Agentenbasierte Workflows: Ein umfassender Leitfaden für Unternehmen
Agentische Workflows oder agentische Prozesse setzen KI-Agenten für das Aufgabenmanagement und die Automatisierung ein, wodurch Geschäftsprozesse Flexibilität, Reaktionsfähigkeit und ein gewisses Maß an Unabhängigkeit verliehen bekommen.
KI-Agenten nutzen Technologien wie große Sprachmodelle (LLMs), maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um Kontext zu verstehen, Informationen zu interpretieren und mit anderen Systemen und Benutzern zu interagieren. Sie arbeiten innerhalb von Workflows und können sich in Echtzeit an neue Eingaben und sich ändernde Umstände anpassen, indem sie kontinuierlich aus ihren Erfahrungen lernen, um ihre Leistung zu verbessern. So können Unternehmen Aufgaben als dynamische Einheiten bearbeiten, ganz neue Effizienz erreichen und agil auf sich entwickelnde Geschäftsbedürfnisse reagieren.
Agentische Workflows vs. traditionelle Workflows.
Herkömmliche Workflows fordern ihren Tribut – wenn Sie dachten, das Warten in der Warteschleife sei ermüdend, dann ist das nichts im Vergleich zu dem Potpourri aus Systemen, Copy-Paste-Sequenzen und Authentifizierungsschleifen, den Kundenserviceteams am anderen Ende der Leitung immer wieder durchlaufen. Herkömmliche Workflows sind zwar vorhersehbar, aber zu komplex, um sie einfach automatisieren zu können. Sie beanspruchen wertvolle Ressourcen, Zeit und Energie, da Mitarbeitende Entscheidungen treffen müssen, welche zu der aktuellen Geschäfts- oder Kundenanforderung passen, um die Teile des Prozesses optimal zusammenzufügen, damit ein kohärenter Gesamtprozess entsteht.
Während Automatisierungstools wie RPA (Robotic Process Automation = Robotergesteuerte Prozessautomatisierung) Aufgaben basierend auf festen Regeln und linearen Prozessen ausführen können, um die Effizienz zu steigern, stoßen sie an ihre Grenzen, wenn Anpassungsfähigkeit und schnelle Entscheidungsfindung erforderlich sind. Hier kommen agentische Workflows ins Spiel, mit denen Unternehmen beispiellose Agilität in das Aufgabenmanagement und die Automatisierung bringen können.
Dieser Artikel soll Ihnen ein grundlegendes Verständnis der agentenbasierten Workflows, ihrer Vorteile und Anwendungen vermitteln, damit Sie Ihre nächsten Schritte zur Einführung dieser innovativen Technologie besser planen können.
Was sind agentische Workflows?
Agentische Workflows sind Sequenzen von klar definierten Aufgaben, die dynamisch von KI-Agenten ausgeführt und als Teil einer umfassenderen End-to-End-Automatisierung von Geschäftsprozessen orchestriert werden. So sind agentische Workflows die Anwendung von KI-Agenten auf die Prozessautomatisierung. Sie organisieren Aufgaben, weisen Arbeit spezialisierten Agenten zu und erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Agenten und Menschen, um beste Ergebnisse zu erhalten.
Agentische Workflows werden auch als agentische Prozesse oder KI-Agenten-gestützte Prozesse bezeichnet. Sie nutzen die Fähigkeit von KI-Agenten, Schlussfolgerungen zu ziehen, Probleme zu lösen, eine Vorgehensweise zu wählen und diese Aktionen auszuführen. Im Gegensatz zu bestehenden Anwendungen von KI innerhalb automatisierter Workflows, die zur Analyse von Daten und zur Unterstützung der Entscheidungsfindung verwendet werden, sind KI-Agenten darauf ausgerichtet, Maßnahmen basierend auf ihren Analysen zu ergreifen, Entscheidungen zu treffen und Prozesse in Echtzeit an sich ändernde Umstände anzupassen.
Kurz gesagt: Der grundlegende Unterschied von agentischen Workflows im Vergleich zu bestehenden Automatisierungsansätzen besteht darin, dass KI-Agenten die Fähigkeit haben, Aufgaben dynamisch zu behandeln – eben das, was sie sind. Diese Fähigkeit bezieht sich auf die Fähigkeit von KI-Systemen, unabhängige Entscheidungen zu treffen, sich an veränderte Umstände anzupassen und Aufgaben ohne ständige menschliche Intervention auszuführen. Diese Systeme – KI-Agenten – dienen als smarte Ausführer agentischer Arbeitsabläufe; sie können Daten analysieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne ständige menschliche Aufsicht ausführen.
Die Rolle von KI-Agenten
Agentische Workflows fußen auf KI-Agenten, die als smarte Ausführer in automatisierten Systemen fungieren. KI-Agenten bieten ein hohes Maß an Workflow-Flexibilität. Sie können Pläne formulieren, den Fortschritt bewerten und den Kurs anpassen, während sie Aufgaben auf ein komplexes Ziel hin lösen.
KI-Agenten kombinieren die kognitiven Fähigkeiten von Generativer KI mit Handlungsfähigkeit und Automatisierung über Systeme und Daten hinweg. In der Praxis bedeutet das, dass KI-Agenten die kognitiven Fähigkeiten von LLMs (Large Language Models = große Sprachmodelle) nutzen können, um Entscheidungen zu treffen, aus Daten und Kontext zu lernen, durch natürliche Sprache mit Menschen zu interagieren und so Maßnahmen zu ergreifen, um vorab gesetzte Ziele zu erreichen. Die Qualität der ihnen zugrundeliegenden Modelle ist maßgeblich für die Fähigkeit des Agenten, komplexe Aufgaben präzise und effizient auszuführen.
