Agentic Automatisierung nutzt autonome KI-Agenten, um End-to-End Geschäftsziele zu erreichen.
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).
Für Unternehmensarchitekten geht es nicht mehr nur um Geschwindigkeit. Es geht um Widerstandsfähigkeit, Anpassungsfähigkeit und Umfang.
| FEATURE | RPA | IA | Agentic Prozessautomatisierung |
| Logik und Ausführung | Führt vordefinierte, statische Skripte aus | Folgt einer vordefinierten Wenn-Dann-Logik | Verwendet kontextbezogene Schlussfolgerung und Planung |
| Anpassungsfähigkeit | Bricht ab, wenn sich eine Anwenderoberfläche ändert | Erfordert manuelle Aktualisierungen für neue Variablen | Lernt und passt sich eigenständig an neue Umgebungen an |
| Datenverarbeitung | Erfordert strukturierte, saubere Eingaben | Verarbeitet komplexe, aber strukturierte Daten | Verarbeitet unstrukturierten Text, Bilder und Stimme |
| Ziel und Umfang | Erledigt bestimmte Aufgaben (z. B. Dateneingabe) | Verbessert bestimmte Prozesssegmente | Erzielt End-to-End Ergebnisse (z. B. die Beilegung eines Kundenstreits) |
| Fehlerbehandlung | Kennzeichnet Fehler für manuelle IT-Eingriffe | Kennzeichnet Ausnahmen für menschliche Überprüfung | Korrigiert sich selbst oder versucht alternative Strategien, um Prozesse am Laufen zu halten |
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
> Weiterlesen | KI-Agenten, KI-Assistenten und Agentic KI
– Tiago Cardoso, Principal Product Manager
Agentic KI geht über den einfachen Aufgabenabschluss hinaus. Sie ist darauf ausgelegt, Geschäftsergebnisse zu erzielen, indem mehrere Systeme koordiniert und Datensilos überbrückt werden.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Je höher das Risiko eines Fehlers in einem Geschäftsprozess, desto mehr sollte ein Unternehmen auf Frameworks setzen, die deterministische Kontrolle bieten.
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.
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.
Sie können die Herausforderungen bei der Verwaltung unstrukturierter Daten meistern und diese mit KI in verwertbare Erkenntnisse umwandeln. Lesen Sie dieses Whitepaper und erfahren Sie mehr über die neuesten Innovationen im Content-Management.
Unternehmen nutzen Agentic Automatisierung, um manuelle Reibung in administrativen Funktionen mit hohem Volumen abzuschaffen.
In regulierten Umgebungen des Gesundheitswesens beschleunigen Agentic Systeme die Geschäftszyklen und halten gleichzeitig die strikte Compliance aufrecht.
Bankinstitute nutzen Agentic Automatisierung, um Entscheidungen in Echtzeit zu bearbeiten, bei denen die Kosten von Fehlen hoch sind.
Agentic Frameworks ermöglichen es Versicherern, die „unübersichtliche“ Realität der Schadenbearbeitung zu bewältigen, deren Fortschritt von unstrukturierten Daten abhängt.
Organisationen des öffentlichen Sektors nutzen Agentic Automatisierung, um Dienstleistungen zu skalieren, ohne den Personalbestand zu erhöhen.
— Jitesh S. Ghai, CEO
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.
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.
Die Implementierung von Agentic Automatisierung erfordert vier grundlegende Schichten, um einen funktionalen digitalen Mitarbeitenden zu erstellen.
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.
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.
Content Innovation Cloud ist die Zukunft des Enterprise-Content-Managements. Durch die Nutzung einer einheitlichen Plattform für Content, Process und Application Intelligence kann Ihr Unternehmen tiefgreifende Einblicke aus Unternehmensinhalten und unstrukturierten Daten gewinnen und so Innovationen ohne Unterbrechung vorantreiben.
MCP ist ein offener Standard, der die Kommunikation zwischen verschiedenen KI-Agenten ermöglicht, unabhängig davon, ob sie von demselben oder von verschiedenen Anbietern stammen. Es ist wichtig, ein skalierbares, miteinander verbundenes Agenten-Mesh zu erstellen, das die Abhängigkeit von einem Anbieter ausschließt.
Das hängt von dem Anwendungsfall ab. LangGraph zeichnet sich für hochriskante, zustandsabhängige Workflows aus, die deterministische Kontrolle und Rücksetzungen erfordern. CrewAI eignet sich besser für die Nachahmung menschlicher Teamzusammenarbeit, wenn ein Manager-Agent Aufgaben an Spezialisten delegiert.
Ja, wenn die Implementierung mit angemessener Governance erfolgt. Frameworks wie ReAct bieten transparente Audit-Pfade für die Schlussfolgerungen eines Agenten. Unternehmensplattformen fügen entscheidende Sicherheitsschichten wie konfigurierbare Schutzmechanismen, Sandbox-Umgebungen und Human-in-the-Loop-Kontrollpunkte hinzu.
Ja, sie erfüllen unterschiedliche Zwecke in einem hybriden Automatisierungsmodell. Verwenden Sie RPA für Aufgaben mit hohem Volumen und geringer Variabilität mit statischen Regeln. Nutzen Sie Agentic KI für komplexe, dynamische Prozesse, die Schlussfolgern, Anpassung und Orchestrierung in mehreren Systemen erfordern.
Suchen Sie nach einem Anbieter mit langjähriger Erfahrung im Content-Management und einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz in regulierten Branchen. Hyland bietet einen systemunabhängigen Ansatz. Dies ermöglicht es Unternehmen, Datensilos zu überbrücken und die Lebensdauer bestehender Systeme zu verlängern, während gleichzeitig modernste Agentic Workflows eingesetzt werden. Durch die Fokussierung auf sich wiederholende Aufgaben wie Dokumentenvorbereitung und -weiterleitung stellt Hyland sicher, dass die Automatisierung skaliert, ohne die technischen Schulden oder den Personalbestand zu erhöhen.
Transparenz und Überprüfbarkeit sind nicht verhandelbar. Hyland nutzt das ReAct-Framework, um ein detailliertes Protokoll jedes einzelnen Schrittes eines KI-Agenten zu erstellen. So wird sichergestellt, dass Entscheidungen dokumentiert und nachvollziehbar sind. In Kombination mit Human-in-the-Loop-Kontrollpunkten innerhalb des KI-fähigen Hyland Automate bietet diese Architektur die strenge Governance, die für das Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Behörden erforderlich ist.
Strategische Flexibilität erfordert einen Anbieter, der sich für offene Standards einsetzt. Hyland akzeptiert das Model Context Protocol (MCP). Auf diese Weise können Unternehmen firmeneigene Hyland-Agenten nahtlos mit Tools von Drittanbietern und verschiedenen KI-Modellen verbinden. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Infrastruktur auch bei der Einführung neuer Technologien widerstandsfähig bleibt und nicht an einen Anbieter gebunden ist.
Die effektivsten Frameworks können mehr als nur Daten extrahieren. Sie verwenden es, um Geschäftsergebnisse zu beeinflussen. Die KI-gesteuerte e Hyland Content Innovation Cloud™ wandelt unstrukturierte Inhalte in kontextreiche, KI-fähige Daten um. Dies bietet das notwendige institutionelle Gedächtnis, damit Agenten fundierte, autonome Entscheidungen treffen können, die einen messbaren ROI vorantreiben.
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