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Automatisierungstrend 2025: Agentic Process Automation und KI Agenten

Extrem anpassungsfähig mit Entscheidungskompetenz

Technologien mit dem Potenzial, unseren Lebensraum umfassend und insbesondere bestimmte Industriezweige oder Märkte dauerhaft zu beeinflussen, werden oft als disruptiv oder als Schlüsseltechnologien bezeichnet. Wer solche Entwicklungen verschläft, wird früher oder später Schwierigkeiten bekommen. Daher ist es entscheidend, solche Trends frühzeitig zu erkennen. Experten sind sich einig, dass im Jahr 2025 vor allem strategische Entwicklungen wie autonome KI-Agenten und Agentic Process Automation zu bedeutenden Schlüsseltechnologien werden, die nicht nur einzelne Industrien, sondern auch unser tägliches Leben nachhaltig verändern werden.

KI-Agenten - eigenständig agierende Systeme

KI-Agenten als einer der bedeutendsten Technologietrends, die Gartner für das Jahr 2025 vorhersagt, stehen für den Wandel von der klassischen aufgabenzentrierten Automatisierung hin zu eigenständig agierenden, zielorientierten Systemen. Im Gegensatz zur traditionellen aufgabenbasierten Künstlichen Intelligenz (KI) ist die agentenbasierte KI in der Lage, sich flexibel an veränderte Rahmenbedingungen anzupassen und eigenständig Entscheidungen zu treffen, um komplexe Abläufe erfolgreich zu bewältigen. Diese revolutionäre Entwicklung hat das Potenzial, die Effizienz in verschiedenen Branchen grundlegend zu transformieren und CIOs in die Lage zu versetzen, virtuelle Arbeitskräfte zu schaffen, die menschliche Teams ideal ergänzen. Laut Gartner wird erwartet, dass bis zum Jahr 2028 etwa 15 Prozent der täglichen Arbeitsentscheidungen von agentenbasierter KI getroffen werden, was IT-Führungskräfte sowohl vor spannende Möglichkeiten als auch vor komplexe Herausforderungen bei der Steuerung stellt.

KI Use Case - Automatisierung der Angebotserstellung mit Large Language Models

Agentic Process Automation - Unabhängig von festen Regeln

Agentic Process Automation (APA) nutzt Künstliche Intelligenz, um agile und effiziente Arbeitsabläufe zu entwickeln, die Aufgaben selbstständig und ohne menschliches Eingreifen erledigen. Diese agentenbasierte Technik repräsentiert eine fortgeschrittene Form der intelligenten Automatisierung und ermöglicht die koordinierte, eigenständige Durchführung vielschichtiger und mehrstufiger Prozesse, die sowohl Planung als auch Entscheidungsfindung umfassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungsmethoden, die auf festen Regeln und menschlicher Leitung beruhen, bietet APA eine flexible und selbststeuernde Lösung. Sie navigiert geschickt durch reale Umgebungen, passt sich unerwarteten Situationen an und trifft kontextbezogene Entscheidungen, um einen störungsfreien Ablauf der Prozesse sicherzustellen.

Anpassungsfähigkeit an wechselnde Situationen

APA repräsentiert damit eine revolutionäre Entwicklung in der Welt der Automatisierungstechnologie. Durch die Nutzung der beeindruckenden Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) werden Aufgaben gemeistert, die normalerweise menschliches Denken erfordern. KI-Agenten erhalten die bemerkenswerte Fähigkeit, unstrukturierte Informationen zu interpretieren, Muster zu identifizieren, Strategien zu entwickeln und eigenständig Entscheidungen zu treffen. Statt Menschen zu benötigen, die Robotern genau vorgeben, welche Aufgaben in einem bestimmten Prozess zu erledigen sind, nutzt die Agentenautomatisierung die neuesten Funktionen der generativen KI. Im Gegensatz zur herkömmlichen Robotic Process Automation (RPA), die auf festgelegte Abläufe begrenzt ist, setzen KI-Agenten bei APA dynamisch gestaltete und überwachte Arbeitsprozesse ein. Diese innovative Methode ermöglicht eine intelligente Anpassung von Entscheidungen an wechselnde Situationen. Dadurch wird nicht nur die Effizienz maßgeblich gesteigert, sondern auch das Spektrum der Einsatzmöglichkeiten im Wirtschafts- und Technologiebereich erheblich erweitert.

Software-Roboter mit kognitiven Fähigkeiten

KI-Agenten – man kann sie sich als Software-Roboter mit außergewöhnlich hohen kognitiven Fähigkeiten vorstellen – bilden das Fundament der agentengesteuerten Prozessautomatisierung. Diese intelligenten Agenten sind in der Lage, anspruchsvolle Aufgaben zu erledigen, ohne dass ein menschliches Auge sie ständig beaufsichtigen muss. Sie interagieren effizient mit geschäftlichen Anwendungen, managen APIs und koordinieren Arbeitsprozesse über Unternehmenslösungen und Teamstrukturen hinweg. Mit Hilfe fortgeschrittener Modelle, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs) und kreativer KI, können agentenbasierte Automatisierungssysteme Sprache auf eine menschenähnliche Weise verstehen, interpretieren und generieren. Diese leistungsstarken Modelle sind die Grundlage für die hochentwickelten Entscheidungs- und Problemlösungsfähigkeiten, die es der agentenbasierten Prozessautomatisierung ermöglichen, kognitive Herausforderungen zu meistern.

