(Anmerkung des Herausgebers: Agenten der Transformation ist eine unabhängige GeekWire-Serie, die von Accenture finanziert wird und die Menschen, Unternehmen und Ideen hinter KI-Agenten untersucht. Seien Sie am Dienstag, den 24. März, dabei unsere Veranstaltung „Agents of Transformation“. in Seattle.)
Noch vor einem Jahr, KI-gestützte Verkaufsplattform Ecken verwendete nicht viele KI-Agenten, sondern verließ sich stattdessen auf Eingabeaufforderungen und vorab trainierte Modelle, um Kunden bei der Stärkung ihrer Verkaufsstrategien zu unterstützen. Aber das hat sich grundlegend geändert.
„Seitdem haben wir sie in fast jeden Teil des Stacks integriert“, sagte Mitbegründer und CTO von Nooks Nikhil Cheerlasprach auf einer Veranstaltung, die das Unternehmen im Februar in Seattle veranstaltete.
Die schnelle Akzeptanz von Nooks spiegelt die wachsende Aufmerksamkeit für vertikale KI-Agenten wider – Tools, die dafür entwickelt wurden, eine Aufgabe außergewöhnlich gut zu erledigen, indem sie Modelle mit domänenspezifischen Daten, Arbeitsabläufen und Kontext kombinieren.
Allzweck-KI-Modelle können schnell Texte generieren, Code schreiben und Berichte zusammenfassen. Allerdings sind sie bei der Lösung branchenspezifischer Aufgaben nicht so kompetent. Und hier kommen vertikale Agenten ins Spiel.
Für diese Folge in unserem Agenten der Transformation In der Serie untersuchte GeekWire den steigenden Trend vertikaler KI-Agenten und die großen Chancen für Start-ups.
„Große KI-Plattformen könnten zu breiten Vertriebsmotoren für Informationen werden“, so Madrona-Investoren Sabrina Albert Und Vivek Ramaswami schrieb ein eine aktuelle Analyse der KI-Landschaft. „Aber es werden weiterhin spezialisierte Unternehmen entstehen, die die schwierigen Aufgaben in bestimmten Bereichen richtig erledigen.“
Jerry ZhouCEO eines Legal-Tech-Startups in Seattle Supiobeschrieb vertikale KI als „eine Verlagerung von Werkzeugen zu Agenten“. Die Software von Supio hilft Anwälten, fallbezogene Daten schnell zu sortieren, zu durchsuchen und zu organisieren.
„Es reicht nicht aus, dass KI Erkenntnisse generiert – sie muss in realen Arbeitsabläufen funktionieren und Maßnahmen ergreifen“, sagte Zhou. „Im juristischen Bereich bedeutet das, komplexe Daten wie Krankenakten in verifizierte, strukturierte Ergebnisse umzuwandeln, auf die sich Anwälte ohne Zweifel verlassen können.“
Die neue Technologie hilft Startups, Mehrwert für Kunden zu schaffen. Prophetischeine in Portland (Oregon) ansässige Informationsplattform zum Landerwerb, hat ihre KI auf mehr als 20.000 kommunale Bebauungsvorschriften in den USA trainiert. „Wir haben einen kritischen Engpass beseitigt und eine völlig neue Arbeitsweise in einer der größten Branchen der Welt eröffnet“, sagte Prophetic-CEO Oliver Alexander. „Das ist die wahre Stärke der vertikalen KI.“
Die Verschiebung erregt die Aufmerksamkeit von Investoren wie Mia Lewinein in Seattle ansässiger Technik-Tierarzt, der gerade erzogen ein erster 5-Millionen-Dollar-Fonds für TheFounderVCihr neues Unternehmen konzentrierte sich auf vertikale KI-Startups.
„Wir gehen davon aus, dass dieser Bereich im nächsten Jahrzehnt über 300 Einhörner prägen wird und die ersten vertikalen KI-Börsengänge innerhalb von drei Jahren auf den Markt kommen werden“, sagte Lewin.
Ich habe letzten Monat gesprochen bei Nooks‘ Veranstaltung, birmanisch CEO Joe Duffy beschrieb, wie Pulumis KI-Agent Neo Unternehmen dabei hilft, Cloud-Infrastrukturaufgaben wie die Optimierung von Kosten und die Sicherstellung von Compliance zu automatisieren. Das Ziel hinter Neo, das gestartet Letztes Jahr ging es darum, einen KI-Agenten in die Lage zu versetzen, alles zu tun, was ein menschlicher Infrastrukturingenieur tun würde – nicht nur Fragen zu beantworten, sondern auch in komplexen Systemen Maßnahmen zu ergreifen.
„Eine der Besonderheiten eines vertikalen Agenten besteht darin, dass man wirklich tief in eine Domäne vordringen kann“, sagte Duffy. „Und diese Domäne besteht nicht nur aus LLM-Tokens. Sie ist viel komplexer.“
Der Aufbau dieser Systeme erfordert mehr als ein Modell. Es braucht das, was manche als „Agenten-Harness“ bezeichnen – die umgebende Infrastruktur, die dabei hilft, Aufgaben zu orchestrieren, Kontext zu finden und Ausgaben zu überprüfen, stellten Albert und Ramaswami in ihrem Beitrag fest.
Vertikale KI-Agenten automatisieren bereits verschiedene Arten manueller Arbeit – weit über herkömmliche Software-as-a-Service-Tools hinaus.
