Was ist Agentic KI-Automatisierung, und wie beschleunigt sie das Geschäft?

Zusammenfassung

Agentic Automatisierung nutzt autonome KI-Agenten, um End-to-End Geschäftsziele zu erreichen.

• Herausforderung und Lösung: Sie überwindet die Grenzen herkömmlicher Automatisierung durch den Einsatz zielgerichteter KI-Agenten, die unstrukturierte Workflows bearbeiten und sich an veränderte Bedingungen anpassen, damit Sie die Geschäftsergebnisse beschleunigen können.

• Schlüsselfähigkeiten: Sie können KI-Agenten nutzen, die erweiterte Frameworks verwenden, um Schlussfolgerungen aus Problemen zu ziehen, komplexe Aufgaben systemübergreifend orchestrieren und sich selbst korrigieren, wenn Probleme auftreten.

• Strategischer Wert: Er treibt schnellere Zykluszeiten und niedrigere Gesamtbetriebskosten voran. Er unterstützt Sie außerdem dabei, Abläufe zu skalieren, durch die Automatisierung von End-to-End-Prozessen, die zuvor eine erhebliche menschliche Koordination erforderten.

Der Übergang von aufgabenbasierten Bots zu Agentic Automatisierung

Agentic Automatisierung ist ein strategischer Wechsel von Prozess-zentrierter Automatisierung zu Ziel-zentrierte Ausführung. Anstatt einen Bot so zu programmieren, dass er einem starren Skript folgt, gibt man einem autonomen KI-Agenten ein Ziel vor. Der Agent kann unabhängig schlussfolgern, planen und agieren, um sein Ziel zu erreichen.

Dies kennzeichnet eine grundlegende Evolution sowohl von der traditionellen robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) als auch von der intelligenten Automatisierung (IA).

• RPA arbeitet als Hochgeschwindigkeits-Mitarbeiter an der Fertigungslinie, der vordefinierte, statische Skripte schnell ausführt.

• KI verbessert dies durch die Integration von maschinellem Lernen zur Verarbeitung komplexerer Daten, basiert aber dennoch auf einer starren „Wenn-Dann“-Logik.

• Agentic KI agiert als digitaler Mitarbeiter. Sie ahmt das menschliche Denken und die menschliche Koordination nach und verwaltet die komplexe Realität des modernen Geschäftslebens, in dem der Fortschritt vom Kontext und der teamübergreifenden Kommunikation abhängt.

Unterscheidung zwischen Agentic Prozessautomatisierung und der robotergestützten Prozessautomatisierung und der intelligenten Automatisierung

Für Unternehmensarchitekten geht es nicht mehr nur um Geschwindigkeit. Es geht um Widerstandsfähigkeit, Anpassungsfähigkeit und Umfang.

Durch die Umstellung auf Agentic Frameworks können Technologieverantwortliche die fehleranfälligen Skripte eliminieren, die Workflow-Ausnahmen und Engpässe verursachen und stattdessen zuverlässige Systeme einsetzen, die fähig sind, ganze Geschäftsprozesse von Anfang bis Ende zu verantworten

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Die geschäftlichen Vorteile von Agentic Prozessautomatisierung

Agentic KI geht über den einfachen Aufgabenabschluss hinaus. Sie ist darauf ausgelegt, Geschäftsergebnisse zu erzielen, indem mehrere Systeme koordiniert und Datensilos überbrückt werden.

Schnellere Zykluszeiten und reduzierte Gemeinkosten

Agentic Systeme reduzieren den manuellen Verwaltungsaufwand erheblich, indem sie die Dokumenten-Validierung, Weiterleitung, Nachverfolgung und das Monitoring automatisieren. Unternehmen, die ein hybrides Mensch-KI-Modell verwenden, berichten von massiven Reduzierungen der Prozesszykluszeiten durch die Beseitigung dieser manuellen Reibungspunkte.

Reduzierung von Betriebsverzögerungen mit autonomen Agenten

Manuelle Reibung in End-to-End-Workflows verlangsamt häufig den Fortschritt und treibt die Kosten in die Höhe. Agentic Automatisierung beseitigt diese Engpässe durch den Einsatz von Agenten, die fähig sind, komplexe Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu lösen. Im Falle einer Anbieter-Streitigkeit kann ein autonomer Agent den Konflikt analysieren, Verlaufsdaten validieren und die Korrektur durchführen. Dies beschleunigt die Geschäftszyklen und bietet einen klaren Audit-Pfad für jede durchgeführte Aktion.

