Autor: Boxu Li

Einführung: Automatisierung im Geschäftsleben entwickelt sich über starre Skripte und statische Bots hinaus. Traditionelle RPA (Robotic Process Automation) folgt fest codierten Regeln, um sich wiederholende Aufgaben zu erledigen, hat jedoch Schwierigkeiten mit Komplexität oder Veränderungen. Hier kommen agentische Workflows ins Spiel – KI-gesteuerte Prozesse, bei denen autonome KI-Agenten Entscheidungen treffen, Aktionen ausführen und Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingriff koordinieren. Im Gegensatz zu den festen Anweisungen von RPA sind agentische Workflows dynamisch, passen sich Echtzeitdaten und unerwarteten Bedingungen an, um Ziele flexibel und iterativ zu erreichen. Einfacher ausgedrückt kann ein KI-Agent in einem agentischen Workflow „denken“ und seinen Plan unterwegs anpassen, ähnlich wie ein menschlicher Mitarbeiter, anstatt nur ein vordefiniertes Skript auszuführen.

Dieser Paradigmenwechsel wurde durch die jüngsten Fortschritte in der generativen KI und großen Sprachmodellen (LLMs) ermöglicht. Früher erforderte der Einsatz von KI für komplexe Workflows umfangreiche regelbasierte Programmierung oder das Training von benutzerdefinierten Modellen – Bemühungen, die so zerbrechlich und arbeitsintensiv waren, dass nur wenige wegweisende Anwendungsfälle existierten. Jetzt kommen leistungsstarke LLMs mit eingebauten kognitiven Fähigkeiten, die es jedem ermöglichen, sie für Zero-Shot-Aufgaben zu nutzen und vernünftige Ergebnisse zu erzielen. Durch das Verketten von Aufforderungen, die Nutzung von Tools über Funktionsaufrufe und das Einbeziehen von Feedback-Schleifen können wir autonome Agenten erstellen, die planen, argumentieren und nacheinander handeln. Kurz gesagt, KI hat sich von der Beantwortung von Fragen zur Orchestrierung ganzer Prozesse entwickelt.

Um es zu verdeutlichen: Agentic AI vs. RPA kann als ergebnisorientierte Automatisierung vs. verfahrensorientierte Automatisierung gesehen werden. RPA-Bots folgen strikt vordefinierten Schritten – wenn A, dann B – und können nicht abweichen. Agentic AI hingegen ist zielorientiert: Sie nutzt logisches Denken, um zu entscheiden, wie ein Ziel erreicht werden kann, und findet möglicherweise neue Wege, um eine Aufgabe zu erledigen, wenn sich die Bedingungen ändern. Wie ein CTO es ausdrückte: „Regelbasierte Automatisierung ist spröde. Traditionelle RPA-Systeme folgen starren Anweisungen...“, während KI-Agenten Anpassungsfähigkeit und Entscheidungsfindung in den Arbeitsablauf bringen. Das bedeutet, dass agentische Arbeitsabläufe dort erfolgreich sein können, wo traditionelle Bots scheitern oder ständige menschliche Eingriffe erfordern.

Moderne agentische Systeme beinhalten oft mehrere KI-Agenten, die zusammenarbeiten. Ein Agent könnte einen Plan erstellen, ein anderer die Ergebnisse überprüfen – was eine Art KI-Peer-Review ermöglicht. Indem Modelle als gegenseitige Kontrolle fungieren (manchmal als Flow Engineering bezeichnet), können Organisationen die Zuverlässigkeit steigern. Zum Beispiel könnte ein KI-Agent einen Bericht entwerfen, während ein anderer ihn auf Fehler oder Verbesserungen überprüft, was zu einem qualitativ hochwertigeren Ergebnis führt, als es jeder allein erreichen könnte.

Warum Unternehmen agentische Automatisierung annehmen: Unternehmen weltweit nehmen diese Entwicklung zur Kenntnis. Herkömmliche Automatisierung kann nur die einfachsten Szenarien bewältigen, während agentische KI in der Lage ist, unstrukturierte, komplexe Arbeitsabläufe zu bewältigen. Aktuelle Branchenberichte zeigen, dass 88 % der Unternehmen aktiv intelligente Automatisierungsinitiativen planen und 77 % sich darauf konzentrieren, ihre komplexesten Prozesse zu automatisieren. In Asien-Pazifik beschleunigt sich die Einführung dieser KI-Agenten besonders schnell – die Region liegt nun direkt hinter Nordamerika bei der Einführung von generativen AI-Lösungen, wobei 2025 das Jahr der Skalierung von Implementierungen über verschiedene Branchen hinweg sein soll. Führungskräfte sehen agentische Arbeitsabläufe als Möglichkeit, die Grenzen der grundlegenden Automatisierung zu überwinden und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Wichtige Vorteile agentischer Arbeitsabläufe: Durch die Kombination von Lernen und Schlussfolgern der KI mit Automatisierung eröffnen agentische Arbeitsabläufe mehrere geschäftliche Vorteile:

• Größere Effizienz: Agentische Workflows bewältigen nicht nur Routineaufgaben, sondern auch komplexe Aufgaben kontinuierlich und mit hoher Geschwindigkeit. Sie können mehrstufige Operationen wie Berichtserstellung oder Rechnungsverarbeitung in einem Bruchteil der Zeit ausführen, indem sie intelligent und rund um die Uhr arbeiten. Ein Beispiel: Ein Fintech-Unternehmen setzte einen KI-Agenten für die Kundenakquise ein und verkürzte damit einen Prozess, der fünf Mitarbeiter drei Stunden kostete, auf nur 12 Minuten ohne menschliches Eingreifen. Dies geht über traditionelle Automatisierung hinaus – es ist eine grundlegende Änderung in der Durchsatzleistung. McKinsey stellt fest, dass Unternehmen, die autonome KI-Systeme nutzen, bis zu 40% Effizienzsteigerung in der Betriebseffizienz verzeichnen, eine seismische Verbesserung gegenüber statischen Tools.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: KI-Agenten können große Datenmengen in Echtzeit analysieren, um Entscheidungen zu unterstützen. Innerhalb eines agentischen Workflows könnte die KI proaktiv Risikostufen bewerten, Probleme priorisieren oder Handlungsempfehlungen geben – etwas, das regelbasierte Software niemals tun könnte. Diese Agenten ziehen sofort Erkenntnisse aus großen Datensätzen, was fundiertere und zeitgerechtere Entscheidungen für das Unternehmen ermöglicht... Ein Agent, der Cybersecurity-Bedrohungen überwacht, könnte beispielsweise autonom entscheiden, einen Server zu isolieren, wenn er eine Anomalie erkennt.. Durch Reaktion auf Daten und Kontext helfen agentische Systeme Organisationen, schneller auf Marktveränderungen oder interne Ereignisse zu reagieren.
• Verbesserte Genauigkeit: Durch die Automatisierung von Entscheidungsprozessen und Datenverarbeitung reduzieren agentische Workflows menschliche Fehler. KI-Agenten führen Aufgaben konsistent aus und kennzeichnen oder korrigieren Abweichungen selbst. Wenn Ausnahmen auftreten, können sie entweder ihren Ansatz anpassen oder die Situation an einen Menschen mit detailliertem Kontext zur Überprüfung eskalieren.. Dies bedeutet weniger Fehler in Bereichen wie Dateneingabe, Compliance-Prüfungen oder komplexen Berechnungen. Im Laufe der Zeit ermöglicht kontinuierliches Lernen der KI, Fehler weiter zu minimieren, was das Vertrauen in die Ergebnisse stärkt. Studien zeigen, dass die Automatisierung von Workflows Dateneingabefehler um über ein Drittel reduzieren und die Genauigkeit in der Datenverarbeitung nahezu verdoppeln kann, was die Qualität verbessert und kostspielige Fehler reduziert.
• Agilität und Anpassungsfähigkeit: Traditionelle Automatisierungen versagen, wenn Bedingungen von der Norm abweichen. Im Gegensatz dazu arbeitet agentische KI mit Kontextbewusstsein – sie kann sich anpassen, wenn sich Anforderungen ändern oder unerwartete Eingaben erfolgen.. Diese Workflows zeigen ein neues Maß an betrieblicher Agilität, indem sie sich spontan an neue Parameter oder Prioritäten anpassen. Wenn beispielsweise ein Agent die Logistik der Lieferkette verwaltet und eine Verzögerung auftritt, kann er dynamisch umplanen und Lieferungen umleiten, anstatt einfach anzuhalten. Diese Anpassungsfähigkeit macht Geschäftsprozesse widerstandsfähiger gegenüber Schocks und Schwankungen.
• Skalierbarkeit: Agentische Workflows sind von Natur aus skalierbar. Sobald ein KI-Agent für eine Aufgabe eingerichtet ist, kann er steigende Volumen bewältigen, indem er Arbeit intelligent verteilt oder zusätzliche Instanzen von sich selbst (in Software) erstellt, ohne dass die Kosten linear ansteigen.. Ein E-Commerce-Unternehmen könnte beispielsweise auf KI-Agenten vertrauen, um Kundenanfragen, Bestellungen und Bestandsaktualisierungen während der Hochsaison zu verwalten. Selbst wenn die Nachfrage vor einem Feiertag massiv ansteigt, halten die KI-Agenten die Servicelevels aufrecht, während ein menschliches Team oder festgelegte Bots überlastet wären.. Diese Skalierbarkeit stellt sicher, dass Wachstum oder plötzliche Arbeitsbelastungsspitzen die Leistung oder Qualität nicht beeinträchtigen.
• Kosteneinsparungen: Durch die Automatisierung einer breiteren Palette von Prozessen (einschließlich solcher, die traditionell qualifiziertes menschliches Urteilsvermögen erforderten) kann agentische KI erhebliche Kosteneinsparungen erzielen. Es geht nicht nur um Arbeitsersparnisse bei sich wiederholenden Aufgaben; es geht auch darum, die Kosten von Fehlern, Verzögerungen und suboptimalen Entscheidungen zu vermeiden. Eine Analyse schätzte, dass generative KI allein im Kundenbetrieb über 400 Milliarden Dollar Produktivitätssteigerung erzielen könnte, indem sie den Anwendungsbereich der Automatisierung erweitert und die Ressourcennutzung verbessert.. Frühe Anwender verzeichnen bereits einen Rückgang der Kundenservicekosten um ~30%, indem sie KI-Assistenten einsetzen, um Anfragen in der ersten Reihe zu bearbeiten, bevor teure menschliche Agenten hinzugezogen werden. Zusammengefasst führt die intelligente Automatisierung zu positiven Effekten sowohl auf die Umsatz- als auch die Kostenseite.

