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Was ist agentenbasierte Prozessautomatisierung?
Was ist agentenbasierte Prozessautomatisierung?
Vorteile
Wie funktioniert das Ganze?
Beispiele
Was sind die Unterschiede?
Vergleich
Anwendungsfälle
Zentrale Funktionen
Zukunft
Schlussfolgerung
Zugehörige Lösungen

Was ist agentenbasierte Prozessautomatisierung? Ein kompletter Leitfaden von A bis Z

Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) nutzt KI-Agenten, um flexible, reaktionsfähige Workflows zu erstellen, die Aufgaben ohne menschliches Eingreifen erledigen können.

Agentenbasierte Prozessautomatisierung ist eine Weiterentwicklung der Intelligenten Automatisierung und ermöglicht die orchestrierte, autonome Ausführung komplexer, mehrstufiger Prozesse, bei denen Planung und Entscheidungsfindung eine Rolle spielen.

Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA)

Was ist agentenbasierte Prozessautomatisierung?

Im Gegensatz zur traditionellen Automatisierung, die auf vordefinierten Regeln und menschlichem Eingreifen basiert, ist die agentenbasierte Prozessautomatisierung eine dynamische Lösung, die sich eigenständig durch reale Workflows arbeitet. Die Technologie passt sich an unvorhersehbare Umgebungen an und trifft kontextgebundene Entscheidungen, um den Betrieb reibungslos am Laufen zu halten.

Während regelbasierte Automatisierung auf statische Anleitungen angewiesen ist, nutzt die agentenbasierte Automatisierung Generative KI, um sich an wechselnde Bedingungen und unerwartete Szenarien anzupassen. Beispielsweise kann ein KI-Agent in einer dynamischen Lieferkettenumgebung Echtzeitdaten analysieren, potenzielle Störungen identifizieren und proaktiv Ressourcen umleiten, um die Betriebseffizienz auf hohem Niveau zu halten. Diese Anpassungsfähigkeit sorgt dafür, dass Geschäftsprozesse widerstandsfähig und reaktionsfähig bleiben – selbst bei komplexen und variablen Herausforderungen.

Agentenbasierte Automatisierung ist darauf ausgelegt, bestehende Technologien zu ergänzen und zu verbessern, indem sie sich in RPA und andere Automatisierungstools einbindet, um ein einheitliches Ökosystem der Intelligenten Automatisierung zu schaffen, das die Stärken jeder Technologie nutzt.

KI-Agenten, auch autonome Agenten genannt, bilden die Grundlage der agentenbasierten Prozessautomatisierung. Diese Agenten können komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Überwachung ausführen, mit Geschäftsanwendungen interagieren, APIs verwalten und Workflows über Unternehmenssysteme und Teams hinweg orchestrieren.

KI-Modelle, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs) und Generative KI, ermöglichen agentenbasierten Automatisierungssystemen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Diese Modelle sind die Basis der nuancierten Entscheidungsfindungs- und Problemlösungsfähigkeiten, die es der agentenbasierten Prozessautomatisierung ermöglichen, kognitive Aufgaben zu bewältigen.

Dateninputs spielen ebenfalls eine große Rolle in agentenbasierten Prozessautomatisierung-Systemen. Durch maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) erfassen diese Systeme Echtzeitdaten und analysieren sie, um Muster zu identifizieren, Ergebnisse vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen, wodurch man weniger von manueller Aufsicht abhängig wird.

Vorteile von agentenbasierter Prozessautomatisierung.

Erhöhte Effizienz

Agentenbasierte Prozessautomatisierung fügt den Effizienzgewinnen der Automatisierung eine neue Dimension hinzu, indem es den Bedarf an menschlicher Intervention bei automatisierten Prozessen, die kognitive Aufgaben beinhalten, reduziert. Das Ergebnis? Effizientere Arbeitsabläufe, die Fehler reduzieren, intelligente Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen und Ressourcen für wertvollere, strategische Initiativen freisetzen.

Erhöhte Flexibilität und Anpassungsfähigkeit

Prozesse im Arbeitsalltag sind für unerwartete Änderungen und komplexe Probleme anfällig, welche die agentenbasierte Prozessautomatisierung gekonnt bewältigen kann. Agentenbasierte Automatisierung bietet Anpassungsfähigkeit in automatisierten Worfklows und stellt sicher, dass Geschäftsprozesse optimal laufen, selbst wenn sich Variablen ändern.

Bei der Ausführung sorgt die agentenbasierte Automatisierung durch die Integration in bestehende Geschäftssysteme, oft über APIs, für eine dynamische Orchestrierung der Arbeit über Anwendungen hinweg. Und auf strategischer Ebene ermöglicht die Automatisierung komplexer Workflows und die Entscheidungsfindung in Echtzeit durch agentenbasierte Prozessautomatisierung Unternehmen, proaktiv auf sich entwickelnde Marktanforderungen und Herausforderungen zu reagieren.

