# Künstliche Intelligenz bei Zoom: Ein Überblick ## Künstliche Intelligenz bei Zoom: Ein Überblick Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant weiter und wird zu einem integralen Bestandteil des Alltags, indem sie alles antreibt – von großen und kleinen Sprachmodellen bis hin zu spezialisierten algorithmischen Funktionen. Während generative KI eine nahtlose Interaktion zwischen Menschen und Maschinen für die Erstellung von Inhalten, Problemlösung und Entscheidungsfindung ermöglicht, existiert KI auch in stärker spezialisierten Anwendungen. Automatisierungstools optimieren Arbeitsabläufe, während Dienste wie Transkription und Übersetzung Kommunikationsbarrieren abbauen und die Zusammenarbeit effizienter und zugänglicher machen. Da KI sich weiterentwickelt, verändern ihre Anwendungen die Branchen, indem sie Effizienz, Genauigkeit und Innovation verbessern und die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, grundlegend neu gestalten. Angesichts der wachsenden Rolle von KI am modernen Arbeitsplatz dient das AI Bluepaper als detaillierter Leitfaden zu KI-Funktionen innerhalb der Zoom Plattform. Durch die Betrachtung einiger der wichtigsten KI-Einsätze, Funktionen und Fähigkeiten von Zoom bietet es Unternehmen die nötigen Einblicke, um KI effektiv zu nutzen – und hilft dabei, Arbeitsabläufe zu optimieren, die Zusammenarbeit zu verbessern und die Produktivität teamübergreifend zu steigern. ### Agentische künstliche Intelligenz: Das selbstgesteuerte, autonome Potenzial von KI maximieren Agentische KI bezeichnet künstliche Intelligenz, die so entwickelt wurde, dass sie mehr kann, als nur Fragen zu beantworten – sie ist darauf ausgelegt, im Namen eines Benutzers zu handeln. Als KI-first offene Arbeits-Plattform, die für menschliche Verbindung entwickelt wurde, entwickelt Zoom aktiv agentische KI-Funktionen, um Benutzern zu helfen, nahtlos von Informationen zur Ausführung überzugehen. Anstatt bei Vorschlägen oder Meeting-Zusammenfassungen stehenzubleiben, besteht die Vision für agentische KI darin, sich zu einem autonomen Assistenten zu entwickeln, der Nutzer dabei unterstützt, Weiter-Schritte zu verwalten, Aufgaben zu erledigen und Arbeitsabläufe am Laufen zu halten. Da sich die KI-Technologie weiter verbessert, wird agentische KI zunehmend als personalisierter digitaler Assistent fungieren – sie hilft Nutzern, organisiert zu bleiben, Prioritäten konsequent zu verfolgen und den manuellen Aufwand zu reduzieren, Informationen zwischen Gesprächen, Meetings und Arbeitstools zu verschieben. ### Zoom AI Companion: Ihr intelligenter Arbeitsplatzassistent Zoom AI Companion ist ein intelligenter, dialogorientierter digitaler Assistent im Kern der Zoom Workplace-Plattform, der darauf ausgelegt ist, die Produktivität zu steigern, die Zusammenarbeit zu optimieren und die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter zu reduzieren – alles ohne zusätzliche Kosten für Kunden mit kostenpflichtigen Diensten, die sie in ihren Zoom-Benutzerkonten auswählen. Da KI-Tools zunehmend in die moderne Arbeitswelt integriert werden, beschränken sie sich nicht mehr darauf, bestimmte Aufgaben auszuführen – etwa die Automatisierung der Dateneingabe, das Verfassen von E-Mails, das Erstellen von Berichten oder das Ausführen grundlegender algorithmischer Funktionen. Vielmehr stellen neu entstehende KI-Tools einen transformativen Wandel dar, der die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend verändert. Zoom