Zum Beispiel kann in unserem Kundensupport-Szenario ein KI-Agent Anfragen bearbeiten, indem er den Kontext der Anfrage eines Kunden versteht, auf relevante Daten zugreift und passende Antworten liefert. KI-Agenten können die Bearbeitungszeiten von Anrufen verkürzen, indem sie menschliche Agenten bei der automatisierten Ausführung ähnlicher Arbeitsabläufe unterstützen, wie zum Beispiel bei der Bestellung eines Ersatzteils oder sogar bei der eigenständigen Bearbeitung häufiger Anfragen von Anfang bis Ende.
Entwicklung zu komplexen Agenten-Workflows
Bis zum Aufkommen von LLMs waren reaktive KI-Systeme wirklich schwierig zu implementieren. Agenten-Workflows der ersten Generation, die auf komplexer regelbasierter Programmierung oder intensivem Training von Machine-Learning-Modellen basierten, waren eine Seltenheit. Mit LLMs haben KI-Agenten vorgefertigte Engines, um ihre Fähigkeit zu fördern, auf Eingaben und Aufforderungen, auf die sie nicht explizit trainiert wurden, zu reagieren, wodurch die arbeitsintensive regelbasierte Programmierung entfällt.
Stattdessen kann jeder ein Generatives KI-Modell, z. B. über ChatGPT, zu einer Zero-Shot-Antwort auffordern. Dabei erledigt das Modell die gesamte Aufgabe von Anfang bis Ende ab dem Moment, in dem Sie die Eingabetaste drücken, ohne eine Pause zum Planen, Überprüfen oder Nachschlagen anderer Informationen einzulegen. Während Modelle in diesem Szenario bemerkenswert gut abschneiden und eine Ausgabegenauigkeit von etwa 50 % erreichen, kann die Einbindung von Multi-Shot-Prompting und Retrieval Augmented Generation (RAG) sowie andere Techniken die Leistung erheblich verbessern.
Der Sprung zu agentischen Workflows kommt durch das Verketten von Eingabeaufforderungen und das Hinzufügen von Funktionsaufrufen (Werkzeugzugriff), um Planung, Reflexion, Iteration und Aktion zu ermöglichen – so lassen sich KI-Agenten schaffen. Effektive Iteration wird oft durch Zusammenarbeit/Feedbackschleifen unterstützt, in denen Modelle zusammenarbeiten, um die Leistung zu verbessern, indem sie die Ergebnisse der anderen Modelle mit Techniken wie Flow Engineering überprüfen und ausgleichen.
Vorteile von agentischen Workflows.
Aber agentische Workflows sind nicht nur ein technischer Fortschritt - sie sind das Fundament für einen echten Paradigmenwechsel in Unternehmensabläufen. Agentische Workflows ergänzen die Vorteile bestehender Automatisierungstools, indem sie eine anpassungsfähigere, skalierbare Unterstützung bei Aufgaben und Prozessen bieten. Wie sieht das in Bezug auf geschäftliche Vorteile aus?
Erhöhte Effizienz
Die Effizienzgewinne der Automatisierung sind wirklich beachtlich. Agentische Workflows können komplexe, sich wiederholende Aufgaben übernehmen, wie z. B. die Erstellung von Berichten, deren Erledigung normalerweise einen nicht unerheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand erfordern würde. Im Finanzwesen können agentengestützte Workflows beispielsweise Rechnungen bearbeiten und Genehmigungen in einem Bruchteil der Zeit verwalten, indem sie kontinuierlich und mit höherer Geschwindigkeit ausgeführt werden und gleichzeitig Engpässe reduzieren, was zu schnelleren Durchlaufzeiten führt.
Verbesserte Entscheidungsfindung
Mit agentischen Workflows können Unternehmen datenbasierte Entscheidungen mit größerem Vertrauen treffen. KI-Agenten können riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren, um Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu generieren und Empfehlungen an Beteiligte zu liefern.
Bei Routineentscheidungen können Agenten autonom handeln, z. B. die geeignete Maßnahme zur Risikominderung für eine Cybersecurity-Bedrohung auswählen und die entsprechende Aktion ausführen, z. B. die Isolierung von Servern. Mit dieser Fähigkeit können Unternehmen schneller auf Markt- oder Betriebsänderungen reagieren und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten und relevantesten Informationen treffen.
Verbesserte Genauigkeit
Agentische Workflows reduzieren die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, indem sie die vereinten Fähigkeiten von KI und Automatisierung nutzen, um Aufgaben mit Konsistenz und hoher Genauigkeit auszuführen. Sie stellen sicher, dass Abweichungen sofort erkannt und behoben werden – entweder durch einen KI-Agenten im Workflow selbst oder indem menschliche Prozesse ausgelöst werden, um Ausnahmen zur Überprüfung und Eingabe durch Menschen vorzulegen. Das Ergebnis ist eine höhere Genauigkeit, welche die Datenintegrität erhöht und Vertrauen in die Informationen schafft, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden.
Erhöhte Agilität
Agentische Workflows reagieren auf Echtzeitänderungen in ihrer Umgebung, können Handlungen anpassen und sich entsprechend ausrichten, um neue Parameter oder Prioritäten zu erfüllen. Das setzt neue Maßstäbe in Sachen Flexibilität bei automatisierten Prozessen und unterstützt betriebliche Agilität und Resilienz.