Bessere Entscheidungsfindung

Agentenbasierte Prozessautomatisierung verbessert die Entscheidungsfindung durch die Echtzeitanalyse von Daten, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und optimale Maßnahmen vorzuschlagen, wodurch sowohl die Genauigkeit als auch die Geschwindigkeit der Entscheidungen verbessert werden.

Wichtig ist, dass der agentenbasierte Automatisierungsentscheidungsprozess anpassungsfähig und kontextgebunden ist und sich im Laufe der Zeit durch kontinuierliches Lernen verbessert. Dieses Bewusstsein stellt sicher, dass Entscheidungen nicht nur datenbasiert, sondern auch auf die sich entwickelnden Ziele und komplexen Fälle des Unternehmensumfelds abgestimmt sind.

Skalierbarkeit für komplexe Umgebungen

Im Kontext dynamischer Geschäftsabläufe und Wachstum kann sich die agentenbasierte Prozessautomatisierung anpassen, wenn sich das Volumen und die Vielfalt der Aufgaben ändern, um die optimale betriebliche Effizienz und Leistung aufrechtzuerhalten. Dank dieser Flexibilität können Unternehmen expandieren und komplexere Abläufe bewältigen, ohne Prozesse manuell überarbeiten zu müssen, was sie zu einer idealen, nachhaltigen Wahl bei der Förderung des Unternehmenswachstums macht.

Wie funktioniert agentenbasierte Prozessautomatisierung?

Agentenbasierte Prozessautomatisierung funktioniert durch die Orchestrierung einer Reihe intelligenter Aktionen, die von KI-Agenten unterstützt werden.

KI-Agenten verfügen über die Intelligenz und Autonomie, die es braucht, um kognitive Aufgaben zu bewältigen. Sie können eigenständig Entscheidungen treffen, sich an neue Bedingungen anpassen und Maßnahmen ergreifen, ohne dabei ständig auf menschliche Eingaben angewiesen zu sein.

Die agentenbasierte Prozessautomatisierung wird auch als agentenbasiertes Prozessmanagement bezeichnet und nutzt KI-Agenten, um zu argumentieren, Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und Arbeit auszuführen. Innerhalb von agentenbasierten Workflows, die durch die agentenbasierte Prozessautomatisierung definiert und orchestriert werden, organisieren KI-Agenten Aufgaben, delegieren Arbeit an spezialisierte KI-Agenten und arbeiten zusammen, um Produktivität zu steigern und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Im Gegensatz zu traditionellen KI-Anwendungen in automatisierten Workflows, die hauptsächlich Daten analysieren, handeln KI-Agenten bei der agentenbasierten Prozessautomatisierung auf Grundlage dieser Analysen, um Echtzeitentscheidungen zu treffen, Aufgabenfolgen auszuführen und Prozesse an sich entwickelnde Umstände anzupassen.

In der Praxis nutzen KI-Agenten die kognitiven Stärken großer Sprachmodelle (LLMs), um fundierte Entscheidungen zu treffen, aus Daten und Kontext zu lernen, mit Menschen durch natürliche Sprache zu interagieren, die Ausführung von Arbeitsabläufen durch Integrationen zu synchronisieren und letztendlich Maßnahmen zu ergreifen, um Ziele zu erreichen.

Schritt-für-Schritt – Komponenten der agentenbasierten Prozessautomatisierung

Wenn man sich die agentenbasierte Prozessautomatisierung anschaut, sieht man einen integrierten Workflow, der damit beginnt, Aufgaben in Komponenten zu zerlegen, um jede Aufgabe zu planen und schrittweise auszuführen. Agentenbasierte Automatisierungs-Workflows umfassen Dateneingaben, Verarbeitung, Entscheidungsfindung und Aufgabenausführung in Echtzeit.

Eine agentenbasierte Automatisierung kann mit einem externen Auslöser beginnen, wie dem Erhalt einer neuen Kundenanfrage, oder bei Bedarf mit einem Prompt initiiert werden. Dieser anfängliche Input startet den agentenbasierten selbst, der mit der Datensammlung beginnt.

Dateninputs und Integration

Die agentenbasierten Prozessautomatisierung nutzt verschiedene Datenquellen – sei es strukturierte Daten aus Unternehmensdatenbanken oder unstrukturierte Daten aus E-Mails und sozialen Medien –, die zusammengeführt werden, um einen einheitlichen Informationspool zu schaffen. Agentenbasierte Automatisierung nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um diese Daten zu interpretieren und zu integrieren. Diese umfassende Datenaggregation stellt sicher, dass KI-Agenten Zugang zu den benötigten Informationen haben, um Aufgaben effektiv auszuführen.

Datenverarbeitung und -analyse

Sind die Daten einmal erfasst, geht es mit der Verarbeitung und Analyse weiter. Machine-Learning-Algorithmen arbeiten mit den Daten, um Muster, Trends und Anomalien zu identifizieren und Einblicke bereitzustellen, die die Planung und Ausführung von Aufgaben leiten.