AI Companion geht über einfache Aufgabenautomatisierung hinaus; es kann als echter Begleiter im täglichen Arbeitsalltag eines Benutzers fungieren und ist in der Lage, allgemeine Wissensfragen zu beantworten, Inhalte zu generieren, Einblicke zu bieten, Dokumente, Nachrichten, Sprachnachrichten und Besprechungen zusammenzufassen, bei Entscheidungsfindungen zu unterstützen und Benutzern dabei zu helfen, neue Ziele zu erreichen oder höhere Leistungsniveaus freizuschalten. Als ein auf KI ausgerichtetes Unternehmen ist Zoom AI Companion durchdacht in die Produktpalette von Zoom integriert – einschließlich Zoom Meetings, Chat, Telefon, Contact Center, Docs, Whiteboard und mehr. Während Zoom weiterhin Innovationen vorantreibt und seine Möglichkeiten erweitert, wird auch Zoom AI Companion wachsen und neue Funktionen und Features bieten. Im Folgenden finden Sie eine Liste der wichtigsten Funktionen, die heute verfügbar sind, und die zeigen, wie dieser KI-Assistent dabei helfen kann, jeden Aspekt des Arbeitsalltags eines Benutzers zu verbessern. Aktuelle Hauptfunktionen und Merkmale umfassen: | **Kategorie** | **Wichtige Fähigkeiten** | **Business Value** | | ----------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | | **Zentralisierter KI-Arbeitsplatz** | Kontextbezogene Abfrageverarbeitung, intelligentes Planen, plattformübergreifende Datensynthese, KI-generierte Folgeaktionen. | Einheitlicher Produktivitäts-Hub mit intelligenter Workflow-Automatisierung. | | **Meeting Intelligence** | Unterstützung in Echtzeit während des Meetings, automatisierte Dokumentation, intelligente Aufzeichnung Analysen, Automatisierung der Vorbereitung. | Verbesserte Effektivität von Meetings von der Vorbereitung bis zur Nachverfolgung. | | **Kommunikationsverbesserung** | Intelligente Chat-Assistance, Transkript-Analysen, E-Mail-Verfassung, prädiktives Schreiben. | Beschleunigte Kommunikationsqualität über alle Kanäle hinweg. | | **Contact Center Optimization** | Echtzeit-Stimmungsanalyse, Gesprächsintelligenz, Leistungsanalysen, intelligente Antworten. | Verbesserte Kundenerfahrung mit KI-gestützten Erkenntnissen. | | **Inhaltserstellung** | Dokumentintelligenz, visuelle Inhaltserstellung, kollaborative Tools, Medien Unternehmen. | Optimierte Prozesse für die Content-Entwicklung und Ideengenerierung. | | **Aufgaben- & Workflow-Management** | Automatisierte Aufgabenerstellung, plattformübergreifende Integration, Event-Management-Tools. | Reduzierter Verwaltungsaufwand durch intelligente Automatisierung. | #### Wie Zoom AI Companion die Kraft von agentischer KI nutzt Zoom AI Companion bringt den Mehrwert von agentic AI zum Leben, indem es Benutzern hilft, Informationen ganz einfach in Aktionen umzuwandeln. Wenn AI Companion Follow-up Tasks erkennt—ob aus einem Meeting, einer Contact Center Interaktion oder einer anderen Erkenntnis, die von AI identifiziert wurde—kann es diese automatisch als Aufgaben in Zoom Tasks zum Nachverfolgen oder Zuweisen hinzufügen. So wird sichergestellt, dass wichtige nächste Schritte in einer Meeting-Zusammenfassung oder einer Zusammenfassung des Gesprächs nicht verloren gehen. Stattdessen werden sie zu klaren, nachvollziehbaren Aufgaben, die weiter vorankommen können. Indem AI Companion Erkenntnisse direkt mit Aktionen verbindet, hilft es Benutzern, den Überblick über Prioritäten zu behalten, Verantwortlichkeiten zu verwalten und ihren Arbeitstag ohne unnötige Reibung am Laufen zu halten. ### Algorithmen: