Agent/uren - Wie wahrscheinlich ist es, dass KI die Interaktiven abschafft?

Das "dominierende Innovationsnarrativ im Jahr 2025 (ist) der KI-Agent", schreibt eine Firma auf ihrer Homepage, der man eine gewisse Expertise unterstellen darf: IBM  . Hilfreicherweise geben die Computerhersteller auch gleich eine Definition des Begriffs Agent ab: "KI-Agenten unterscheiden sich von herkömmlichen KI-Assistenten, die für jede Antwort einen Prompt benötigen. In der Theorie gibt ein Benutzer dem KI-Agenten eine Aufgabe, und der KI-Agent findet selbständig heraus, wie er sie erledigen kann." 99 Prozent der Entwickler loten laut einer Unternehmensumfrage des Technologiekonzerns gerade aus, was Agenten können und ob man sie einsetzen kann.

Aktuelle Angebote befinden sich hier noch in der Anfangsphase, aber es gibt Schritte in die Richtung des autonom operierenden, virtuellen Helfers. Die für die Interaktivbranche spannende Frage lautet: Wird es Agenten geben, die nicht bloß Teile der Wertschöpfungskette übernehmen, sondern den ganzen Agenturjob von A bis Z abbilden? Agenturen quasi, die die Dienstleister vom Markt fegen. Die nächste spannende Frage wäre: Wie lange dauert das noch und was können Dienstleister tun?

"KI-Agenten können bereits Daten analysieren, Trends vorhersagen und Workflows bis zu einem gewissen Grad automatisieren", sagt etwa Vyoma Gajjar, Architektin für technische KI-Lösungen. Aber für die Entwicklung von KI-Agenten, die eigenständig komplexe Entscheidungen treffen können, brauche es mehr als nur bessere Algorithmen: "Wir brauchen große Fortschritte bei den kontextuellen Schlussfolgerungen und beim Testen für Edge-Cases."

Hindernis eins: Das falsche Versprechen von der Conversational AI

Gerade der Kontext aber macht zuletzt den AI-Lösungen zu schaffen: Eines der ersten Versprechen von ChatGPT war, dass man mit der KI in den Dialog treten könne. Sprich: Das Ding hört zu und bessert nach, man startet mit dem nächsten Prompt nicht mehr neu von Null, sondern verbessert und justiert die ersten Ergebnisse. Das stimmt zwar formell, doch eine Studie von Heise zeigt, dass der Dialog mit einer KI anders verläuft, als der Dialog mit einem Menschen. Der Mensch, etwa ein Grafikdesigner, versteht mit fortschreitendem Gespräch in der Regel immer besser und genauer, was der Kunde will. Bei der KI ist es andersherum, haben Microsoft und Salesforce in einer Untersuchung von 15 KI-Modellen gemeinsam herausgefunden: "Selbst moderne KI-Sprachmodelle verlieren in mehrstufigen Gesprächen drastisch an Zuverlässigkeit, wenn Nutzer:innen ihre Anforderungen erst allmählich präzisieren. Die Leistung der Systeme brach dabei im Durchschnitt um 39 Prozent ein (von 90 auf 51 Prozent Erfolgsquote)", schreibt das KI-Fachmagazin The Decoder  .

Der Datenspezialist und studierte Mathematiker Christian Bennefeld kann auch erklären, woran das liegt: "Man kann länger mit einer KI reden - aber im Grunde legt sie sich sofort auf eine Tendenz fest." Das bekomme man dann nicht mehr aus der Konversion heraus. "Bei einem längerem Gespräch guckt sie dann immer wieder stärker auf ihre erste Entscheidungen und bleibt dabei stehen."

Auf solche Mäkel antworten KI-Enthusiasten in der Regel immer gleich: Mit dem nächsten Update werde alles besser. Aber auch hier muss man viel virtuellen Wind aus den künstlichen Segeln nehmen.

Hindernis zwei: Stagnation

Tatsächlich befindet sich KI gerade in einer Phase der Stagnation, zumindest verglichen mit den enormen Fortschritten der frühen Hype-Phase. "Die Verbesserungsraten der Modelle sind aktuell sehr klein", sagt Bennefeld. Liegen Erfolgsquoten am Anfang nahezu wöchentlich um zehn Prozent, machen die Modelle aktuell nur noch sehr kleine Fortschritte. Das hat iBusiness bereits vor knapp zwei Jahren prognostiziert. Ein möglicher Grund für den gebremsten Fortschritt ist ein Phänomen namens Model Collapse, ein anderes die Datenknappheit.

Zu einem Model Collapse kommt es, wenn Entwickler auf künstliche Daten zurückgreifen müssen. Also mangels echter (menschengenerierter) Daten auf Ergebnisse einer KI zurückgreifen, um damit wiederum eine KI zu trainieren. Saftig formuliert: Es ist ein bisschen wie Daten-Inzest. Das Ergebnis der Modelle wird immer synthetischer und unzutreffender. Und der Punkt, an dem Anbieter ihre Modelle mit KI-Daten trainieren, ist bereits da: So meldete The Decoder   schon vor einem Jahr, Adobe   habe beim Training seiner Bild-KI 'Firefly' rund fünf Prozent künstliche Trainingsdaten verwendet - diese sollen aus KI-generierten Bildern des Konkurrenten Midjourney bestanden haben.