Reduzierte Gesamtbetriebskosten (TCO)

Agentic Systeme sind äußerst widerstandsfähig gegenüber Änderungen in Anwenderoberflächen oder Prozessschritten, was die hohen Wartungskosten fehleranfälliger RPA-Skripte eliminiert. Erweiterte Frameworks bieten eine hohe Beobachtbarkeit mit visuellen Spuren, wodurch die mittlere Zeit bis zur Lösung (MTTR) für technische Probleme reduziert und der operative Aufwand direkt gesenkt wird.

Steigerung des Geschäftswerts mit dem dreischichtigen Agentur-Framework

Moderne Agentic Frameworks ermöglichen es der KI, Aktionen durch eine dreiteilige architektonische Schleife durchzuführen:

Diese Struktur stellt sicher, dass jeder automatisierte Schritt auf logischer Schlussfolgerung beruht und nicht auf blinder Ausführung, wodurch das Risiko kostspieliger Produktionsfehler reduziert wird.

Ebene 1: Denken – Schlussfolgern entlang einer Gedankenkette (CoT)

Chain-of-thought (CoT) ist eine Argumentationstechnik, bei der ein Agent ein komplexes Problem in logische, aufeinander folgende Schritte zerlegt. Dieser „ laute Denkprozess“ zwingt die KI, ihren Ansatz zu planen, bevor sie ein Tool ausführt, was die Versuch-und-Irrtum-Fehler minimiert, die in Produktionsumgebungen üblich sind.

Schicht 2: Aktion – Echtzeitausführung über ReAct

Das ReAct-Framework kombiniert logisches Schlussfolgern mit der Fähigkeit, Schnittstellen zu externen Tools und Daten herzustellen. Es ermöglicht Agenten, über das Bereitstellen von Antworten hinauszugehen und tatsächliche Arbeit durchzuführen – wie das Aktualisieren eines CRM, das Validieren einer Rechnung oder das Auslösen einer Beschaffungsorder – ohne dass menschliche Übergaben erforderlich sind.

Schicht 3: Beobachtung – dynamische Kurskorrektur

Die letzte Schicht ist die Feedbackschleife, wenn der Agent das Ergebnis seiner Aktion beobachtet. Wenn sich externe Variablen ändern oder ein Tool ein unerwartetes Ergebnis liefert, reagiert der Agent in Echtzeit flexibel. Diese inhärente Anpassungsfähigkeit stellt sicher, dass das System auch dann funktionsfähig bleibt, wenn sich zugrundeliegende Marktdaten oder Technologien ändern.

Die richtige Architektur für Agentic Automatisierung wählen

Eine effektive Agentic Automatisierung hängt von einer Orchestrierungsschicht (oder einem Agenten-Mesh) ab, für die Koordinierung spezialisierter Agenten. Für Technologieverantwortliche ist die Wahl des richtigen Frameworks eine strategische Entscheidung, die von den Kosten eines Fehlschlags und der Komplexität des Workflows abhängt.

Auswahl von Frameworks basierend auf Risiko und ROI

Je höher das Risiko eines Fehlers in einem Geschäftsprozess, desto mehr sollte ein Unternehmen auf Frameworks setzen, die deterministische Kontrolle bieten.

• Für Workflows mit hohem Risiko: Verwenden Sie Frameworks, die zustandsabhängige Kontrolle und eine Fähigkeiten zum „Rückgängig machen“ bieten. Dies ist unerlässlich für geschäftskritische Geschäftsprozesse, die sich über Wochen oder Monate erstrecken und eine dauerhafte Aufzeichnung jedes Zustands erfordern.

• Für die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit: Nutzen Sie Frameworks, die menschliche Strukturen nachbilden, wo ein „Manager“ Aufgaben an Spezialisten delegiert. Dieser Ansatz ist für Inhalte-intensive Forschungs- oder Marketing-Prozesse äußerst ressourceneffizient.

• Für technische Verfeinerung: Verwenden Sie Frameworks, die für iterative Aufgaben entwickelt wurden, wie beispielsweise die Code-Generierung, wenn Agenten Feedback nutzen, um eine Ausgabe während mehrerer Zyklen zu verbessern.