Generative KI-Modelle verbessern diese Phase, indem sie prädiktive Einblicke bieten, die es dem Automatisierungssystem ermöglichen, mögliche Szenarien zu bewerten und Pläne entsprechend anzupassen. Diese analytische Tiefe unterstützt die agentenbasierte Prozessautomatisierung bei der Bewältigung komplexer, kognitiver Aufgaben, die traditionell erhebliche menschliche Eingriffe erforderten.

Entscheidungsfindung mit KI-Agenten

Die Entscheidungsfindung mit KI-Agenten ist der Kern von agentenbasierten Prozessautomatisierungs-Workflows. KI-Agenten wenden sowohl vordefinierte Regeln als auch adaptive Algorithmen an, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Basierend auf Hintergrundinformationen und Echtzeitdatenanalysen bewerten sie den Kontext, priorisieren Aufgaben und reagieren mit den entsprechenden nächsten Schritten.

Aufgabenausführung und -Orchestrierung

Nach der Entscheidungsfindung geht die agentenbasierte Prozessautomatisierung zur Aufgabenausführung über. KI-Agenten stimmen sich mit Anwendungen und APIs ab, um die gerade getroffenen Entscheidungen umzusetzen. Die Orchestrierung stellt sicher, dass Arbeitsablaufschritte in der richtigen Reihenfolge oder in Beziehung zueinander ausgeführt werden.

Kontinuierliches Lernen und Optimierung

Machine-Learning-Modelle verfeinern Algorithmen basierend auf neuen Daten und Ergebnissen fortlaufend, sodass das Automatisierungssystem sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt und verbessert. Mit dieser Fähigkeit zur Selbstverbesserung und Anpassungsfähigkeit können Agent-Prozesse mit zunehmender Komplexität umgehen und auf sich entwickelnde Geschäftsanforderungen reagieren.

Echtzeit-Anpassung

Während jedes Schritts gewährleistet die agentenbasierte Prozessautomatisierung eine Echtzeitanpassungsfähigkeit, die sicherstellt, dass der Workflow auf unmittelbare Änderungen und unerwartete Ereignisse reagiert. Diese Fähigkeit macht den hohen Wert der agentenbasierten Prozessautomatisierung in dynamischen Geschäftsumgebungen aus, in denen Entscheidungsfindung und Anpassung der Arbeit im laufenden Betrieb essenziell sind.

Beispiel-Workflow für agentenbasierte Prozessautomatisierung

Hier finden Sie ein Beispiel für agentenbasierte Prozessautomatisierung bei einem Einzelhandelsunternehmen, das darauf abzielt, das Bestandsmanagement zu optimieren. Dieser Fall veranschaulicht, wie KI-Agenten einen Prozess nahtlos ohne menschliches Eingreifen orchestrieren und ausführen:

Datenerfassung und -integration: Ein KI-Agent für das Datenmanagement aggregiert Echtzeitdaten aus mehreren Quellen, einschließlich Verkaufszahlen, Lieferungen von Lieferanten und Markttrends. Mithilfe von APIs integriert dieser Informationen aus dem ERP-System des Unternehmens, Online-Verkaufsplattformen und externen Marktanalysetools.

Datenanalyse und Mustererkennung: Ein KI-Agent für die Datenanalyse nutzt fortschrittliche maschinelle Lern- und natürliche Sprachverarbeitungsfähigkeiten, um die gesammelten Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, um die zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Beispielsweise könnte es einen bevorstehenden Anstieg der Nachfrage nach Winterbekleidung basierend auf aktuellen Verkaufstrends und externen Marktindikatoren erkennen.

Entscheidungsfindung und Aufgabenanpassung: Basierend auf dem Ergebnis der Analyse entscheidet ein KI-Agent für die Bestandsverwaltung, die Bestandsmengen anzupassen. Dieser berechnet optimale Lagerbestände, um die vorhergesagte Nachfrage zu decken und gleichzeitig Überbestände zu minimieren. Der Agent aktualisiert die Nachbestellgrenzen und plant automatisierte Bestellungen bei Lieferanten, um eine rechtzeitige Wiederauffüllung des Lagers sicherzustellen.

Überwachung und Anpassung in Echtzeit: Wenn neue Daten eingehen, überwacht ein Agent stets die Lagerbestände und die Verkaufsleistung. Wenn unerwartete Schwankungen auftreten – wie ein plötzlicher Anstieg der Verkäufe aufgrund einer sehr erfolgreichen Marketingkampagne – kalibriert der KI-Agent umgehend die Strategien neu, erhöht Bestellvolumen oder verlagert Lagerbestände an Standorte mit hoher Nachfrage. In allen Fällen kann die Aufgabe ohne menschliche Eingaben durchgeführt wurden oder es muss nur eine finale Genehmigung erteilt werden.