Skalierbarkeit
Agentische Workflows sind von Natur aus skalierbar und in der Lage, große Arbeitsvolumen zu meistern, ohne die Qualität oder Effizienz zu beeinträchtigen. KI-Agenten können erhöhte Arbeitslasten bewältigen, indem sie Aufgaben smart verteilen und die Ressourcenzuweisung optimieren. Zum Beispiel stellt der Einsatz von KI-Agenten in einem E-Commerce-Kontext zur Verwaltung von Kundenanfragen, Bearbeitung von Bestellungen und Verfolgung von Lagerbeständen sicher, dass kontinuierlich hohe Serviceleistungen geboten werden, selbst wenn Nachfragespitzen auftreten – wie vor großen Feiertagen wie Weihnachten.
Kosteneinsparungen
Bei der Intelligenten Automatisierung können agentische Workflows erheblich zur Kosteneinsparung für Unternehmen beitragen, indem sie einen erweiterten Horizont der Prozessautomatisierung und eine bessere Ressourcenzuweisung ermöglichen und gleichzeitig Fehler reduzieren und die betriebliche Effizienz verbessern. Für den Kundenoperationen allein schätzte McKinsey den Produktivitätszuwachs auf über 400 Milliarden Dollar.
Praktische Anwendungsfälle für agentische Workflows.
Während der prognostizierte Wert von Generativer KI in verschiedenen Branchen und Funktionen enorm ist, muss man für die tatsächliche Umsetzung dieses Potenzials in spürbare Auswirkungen die realen Anwendungen von agentischen Workflows kennen. Da immer mehr Unternehmen agentische Workflows einsetzen, wächst das Potenzial für Innovation und Wachstum weiter.
Personalmanagement
Agentische Workflows für HR-Abteilungen können die Talentmanagement-Prozesse beschleunigen und verbessern – einschließlich Rekrutierung, Einarbeitung und Leistungsmanagement. KI-Agenten in agentischen Workflows können die Überprüfung von Lebensläufen automatisieren, um qualifizierte Kandidaten zu identifizieren und Gespräche zu vereinbaren. So finden sich nicht nur schneller geeignete Kandidaten, sondern es reduziert auch mögliche Vorurteile, die bei der traditionellen Kandidatenauswahl auftreten können.
Während des Onboardings können KI-Agenten als interaktive Guides für neue Mitarbeiter fungieren, indem sie durch die Schulungsmodule helfen, notwendige Formulare und Anmeldungen ausfüllen und häufige Fragen beantworten.
Projektmanagement
Traditionelles Projektmanagement basiert typischerweise auf händischen Aktualisierungen und herkömmlicher Kommunikationen, was etwaige Engstellen weiter verstärken und zu Verzögerungen führen kann. Die Anwendung von agentischen Workflows kann Aufgaben im Projektmanagement automatisieren, wie z. B. die Überwachung des Projektfortschritts in Echtzeit, das Bereitstellen von Updates bei Erreichen von Meilensteinen oder das Senden von Warnungen und Erinnerungen, wenn potenzielle Engpässe auftreten, sowie die Neuzuweisung von Aufgaben, um Arbeitslasten auszugleichen und Ressourcen effektiv zu nutzen.
Dieses Maß an Automatisierung steigert nicht nur die Produktivität, sondern ermöglicht es Projektmanagern auch, sich auf strategische Entscheidungen zu konzentrieren, anstatt Zeit mit administrativen Aufgaben zu verschwenden. Zum Beispiel kann in einer Softwareentwicklungsumgebung ein KI-Agent den Fortschritt von Entwicklungsaufgaben im Blick behalten und Ressourcen nach Bedarf zuweisen, um Fristen einzuhalten.
Kundensupport
Der Einsatz von KI-Agenten im Kundensupport ist eine der fruchtbarsten Anwendungen von agentischen Workflows. Agentische Automatisierung ist bereits bei der Bearbeitung routinemäßiger Anfragen im Einsatz, unterstützt und beschleunigt Service-Agenten und äußert personalisierte Empfehlungen. Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es KI-Agenten, Kunden und Servicemitarbeiter in Echtzeit zu verstehen und auf sie zu reagieren.
KI-Agenten können viele gängige Anwendungsfälle im Kundenservice übernehmen – von der Beantwortung häufig gestellter Fragen über die Unterstützung bei der Auftragsverfolgung bis hin zur Bereitstellung von Expertenwissen für neue Servicemitarbeiter. Wenn komplexe Probleme auftreten, die menschliches Eingreifen erfordern, können KI-Agenten diese Fälle an menschliche Agenten weiterleiten, um sicherzustellen, dass Kunden die richtige Unterstützung erhalten. Dieser hybride Ansatz verkürzt nicht nur die Reaktionszeiten, sondern ermöglicht es menschlichen Agenten, sich auf die Lösung sensibler und ungewöhnlicher Probleme zu konzentrieren, was die Gesamtqualität des Service steigert.
Finance
Da das Finanzwesen mit großen Datensätzen arbeitet und schnell sowie präzise reagieren muss, sind agentengestützte Workflows eine ideale Chance zur Wertsteigerung. KI-Agenten können große Datensätze verarbeiten, um Trends und Unstimmigkeiten zu erkennen und potenzielle Risiken zu bewerten, indem sie historische Daten und aktuelle Geschäftsbedingungen analysieren, um finanzielle Entscheidungen zu treffen. Dieser proaktive Ansatz verbessert die Fähigkeit des Unternehmens, fundierte Entscheidungen zu treffen, auf Marktschwankungen zu reagieren und potenzielle Verluste zu minimieren.