Reale Anwendungen: Agentische Workflows tauchen in verschiedenen Branchen auf. Im Kundensupport übernehmen KI-Agenten jetzt komplette Anfragen von Anfang bis Ende – sie verstehen den Kontext, ziehen relevante Kontodaten heran, führen Anfragen wie Rückerstattungen oder Neubestellungen aus und übergeben nur dann an Menschen, wenn es absolut notwendig ist. Dies verkürzt die Bearbeitungszeiten und entlastet menschliche Mitarbeiter für komplexe Fälle. Im Finanzwesen können Agenten Rechnungen einlesen, sie mit Verträgen oder Budgets mittels natürlichem Sprachverständnis abgleichen und dann Genehmigungen oder Zahlungen erleichtern, während sie aus etwaigen Unstimmigkeiten lernen. Personalabteilungen nutzen agentische Prozesse für Rekrutierung und Einarbeitung: Ein KI-Agent kann Lebensläufe sichten, Vorstellungsgespräche planen und sogar neue Mitarbeiter eigenständig durch Schulungsmodule führen. Der gemeinsame Nenner ist, dass diese KI-Agenten nicht nur Antwortmaschinen sind; sie agieren als proaktive Macher in Geschäftsabläufen.

Betrachten Sie IT-Support als ein anschauliches Anwendungsbeispiel. Ein traditioneller IT-Helpdesk-Bot könnte ein statisches Skript durchlaufen und dann aufgeben – „Ich habe nichts versucht und bin mit meinem Latein am Ende“. Ein moderner agentischer Workflow hingegen nähert sich der Fehlersuche wie ein menschlicher Experte: stellt klärende Fragen, führt Diagnosebefehle aus, passt sich basierend auf den Ergebnissen an, versucht verschiedene Ansätze und eskaliert erst dann mit einem vollständigen Protokoll der durchgeführten Schritte. IBM beschreibt, wie ein agentischer IT-Assistent iterativ ein WLAN-Problem identifizieren, Lösungsversuche unternehmen (vom Überprüfen des Routerstatus über die API bis hin zum Zurücksetzen von Konfigurationen) und lernen kann, was funktioniert hat. Ein solcher KI-Agent übernimmt effektiv das Problem bis zur Lösung, was den Bedarf an menschlichem Eingreifen bei routinemäßigen technischen Problemen erheblich reduziert. Dies demonstriert die Stärke, KI sowohl den Verstand (um zu entscheiden) als auch die Hände (um zu handeln) in Unternehmensumgebungen zu geben.