Generierung von Berichten und Erkenntnissen: Ein Berichts-Agent erstellt eine zusammenfassende Darstellung des Prozesses, einschließlich der getroffenen Entscheidungen, der ergriffenen Maßnahmen und ihrer Auswirkungen auf die Effizienz des Bestands. Diese Erkenntnisse helfen den Führungskräften dabei, Strategien zu verfeinern und die operative Leistung zu verbessern.

Wie unterscheidet sich die agentenbasierte Prozessautomatisierung von anderen Arten der Automatisierung?

Im Vergleich zu Automatisierungsmethoden ohne Agenten reduziert die agentenbasierte Automatisierung den Bedarf an manuellen Eingriffen erheblich, während sie gleichzeitig die Reaktionsfähigkeit auf dynamische Bedingungen verbessert. Im Gegensatz zur traditionellen Automatisierung, die auf vordefinierten Regeln und Workflows basiert, nutzt agentenbasierte Prozessautomatisierung maschinelles Lernen und große Sprachmodelle, um adaptiv Aufgaben zu planen und auszuführen – das alles basierend auf einem vordefinierten Ziel.

Mit anderen Worten: agentenbasierte Prozessautomatisierung befreit die Prozessautomatisierung von vorschreibenden Regeln und Workflows; stattdessen arbeitet sie dynamisch eigenständig auf ein Ziel hin.

Agentenbasierte Prozessautomatisierung ist eine bedeutende Weiterentwicklung gegenüber traditioneller RPA sowie fortschrittlicher Intelligenter Automatisierung, indem diese Autonomie und erweiterte Entscheidungsfähigkeiten einbringt.

Traditionelle RPA arbeitet innerhalb festgelegter Bedingungen und führt Aufgaben genau so aus, wie sie programmiert wurden, ohne die Fähigkeit, sich an Veränderungen oder Kontexte anzupassen. Diese Einschränkung erfordert erhebliches menschliches Eingreifen, wenn sich Prozesse ändern oder es nuanciertes Urteilsvermögen braucht. RPA bleibt aber als Teil von Lösungen mit Intelligenter Automatisierung ein grundlegendes Werkzeug für die zuverlässige Ausführung von sich wiederholenden, regelbasierten Aufgaben, was wiederum die effektive Aufgabenausführung durch KI-Agenten unterstützt.

Agentenbasierte Prozessautomatisierung erweitert die Intelligente Automatisierung um KI-Agenten, um komplexere und dynamischere Geschäftsprozesse zu bewältigen. Diese Technologie verbessert die Entscheidungsfindung, indem sie große Sprachmodelle (LLMs) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) einsetzt, um komplexe Eingaben zu interpretieren und darauf zu reagieren. Dadurch können agentenbasierte Automatisierungssysteme anspruchsvolle Interaktionen bewältigen, wie zum Beispiel das Verstehen und Beantworten von Kundenanfragen oder das Analysieren verschiedener Datensätze, um strategische Geschäftsentscheidungen datengestützt zu unterbauen.

Agentenbasierte KI-Systeme zeichnen sich durch Echtzeit-Entscheidungsfindung aus, indem sie kontinuierlich Daten im Blick behalten und analysieren, um Arbeitsabläufe anzupassen.

Im Gegensatz zu traditionellen Automatisierungsmethoden, die auf vordefinierten Regeln basieren, nutzt agentenbasierte Automatisierung maschinelles Lernen und große Sprachmodelle, um Kontext zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Anpassungsfähigkeit fördert eine hohe Prozessskalierbarkeit – agentenbasierte Automatisierung kann zunehmende Datenmengen und komplexere Arbeitsabläufe bewältigen, während Leistung und Effizienz erhalten bleiben.

Vergleich zwischen agentenbasierten und traditionellen Prozessautomatisierungsmethoden

Anpassungsfähigkeit

Agentenbasierte Prozessautomatisierung
Hoch
Nutzt KI-Modelle und maschinelles Lernen, um aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Aktionen in Echtzeit anzupassen, wodurch der Bedarf an menschlichem Eingreifen reduziert und die Kontinuität von Arbeitsabläufen sowie die Prozessoptimierung selbst bei Variabilität ermöglicht werden.

Eigenständige RPA
Niedrig
Traditionelle RPA arbeitet innerhalb festgelegter Frameworks und führt Aufgaben genau so aus, wie sie programmiert wurden, ohne die Fähigkeit, sich an unvorhergesehene Änderungen anzupassen oder kontextbezogene Entscheidungen zu treffen. Diese Einschränkung erfordert häufig reichlich menschliche Intervention, wenn Prozesse von der Norm abweichen.

Intelligente Automatisierung (agentenlose KI und Automatisierung)
Mittel
Nutzt maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um Aufgaben auszuführen, erfordert jedoch eine manuelle Neukonfiguration, um neue Szenarien zu bewältigen.

