Eine aktuelle Studie from Zurich University of Applied Sciences by Pascal J. Sager, Benjamin Meyer, Peng Yan, Rebekka von Wartburg-Kottler, Layan Etaiwi, Aref Enayati, Gabriel Nobel, Ahmed Abdulkadir, Benjamin F. Grewe, and Thilo Stadelmann reveals that AI agents have officially ihre Chatbot -Phase entwachsen.
KI -Agenten führen die Show aus, klicken auf, scrollen und geben ihren Weg durch Workflows mit unheimlicher Präzision. Diese anleitungsbasierten Computerkontrollagenten (CCAs) können Befehle ausführen und mit digitalen Umgebungen wie erfahrenen menschlichen Betreibern interagieren. Aber wenn sie sich der vollen Autonomie nähern, wird eins klar: Je mehr Kraft wir ihnen geben, desto schwieriger wird es, sie in Schach zu halten.
Wie KI -Agenten lernen, Computer wie Sie zu verwenden
Herkömmliche Automatisierungswerkzeuge sind verherrlichte Makros – repetitiv, starr und ahnungslos außerhalb ihrer Skriptpfade. CCAs hingegen sind zum Improvisieren gebaut. Sie folgen nicht nur Anweisungen. Sie beobachten, interpretieren und handeln auf dem, was sie auf einem Bildschirm „sehen“, dank Vision-Sprachmodellen (VLMs) und großsprachigen Modellen (LLMs). Dies ermöglicht ihnen:
- Lesen Sie Bildschirme wie ein MenschIdentifizieren von Text, Schaltflächen und Eingabefeldern ohne vordefinierte Koordinaten.
- Multi-Schritt-Aufgaben ausführenwie das Öffnen einer E -Mail, das Kopieren von Daten, das Einfügen in eine Tabelle und das Drücken von Senden – alle ohne direkte Aufsicht.
- Anweisungen für natürliche Sprache verstehenEntfernen Sie die Notwendigkeit, dass Benutzer komplexe Automatisierungsskripte lernen.
- Sich an sich ändernde Schnittstellen anpassenwas sie wesentlich flexibler machen als regelbasierte Automatisierungswerkzeuge.
Sagen Sie einer CCA, dass sie „die Top-Verkaufsdarsteller von heute und eine E-Mail an eine Folge“ finden, und sie bewegt sich durch Apps, extrahiert relevante Daten, komponiert eine E-Mail und sendet sie wie ein menschlicher Assistent. Im Gegensatz zu RPA der alten Schule (Roboterprozessautomatisierung), die sich bei ändert, kann sich CCAs in Echtzeit anpassen, visuelle Elemente identifizieren und Entscheidungen im laufenden Fliegen treffen.
Die nächste Grenze? Integration in Cloud-basierte Wissensrepositories und autonome Entscheidungsfindung. Je mehr diese Agenten lernen, desto raffinierter werden ihre Fähigkeiten – die Fragen zu Fragen darüber, wie viel Vertrauen wir in sie stellen sollten.
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Die Vorteile: Produktivität, Zugänglichkeit und Automatisierung
Es ist nicht zu leugnen, dass CCAs ernsthafte Vorteile haben:
- Produktivität auf Steroiden: Langwierige, zeitaufwändige Aufgaben verschwinden, sodass Arbeiter sich auf höherwertige Entscheidungen konzentrieren können, anstatt durch Dashboards zu klicken.
- Barrierefreiheit Revolution: Menschen mit Behinderungen können durch KI-betriebene Navigation und Aufgabenautomatisierung nahtlos mit Technologie interagieren.
- Unternehmensweite Skalierbarkeit: Unternehmen können ganze Workflows automatisieren, ohne eine Armee von IT -Spezialisten einzustellen, um kundenspezifische Lösungen zu erstellen.
- Systemweite Integration: CCAs funktionieren über verschiedene Plattformen und Anwendungen hinweg und gewährleisten nahtlose digitale Interaktionen.
- Immer Effizienz: Im Gegensatz zu menschlichen Arbeitern werden diese Agenten nicht müde, abgelenkt oder machen Mittagspausen.
Die Risiken: Privatsphäre, Sicherheit und Vertrauen
Für jeden Produktivitätsgewinn gibt es im Hintergrund einen gleichen und entgegengesetzten Albtraum. Die Steuerung der KI -Kontrolle über Benutzeroberflächen ist nicht nur die Automatisierung, sondern einen nicht blinkenden Zugang zu sensiblen Workflows, Finanztransaktionen und privaten Daten. Und hier werden die Dinge kompliziert.
CCAs arbeiten, indem sie Bildschirme „ansehen“ und Text analysieren. Wer stellt sicher, dass sensible Informationen nicht missbraucht oder protokolliert werden? Wer hält KI-gesteuerte Tastenanschläge in Schach?
Wenn sich ein AI -Agent in Ihre Bank -App anmelden und mit einem einzigen Befehl Geld übertragen kann, was passiert, wenn er gehackt wird? Wir übergeben die digitalen Schlüssel mit wenigen Schutzmaßnahmen an das Königreich. Wenn ein CCA einen katastrophalen Fehler macht – die falsche Datei ausschließt, die falsche E -Mail sendet oder eine katastrophale Transaktion genehmigt – wer ist verantwortlich? Menschen können abgefeuert, bestraft oder ausgebildet werden. Ai? Nicht so sehr.
Und wenn ein böswilliger Schauspieler eine CCA entführt, erhalten sie nicht nur Zugang – sie erhalten einen unermüdlichen, automatisierten Komplizen, der in der Ebene Chaos anrichten kann. Der Gesetzgeber bemüht sich, mitzuhalten, aber es gibt kein Spielbuch für KI-gesteuerte digitale Assistenten, die in Echtzeit Entscheidungen treffen.
Was kommt als nächstes?
Unternehmen bewegen sich vorsichtig und versuchen, die unbestreitbaren Effizienzgewinne mit den drohenden Risiken auszugleichen. Einige Unternehmen setzen Modelle „Mensch-in-the-Loop“ durch, bei denen KI-Agenten die Ausführung bewältigen, jedoch eine manuelle Genehmigung für kritische Maßnahmen erfordern. Andere investieren in KI -Governance -Richtlinien, um Schutzmaßnahmen zu schaffen, bevor diese Agenten im Unternehmensbetrieb Standard werden.
Sicher ist, dass CCAs kein vorübergehender Trend sind – sie sind die nächste Phase der AI -Evolution, die sich leise in Workflows und Schnittstellen überall einbettet. Wenn sie fähiger werden, geht es in der Debatte nicht darüber, ob wir sie verwenden sollten, sondern wie wir sie möglicherweise kontrollieren können.
Bilder: Kerem Gülen/Midjourney