Höhere Präzision und Effizienz von Entscheidungen

Die agentengesteuerte Prozessautomatisierung eröffnet einen inspirierenden Weg zu neuen Effizienzsteigerungen, indem sie die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe in automatisierte Abläufe mit kognitiven Herausforderungen minimiert. Dadurch entstehen optimierte Arbeitsprozesse, die nicht nur die Fehlerquote senken, sondern auch intelligente Entscheidungen in kürzester Zeit ermöglichen und wertvolle Ressourcen für strategisch wichtigere Aufgaben freisetzen, indem Daten in Echtzeit analysiert, Muster erkannt, Ergebnisse vorhergesagt und die besten Handlungsoptionen vorgeschlagen werden. Dadurch wird nicht nur die Präzision, sondern auch die Effizienz von Entscheidungen erheblich gesteigert. Besonders bemerkenswert ist, dass dieser Entscheidungsmechanismus flexibel ist und sich an den jeweiligen Kontext anpasst, was durch beständiges Lernen und Weiterentwicklung im Zeitverlauf verbessert wird.

KI-Agenten strukturieren die Aufgaben

Agentic Automation entfaltet ihre Wirkung durch das Zusammenspiel intelligenter Aktionen, die von KI-Agenten koordiniert werden. Diese Agenten besitzen die Fähigkeit und Eigenständigkeit, anspruchsvolle kognitive Aufgaben zu meistern. Sie sind in der Lage, autonom Entscheidungen zu treffen, sich flexibel an neue Gegebenheiten anzupassen und Maßnahmen zu ergreifen, ohne dass eine kontinuierliche menschliche Eingabe nötig ist. Diese auch als agentenbasiertes Prozessmanagement bezeichnete Methode nutzt KI-Agenten, um logisch zu denken, Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und Aufgaben zu erledigen. Innerhalb agentenbasierter Arbeitsabläufe, die durch agentenbasierte Prozessautomatisierung gestaltet und koordiniert werden, strukturieren KI-Agenten die Aufgaben, delegieren sie an spezialisierte KI-Agenten und kooperieren miteinander, um sowohl Produktivität als auch Ergebnisse zu maximieren. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Anwendungen, die vor allem Daten analysieren, reagieren KI-Agenten in der agentischen Prozessautomatisierung auf diese Analysen, um unmittelbar Entscheidungen zu treffen, Abläufe auszuführen und sich an veränderte Situationen anzupassen.

Arbeiten mit strukturierten und unstrukturierten Daten

APA arbeitet mit einer Vielzahl von Datenquellen – seien es strukturierte Daten aus betrieblichen Datenbanken oder unstrukturierte Inhalte aus E-Mails und sozialen Netzwerken – und führt diese zu einem gemeinsamen Informationspool zusammen. Ziel ist es, diese Daten mit Hilfe von Large Language Models (LLMs) und Natural Language Processing (NLP) zu verstehen und zu verknüpfen. Diese umfangreiche Sammlung von Informationen ermöglicht es den KI-Agenten, auf alles Notwendige zuzugreifen, um ihre Aufgaben mit Bravour zu meistern.

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Die verständliche und umfassende Einführung für Unternehmensentscheider

Eine sorgfältig abgestimmte Orchestrierung

Diese intelligenten Systeme nutzen sowohl festgelegte Richtlinien als auch flexible Algorithmen, um wohlüberlegte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von Hintergrundinformationen und die Verarbeitung von Echtzeit-Dateninputs bewerten sie die Situation, setzen Prioritäten und leiten die nächsten Schritte ein. Nach der Entscheidungsfindung führt die Agentic Process Automation die Aufgaben aus. Die KI-Agenten synchronisieren sich mit verschiedenen Anwendungen und Schnittstellen, um die zuvor getroffenen Entscheidungen in die Tat umzusetzen. Diese sorgfältig abgestimmte Orchestrierung gewährleistet, dass die Arbeitsschritte in der korrekten Reihenfolge und im richtigen Verhältnis zueinander vollzogen werden.

Algorithmus für eigenverantwortliche Entschlüsse

Im Kontext mit der generativen KI wird unter einem KI-Agenten ein selbstständig operierendes Softwareprogramm oder ein Algorithmus verstanden, das bzw. der in der Lage ist, eigenverantwortliche Entschlüsse zu treffen oder Aufgaben so auszuführen, dass ein bestimmter Grad an Intelligenz oder ein bestimmtes Ziel erreicht wird. Die fortschrittlichsten KI-Agenten besitzen die Fähigkeit, ihre eigene Effektivität zu überwachen und sich im Laufe der Zeit ohne wesentliche menschliche Unterstützung selbstständig weiterzuentwickeln und zu perfektionieren. Durch die Lernfähigkeit der Agenten können Abläufe noch produktiver und zielgerichteter gestaltet werden.

Fazit

KI-Agenten transformieren die Unternehmenslandschaft, indem sie unabhängige Entscheidungen ermöglichen und komplizierte Abläufe vereinfachen. Erste Anwendungen zeigen eindrucksvoll das wahre Potenzial dieser fortschrittlichen Technologie und erreichen bemerkenswerte Verbesserungen bei Effizienz, Präzision und Kundenzufriedenheit. Ob im Finanzwesen oder in der IT-Infrastruktur, APA und KI-Agenten bieten innovativen Unternehmen eine anpassungsfähige Lösung, um ihre Leistungsfähigkeit zu maximieren und gleichzeitig Ausgaben zu reduzieren.

Milad Safar
Milad Safar

Founder & CEO Weissenberg Group und Autor zahlreicher Veröffentlichungen zum Thema Digitale Transformation

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