Komplexität der Aufgabe

Agentenbasierte Prozessautomatisierung
Hoch
Nutzt KI-Modelle, um Projekte in kleinere Aufgaben aufzuteilen und die Ausführung jedes Teils zu orchestrieren. Verwendet große Sprachmodelle (LLMs) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP), um komplexe Eingaben zu interpretieren und darauf zu reagieren.

Eigenständige RPA
Niedrig
Beschränkt auf einfache, wiederholbare Aufgaben

Intelligente Automatisierung (agentenlose KI + Automatisierung)
Mittel
Exzellent im Ausführen komplexer Workflows, die gut definierte und regelbasierte Aufgaben beinhalten. Eingeschränkte Fähigkeit, Entscheidungen zu treffen oder Änderungen in Prozessen oder Betriebsumgebungen zu bewältigen.

Intelligenz

Agentenbasierte Prozessautomatisierung
Hoch
Agentenbasierte KI ist fortschrittliche Künstliche Intelligenz, die hohe Autonomie und Anpassungsfähigkeit von Prozessautomatisierungen ermöglicht.

Eigenständige RPA
Niedrig
Eigenständige RPA nutzt keine KI-Modelle, daher ist Intelligenz kein Merkmal der Automatisierungsfähigkeiten.

Intelligente Automatisierung (agentenlose KI + Automatisierung)
Mittel
Intelligente Automatisierung kombiniert KI-Technologien mit Automatisierungswerkzeugen während des gesamten Automatisierungslebenszyklus. Die Eingliederung von Generativer KI ermöglicht eine gewisse Anpassung und Reaktionsfähigkeit innerhalb definierter Prozessabläufe.

Skalierbarkeit

Agentenbasierte Prozessautomatisierung
Hoch
Verwendet Intelligente Automatisierungs-Frameworks, die vielfältig und komplex sind.

Eigenständige RPA
Mittel
Traditionelle RPA-Lösungen steigern die Prozessskalierbarkeit, können jedoch aufgrund der Abhängigkeit von spezifischen Regeln und manuellen Konfigurationen schwierig über verschiedene Betriebsumgebungen hinweg zu skalieren sein.

Intelligente Automatisierung (agentenlose KI + Automatisierung)
Hoch
Unterstützt die Skalierbarkeit dank KI und maschinellem Lernen, um Prozesse anzupassen und zu optimieren.

Anwendungsfälle für agentenbasierte Prozessautomatisierung.

Kundenservice

Agentenbasierte Automatisierung im Kundenservice beseitigt das ständige Abwägen zwischen Automatisierung und Personalisierung, ermöglicht reaktionsfähige und optimierte Arbeitsabläufe, welche die Betriebskosten senken und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigern.

Von KI-Agenten gesteuerte Chatbots für Echtzeit-Engagement: Agentenbasierte Automatisierung setzt KI-gestützte Chatbots ein, die große Sprachmodelle und natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um Fragen zu beantworten, Bestellungen zu bearbeiten und Probleme zu beheben, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Diese Chatbots bieten Kundenservice rund um die Uhr, beseitigen Verzögerungen, die in traditionellen Systemen typisch sind, und verbessern die Kundenzufriedenheit, indem sie sofortige, genaue Unterstützung bieten.
Sentiment-Analyse für personalisierten Support: Modelle mit Generativer KI in agentenbasierter Automatisierung führen Sentiment-Analyse durch, um zu bewerten, wie sich ein Kunde während der Interaktionen fühlt. Durch das Verstehen der Emotionalität eines Gesprächs können KI-Agenten Antworten anpassen, um einfühlsame und personalisierte Unterstützung zu bieten.
Unterstützung durch menschliche Agenten und Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben: Agentenbasierte Automatisierung unterstützt und optimiert die Ausführung von Workflows, indem sie Expertenwissen für menschliche Agenten bereitstellt, das in Echtzeit angewendet werden kann, und sich wiederholende Aufgaben wie das Aktualisieren von Kundendaten oder die Bearbeitung von Rückerstattungen automatisiert, während ein Kunde unterstützt wird.
Produktempfehlungen und prädiktive Analysen: KI-Agenten innerhalb der agentenbasierten Automatisierung analysieren riesige Datenmengen, um Muster zu erkennen und Kundenbedürfnisse vorherzusagen. Beispielsweise können in einem E-Commerce-Umfeld KI-Agenten Produkte basierend auf Kundenprofilen, Browserverlauf und früheren Käufen empfehlen.
Integrierter Multi-Channel-Support: Durch die nahtlose Integration in Kommunikations- und Supportplattformen bietet agentenbasierte Automatisierung reibungslose und konsistente Kundeninteraktionen über verschiedene Kanäle hinweg, einschließlich E-Mail, Live-Chat und soziale Medien.