Ein weiteres Beispiel für agentische Workflows im Finanzwesen ist die Verhandlung von Lieferantenrabatten. KI-Agenten können unstrukturierte Vereinbarungen und Trenddaten im Finanzwesen überprüfen, Bedingungen vergleichen und Maßnahmen empfehlen sowie die nächsten Schritte verhandeln. Eine weitere Anwendung von agentischen Workflows im Finanzwesen ist für SOX-Kontrollen – KI-Agenten können automatisch Unternehmenstransaktionen mit SOX-Kontrollen abgleichen, um Verstöße zu identifizieren, detaillierte Berichte für das Prüfungsteam zu erstellen und die Beteiligten zu benachrichtigen.
Die Steueroptimierung ist eine weitere großartige Gelegenheit, um agentische Workflows anzuwenden. KI-Agenten können Steuergesetze verstehen, Steuerverpflichtungen vorhersagen und Strategien zur Minimierung von Steuerpflichten planen. Die Vorteile sind oft sofort sprübar: Im Fall von Petrobras, die 120 Millionen $ an Steuereinsparungen in nur drei Wochen erzielt haben.
Schlüsselkomponenten von Agentenbasierten Workflows
Agentische Workflows basieren auf einer Grundlage der Intelligenten Automatisierung, mit der Unternehmen sichere, kontrollierte KI-gestützte automatisierte Prozesse erstellen können. Die Hauptkomponenten von agentischen Workflows – RPA, NLP, KI-Agenten, Workflow-Orchestrierung und Integrationen – arbeiten synergetisch zusammen, um dynamische, automatisierte Prozesse zu schaffen.
Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA)
Mit RPA-Tools können Unternehmen Software-Roboter erstellen, die menschliche Aktionen nachahmen, wie z. B. Dateneingabe, Transaktionsverarbeitung und Berichtserstellung. RPA ist ein wichtiger Bestandteil von agentischen Workflows, der es KI-Agenten ermöglicht, regelbasierte Aufgaben über Anwendungen hinweg genau und zuverlässig auszuführen. Innerhalb eines agentischen Workflows könnte RPA beispielsweise verwendet werden, um Rechnungsdaten, die von einem KI-Agenten aus unstrukturierten Rechnungsdokumentdaten gewonnen wurden, automatisch in ein Buchhaltungssystem einzugeben.
Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP)
Mit NLP können KI-Agenten menschliche Sprache auf eine Weise verstehen, interpretieren und darauf reagieren, die sowohl sinnvoll als auch kontextuell relevant ist. Diese Fähigkeit macht aus der Interaktion mit KI-Agenten ein nahtloses Benutzererlebnis – spezielles Training oder Programmierkenntnisse braucht es dazu nicht. NLP ist für agentische Workflows in Kundenbetreuung, Inhaltserstellung und Sentimentanalyse essenziell. NLP ist Teil des zugrundeliegenden agentischen Workflow-Toolkits, das die Erstellung von Konversationsagenten oder Chatbots ermöglicht, die in Echtzeit mit Benutzern kommunizieren.
KI-Agenten
KI-Agenten sind die smarten Einheiten im Kern agentischer Workflows, die komplexe Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und aus ihren Interaktionen lernen. KI-Agenten werden auf einer semantischen Engine aufgebaut und betrieben – normalerweise einem großen Sprachmodell (LLM). Die Grundlage des semantischen Modells/LLM bietet die Möglichkeit, Überlegungen anzustellen, zu planen und zu reflektieren sowie eine Konversationsebene, auf welcher der Agent um Klärung oder Genehmigung seiner Arbeit bitten kann.
Um voranzukommen, integrieren KI-Agenten Funktionsaufrufe oder die Nutzung von Werkzeugen, um ihnen zu ermöglichen, sich mit Systemen zu verbinden, Automatisierungen auszuführen, nach Informationen zu suchen und vieles mehr. Daher ist die Automatisierungsschicht, auf der die Agenten aufbauen, so wichtig. Sie bietet eine sichere und robuste Basis von Aktionen, mit denen die KI-Agenten ihre Ziele erreichen können.
Workflow-Orchestrierung
Die Workflow-Orchestrierung ist der Prozess der Koordination und Verwaltung der verschiedenen Komponenten und Aufgaben innerhalb eines Agent-Workflows. Das umfasst die Definition der Reihenfolge von Aktionen, das Management von Abhängigkeiten und die Gewährleistung, dass Aufgaben effizient und zur richtigen Zeit ausgeführt werden.
Workflow-Orchestrierungstools bieten eine visuelle Schnittstelle zum Entwerfen und Überwachen von Workflows, wodurch Unternehmen komplexe Prozesse leichter verwalten können, die mehrere Technologien und Systeme integrieren. Für einen Marketing-Workflow könnte das so aussehen, dass Leads, die von Social-Media-Kampagnen kommen, mit Kundenbeziehungsmanagement (CRM)-Systemen verbunden werden und automatisierte Lead-Zuweisungs-Workflows ausgelöst werden, um sicherzustellen, dass Verkaufschancen sofort angeboten werden.
Integrationen
Integrationen und APIs sind von zentraler Bedeutung für die Erstellung von agentischen Workflows, um verschiedene Systeme, Anwendungen und Technologien miteinander zu verbinden und so eine nahtlose Kommunikation, den Datenaustausch und die Ausführung von Aufgaben zu ermöglichen. Agentische Workflows erfordern die Verbindung mit Anwendungen und Plattformen, um produktiv zu sein und einen kohärenten Prozess sicherzustellen, wie zum Beispiel die Verbindung von KI-Agenten mit RPA-Tools, die in CRM-Systeme integriert sind, um Informationsaktualisierungen zu automatisieren und Verkaufs- und Supportteams die aktuellsten Kundeninformationen bereitzustellen.