Schutz des Ökosystems durch offene Standards

Um die Anbieterabhängigkeit zu verhindern, sollten IT-Führungskräfte das Model Context Protocol (MCP) priorisieren. Dieser aufkommende offene Standard ermöglicht eine nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen KI-Agenten, ob es sich um eigene oder Drittanbieter-Agenten handelt. Durch die Einführung von MCP können Unternehmen ein verbundenes Agenten-Mesh aufbauen, das sich in Abteilungen und Systemen skalieren lässt, ohne an einen einzelnen Technologieanbieter gebunden zu sein.

Skalierung mit dem Hyland Enterprise Agent Mesh

Hyland ermöglicht diese anspruchsvolle Orchestrierung durch das Enterprise Agent Mesh. Diese Schicht fungiert als primärer Koordinator für spezialisierte Agenten, die im KI-gesteuerten Agent Builder erstellt werden und gewährleistet die präzise Ausführung Domain-spezifischer Workflows. Durch die Integration dieser Agenten in ein einheitliches, geregeltes Mesh können Unternehmen über experimentelle KI hinaus zu einer voll funktionsfähigen, Agentic Architektur übergehen, die ohne zunehmende technische Komplexität im gesamten Unternehmen skalierbar ist.

Hauptanwendungsfälle von Agentic Automatisierung

Branchenübergreifende Backoffice-Optimierung

Unternehmen nutzen Agentic Automatisierung, um manuelle Reibung in administrativen Funktionen mit hohem Volumen abzuschaffen.

• Kreditorenbuchhaltung-Automatisierung: KI-Agenten führen autonom Rechnungsabgleich, Betrugserkennung und Finanzabstimmungen durch. Sie erkennen Diskrepanzen zwischen Bestellungen und Rechnungen, lösen Zahlungen aus oder leiten Ausnahmen ohne menschliches Eingreifen weiter.

• HR und Verwaltung von Mitarbeitenden: Agenten klassifizieren Akten der Mitarbeitenden, automatisieren die Verwaltung von Leistungen und orchestrieren komplexe Onboarding-Workflows in unterschiedlichen Systemen wie Workday oder SuccessFactors.

Prozesse im Gesundheitswesen und Extraktion klinische Daten

In regulierten Umgebungen des Gesundheitswesens beschleunigen Agentic Systeme die Geschäftszyklen und halten gleichzeitig die strikte Compliance aufrecht.

• Intelligente Patientenakten: KI-Systeme erfassen, klassifizieren und extrahieren Daten aus unstrukturierten klinischen Dokumenten und beseitigen Verarbeitungsengpässe, die die Behandlung verzögern.

• Vorabgenehmigung und Umsatzzyklus: Autonome Agenten gehen die eingehende medizinische Korrespondenz durch, um geeignete Behandlungsprotokolle zu bestimmen und die Nachsorgetermine zu planen, wodurch die Verwaltungskosten erheblich gesenkt werden.

Finanzdienstleistungen und Betrugsbekämpfung

Bankinstitute nutzen Agentic Automatisierung, um Entscheidungen in Echtzeit zu bearbeiten, bei denen die Kosten von Fehlen hoch sind.

• Betrugserkennung in Echtzeit: Agenten analysieren Transaktionsmuster, gehen durch die Risikostufen und führen sofort Aktionen durch, um Konten einzufrieren, wenn verdächtige Aktivitäten entdeckt werden.

• KYC und Compliance: Agentic Systeme automatisieren die Identitätsverifizierung und Compliance-Bewertungen, durch die Validierung der Inhalte auf Vollständigkeit und die Indexierung von Daten direkt in das Kernaufzeichnungssystem.

Ansprüche auf Versicherungsleistung und Rechnungsprüfung

Agentic Frameworks ermöglichen es Versicherern, die „unübersichtliche“ Realität der Schadenbearbeitung zu bewältigen, deren Fortschritt von unstrukturierten Daten abhängt.

• Intelligente Schadenserfassung: Agenten erfassen, trennen und indexieren Ansprüche auf Versicherungsleistung und berücksichtigen dabei die Gebührenordnungen der Policen.

• Bewertung von Arztrechnungen: Ein autonomer Agent nimmt die Rechnungen auf, wendet die Richtlinien an und empfiehlt die Zahlung, Kürzung oder Verweigerung von Leistungen – das beschleunigt die Bearbeitung von Ansprüchen und sorgt für präzise Auszahlungen.