IT-Vorgänge

Agentenbasierte Prozessautomatisierung revolutioniert IT-Vorgänge, indem sie smarte Workflows nutzt, die Prozesse von der Technologieinfrastruktur bis hin zu Support-Services und Vofallsmanagement autonom verwalten und optimieren. Damit können sich IT-Teams auf strategische Arbeiten jenseits der routinemäßigen Wartung konzentrieren.

Automatisiertes Vorfallmanagement: Der Einsatz von KI-Agenten zur kontinuierlichen Überwachung von Systemen und Anwendungen in Echtzeit beschleunigt die Erkennung von Anomalien bzw. potenziellen Problemen. KI-Agenten können eigenständig Diagnoseverfahren einleiten, betroffene Komponenten isolieren und Korrekturen vornehmen.
Systemwartung und Updates: Die herkömmliche Systemwartung umfasst die manuelle Ausführung und Planung, was oft Schwachstellen und Störungen mit sich bringt. Agentenbasierte Automatisierung transformiert diesen Prozess, indem sie es KI-Agenten ermöglicht, Updates zu optimalen Zeiten zu planen und durchzuführen, die Auswirkungen von Änderungen zu analysieren und bei Bedarf in Echtzeit zurückzusetzen. Diese Automatisierung stellt sicher, dass IT-Systeme auf dem neusten Stand und sicher bleiben, Störungen minimiert und die allgemeine Systemzuverlässigkeit verbessert wird.
IT-Service-Management (ITSM): Agentenbasierte Automatisierung optimiert ITSM, indem sie Ticketsysteme automatisiert. Agentenbasierte Workflows kategorisieren und priorisieren Supportanfragen basierend auf Dringlichkeit und Auswirkung. Modelle mit Generativer KI unterstützen Chatbots, die intelligente Antworten auf häufige Servicefragen geben, wodurch die Arbeitsbelastung des menschlichen Support-Personals verringert und die Reaktionszeiten verbessert werden.
Sicherheitsvorgänge und Bedrohungserkennung: KI-Agenten nutzen maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um große Datenmengen aus mehreren Quellen zu analysieren und Muster zu identifizieren, die auf Sicherheitsverletzungen oder Schwachstellen hinweisen. Bei der Erkennung potenzieller Bedrohungen können KI-Agenten vordefinierte Algorithmen zur Eindämmung ausführen, relevante Stakeholder benachrichtigen und Abhilfemaßnahmen einleiten.

Lieferkettenmanagement

Die agentenbasierte Prozessautomatisierung kann das Lieferkettenmanagement revolutionieren, indem sie Echtzeiteinblicke und autonome Entscheidungsfindung bietet, um die Effizienz der Lieferkette und die betriebliche Agilität zu ermöglichen.

Nachfrageprognose: Die agentenbasierte Prozessautomatisierung identifiziert Muster und sagt zukünftige Nachfrage mit hoher Präzision voraus, indem Marktveränderungen und unerwartete Störungen antizipiert werden. Diese fortschrittliche Vorhersagefähigkeit kommt bei den Bestandsverwaltungs-Workflows zum Einsatz, in denen KI-Agenten die Bestandsniveaus optimieren können, um Überbestände und Fehlbestände zu reduzieren und eine effiziente Ressourcenzuweisung sicherzustellen.
Bestandsmanagement: Agentenbasierte Automatisierung kann die Bestandsmengen an verschiedenen Standorten kontinuierlich überwachen, wobei KI-Agenten automatisch Nachbestellungen auslösen, wenn Bestandsgrenzen erreicht werden, um menschliche Fehler zu minimieren und die Balance entsprechend der schwankenden Nachfrage zu halten. Die agentenbasierte Automatisierung integriert sich über APIs in die Systeme der Lieferanten, um eine nahtlose Kommunikation und Koordination zu ermöglichen, den Nachschubprozess zu beschleunigen und die Vorlaufzeiten zu verkürzen.
Logistikoptimierung: Agentenbasierte Automatisierung koordiniert Transport, Lagerhaltung und Distribution, indem sie Faktoren wie Verkehrsverhältnisse, Wetterbedingungen und Lieferpläne analysiert, um die Routenführung und Terminplanung in Echtzeit zu optimieren und hohe Serviceniveaus aufrechtzuerhalten.
Lieferantenbeziehungsmanagement: KI-Agenten können Metriken wie Lieferzeiten, Produktqualität und die Einhaltung von Vertragsbedingungen analysieren, um Entscheidungen über Lieferantenpartnerschaften mit Daten zu unterstützen. Zudem kann agentenbasierte Automatisierung routinemäßige Lieferantenkommunikationen und Compliance-Prüfungen abwickeln, was die Zusammenarbeit in der gesamten Lieferkette verbessert.
Notfallwiederherstellung: Mit agentenbasierter Prozessautomatisierung können Lieferketten schneller auf Störungen wie Naturkatastrophen oder geopolitische Ereignisse reagieren. KI-Agenten können Prozesse schnell umkonfigurieren, alternative Lieferanten finden und die Logistikströme umleiten, um die Kontinuität aufrechtzuerhalten und den Betrieb zu sichern.