Bewährte Methoden für den Aufbau von agentischen Workflows
Der Aufbau effektiver agentischer Workflows ähnelt der Entwicklung jeder Art von Automatisierung von Geschäftsprozessen – bewährte Methoden stellen die Effizienz und Effektivität sicher. Fortschrittliche Automatisierungsplattformen, welche die Erstellung von KI-Agenten mit bereits integrierten bewährten Methoden bieten, ermöglichen einen vereinfachten, beschleunigten Weg zur Erstellung agentischer Workflows.
Definieren Sie klare, spezifische Ziele
Das Ziel, das Sie erreichen möchten, ist der gemeinsame Zweck, auf den sich die am Workflow beteiligten KI-Agenten ausrichten. Die klare und explizite Definition dieses Ziels hilft nicht nur dabei, die Effektivität des Workflows zu messen, sondern dient auch als Richtschnur für das Design und die Implementierung der Agenten selbst.
Bein Beispiel: Wenn das Ziel darin besteht, die Kundenzufriedenheit durch schnellere Reaktionszeiten zu verbessern, sollte der Workflow so gestaltet sein, dass Aufgaben priorisiert werden, welche die Kundeninteraktionen verbessern. Diese Ausrichtung stellt sicher, dass jede Entscheidung und nachfolgende Aktion der KI-Agenten zum Gesamtziel beiträgt.
Nutzen Sie die Stärken von KI-Agenten
Robuste agentische Workflows nutzen mehrere spezialisierte KI-Agenten, die jeweils unterschiedliche Stärken und Fähigkeiten haben.
Ähnlich wie menschliche Mitarbeiter verfügt jeder Agent über Grundfähigkeiten zur Zusammenarbeit, Kommunikation und Koordination untereinander und mit menschlichen Nutzern. Gleichzeitig verfügt er über aufgabenspezifische Fähigkeiten und zugrundeliegende (modellgesteuerte) Stärken, die sich sowohl voneinander unterscheiden als auch eine große Spanne aufweisen. Das Erkennen der Möglichkeit, spezialisierte KI-Agenten zu nutzen, ist der Schlüssel zum Aufbau effektiver agentischer Arbeitsabläufe, die mehrere komplexe Aufgaben erledigen.
Im Gesundheitswesen könnte ein analytischer KI-Agent Patientendaten analysieren, während ein Kalender-Agent die Terminplanung verwaltet. Zusammen sorgen sie für einen umfassenden Workflow bei der Patientenversorgung.
Menschen stets einbeziehen
Agentische Workflows erfordern ein Gleichgewicht zwischen agentischen Fähigkeiten und Aufsicht. Erstellen Sie agentische Workflows, um Menschen einzubeziehen und KI-Entscheidungen zu validieren, damit Aktionen und Ergebnisse auch wirklich den Unternehmenszielen entsprechen.
Setzen Sie auf die Zusammenarbeit mit mehreren Agenten
Das Entwerfen von Workflows, welche die Zusammenarbeit zwischen mehreren KI-Agenten unterstützen, ist entscheidend für die Bewältigung von komplexen, mehrstufigen Prozessen. Indem sie es Agenten ermöglichen, Informationen auszutauschen und ihre Aktionen zu koordinieren, können Unternehmen widerstandsfähigere, effizientere agentengestützte Automatisierungen schaffen.
In einem Supply-Chain-Management-Szenario könnte ein Bestandsverfolgungs-Agent die Lagerbestände im Auge behalten, während sich ein anderer um die Lieferantenkommunikation kümmert. Wenn Sie sie nicht nur durch Orchestrierung miteinander verbinden, sondern ihnen auch die direkte Zusammenarbeit ermöglichen, können Sie einen flexibleren Workflow schaffen, der eigenständig auf Nachfrageänderungen oder Unterbrechungen der Lieferkette reagieren kann.
Wenden Sie strenge Datenverwaltung an
Datentransparenz bildet die Grundlage für das Vertrauen und die Sicherheit von agentischen Workflows. Verfolgen Sie Dateninteraktionen und wenden Sie Metadaten an, um Verantwortlichkeit zu schaffen. Metadaten ermöglichen die Erstellung von Prüfpfaden. Sie fangen bei dem Ursprung der Daten über jede Aktivität, jeden Zugriff und jede Umwandlung im Kontext dessen an, wo und wann sie verwendet wurden. Gewährleisten Sie Datenschutz und die Einhaltung mit klaren Richtlinien und Standards für das Datenmanagement.
Beispiele für agentische Workflows.
Lieferkette: Backorder-Verarbeitung
Effiziente Backorder-Verarbeitung trägt zur Betriebseffizienz und Kundenzufriedenheit bei. Bestehende Backorder-Verarbeitungs-Workflows automatisieren verschiedene Aufgaben wie Bestellaktualisierungen und Bestandsprüfungen. Das Ziel ist es, schnell zu reagieren, um alternative Optionen anzubieten, was dazu beiträgt, Kunden zu halten und Einnahmen zu schützen.
Typischer Prozess
Bei einem neuen Backorder-Fall öffnet ein automatisiertes System den Fall und sendet eine E-Mail-Benachrichtigung an das Kundenserviceteam. Ein Mitarbeiter überprüft die E-Mail und greift auf den Fall im CRM zu. Sie überprüfen die Details und konsultieren das ERP-System, um mögliche Ersatzprodukte zu identifizieren. Der Mitarbeiter startet dann eine Automatisierung, die den Lagerbestand auf verfügbare Alternativen überprüft. Sobald ein geeigneter Ersatz gefunden wurde, finalisiert der Mitarbeiter die Ersatzbestellung, was den Fulfillment-Workflow auslöst, bei dem weitere Mitarbeiter im Versand und in der Logistik einbezogen werden.