Wie künstliche Intelligenz dazu beiträgt, die Kommunikation reibungslos zu gestalten Über die intelligenten, dialogorientierten LLM-Funktionen von Zoom AI Companion hinaus nutzt Zoom auch andere KI-Dienste (d. h., *Algorithmen*) auf der gesamten Plattform. Diese Dienste arbeiten oft nahtlos im Hintergrund und unterstützen Funktionen wie die Transkription von Sprache in Echtzeit, Live-Übersetzung, Unterdrückung persönlicher Audio und mehr. Zusammen tragen diese Funktionen dazu bei, eine kohärente, reibungslose Erfahrung zu schaffen, die sowohl die Qualität als auch die Effizienz jeder Interaktion auf der Zoom Plattform verbessern kann. Zu den aktuellen wichtigsten KI-Dienstfunktionen und -Funktionalitäten gehören: * Transkription * Übersetzung * Untertitel * Persönliche Audio-Isolierung ### Model Context Protocol (MCP): Ein Standard zum Verbinden von KI mit Tools, um mehr zu erreichen Im Rahmen seiner KI-Architektur nutzt Zoom das Model Context Protocol (MCP) – ein offenes Standard, das sichere Verbindungen zwischen Modellen, Tools, Datenquellen und Workflows ermöglicht. MCP spielt eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung von agentic AI, indem es die Notwendigkeit für einmalige Integrationen ersetzt, die jede Firma jeweils separat bauen und pflegen muss. Stattdessen bietet es einen gemeinsamen, strukturierten Rahmen, der Fähigkeiten auf eine konsistente Weise AI-Modellen zugänglich macht. Diese Grundlage ermöglicht es KI-Systemen, sich eher wie intelligente Agenten zu verhalten – indem sie nicht nur Fragen beantworten, sondern auch direkt innerhalb der Systeme agieren, auf die die Nutzer angewiesen sind. Zoom unterstützt MCP derzeit als Teil seines Custom AI Companion Add-on, sodass Organisationen benutzerdefinierte Agenten erstellen können, die mit ihren einzigartigen Datenquellen und Anwendungen verbunden sind, Routine-Workflows automatisieren und maßgeschneiderte, genaue Antworten liefern – basierend auf den tatsächlichen Inhalten, mit denen Teams arbeiten. #### Wie MCP in der Praxis funktioniert Im Kern basiert MCP auf einem Client-Server-Modell. Stellen Sie sich die KI-Umgebung (wie ChatGPT oder Claude) als einen Client vor, der Arbeit erledigen möchte, und externe Systeme (wie Jira, Confluence oder eine Datenbank) als Server, die veröffentlichen, was sie tun können. Jeder Server stellt eine klare Liste von Funktionen bereit — etwa „Wissensdatenbank durchsuchen“ oder „Aufgabe erstellen“. Der KI-Client entscheidet dann mitten in einer Unterhaltung, wann und wie diese Funktionen verwendet werden. Mit anderen Worten: Verbinden von KI mit einem MCP-Server ist genau wie eine Bestellung im Restaurant aufzugeben. Du (die KI) gehst in ein Restaurant, erhältst eine Speisekarte (eine Liste von Diensten oder Funktionen, die über den MCP-Server Verfügbar sind), und du (die KI) sagst ihm, was du möchtest, und es antwortet. Es gibt kein Rätselraten darüber, was verfügbar ist oder nicht – alles wird im Voraus auf der Speisekarte bereitgestellt. Die folgenden Abschnitte enthalten weitere Details dazu, wie MCP funktioniert: #### Schritt 1: Fähigkeiten über Server bereitstellen Jedes System kann einen MCP-Server ausführen. Dieser Server fungiert als „Menü“ und veröffentlicht eine strukturierte Beschreibung der Aktionen, die er unterstützt. Jira könnte zum Beispiel Funktionen wie „Vorgänge suchen“ oder „Ticket aktualisieren“ veröffentlichen. Da diese Funktionen dem gemeinsamen Format von MCP folgen, kann