Sama bringt mit „Agentic Capture“ ein robustes Datenerfassungs-Framework für multimodale KI-Agenten auf den Markt

Sama, der führende Anbieter von zweckorientierter, verantwortungsbewusster Unternehmens-KI mit agilem Daten-Labeling für die Modellentwicklung und überwachte Feinabstimmung, hat heute die Markteinführung von „Agentic Capture“, einem Feedback-Framework für multimodale AI-Agenten, bekannt gegeben. Dieses neue Framework ist in die konfigurierbare Erfassungsplattform von Sama integriert und in der Lage, die unterschiedlichen Arten von multimodalen, komplexen Anwendungsfällen zu verwalten, die für KI-Agenten in einer Vielzahl von Branchen erforderlich sind. Agentic Capture baut auf Samas breiter Data-Labeling-Plattform auf und sorgt über die Verwendung von hochwertigen Rubriken und Anweisungen für konsistente und genaue Annotationen. Die präzisen Einblicke und transparenten Berichte des Frameworks ermöglichen ein besseres Verständnis des Verhaltens eines KI-Agenten und dessen Auswirkungen auf die Modellziele und bieten die für eine effektive Iteration der Modellleistung erforderliche Human-in-the-Loop-Validierung (HITL).

KI-Agenten sind Modelle, die autonom handeln und damit Entscheidungen treffen, Maßnahmen ergreifen und aus Interaktionen lernen können, um Probleme zu lösen oder bestimmte Ziele zu erreichen. Der Markt für agentenbasierte KI wird in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich einen regelrechten Boom verzeichnen und sich von einem aktuellen Wert von 5,1 Mrd. USD auf 47,1 Mrd. USD bis zum Jahr 2030 entwickeln. Der Erfolg dieser Agenten wird von ihrer Fähigkeit abhängen, menschliches Verhalten effektiv zu imitieren. Dazu müssen sie mit Daten aus verschiedenen Modalitäten wie Text, Bilder, Audio oder Video „gefüttert“ werden. Diese neue Funktionsweise ist ein großer Fortschritt gegenüber den heutigen großen Sprachmodellen (LLM), die zwar einen Nutzen bei der Erweiterung menschlicher Fähigkeiten bringen, aber durch ihre Unfähigkeit, mehrere Modalitäten zu verarbeiten, eingeschränkt sind. Das Agentic Capture Framework von Sama macht es einfacher, mehrere Arten von Daten in das KI-Modell zu integrieren und gleichzeitig die konsistente menschliche Beurteilung zu liefern, die für eine effektive Nutzung dieser Daten erforderlich ist.

„Sama arbeitet mit einigen der weltweit führenden Entwickler von KI-Modellen zusammen, und das hat uns an die Spitze der Innovation gebracht. LLM sind zwar in den Mittelpunkt der KI-Modelle gerückt, aber sie haben auch ihre Grenzen. Wir stehen erst am Anfang der Entwicklung und können die Auswirkungen der KI-Agenten auf die Branchen und Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten, noch nicht genau abschätzen“, so Duncan Curtis, SVP für KI-Produkte und -Technologie bei Sama. „Die KI-Agenten-Systeme stehen kurz vor einer explosionsartigen Entwicklung ihrer Fähigkeiten und Anwendungsfälle. Unser neues Framework soll die Nutzung von Daten – ob textbasiert oder im Bild-, Audio- bzw. Videoformat – erleichtern, damit KI-Agenten ihre Aufgaben selbstständig erledigen können. In enger Zusammenarbeit mit unseren Partnern und mit großem Elan arbeiten wir kontinuierlich am Aufbau eines soliden Frameworks, das den wachsenden Anforderungen dieser Technologie gerecht wird.“

Die Anwendungsfälle für KI-Agenten reichen vom menschenähnlichen Kundenservice im Einzelhandel und bei Versicherungen über die Optimierung der Produktion in der Fertigung, die Betrugserkennung im Finanzwesen, die Überprüfung von Lebensläufen sowie die Rekrutierung und Schulung im Personalwesen bis hin zur Analyse des Verbraucherverhaltens im Marketing und vieles mehr. Das Data Capture Framework von Sama stützt sich auf die jahrzehntelange Erfahrung des Unternehmens bei der Bewertung und Verbesserung von KI-Modellen.

Seit mehr als 16 Jahren werden Modelle über Samas proprietären HITL-Ansatz konsequent mit Rückmeldungen von Experten versorgt, die das Verhalten eines Modells validieren und sicherstellen, dass es den Standards entspricht. Dieses Feedback erfolgt während des gesamten Modellentwicklungsprozesses, einschließlich der Datenerstellung, der überwachten Feinabstimmung, der LLM-Optimierung und der laufenden Modellbewertung. Damit wird sichergestellt, dass Kunden ihre Modelle auf verantwortungsbewusste Weise entwickeln können. Samas Aktivitäten werden durch SamaAssure™ abgesichert. Diese höchste Qualitätsgarantie in der Branche sorgt routinemäßig bereits bei der ersten Charge für eine 98%ige Abnahmequote.

Über Sama

Sama ist ein weltweit führender Anbieter von Datenannotationslösungen für Computer Vision, generative KI und große Sprachmodelle. Unsere Lösungen minimieren das Risiko von Modellausfällen und senken die Gesamtbetriebskosten – dank einer unternehmensfähigen ML-gestützten Plattform und SamaIQ™, durch proprietäre Algorithmen aufgedeckte verwertbare Dateninhalte sowie ein hochqualifiziertes Team von mehr als 5.000 Datenexperten. 40 % der Tech-Riesen und andere wichtige Fortune-50-Unternehmen, darunter auch GM, Ford und Microsoft, vertrauen bei der Bereitstellung branchenführender ML-Modelle auf Sama.