Agentischer Workflow
Wenn ein Backorder-Fall eröffnet wird, wird er sofort von einem Überprüfungs-Agent übernommen, um die zugehörigen Systeme wie das CRM zu aktualisieren und Informationen sowie Backorder-Details zu validieren. Der Agent kommuniziert direkt mit dem Kunden, um bei Bedarf Präferenzen für Ersatzprodukte zu besprechen.
Der Prüfungs-Agent übergibt den Fall an einen Ersatz-Agenten, der potenzielle Alternativen ausmacht, die Lagerbestände überprüft und die Ersatzbestellung abschließt.
Die Bestellung wird dann von einem Fulfillment-Agenten abgeholt, der mit den Logistik- und Versandteams zusammenarbeitet, um den Fulfillment-Prozess durchzuführen.
Finanzwesen: Rechnungsbearbeitung
Finanzteams wollen die Rechnungsverarbeitungsabläufe optimieren, um die Zahlungszyklen zu beschleunigen, die Beziehungen zu Lieferanten zu stärken und das Cashflow-Management zu verbessern. Die Automatisierung von Rechnungsverarbeitungsaufgaben, wie Dateneingabe, Überprüfung und Genehmigung, hilft Unternehmen jetzt schon, Fehler und Abweichungen zu minimieren, was zu besserer Compliance und finanzieller Genauigkeit führt.
Typischer Prozess
Beim Empfang einer Rechnung im Posteingang der Kreditorenbuchhaltung erfasst ein Automatisierungstool diese und speist die Daten in die Rechnungsverwaltungssysteme, wie SAP, ein, wodurch eine Benachrichtigung an das Team für Kreditorenbuchhaltung zur Überprüfung ausgelöst wird. Die Kreditorenbuchhaltung prüft die Rechnung in Bezug auf die vereinbarten Bedingungen, indem sie zwischen den Systemen für die Rechnungsstellung und die Vertragsverwaltung hin- und herschaltet. Bei Unstimmigkeiten kommuniziert die Kreditorenbuchhaltung sowohl mit dem Anbieter als auch mit dem internen Geschäftsinhaber, der für die Bestellung verantwortlich ist, um Probleme zu lösen.
Sobald alle Anpassungen vorgenommen wurden, löst der Analyst eine Zahlungsanforderung aus, die eine automatisierte Nachricht an die Genehmiger sendet. Nach Genehmigung wird die Zahlungsanforderung häufig manuell in das Buchhaltungssystem eingegeben, um den Zahlungsbearbeitungsworkflow zu starten. Wenn die Zahlung durchgeführt wird, aktualisiert eine separate Automatisierung die zugehörigen Systeme, um anzugeben, dass die Rechnung bezahlt wurde.
Agentischer Workflow
Zu Beginn überprüft ein Intake-Agent eingehende Rechnungen, prüft die Informationen und stellt die Genauigkeit sicher, bevor er eine Zahlungsanforderung erstellt. Werden Abweichungen festgestellt, kommuniziert der Agent proaktiv mit dem Anbieter und dem Geschäftsinhaber, um Probleme zu lösen und die Details zu bestätigen.
Sobald die Überprüfung abgeschlossen ist, wird die Zahlungsanforderung an einen Genehmigungs-Agenten weitergeleitet, der sie anhand historischer Daten und des Geschäftskontexts der Rechnung bewertet. Der Genehmigungs-Agent empfiehlt die Genehmigung und bittet den Geschäftsinhaber um Bestätigung.
Nach Erhalt der Genehmigung erstellt der Genehmigungs-Agent eine Anforderung im Buchhaltungssystem, die einem Zahlungs-Agenten zugewiesen wird, welcher wiederum den Zahlungsabwicklungs-Workflow ausführt, Geld überweist und Geschäftssysteme aktualisiert, um zu bestätigen, dass die Rechnung bezahlt wurde, sowie die Beteiligten und den Anbieter benachrichtigt.
IT: Netzwerk-Bedrohungserkennung
IT-Teams wollen die Erkennung von Netzwerkbedrohungen verbessern, um sensible Daten zu schützen, die allgemeine Sicherheitslage zu verbessern und die Geschäftskontinuität zu wahren. Durch die Implementierung von Überwachungssystemen automatisieren Unternehmen in der Regel die Erfassung und Analyse von Netzwerkverkehr und Bedrohungsinformationen. Das ist Teil eines proaktiven Ansatzes, der darauf abzielt, Risiken zu mindern, bevor Schlimmeres passiert, und den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Reaktion auf Vorfälle zu reduzieren.
Typischer Prozess
Netzwerküberwachungssysteme erfassen kontinuierlich Daten aus verschiedenen Quellen und normalisieren diese – einschließlich Netzwerkverkehrsprotokollen und Bedrohungsinformationen-Feeds. Diese Daten werden von Bedrohungsüberwachungssystemen und IT-Sicherheitsanalysten mithilfe statistischer Analysen und maschineller Lernalgorithmen analysiert, um Anomalien auszumachen, welche auf Sicherheitsbedrohungen hinweisen könnten.
