Das nächste Level ist gestartet. Ein Blick auf die neuesten KI-Entwicklungen zeigt, dass Modelle wie Gemini oder Perplexity komplexe Designaufgaben lösen. Aber dazu muss man sich erstmal tiefer mit der Thematik auseinandersetzen.
Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz ist mal gut, mal weniger gut gelungen, was aktuelle Beispiele immer wieder zeigen. Jetzt kommt noch eine neue Komponente hinzu – die KI-Agenten. Das klingt erstmal so, als ob man sich in einem James-Bond-Film mit Science-Fiction-Setting befindet und ein geheimer Agent wichtige Informationen bereithält. Irgendwie stimmt das fast, denn Informationen haben die KI-Agenten in jedem Fall, sofern sie richtig trainiert sind – und helfen können sie auch.
Aber es dürfte für viele Nutzer:innen zunächst eines werden: komplexer. Und deswegen auch schwieriger. Aber das Ganze birgt auch enormes Innovationspotenzial. Denn theoretisch können die Agenten dabei helfen, Probleme in Designprozessen zu lösen und gestalterische Aufgaben zu strukturieren und zu automatisieren.
Was sind Reasoning-Modelle?
KI-Agenten oder Multi-Agent-Systeme zählen zu den sogenannten Reasoning-Modellen, die im Vergleich zu den »klassischen« KI-Systemen wie beispielsweise ChatGPT (Large Language Model) komplexe Aufgaben erledigen.
Sie sind dazu in der Lage, Entscheidungen zu treffen oder strategische Handlungen proaktiv herzuleiten. Das natürlich nur, sofern Mensch das System mit entsprechenden Datensätzen gefüttert hat. In gewisser Weise arbeiten sie also autonom.
Zu den Reasoning-Models gehören unter anderem die neuesten Versionen von Gemini oder Perplexity.
Spannend ist jetzt, inwiefern diese Modelle in den Arbeitsalltag von Kreativen eingreifen und möglichst sinnvoll zum Einsatz kommen.
KI-Agenten in Design- und Codingprozessen
Für Marketing-, Werbe- und Designzwecke ist es beispielsweise möglich, KI-Agenten zur Zielgruppenanalyse einzusetzen. Auch wenn es darum geht, personalisierten Content zu kreieren, lassen sich die Agenten nutzen. Vor allem dann, wenn es viele Datensätze sind und dementsprechend viel Output gebraucht wird. Ein Beispiel wären dafür Social Media Ads oder Postings, die dann auf die jeweiligen Zielgruppen automatisch angepasst sind.
KI-Agenten können auch ganze Kampagnen automatisieren oder Branding-Richtlinien erstellen und entsprechende Varianten kreieren. Und sie spucken unendlich kreative Vorschläge aus, wenn Designer:innen neue Impulse brauchen. Die Agenten werden dann zum Sparringspartner in kreativen Prozessen.
Für das alles braucht es aber das nötige Know-how. Wichtig: Kreative, die mit Agenten arbeiten, sind außerdem immer die Entscheider:innen. Sie müssen den Output prüfen, überwachen und anpassen. Hierbei geht es zwar darum, effizient zu arbeiten, aber nicht darum, Designer:innen durch Maschinen zu ersetzen.
Für Entwickler:innen werden Agenten ebenso zunehmend wichtiger. Es gibt mittlerweile ganz bestimmte Coding-Agenten, die einen Quellcode optimieren oder Fehlerquellen ausfindig machen.
Wie arbeiten die Agenten?
Das KI-Ressort des Bundesverbandes Digitale Wirtschaft (BVDW) e. V. hat zum Thema KI-Agenten ein Whitepaper veröffentlicht. Darin ist erklärt, wie genau die KI-Agenten arbeiten und was ein typischer Arbeitsablauf wäre. Denn sie haben eigene Workflows, die je nach System variieren.
KI-Agenten sind also nicht aus einem modernisierten Bond-Film entsprungen, sie sind Realität. Stellt sich nur die Frage, inwiefern man sie nutzen möchte.