Und es wird schlimmer werden: Denn KI läuft direkt auf das Versiegen der Datenquellen zu. Eine internationale Studie  , an der sich unter anderem das renommierte MIT   beteiligt hat, sagt voraus, dass der Datenbedarf schon bald den Datenbestand überholen wird: "Der Bestand an hochwertigen Sprachdaten wird bald erschöpft sein wird - voraussichtlich vor 2026. Der Bestand an Sprach- und Bilddaten geringer Qualität (...) zwischen 2030 und 2050."

Hindernis drei: Der Kostenfaktor

Ein weiteres Problem ist gleich im doppelten Sinne finanzieller Natur: KI kostet und kann teuer werden. Letzteres vor allem, wenn die KI mal Mist baut. Wieso das vorkommt, haben wir hier bereits diskutiert, was das kostet, will eine aktuelle Studie von Allaboutai.com   herausgefunden haben: Danach haben Halluzinationen (also: KI-generierter Blödsinn) in 2024 wirtschaftliche Schäden in Höhe von 67,4 Milliarden Dollar verursacht.

Teuer ist aber auch schon das bloße Training einer KI. Diese aufwändigen Prozesse finanziert man nicht aus der Portokasse, es sei denn man ist Google - der Suchmaschinenriese hat mit Gemini   1.0 Ultra das teuerste KI-Modell - satte 192 Millionen Dollar verschlang das Training, es folgen Metas   3.1-405B mit 170 und Elon Musks Grok   mit 107 Millionen, berichtet Inside IT  . Da ist Pionier Open AI   mit ChatGPT 4 und seinen 80 Milliönchen ein regelrechtes Schnäppchen.

Diese großen, universell einsetzbaren Modelle werden auf Dauer nicht zu halten sein, glaubt Bennefeld - sie sind anfällig und teuer.

Wohin die Agentenreise realistisch gehen wird

Der KI-Experte glaubt eher an einen Nischentrend der KIs, eine flächendeckende Spezialisierung. "Die großen Modelle werden sich totlaufen - sie sind viel zu aufwändig. Man kann ja auch keinen Menschen zu allen Themen alles fragen, so wird es auch bei KI sein." Daher werde Spezialisierung der nächste Mega-Trend sein. "Und natürlich werden diese Ais dann agentisch sein, werden Aufgaben autonom lösen und auf ihre Außenwelt reagieren."

Ist das dann der Abschied von der allseits herbeigeträumten AGI (Artificial General Intelligence), jener künstlichen Intelligenz, die menschähnliche intellektuelle Fähigkeiten besitzt und jede Denkaufgabe verstehen und lösen kann, die auch ein Mensch verstehen und lösen kann? So eine KI ist durchaus denkbar, sie wird jedoch wohl nicht als ein Modell realisiert werden, sondern wahrscheinlicher als ein System miteinander verknüpfter Spezial-KIs. "Ob im Hintergrund 20 Modelle laufen oder nur eines, wird der Nutzer nie erfahren", glaubt Bennefeld. "Die KI schiebt die Aufgabe zum richtigen 'Experten' im Backend."

Ob eine solche 'Composite AI' dann aber auch eine Agentur ersetzt, ist eher fraglich. Die einfachen Workflowprozesse wie etwa Fotos freistellen, ein Kundenlogo in ein Bild einbauen, Schatten setzen - diese "Brot und Buttergeschäfte werden aussterben und ersetzt werden", glaubt Bennefeld. "Dass eine KI aber eine schlaue Kampagne komplett kreiert, die mich auf eine Reise nimmt, die mich emotionalisiert... dahinter würde ich ein Fragezeichen setzen; bis dahin wird noch einiges Wasser den Bach runtergehen."

"Das Agenturleben geht bereits dahin, dass man immer mehr nur noch der Berater ist", sagt Kim Philip Schmidt, Geschäftsführer der Agentur KAIPS Marketing   : "Immer weniger Wertschöpfung wird von Menschen erbracht." Das handgemachte Video oder Foto werde zunehmend Luxusgut. Eine Entwicklung, die mit nachrückenden Generationen nur an Fahrt gewinnen werde: "Nimmt man die Generation U30 sieht man: die beherrschen Software, bedienen Apps intuitiv." Diese Menschen werden dafür bezahlen, wenn sie von einer agentischen KI fertige Creatives bekommen, auch komplette Anzeigen aus der AI werden kommen. "Ja, ich glaube, viel Personal wird man in der Ausführung nicht mehr brauchen", sagt Schmidt. "Aber Kunden brauchen jemanden, dem sie die Idee vorschlagen, der begreift, wie sie gemeint ist. Und dann noch ein paar gute Leute, die mit in der Besprechung sitzen und den Kunden verstehen."