Wenn eine Anomalie erkannt wird, wird ein Alarm ausgegeben, um das Incident-Response-Team zu benachrichtigen. Incident-Response-Spezialisten gehen der Warnmeldung auf den Grund, um die Gültigkeit und Schwere potenzieller Bedrohungen zu bewerten, indem sie Protokolle überprüfen, Daten miteinander in Verbindung setzen und Bedrohungsinformationen konsultieren.
Wird eine Bedrohung bestätigt, initiieren sie die Vorfallreaktionsprozesse, um die Bedrohung einzudämmen, ihre Auswirkungen zu mindern und schädliche Elemente aus der Umgebung zu entfernen. Die IT-Sicherheitsanalysten dokumentieren die Ergebnisse und alle Maßnahmen, die zur Einhaltung der Vorschriften und zur Verbesserung der Prozesse ergriffen werden.
Agentischer Workflow
Laufend überwacht ein Agent die von Netzwerküberwachungssystemen und Bedrohungsinformationsquellen gesammelten Daten.
Wenn eine potenzielle Bedrohung erkannt wird, benachrichtigt der Agent das Sicherheitsteam, und ein Bedrohungsreaktions-Agent wird der bestätigten Bedrohung zugewiesen. Der Agent führt Eindämmungsverfahren durch und dokumentiert jede Aktion für Verantwortlichkeit und Compliance.
Ein Optimierungs-Agent arbeitet mit dem Bedrohungsreaktions-Agenten zusammen, um die Wirksamkeit der Eindämmungsmaßnahmen zu bewerten und die Sicherheitslage entsprechend anzupassen, um optimalen Schutz zu gewährleisten.
Finanzdienstleistungen: Bearbeitung von Kreditanträgen
In der stark umkämpften Bankenbranche minimiert die Automatisierung des Kreditverarbeitungs-Workflows Fehler und Compliance-Risiken, was sicherstellt, dass Anträge konsistent und genau bewertet werden. Insgesamt verbessert die effektive Bearbeitung von Kreditanträgen die Fähigkeit der Bank, Risiken im Griff zu haben, Ressourcen zu optimieren und strategisches Wachstum zu fördern, was letztendlich die Rentabilität und Kundenzufriedenheit steigert.
Durch die Automatisierung wichtiger Aufgaben wie Dateneingabe, Bonitätsprüfungen und Underwriting-Bewertungen können Unternehmen die Zeit, die für die Genehmigung von Krediten benötigt wird, erheblich verkürzen und so den Kreditnehmern einen schnelleren Zugang zu Geldmitteln ermöglichen. Diese Effizienz stärkt nicht nur die Kundenbeziehungen, sondern erhöht auch die Wettbewerbsfähigkeit der Bank auf dem Markt.
Typischer Prozess
Ein potenzieller Kreditnehmer reicht einen Kreditantrag online, über mobile Geräte oder persönlich in einer Filiale ein. Bei Erhalt werden die Antragsdaten mit Hilfe von Dokumenten-Automatisierung in ein zentrales Kreditverwaltungssystem eingegeben, um eine erste Überprüfung durch einen Kreditbearbeitungsanalysten zu ermöglichen. Der Analyst stellt sicher, dass alle erforderlichen Unterlagen bereitgestellt wurden, einschließlich Identifikationsdokumente und Einkommensnachweisen.
Nach Bestätigung der Vollständigkeit führt die Bank eine Kreditbewertung durch, um die Kreditwürdigkeit des Antragstellers zu bewerten. Dazu gehört die Überprüfung des Einkommens durch finanzielle Dokumente und möglicherweise die Kontaktaufnahme mit dem Arbeitgeber des Antragstellers. Zur Entscheidungsfindung wird eine Risikobewertung durchgeführt, die durch den Einsatz von KI-Tools unterstützt wird, um Faktoren wie das Verhältnis von Schulden zu Einkommen und die Beschäftigungsgeschichte zu analysieren.
Wenn der Antrag in die Underwriting-Phase übergeht, prüft ein Kreditsachbearbeiter den Antrag im Detail, um über eine Genehmigung oder eine bedingte Genehmigung zu entscheiden. Im Falle einer Genehmigung erstellt die Bank ein Kreditangebot mit detaillierten Bedingungen, welches der Antragsteller prüfen kann.
Agentischer Workflow
Ein Intake-Agent ist für die Überprüfung und Verifizierung von Kreditanträgen, die Durchführung von Kreditprüfungen und die enge Zusammenarbeit mit dem Kreditsachbearbeiter zur Risikobewertung zuständig.
Sobald die Vollständigkeit des Antrags bestätigt ist, führt ein Underwriter-Agent eine eingehende Prüfung durch, bei der alle unterstützenden Daten überprüft werden, um geeignete Kreditbedingungen zu empfehlen.
Der Underwriter trifft die endgültige Entscheidung bezüglich des Antrags und startet einen Erstellungs-Agenten, um das Kreditangebot vorzubereiten.
Während dieses Prozesses halten die Agenten die Kommunikation mit dem Antragsteller aufrecht, um sicherzustellen, dass sie während des gesamten Prozesses auf dem neusten Stand sind, um Kundenzufriedenheit und Vertrauen zu unterstützen.
Gesundheitswesen: Vorabgenehmigung
Der Prozess der Vorabgenehmigung hat das Ziel, Verzögerungen bei der Bearbeitung zu minimieren und den Zugang zu notwendigen medizinischen Leistungen zu ermöglichen, während gleichzeitig die Übereinstimmung mit den Versicherungspolicen und die Einhaltung der medizinischen Richtlinien gewährleistet wird. Um die Genehmigungsverfahren zu beschleunigen, wurden wichtige Aufgaben wie die Einreichung von Anträgen, die Überprüfung von Unterlagen und die Kommunikation mit Anbietern automatisiert.