die KI sie sofort ohne individuelle Anpassungen verstehen. #### Schritt 2: KI agiert als Client Auf der anderen Seite spielt die AI-Umgebung die Rolle des Clients. Sie liest das Menü der verfügbaren Funktionen, merkt sie sich und entscheidet, welche sie bei der Antwort an einen Benutzer aufrufen soll. Das bedeutet, dass die KI nicht im Voraus mit Tausenden möglicher Integrationen programmiert werden muss – sie lernt einfach, was verfügbar ist, wenn die Verbindung hergestellt wird. #### Schritt 3: Kontext sicher übermitteln MCP definiert außerdem, wie Kontext und Berechtigungen weitergegeben werden. Das hilft sicherzustellen, dass die KI, wenn sie eine Funktion nutzt, dies nur innerhalb der Grenzen dessen tut, was der Benutzer zugreifen darf. Wenn ein Benutzer beispielsweise die Berechtigung hat, nur die Jira-Tickets seines Teams zu sehen, stellt MCP sicher, dass die KI diesen Umfang respektiert. Diese Sicherheitsebene macht MCP für den Enterprise-Einsatz praktisch, wo sensible Daten und Zugriffskontrollen nicht verhandelbar sind. #### Warum MCP wichtig ist Indem standardisiert wird, wie KI mit externen Systemen verbunden wird, beseitigt MCP die Reibung kundenspezifischer Integrationen und sorgt für Sicherheit und Konsistenz. Benutzer profitieren davon, weil die KI nicht nur Fragen beantworten, sondern auch fundierte Aktionen über eine Vielzahl von Tools hinweg auf eine Weise ausführen kann, die sich nahtlos und sicher anfühlt. ### Agent-zu-Agent-(A2A)-Protokoll: Wie KI-Assistenten miteinander kommunizieren Zusätzlich zu MCP wird Zoom auch das Agent-zu-Agent-(A2A)-Protokoll als gemeinsame Sprache für die kollaboratives Arbeiten zwischen autonomen Agenten nutzen. A2A ist ein offener Standard, der es KI-Agenten – möglicherweise von verschiedenen Anbietern entwickelt oder in unterschiedlichen Umgebungen ausgeführt – ermöglicht, einander zu entdecken, Kontext zu teilen, Aufgaben zu delegieren und Ergebnisse sicher auszutauschen. Zoom plant, KI-Agenten von Drittanbietern mit AI Companion zu unterstützen, indem A2A verwendet wird, um Kontext aus Ihren Zoom-Unterhaltungen abzurufen und in Ihrem Auftrag Maßnahmen über andere Business-Apps hinweg durchzuführen. (Agent eines Drittanbieters für ServiceNow Now Assist demnächst verfügbar.) Wenn das Model Context Protocol (MCP) KI-Modelle mit den Tools und Daten verbindet, die sie benötigen, verbindet A2A die Agenten miteinander. Zusammen bilden die beiden Standards das Rückgrat interoperabler Multi-Agenten-Systeme, in denen Intelligenz nicht auf ein einzelnes Modell beschränkt ist, sondern über ein Netzwerk kooperierender Agenten verteilt wird. #### Wie A2A in der Praxis funktioniert Im Kern basiert A2A auf der Idee, dass jeder Agent sowohl als Client als auch als Server fungieren kann. Ein Agent kann Hilfe anfordern oder eine Aufgabe delegieren, während ein anderer darauf reagieren und diese Aufgabe ausführen kann. Die Kommunikation zwischen ihnen folgt einer gemeinsamen Struktur und einem gemeinsamen Sicherheitsmodell, sodass die Agenten – unabhängig davon, wer sie entwickelt hat oder wo sie ausgeführt werden – einander verstehen können. Man kann sich das wie ein Team von Spezialisten vorstellen, die zusammenarbeiten: Jeder Agent hat eine klare Aufgabe, einen Lebenslauf, der beschreibt, was er kann, und eine gemeinsame Art, Arbeit an andere weiterzugeben. Die folgenden Abschnitte beschreiben diesen Prozess Schritt für Schritt: #### Schritt 1: Agenten veröffentlichen