Ein neu entwickelter KI-Assistent prüft seine Antworten vor der Ausgabe und soll damit deutlich zuverlässiger arbeiten als bisher übliche Chatbots. Die Lösung stammt von der österreichischen Agentur ghost.company und basiert auf dem Prinzip des sogenannten Agentic Reasoning, bei dem mehrere spezialisierte KI-Instanzen gemeinsam agieren.
Im Unterschied zu regelbasierten Chatbots, die vordefinierte Reaktionsmuster abarbeiten, analysieren bei diesem System mehrere KI-Agenten gleichzeitig eine Anfrage, bewerten Lösungsmöglichkeiten und kontrollieren sich gegenseitig. Erst nach dieser internen Abstimmung wird die Antwort formuliert. Ziel ist es, typische Schwächen aktueller Sprachmodelle – insbesondere falsche oder ungenaue Aussagen – deutlich zu verringern. Die technische Struktur ermöglicht darüber hinaus den Umgang mit komplexeren Anliegen, etwa im technischen Support oder bei inhaltlich beratungsintensiven Produkten.
Neben der Qualität der Ausgaben soll das System auch auf Unternehmenssprache und Kommunikationsstil abgestimmt werden können. So lässt sich der Assistent in Markenauftritt und bestehende Kundenprozesse einbinden. Unternehmen können ihm außerdem eine visuelle Identität geben, etwa durch einen Avatar oder einen individuellen Namen.
Einsatz auch bei Fachanfragen möglich
Die Einsatzbereiche des KI-Assistenten reichen über einfache Dialogsituationen hinaus. Laut Anbieter ist das System in der Lage, strukturierte Entscheidungsprozesse zu durchlaufen. Als Beispiel wird ein Anwendungsfall genannt, in dem der Assistent juristische Verträge auf bestimmte Kriterien prüft und Hinweise zur Überarbeitung gibt. Auch die automatisierte Bearbeitung eingehender E-Mails oder Anfragen im Kundenservice zählt zu den vorgesehenen Aufgaben.
Die Integration erfolgt über ein gemeinsames Setup mit dem Anbieter, wobei initiale Trainingsdaten aus dem jeweiligen Unternehmen genutzt werden. Nach Inbetriebnahme lernt das System weiter und erhält regelmäßige Aktualisierungen. Der Einsatz ist laut ghost.company für unterschiedliche Branchen denkbar – etwa in Tourismus, Finanzdienstleistung, Handel oder Beratung.
Mit dem neuen System wird ein Ansatz verfolgt, der die häufig kritisierte Fehleranfälligkeit generativer KI-Modelle im Alltagseinsatz reduzieren soll. Wie zuverlässig das agentenbasierte Vorgehen in der Praxis funktioniert, dürfte sich im laufenden Einsatz zeigen.