Finanz- und Rechnungswesen

Agentenbasierte Prozessautomatisierung steigert die Effizienz, Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit in Finanz- und Buchhaltungsprozessen, wodurch die Entscheidungsfindung für finanzielle Widerstandsfähigkeit und strategisches Wachstum verbessert wird.

Automatisierung von Verbindlichkeiten: Agentenbasierte Prozessautomatisierung optimiert die Rechnungsverarbeitung, indem sie Daten automatisch aus Rechnungen extrahiert, sie mit Bestellungen abgleicht und zur Genehmigung weiterleitet. KI-Agenten können Diskrepanzen erkennen und sie zur Überprüfung markieren, wodurch Fehler reduziert und Zahlungszyklen beschleunigt werden. Diese Art von Automatisierung minimiert manuelle Eingriffe, verbessert die Compliance und optimiert das Cashflow-Management.
Finanzberichterstattung und Analyse: Die agentenbasierte Automatisierung vereinfacht die Finanzberichterstattung, indem sie Daten aus mehreren Quellen konsolidiert, um Echtzeiteinblicke zu liefern. Es identifiziert Trends, kennzeichnet Anomalien und bietet umsetzbare Erkenntnisse, die Finanzteams befähigen, strategische Entscheidungen mit Vertrauen zu treffen. Dieser Ansatz gewährleistet eine zeitnahe, genaue Berichterstattung, verbessert die Transparenz und stärkt das Vertrauen der Stakeholder.
Budgetierung und Prognosen: Mit agentenbasierter Automatisierung können Finanzabteilungen die Datenerfassung und -analyse für Budgetierungs- und Prognoseprozesse automatisieren. KI-Agenten nutzen diese historischen Daten und prädiktive Analysen, um präzise Finanzmodelle zu erstellen, die es Unternehmen ermöglichen, Marktveränderungen vorherzusehen und Ressourcen effektiv zuzuweisen. Diese Art der Automatisierung verbessert die Agilität in der Finanzplanung und unterstützt proaktive Geschäftsstrategien.
Einhaltung der steuerlichen Vorgaben und Reporting: Agentenbasierte Prozessautomatisierung vereinfacht die Steuerkonformität, indem sie die Datenerfassung, Berechnung und Berichterstattung über Steuerjurisdiktionen hinweg automatisiert. KI-Agenten können die Einhaltung sich ändernder Steuervorschriften im Blick behalten, wodurch das Risiko von Fehlern und Strafen verringert wird. Diese Art der Automatisierung verbessert die Genauigkeit und reduziert die Compliance-Belastung, sodass Finanzteams mehr Energie auf strategische Steuerplanung aufwenden können.
Risikomanagement und Compliance: Agentenbasierte Automatisierung kann kontinuierlich Finanztransaktionen und -aktivitäten überwachen, um potenzielle Risiken zu identifizieren und die Einhaltung von behördlichen Anforderungen sicherzustellen. KI-Agenten können Muster analysieren und Anomalien erkennen, indem sie Echtzeitwarnungen und Einblicke für proaktives Risikomanagement bereitstellen. Diese Automatisierung stärkt die internen Kontrollen, mindert Risiken und unterstützt die Unternehmensführung.
Kostenmanagement: Agentenbasierte Prozessautomatisierung optimiert das Ausgabenmanagement, indem es die Erfassung von Belegen, die Kategorisierung und die Genehmigungsabläufe automatisiert. KI-Agenten gewährleisten die Einhaltung der Unternehmensrichtlinien und markieren etwaige Abweichungen zur gesonderten Überprüfung. Diese Art der Automatisierung reduziert die Bearbeitungszeit, minimiert Fehler und bietet den Mitarbeitenden ein nahtloses Erlebnis bei der Spesenberichterstattung.
Audit und Abstimmung: Die agentenbasierte Automatisierung verbessert die Prüfungs- und Abstimmungsprozesse, indem sie die Datenabstimmung und -validierung über Finanzsysteme hinweg automatisiert. KI-Agenten können schnell Diskrepanzen identifizieren und Prüfpfade erstellen, um die Einhaltung sicherzustellen und effiziente Prüfungsüberprüfungen zu ermöglichen.

Marketingmaßnahmen

Agentenbasierte Prozessautomatisierung transformiert Marketingoperationen, indem sie KI-gestützte Einblicke und Automatisierung nutzt, um hochgradig zielgerichtete, effiziente und adaptive Marketingstrategien umzusetzen. Durch die nahtlose Integration in bestehende Marketingplattformen über APIs können KI-Agenten komplexe Workflows reibungslos orchestrieren und ausführen. Die Anwendung von agentenbasierter Automatisierung zur Automatisierung von Marketing-Workflows kann die Kundenbindung verbessern, Kampagnen optimieren und Workflows rationalisieren.