„Die Umsetzung des Workflow-Kontexts in die Ausführung ist die Chance für vertikale KI-Agenten und das, was Gewinner von denen unterscheiden wird, die nur Inhalte oder Empfehlungen generieren“, sagte er Doug TallmadgeCEO eines Marketing-KI-Startups in Seattle Gradial.
Startups, die vertikale KI-Agenten mit starken Kontextdaten kombinieren, könnten eine Bedrohung für etablierte Unternehmen darstellen. Cheerla, CTO bei Nooks, sagte, ein Unternehmen wie Salesforce verfüge über Milliarden von Datenpunkten – „aber sie wissen nicht, was in diesen Daten gut und was schlecht ist.“
„Wir versuchen, Nooks so zu gestalten, dass wir sehr hochwertige Daten sammeln, damit wir den Kontext, der zu einer Entscheidung geführt hat, vollständig erfassen können“, sagte Cheerla.
Die Agenten von Nooks kümmern sich um End-to-End-Verkaufsabläufe, einschließlich der Identifizierung von Konten, der Suche nach Kontakten, dem Verfassen von E-Mails und der Unterstützung von Vertretern bei Live-Anrufen. Sie können manuell aufgerufen, in großen Mengen ausgeführt oder im Hintergrund ausgeführt werden und sind für die Zusammenarbeit mit menschlichen Benutzern konzipiert.
Die nächste Phase vertikaler KI-Agenten könnte über die einfache Aufgabenausführung hinausgehen. Ein aufkommender Trend ist die Zusammenarbeit zwischen Agenten, bei der mehrere Systeme an der Lösung komplexer Probleme arbeiten.
„Man kann sich einen Schwarm von Agenten vorstellen, die tatsächlich zusammenarbeiten, um etwas zu erledigen“, sagte Duffy und zog Parallelen zu seiner früheren Arbeit beim Entwurf verteilter Systeme.
Ein weiterer Trend geht hin zu proaktiven Agenten – Systemen, die nicht nur auf Anweisungen reagieren, sondern selbstständig Aktionen einleiten. Dieser Übergang kann jedoch einige Zeit dauern. Auch wenn die Agenten immer leistungsfähiger werden, sind es auch die Unternehmen vorsichtig bewegen wenn es darum geht, die Kontrolle abzugeben.
Duffy verwies auf einen „Autonomie-Schieberegler“, einen Begriff geprägt vom KI-Forscher Andrej Karpathy, das von vollständig vom Menschen kontrollierten Systemen bis hin zu vollständig autonomen Agenten reicht.
Für Aufgaben mit geringem Risiko – wie das Bereinigen ungenutzter Cloud-Ressourcen – können Unternehmen ihren Agenten gestatten, unabhängig zu arbeiten. Aber bei risikoreichen Aktionen – wie der Bereitstellung der Produktionsinfrastruktur – ist die menschliche Aufsicht nach wie vor unerlässlich.
„Zuerst müssen Sie Vertrauen aufbauen und Qualität in die Systeme einbauen, die Sie aufbauen“, sagte Duffy.
Kompetente vertikale Agenten beginnen bereits damit, die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Teams strukturieren, neu zu gestalten. Cheerla beschrieb die Weiterentwicklung des traditionellen Modells technischer Organisationen, bei dem Produktmanager den Informationsaustausch zwischen Ingenieuren und Kunden erleichtern. Er sagte, dass der Prozess mit Agenten automatisiert werden könne und Ingenieure stattdessen direkt mit den Kunden verbunden sein und Verantwortung für die Ergebnisse übernehmen sollten.
„Sie müssen diese Pipelines und Engpässe beseitigen“, sagte er.
Bei Pulumi beschrieb Duffy einen Wandel, bei dem jeder Ingenieur praktisch der Leiter seines eigenen Agententeams ist. „Die Ingenieure, die wie ein Produktmanager und ein Mitarbeiter auf Mitarbeiterebene denken können, können buchstäblich 100-fache Entwickler sein“, sagte er.
Investoren von Bessemer Venture Partners sagen, dass vertikale KI „eine grundsätzlich größere Chance darstellt als vertikales SaaS jemals“, unter anderem aufgrund der Auswirkungen, die sie auf die Belegschaft hat.
„Im Gegensatz zu vertikalem SaaS, das normalerweise einen Bruchteil der IT-Ausgaben der Fortune-500-Unternehmen erfasst, greift Vertical AI direkt auf die Arbeitslinie einer Gewinn- und Verlustrechnung zu“, schrieben sie in einem Blogbeitrag.
Sharbani RoyVizepräsident einer Chipdesign-Firma Arm der zuvor beim Aufbau von Alexa bei Amazon mitgewirkt hat, bot einen einzigartigen Rahmen für die Interaktion menschlicher Mitarbeiter mit Agenten: das Lehrlingsmodell.
Anstatt Agenten als Automatisierungstools zu betrachten, ermutigt sie ihr Team, eine andere Frage zu stellen. „Wie nutzen Sie einen Agenten, der Ihnen hilft, sich wie ein Lehrling zu verhalten und besser zu werden?“ sagte sie bei der Podiumsdiskussion. „Was haben Sie diese Woche erreicht, aber besser, weil Sie von einem Agenten unterstützt wurden? Wie kommen Sie immer besser zu Ihrem Urteilsvermögen?“