Effektive Prozesse zur vorherigen Genehmigung tragen zu besseren Patientenergebnissen, verbesserter Betriebseffizienz und einer reibungsloseren Erfahrung im Gesundheitswesen bei – alles zentral für die übergeordneten Ziele des Gesundheitssystems.
Typischer Prozess
Ein Gesundheitsdienstleister reicht einen Antrag auf Vorabgenehmigung für spezifische Dienstleistungen, Verfahren oder Medikamente ein – begleitet von unterstützender Dokumentation, wie klinischen Notizen und Behandlungsplänen.
Nach Erhalt führt die Versicherungsgesellschaft eine erste Überprüfung durch, um zu bestätigen, dass alle erforderlichen Informationen eingereicht wurden. Wenn Informationen fehlen, wendet sich der Versicherer an den Anbieter, um weitere Dokumentation anzufordern.
Das klinische Team bewertet dann die Anfrage zur Vorabgenehmigung anhand der festgelegten medizinischen Richtlinien und der medizinischen Vorgeschichte des Patienten, um die medizinische Notwendigkeit der Anfrage zu bestimmen. Auf der Grundlage der Ergebnisse und der Kriterien der Versicherungspolice entscheidet die Versicherungsgesellschaft, ob sie den Antrag genehmigt, ablehnt oder weitere Informationen anfordert und sowohl den Gesundheitsdienstleister als auch den Patienten über das Ergebnis informiert.
Agentischer Workflow
Bei Erhalt eines Antrags auf Vorabgenehmigung führt ein verarbeitender Agent eine erste Überprüfung durch und prüft, ob alle erforderlichen Informationen enthalten sind. Falls Informationen fehlen, tritt ein Kommunikationsagent mit dem Anbieter in Kontakt, um die erforderliche Dokumentation einzuholen.
Ein Validierungs-Agent bewertet dann die Anfrage anhand der geltenden medizinischen Richtlinien und der Krankengeschichte des Patienten und empfiehlt dem klinischen Team eine Entscheidung, welche auch die Deckungskriterien der Versicherungspolice berücksichtigt. Das klinische Team genehmigt die empfohlene Entscheidung, und der Kommunikationsagent benachrichtigt sowohl den Gesundheitsdienstleister als auch den Patienten über das Ergebnis.
Zukünftige Trends: Die Entwicklung von agentischen Workflows.
Die Entwicklung und Einführung von agentischen Workflows steckt noch in den Kinderschuhen. Die Zukunft dieser Workflows wird sowohl durch stetige Innovationen und Fortschritte in mehreren Bereichen der KI, insbesondere bei großen Sprachmodellen und maschinellem Lernen, als auch durch technologische Fortschritte bei der Einbettung von Agent-Fähigkeiten in automatisierte Workflows mitbestimmt.
Mehragentensysteme
Da Unternehmen zunehmend komplexere Prozesse durch den Einsatz von KI-Agenten meistern, wird es in Zukunft wahrscheinlich einen stärkeren Fokus auf die Zusammenarbeit von mehreren Agenten geben. Mehrere KI-Agenten nahtlos zusammenarbeiten zu lassen, scheint der Schlüssel zur Leistungsoptimierung über Prozesse und Funktionen hinweg zu sein. KI-Agenten werden Informationen teilen, Aktionen koordinieren und sich kollektive Intelligenz zunutze machen, um Probleme effektiver zu lösen.
Ethische KI und Governance
Der zunehmende Einsatz von agentischen Workflows betont die Notwendigkeit für ethische KI-Praktiken und -Governance. Unternehmen müssen Rahmenwerke etablieren, die sicherstellen, dass KI-Agenten ethisch, transparent und gemäß den geltenden Vorschriften arbeiten. Zu diesem Zweck werden zukünftige Entwicklungen im Bereich der agentischen Workflows wahrscheinlich eingebaute Mechanismen für Verantwortlichkeit und Aufsicht umfassen, womit Unternehmen KI-Entscheidungsprozesse überwachen und Biases mindern können.
Die Rolle von Automation Anywhere im Bereich der agentischen KI-Workflows.
Während das Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) einen wahren KI-Goldrausch auslöste, haben die Kosten, Komplexität und Unsicherheiten bei der Anwendung von Generativer KI in Unternehmensumgebungen unterm Strich zu einer langsameren KI-Einführung geführt. Die Integration von KI-Technologien in ein bereits bestehendes Unternehmenssicherheits- und Governance-Framework, wie es von Intelligent Automation-Plattformen bereitgestellt wird, ebnet den Weg für die beschleunigte Einführung von agentischen Workflows.
Die Automation Anywhere-Plattform bietet eine vollständige Suite von cloud-nativen Automatisierungs- und KI-Tools und -Technologien zur Erstellung und Implementierung agentischer Workflows – einschließlich RPA und unterstützender KI für die Low-Code/No-Code-Entwicklung. Unsere Lösungen geben Unternehmen die Werkzeuge in die Hand, die sie brauchen, um das volle Potenzial von KI und Automatisierung auszuschöpfen.
Agentische Workflows sind eine bedeutende Weiterentwicklung in der Art und Weise, wie Arbeit ausgeführt wird, und bieten das Potenzial, Unternehmen agiler, smarter und effizienter zu machen. Fordern Sie eine Demo an, um einmal selbst zu erleben, wie Sie agentische Automatisierungslösungen erstellen können, um Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, die Effizienz zu verbessern und Ihr Unternehmen voranzubringen.