Zielgruppen-Segmentierung: Agentenbasierte Automatisierung kann durch die Analyse von Verbraucherdaten in Echtzeit präzise Zielgruppensegmentierung bieten. KI-Agenten können Verhaltensmuster, Präferenzen und Engagement-Level identifizieren, um Kampagnen auf spezifische Zielgruppensegmente zuzuschneiden und so höhere Engagement- und Konversionsraten zu erzielen.
Personalisierte Inhaltserstellung: Unter Verwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) und Generativer KI erstellen KI-Agenten maßgeschneiderte Inhalte, welche direkt einzelne Kunden ansprechen und eine Verbindung zur Marke herstellen, um ein höheres Engagement und Kundenloyalität zu fördern.
Dynamische Kampagnenoptimierung: Agentenbasierte Prozessoptimierung kann Kampagnenleistungsmetriken im Blick behalten und Strategien in Echtzeit anpassen, um die Effektivität zu wahren, während sich die Marktbedingungen ändern. Diese Anpassungsfähigkeit maximiert die Rendite und hält die Marketingaktivitäten im Einklang mit den Unternehmenszielen.
E-Mail-Marketingautomatisierung: Die agentenbasierte Automatisierung kann die Erstellung, Verteilung und Analyse von E-Mail-Inhalten automatisieren. KI-Agenten verwalten Kampagnen, antworten auf Kundschaft und liefern Engagement-Metriken und Einblicke. Die agentenbasierte Automatisierung für E-Mail-Marketing erhöht die Reaktionsfähigkeit und entlastet Marketingteams, damit sie sich auf strategische Initiativen konzentrieren können.
Social-Media-Management: Agentenbasierte Automatisierung kann das Social-Media-Management unterstützen, indem sie gleichzeitig das Zielpublikum über mehrere Kanäle hinweg im Auge behält und mit diesem interagiert. KI-Agenten können Gespräche verfolgen, aufkommende Themen und Trends identifizieren und in Echtzeit auf Anfragen reagieren, um eine aktive und relevante Markenpräsenz sicherzustellen.
Marketing-Analyse und Reporting: Agentenbasierte Prozessautomatisierung kann Marketingdaten erfassen und analysieren, um Echtzeitberichte über Kampagnenleistung, Zielgruppenverhalten und ROI zu erstellen, was datenbasierte Entscheidungsfindung und strategische Planung fördert.
Mapping der Customer Journey: Agentenbasierte Prozessautomatisierung kann Customer Journeys kartieren, indem sie Interaktionen über Touchpoints und Kanäle hinweg verfolgt. KI-Agenten können Einblicke in das Kundenverhalten und die Präferenzen geben, um die Gestaltung nahtloser und personalisierter Erlebnisse zu unterstützen.

Wichtige Funktionen, auf die Sie bei einer Plattform zur Automatisierung von Agent-Prozessen achten sollten.

Vor nicht allzu langer Zeit war Software bei der Erstellung von KI-Agenten das kleinste Problem – man musste benutzerdefinierten Code schreiben und brauchte ein Team von KI-Experten. Heute bieten immer mehr Tech-Unternehmen vorgefertigte agentenbasierte Automatisierung an. Doch agentenbasierte Lösungen werden nicht alle gleichermaßen erstellt.

Für die Erstellung und effektive Nutzung des Wertes von KI-Agenten braucht es eine Plattform, die sowohl für die Unternehmensanforderungen als auch für die Fähigkeiten von agentenbasierten Workflows ausgelegt ist und es Automatisierungsteams erleichtert, benutzerdefinierte KI-Agenten zu erstellen – ob mit KI-Expertise oder ohne.

Benutzerfreundliches Interface und Low-Code-Optionen

Ein intuitives Benutzererlebnis reduziert die Lernkurve für die Bereitstellung von agentenbasierter Prozessautomatisierung. Die Fähigkeit, die Technologie schnell und ohne umfangreiche Schulungen zu nutzen, ermöglicht es den Teams, sich auf die Optimierung von Workflows zu konzentrieren, anstatt sich durch komplexe Software zu kämpfen.

Low-Code-Plattformen gehen noch einen Schritt weiter in Sachen Zugänglichkeit, indem sie es auch Entwickler-Laien ermöglichen, agentenbasierte Workflows zu erstellen und anzupassen.

Eine benutzerfreundliche Oberfläche und Low-Code-Funktionen senken ebenfalls die Implementierungskosten und beschleunigen die Bereitstellung, sodass Unternehmen schneller von Effizienzgewinnen profitieren und eine breitere Akzeptanz fördern können. Eine gut gestaltete Builder-Erfahrung minimiert die Entwicklungszeit, beschleunigt die Bereitstellung und fördert die Zusammenarbeit, während die Übernahme von bewährten Praktiken ermöglicht wird.