KI-Agenten — Interaktive Erklärung

Klicken Sie auf eine Ebene, um zu sehen, was sie tut — am Beispiel aus dem Artikel.

↓ Aussenwelt — Signale, Ereignisse, Daten

Menschliche Aufsicht ▾

Legt die Regeln fest — was Agenten allein entscheiden dürfen und was eine Freigabe braucht. Prüft die gereihten Optionen, bevor das Unternehmen in einer folgenreichen Sache handelt.

↳ Eine Führungskraft prüft drei Reaktionsoptionen und wählt «Partnerschaften für die letzte Meile beschleunigen».

Wahrnehmungsagenten ▾

Beobachten die Aussenwelt fortlaufend — Newsfeeds, Ankündigungen der Konkurrenz, regulatorische Änderungen — und melden, was Aufmerksamkeit verdient.

↳ Meldung: «Konkurrent X hat Lieferung am selben Tag in drei Städten angekündigt — vor 2 Stunden.»

Interpretationsagenten ▾

Beurteilen, was ein Signal genau für dieses Unternehmen bedeutet — Bedrohungsgrad, betroffene Segmente und wie dringend eine Reaktion ist.

↳ Bedrohungsgrad: hoch. Hauptsächlich betroffen: Lebensmittelhandel in Städten. Reaktionsfenster: 48 Stunden, bevor das Risiko der Kundenabwanderung steigt.

Entscheidungsagenten ▾

Erarbeiten Reaktionsoptionen und reihen sie nach erwarteter Wirkung, Kosten und Machbarkeit. Übergeben an die menschliche Aufsicht, wenn eine Entscheidung festgelegte Risikoschwellen überschreitet.

↳ Option A: Partnerschaften für die letzte Meile (+18 % Reichweite, 3 Wochen). Option B: Liefer-Start-up kaufen (+40 %, 6 Monate). Option C: nur beobachten.

Orchestrierungsagenten ▾

Koordinieren die freigegebene Reaktion über alle Systeme — informieren Teams, aktualisieren Modelle, lösen Abläufe aus —, damit aus einer Entscheidung eine Handlung wird.

↳ Informiert das Logistikteam, aktualisiert das Preismodell, setzt die Prüfung durch die Geschäftsleitung für morgen 9 Uhr an.

↓ Handlung + Ergebnis

Lern-
schleife

Jede Ebene fügt der darunterliegenden Intelligenz hinzu. Die Lernschleife führt die Ergebnisse durch den ganzen Stapel zurück — mit jedem Durchlauf versteht das System besser, was funktioniert.