkt, zu dem die Aktion ausgeführt wurde.
• Aktionsbeschreibung : Eine detaillierte Beschreibung der durchgeführten Aktion.
• Benutzer- und Agenten-ID : Kennung für den KI-Agenten oder Benutzer, der die Aktion initiiert hat.
• Betroffenes System und Modul : Das spezifische Unternehmenssystem oder Modul, in dem die Aktion durchgeführt wurde.
• Eingabedaten : Alle Eingabedaten oder Parameter, die der KI-Agent für die Aktion verwendet.
• Ergebnis : Das Resultat der Aktion (z. B. Erfolg, Misserfolg, Fehlercode).

Der KI-Agent kann dann einen zentralen Protokollierungsdienst (z. B. Elasticsearch, Splunk oder eine benutzerdefinierte Datenbank) verwenden, um die Audit-Protokolle zu speichern.

Um mehr Kontext zu erhalten, warum KI-Agenten für Unternehmen jetzt angeboten werden:

LLM-basierte Chatbots vs. KI-Agenten für Unternehmen

LLMs begannen ohne jegliche Planung mit der Textbearbeitung. KI-Agenten in Unternehmen können mit Unternehmenssystemen zusammenarbeiten und ihre Aktionen planen.

Aktionen vs. Text

LLMs werden für die kausale Sprachmodellierung trainiert, die eine Sequenz von Texttoken als Eingabe nimmt und die Wahrscheinlichkeitsverteilung für das nächste Token zurückgibt. Gibt man beispielsweise „John kaufte…“ in einen LLM-basierten Chatbot ein, könnte dieser einen Vorschlag wie „einen Laptop“ liefern.

Diese Token-Vorhersagefähigkeiten von LLM werden anhand großer Mengen von Internettexten trainiert.

Allgemeiner Arbeitsablauf eines LLM zur Vorhersage des nächsten Wortes ³

LLMs können also Texte bearbeiten (z. B. interaktive Dialoge führen, Fragen beantworten, Code schreiben). Allerdings können LLMs allein weder im Internet surfen, noch Code ausführen oder Daten aus einer Wissensdatenbank abrufen. Für solche Aufgaben benötigen sie Zugriff auf Unternehmenssysteme. Mithilfe von KI-Agenten können wir LLMs um externe Funktionen erweitern.

Planung

In agentenbasierter KI werden LLMs eingesetzt, um Aufgaben in kleinere Teilkomponenten zu zerlegen, die Ergebnisse potenzieller Aktionen zu bewerten, Aktionen auszuführen und deren Konsequenzen zu evaluieren. Dies ermöglicht es ihnen, komplexere Prozesse zu bewältigen.

Unterschiede zwischen KI-Agenten für Unternehmen und herkömmlichen Chatbots:

„Plan-und-Ausführungs“-Diagramm für KI-Agenten ⁴

Zu den Vorteilen dieser „Plan-und-Ausführen“-Agenten gehören:

• Explizite langfristige Planung
• Fähigkeit, für die Ausführungsphase kleinere/schwächere Modelle und für die Planungsphase größere/bessere Modelle zu verwenden.

Dies verdeutlicht, warum ein Agent Aufgaben mühelos erledigen kann, während ein Chatbot deutlich schlechter abschneidet. Der KI-Agent profitiert von mehreren LLM-Anrufen und einem extern benötigten System zur Planung, Analyse, Bewertung und Ausführung von Aufgaben.

Die Leistungsbewertung des GPT-Modells belegt dies. Das in eine Reflexionsschleife eingebettete Modell GPT-3.5 (95 %) übertrifft das Modell GPT-4 (~65 %) beim Zero-Shot-Prompting (Ausführung einer Aufgabe ohne vorherige Beispiele oder spezifisches Training).

Reflexion: Das LLM überprüft seine eigene Arbeit, um festzustellen, wie sie verbessert werden kann.

Leistungsbenchmark für die Codierung durch menschliche Evaluierung ⁵

Erdung

Ohne Verankerung beeinträchtigen Halluzinationen die Einsatzfähigkeit von LLMs als Agenten. Mit jedem Schritt im Prozess (z. B. Planung, Bewertung) steigt die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen. KI-Agenten in Unternehmen nutzen verschiedene Ansätze zur Verankerung:

• Suche nach Fakten in unternehmensweiten Wissensdatenbanken
• Kontext : Wenn ein Mitarbeiter aus dem Vertrieb den Kundendienst anruft, kann dies den Handlungsspielraum erheblich einschränken. Beispielsweise wird von einem Vertriebsmitarbeiter nicht erwartet, dass er eine Rechnung bezahlt oder eine interne IT-Anfrage beantwortet.
• Fokus : Wenn ein KI-Agent für Unternehmen auf den Finanzbereich fokussiert ist , wird er nicht erwarten, im IT-Bereich Maßnahmen zu ergreifen, was die Auswahl der zu ergreifenden Maßnahmen erleichtert.

Hier konzentrierten wir uns auf KI-Assistenten und Copiloten für Unternehmen mit umfassenden Automatisierungsfunktionen. Wir behandelten auch KI-Assistenten für Unternehmen, die für spezialisiertere Anwendungsfälle entwickelt wurden, darunter:

• KI-Excel-Tools
• Agentische KI-Finanztools
• KI-Anwendungen für die Kreditorenbuchhaltung
• Chatbots
• Kundendienstmitarbeiter

Kategorien von KI-Plattformen für Unternehmen

Wissensassistenten

Diese Lösungen helfen Nutzern, Informationen innerhalb eines Unternehmens zu finden. Sie durchsuchen Dokumente, Apps und Nachrichten, um Fragen schnell und detailliert zu beantworten. Teams nutzen sie, um Zeit zu sparen und Doppelarbeit zu vermeiden.

Workflow-Builder

Diese Assistenten können mehr als nur Fragen beantworten. Sie ermöglichen es Nutzern, Aktionen auszuführen, Aufgaben zu automatisieren und Prozessschritte zu befolgen. Teams nutzen sie, um Zeit bei wiederkehrenden Arbeiten wie dem Versenden von E-Mails oder dem Aktualisieren von Datensätzen zu sparen.

IT- und Support-Tools

Diese Tools helfen IT-Teams, Supportmitarbeitern und Angestellten, technische Probleme schneller zu lösen. Sie können Fragen beantworten, Tickets erstellen oder Lösungen finden, indem sie sich mit dem Helpdesk und den Überwachungssystemen verbinden.

Referenzlinks

1.

Glean’s Latest AI Assistant Moves Every Employee from Insight to Execution | Glean Press

2.

Agentforce: The AI Agent Platform | Salesforce

3.

How to Get Better Outputs from Your Large Language Model | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

4.

langgraph/examples/plan-and-execute/plan-and-execute.ipynb at main · langchain-ai/langgraph · GitHub

5.

GPT-4 Technischer Bericht

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalyst

Folgen auf

Ezgi besitzt einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran und verfügt über Expertise in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Stimmungsanalyse, KI-Agentenanwendungen im Finanzwesen, Optimierung von Antwortsystemen, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten