Vor rund zwei Jahren hat die Fertigung ihre Reise durch den Hype-Zyklus der KI begonnen, und jetzt sind alle Augen auf die Umsetzung von Anwendungsfällen gerichtet. In den letzten zwölf Monaten haben sich generative KI-Anwendungen, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, in den Fabrikhallen etabliert, um die Arbeitenden zu unterstützen und die Produktivität zu steigern. Sie beschleunigen die Erstellung von Dokumenten und deren Konvertierung in Formate wie digitale Arbeitsanweisungen und Videoanleitungen erheblich, reduzieren die Bereitstellungszeit und -kosten und bieten effizientere Suchfunktionen. Mehrsprachige Transkription von Inhalten helfen dabei, Sprachbarrieren zu überwinden. Steht jetzt die nächste Entwicklungsstufe der KI bevor: die Ära der agentenbasierten Systeme? Dem Adobe Agentic Readiness Report zufolge haben derzeit weniger als die Hälfte der deutschen Fertigungsunternehmen agentenbasierte KI eingeführt. 31 Prozent beabsichtigen jedoch, dies innerhalb der nächsten drei Monate zu tun, 16 Prozent innerhalb der nächsten zwölf Monate. Es gibt aber auch Bedenken: 37 Prozent der Befragten nennen den Datenschutz als Hauptproblem, 35 Prozent verweisen auf den technologischen Reifegrad und 31 Prozent auf die komplexe Integration. Hinzu kommt, dass es viele deutsche Unternehmen nach wie vor mit einem Mangel an qualifizierten Fachkräften und mit kulturellen Vorbehalten zu tun haben, etwa dem Misstrauen gegenüber autonomen Entscheidungen und der Angst vor Kontrollverlust.
Agentenbasierte KI in der Fertigung
Die Einführung von agentenbasierter KI in der Fertigung steckt noch in den Kinderschuhen, weshalb es viele offene Fragen gibt. KI-Agenten sind zunächst nichts anderes als autonome Softwaresysteme, die künstliche Intelligenz nutzen, um Aufgaben auszuführen, zu berechnen und Entscheidungen zu treffen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss. Sie nehmen ihre Umgebung wahr, planen Aktionen, führen diese mit Werkzeugen aus und sie können mit der Zeit lernen und sich verändern.
Eher Assistent als Agent
In aktuellen Anwendungsfällen agiert die agentenbasierte KI eher wie ein Assistent oder ein halbautonomer, zielgerichteter Agent. ‚Human in the Loop‘ ist unerlässlich, um Leitplanken und Vertrauen zu schaffen und den Weg zum vernetzte Mitarbeitenden zu ebnen. Kurzfristig wird es realistisch sein, sich wiederholende Aufgaben im Hintergrund zu automatisieren, bei komplexen Aufgaben zu helfen, einfache Aufgaben schneller und effizienter auszuführen, Analysen durchzuführen, für die die Arbeitende keine Zeit haben, und als Co-Pilot bei der Navigation durch komplexe Prozesse zu fungieren. Aber die Hersteller sollten Leitplanken für die agentenbasierte KI einrichten, damit sie als Teammitglied arbeitet und nicht aus dem Ruder läuft. Das ist der Punkt, an dem zwischen selbständigem Handeln und echter Autonomie unterschieden werden muss: KI-Agenten können zwar handeln, aber der Benutzer muss die finale Kontrolle behalten. ‚Human in the Loop‘ ist dabei nicht nur eine Frage der Sicherheit, sondern auch eine Frage der Leistung und des Vertrauens. Für das Softwareunternehmen Poka sieht der Evolutionspfad für die Beziehung zwischen KI-Agenten und Arbeitenden in der Fertigung so aus:
Heute – Assistenten und Automation
Konversationsbasierte Agenten werden eingesetzt, um bei Inhalten und Daten zu unterstützen, regelbasierte Trigger durchzusetzen und Hintergrundaufgaben auszuführen.