Als zertifizierte „B-Corp“ verfolgt Sama das Ziel, durch die digitale Wirtschaft die Möglichkeiten für unterprivilegierte Personen zu erweitern, und hat bereits mehr als 68.000 Menschen den Schritt heraus aus der Armut ermöglicht. Das Schulungs- und Beschäftigungsprogramm des Unternehmens wurde durch eine vom MIT geleitete randomisierte kontrollierte Studie validiert.  Nähere Informationen erhalten Sie unter www.sama.com.

Medienkontakt Sama:
press@samasource.org

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Lisa:

Das Training von AI-Agenten ist noch komplexer als das Training von LLM. Es freut mich daher ganz besonders, die Einführung von Agentic Capture bekannt geben zu können. Es handelt sich dabei um ein Framework, das für das Training von multimodalen AI-Agenten entwickelt wurde.

Selbst in gut etablierten verfahrenstechnischen Arbeitsabläufen sind die von menschlichen Agenten durchgeführten Aktionen oft kryptisch und mit überflüssigen Informationen überladen, was die Auswertung erschwert. Wenn Probleme auftreten, ist häufig unklar, warum sie aufgetreten sind oder wie man sie beheben kann, was dazu führt, dass KI-Agenten sich nicht regenerieren und anpassen können.

Agentic Capture wandelt rohe Agentenspuren in auswertbare Schritte um und ermöglicht so eine effektive Überwachung sowie sinnvolle Verbesserungen bei der Leistung von KI-Agenten. Die Lösung beinhaltet:

–          Strategische Leitlinien, die Unternehmen bei der Entwicklung einer klaren Roadmap helfen, indem sie die Daten und Arbeitsabläufe definieren, die für ein effektives Feedback und eine effektive Ausrichtung erforderlich sind.

–          Ein prozessorientiertes Feedback-System, das eine kontinuierliche Verbesserung auf Grundlage detaillierter Leistungsanalysen ermöglicht.

–          Eine proaktive Fehlererkennung, die Lücken im Modellverhalten frühzeitig aufdeckt und das Modellverständnis verbessert.

Wenn Sie gerade dabei sind, einen KI-Agenten zu trainieren, sollten Sie mit uns Kontakt aufnehmen!

Wendy:

Es freut mich sehr, Ihnen die Markteinführung von @Samas Agentic Capture ankündigen zu können. Es handelt sich dabei um ein Feedback-Framework, das speziell für multimodale KI-Agenten entwickelt wurde.

Dieses Framework schließt eine kritische Lücke in der KI-Branche. Es ist in der Lage, KI-Agenten effektiv zu entwickeln, zu überwachen und zu verbessern und behält gleichzeitig alles im Blick.

Die Lösung ist eine Kombination aus strategischer Orientierungshilfe und komplexer Überwachungsschnittstelle, die es Unternehmen ermöglicht, KI-Prozesse zu verfolgen und sinnvolle Verbesserungen auf Grundlage detaillierter Performanceanalysen umzusetzen.

Unser Beratungsansatz, das prozessorientierte Feedback-System und die nahtlose Einbindung in bestehende Infrastruktursysteme tragen dazu bei, Lücken im Modellverständnis zu schließen und eine bessere Performance zu erzielen.

Wenn Sie Probleme mit der Leistung Ihres KI-Agenten haben, kontaktieren Sie mich und ich kann für Sie einen Kontakt zu den lösungsorientierten Technikern in unserem Team herstellen.

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Duncan:

Produktteams kennen das Problem: Die Entwicklung zuverlässiger KI-Agenten ist schon schwierig genug, aber die Fehlerbehebung ist bei diesen Systemen noch schwieriger.

Wenn Ihr KI-Agent einen Fehler macht, dann sind die Logs oft ein Labyrinth aus kryptischen Spuren und überflüssigen Informationen. Sie fragen sich nicht nur, was genau schief gelaufen ist, sondern auch, wie sie den Fehler beheben können  – und ihn dauerhaft vermeiden.

Unser Framework ist ein echter Game-Changer für Produktteams:

–          Ein leistungsfähiges System zur Trace-Analyse, das komplexe Agenten-Logs in klare, verwertbare Erkenntnisse umwandelt – und die Fehlerbehebung intuitiv gestaltet, und nicht zu einem Kraftakt werden lässt.

–          Integrierte Tools, mit denen Fachexperten (nicht nur Techniker) aussagekräftiges Feedback zum Agentenverhalten geben können.

–          Proaktive Fehlererkennung zur Identifizierung von Problemen im Modellverhalten, bevor es in die Produktion geht.

–          Ein Implementierungsansatz, der sich nahtlos in Ihre bestehende Cloud-Infrastruktur integrieren lässt und nur minimale Einrichtungszeit erfordert.

Diese Aspekte haben wir bei der Entwicklung berücksichtigt, weil wir mit vielen gleichen Problemen konfrontiert waren. Wenn Sie die Entwicklung Ihres KI-Agenten transparenter und effektiver gestalten wollen, kontaktieren Sie uns!

#KI-Agenten #Produktmanagement #KI-Strategie

Quelle: Sama

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