Erbringung staatlicher Dienstleistungen und Übeprüfung von Anträgen

Organisationen des öffentlichen Sektors nutzen Agentic Automatisierung, um Dienstleistungen zu skalieren, ohne den Personalbestand zu erhöhen.

• Antrags- und Berechtigungsfeststellung: Agenten überprüfen Anträge auf Zuschüsse und Programme, gehen durch die Berechtigungsvoraussetzungen und bestimmen die Vollständigkeit.

• Prüfungen von Genehmigungen und Plänen: Agentic Systeme prüfen autonom Genehmigungsanträge und Baupläne auf Vollständigkeit, bevor sie an die zuständige Abteilung zur endgültigen Genehmigung weitergeleitet werden.

Das Unternehmen zukunftssicher machen: Governance und Teamarbeit zwischen Mensch und KI

Die effektivste operative Strategie ist die Prozessorchestrierung zwischen Mensch und KI. Dieses Modell weist Rollen basierend auf Stärken zu und behält gleichzeitig strenge Sicherheitsmechanismen bei.

• Die Rolle der KI: Der Agent bearbeitet Dokumentenvorbereitung, Datenvalidierung, Weiterleitung und Status-Monitoring.

• Die Rolle des Menschen: Der Mensch bleibt verantwortlich für weitreichende Entscheidungen, rechtliche Genehmigungen und strategische Risikobeurteilungen.

Hyland ermöglicht dies mit skalierbarer Human-in-the-Loop-Aufsicht (HITL). Dies ermöglicht es Unternehmen explizit Kontrollpunkte für die menschliche Überprüfung, Anleitung oder Genehmigung in Workflows einbinden, so dass Sie die Kontrolle dort behalten, wo sie am wichtigsten ist.

Implementierung der Agentic Prozessautomatisierung in Ihr Unternehmen

Die Implementierung von Agentic Automatisierung erfordert vier grundlegende Schichten, um einen funktionalen digitalen Mitarbeitenden zu erstellen.

1. Zugrundeliegende LLMs: Der kognitive Kern für Schlussfolgerung und Planung.

2. Agentenbibliothek: Eine Sammlung von spezialisierten Agenten, die für bestimmte Rollen entwickelt wurden, wie zum Beispiel ein Compliance-Validator.

3. Agentic Mesh/Orchestrierung: Der Manager, der mehrere Agenten koordiniert, Ziele in Teilaufgaben unterteilt und Kontext zwischen den Spezialisten weitergibt.

4. Feedback-Schleifen: Die Mechanismen, die es dem System ermöglichen, aus menschlichen Korrekturen und vergangenen Ergebnissen zu lernen, um im Laufe der Zeit eine verbesserte Präzision voranzutreiben.

Eine der größten Herausforderungen für IT-Leiter ist die Gewährleistung von Sicherheit und Kontrolle. Sie können dieses Risiko mindern, indem Sie strenge Schutzmechanismen festlegen, das Zugreifen auf API-Zugang mit minimalen Berechtigungen nutzen und HITL-Kontrollpunkte für Aktionen mit hohem Risiko implementieren.

Leiten Sie Ihre intelligente Transformation mit Hyland ein

Um ein wirklich Agentic Unternehmen aufzubauen, benötigen Sie eine Grundlage, durch die Ihre Inhalte intelligenter und Ihre Prozesse verbundener werden. Die KI-gesteuerte Hyland Content Innovation Cloud™ bietet die Plattform, um dies in großem Umfang zu erreichen. Sie wandelt unstrukturierte Daten in strukturierte, kontextreiche, KI-fähige Daten um, um Ihre Agenten und KI-Systeme zu versorgen.

Durch die Nutzung des KI-gesteuerten Agent Builders können Sie spezialisierte KI-Agenten entwerfen und einsetzen, um komplexe, Domain-spezifische Workflows auszuführen. Diese Agenten werden über das KI-fähige Hyland Automate orchestriert – eine Orchestrierung-Engine, die die Agilität bietet, konforme Automatisierungen zu entwerfen, zu verwalten und zu steuern. Dieser integrierte Ansatz nutzt das Enterprise Agent Mesh, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Agenten in Übereinstimmung mit den vorhandenen Systemen arbeiten und während eine unerlässliche menschliche Aufsicht beibehalten wird.

Durch die Kombination von KI-fähigen Daten mit geregelten, Agentic Fähigkeiten können Sie vom Experimentieren mit KI zur operativen Anwendung im gesamten Unternehmen übergehen und einen messbaren ROI vorantreiben.