Herausforderungen und Überlegungen: Der Wechsel zu agentischen Workflows ist nicht ohne Herausforderungen. Da diese KI-Agenten mit mehr Autonomie agieren, müssen Organisationen Fragen der Verantwortlichkeit, Ethik und Aufsicht angehen. Zum Beispiel, wer ist verantwortlich, wenn ein autonomer Agent eine fehlerhafte Entscheidung trifft? Transparenz im Entscheidungsprozess des Agenten sicherzustellen und bei wichtigen Entscheidungen einen Menschen einzubeziehen, ist entscheidend. Sicherheit ist ein weiteres Anliegen – Agenten benötigen Zugang zu verschiedenen Tools und Daten, daher sind robuste Authentifizierungen und Berechtigungen notwendig, um Missbrauch oder Verstöße zu verhindern. Zudem müssen Bias und Ethik verwaltet werden, da ein KI-Agent, der auf fehlerhaften Daten oder Logiken basiert, unfaire Ergebnisse verstärken könnte. Unternehmen sollten Schutzmaßnahmen und Compliance-Überprüfungen in agentischen Prozessen implementieren (zum Beispiel sollte ein KI-gesteuerter Einstellungsprozess auf unvoreingenommene Entscheidungen überwacht werden). Schließlich kann die Integration dieser fortschrittlichen Workflows in Altsysteme technisch komplex sein. Die Branche entwickelt jedoch schnell Lösungen: Viele agentische Automatisierungsplattformen verfügen jetzt über Integrationsadapter, Prüfprotokolle und Richtlinienmanagement, um die Einführung zu erleichtern.

Der Weg voraus: Agentische KI-Workflows stellen einen grundlegenden Wandel in der Arbeitsweise dar – von statischer Automatisierung hin zu adaptiver, intelligenter Automatisierung. Dieser Wandel ist sowohl kulturell als auch technisch. Unternehmen, die erfolgreich agentische Automatisierung nutzen, können ihre Abläufe transformieren, um reaktionsfähiger, innovativer und kundenorientierter zu sein. Sie werden nicht nur dieselben Aufgaben schneller erledigen, sondern die Workflows mit KI an der Spitze völlig neu gestalten.

Für Unternehmen in den USA und Asien gleichermaßen könnte die Einführung dieses neuen Paradigmas ein Wendepunkt sein. Frühe Vorreiter in den Technologie- und Finanzsektoren Nordamerikas integrieren bereits agentische KI in ihre Kernprozesse, während Unternehmen in Japan, Korea und im gesamten APAC-Raum Pilotprojekte rasch in die Produktion überführen. Es ist ein globales Rennen, um mehr „Brainpower“ in die Geschäftsautomatisierung zu bringen. Mit der Reife dieser Technologie können wir erwarten, dass agentische Workflows zum Rückgrat digitaler Unternehmen werden – sie übernehmen alles von IT-Support und Marketinganalysen bis hin zur Optimierung der Lieferkette – und das mit minimalem Aufwand.

Entscheidend ist, dass der Erfolg eine Mischung aus KI-Autonomie und menschlicher Steuerung erfordert. Organisationen müssen ihre Mitarbeiter darin schulen, mit KI-Agenten zu arbeiten, Rollen und Prozesse neu gestalten und Vertrauen durch Transparenz und Ethik sicherstellen. Diejenigen, die es richtig machen, gewinnen nicht nur an Effizienz, sondern auch an Agilität und Erkenntnis, die Wettbewerber nur schwer erreichen können. BCG stellt fest, dass die Skalierung von künstlicher Intelligenz einen massiven Wettbewerbsvorteil schaffen kann – und agentische Arbeitsabläufe sind vielleicht das klarste Beispiel für KI im großen Maßstab.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass agentische Arbeitsabläufe die Zukunft der Unternehmensautomatisierung darstellen und uns der lange versprochenen Vision von intelligenten Geschäftsabläufen näher bringen. Statt Software-Bots, die einfach tun, was ihnen gesagt wird, haben wir jetzt KI-Kollegen, die herausfinden können, was getan werden muss. Indem die unermüdliche Ausführung von Maschinen mit der Anpassungsfähigkeit menschlicher Intelligenz vereint wird, eröffnet agentische KI eine neue Ära der Produktivität und Innovation. Unternehmen, die diese autonomen Agenten in ihre Belegschaft integrieren – und sie mit angemessener Aufsicht führen – werden im Jahr 2025 und darüber hinaus die Führung übernehmen, und Ergebnisse erzielen, die statische Automatisierung nie erreichen könnte.