ihre Fähigkeiten Jeder A2A-kompatible Agent stellt eine kleine, strukturierte „Agent Card“ bereit. Diese Karte fungiert als Identitäts- und Fähigkeitsprofil des Agenten – sie listet auf, was der Agent tun kann (zum Beispiel „Text zusammenfassen“, „ein Meeting planen“ oder „Daten abfragen“), welche Formate er unterstützt und wie er erreichbar ist. Da diese Karte dem A2A-Standard folgt, kann jeder andere Agent sie lesen und sofort verstehen, wie er mit ihr interagieren kann, ohne benutzerdefinierten Code oder Konfiguration zu benötigen. #### Schritt 2: Agenten entdecken und verbinden sich Wenn ein Agent kollaboratives Arbeiten möchte, sucht er die Agent Card eines anderen Agenten – oft über ein Verzeichnis, ein Register oder einen bekannten Endpunkt – und stellt eine sichere Verbindung her. Dieser Prozess ermöglicht es Agenten, sich dynamisch zu finden, selbst wenn sie von unterschiedlichen Teams oder Organisationen entwickelt wurden. Die Entdeckung sorgt für Flexibilität: Ein Agent für Aufgabenplanung kann einen Visualisierungs-Agenten finden, oder ein Kunden-Support-Agent kann einen Übersetzungs-Agenten lokalisieren – alles über Standard-Erkennungsmechanismen. #### Schritt 3: Agenten tauschen Aufgaben und Ergebnisse aus Sobald sie verbunden sind, kommunizieren Agenten über standardisierte Aufgabenmeldungen.\ Eine Aufgabenmeldung kann eine Anfrage („analysiere diesen Datensatz“) und eine Antwort („hier sind die Erkenntnisse“) enthalten. Diese Austausche können synchron für schnelle Vorgänge oder asynchron für länger laufende Aufgaben erfolgen. A2A unterstützt außerdem Streaming und Benachrichtigungen, sodass Agenten Zwischenupdates oder Teilergebnisse senden können, während sie arbeiten – ähnlich wie Menschen in Echtzeit zusammenarbeiten könnten. #### Schritt 4: Sichere Zusammenarbeit und Kontextfreigabe Jede Interaktion zwischen Agenten wird authentifiziert und vom Benutzer oder System, das sie initiiert hat, eingegrenzt, sodass Agenten nur auf die Daten oder Fähigkeiten zugreifen, für die sie autorisiert sind. Dieser kontrollierte Austausch von Kontext ermöglicht komplexe Workflows – etwa wenn ein Agent ein Dokument zusammenfasst, während ein anderer eine Folgeaktion erstellt – ohne Informationen preiszugeben. #### Warum A2A wichtig ist Indem A2A eine universelle Art definiert, wie Agenten miteinander sprechen, eröffnet es eine neue Ebene der Interoperabilität und Komponierbarkeit. Anstatt massive, monolithische Agenten zu bauen, die alles können sollen, ermöglicht A2A Organisationen, spezialisierte Agenten zu entwerfen – jeder mit Fokus auf einen bestimmten Bereich – und sie über ein gemeinsames Protokoll zusammenarbeiten zu lassen. Für Unternehmen bedeutet das: * Kompatibilität zwischen Anbietern: Agenten verschiedener Anbieter können sicher interoperabel sein. * Skalierbares Design: Teams können Agenten hinzufügen oder ersetzen, ohne ganze Systeme neu zu architektieren. * Gesteuerte Automatisierung: Sicherheit, Beobachtbarkeit und Auditierung sind von Anfang an standardisiert. * Schnellere Innovation: Neue Fähigkeiten können einfach durch die Veröffentlichung einer neuen Agent Card eingeführt werden – kein Neuverdrahten bestehender Integrationen. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://library.zoom.com/technical-library/de/zoom-workplace/artificial-intelligence/artificial-intelligence-bluepaper/artificial-intelligence-at-zoom-an-overview.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.