Prozessautomatisierung neu gedacht: Systeme, die nicht nur Regeln befolgen und Routineaufgaben erledigen, sondern sich flexibel an Veränderungen anpassen, Probleme eigenständig erkennen und beheben – und ihre Leistung kontinuierlich optimieren.Genau das ermöglicht Agentic Process Automation.
Agentic Automation verbindet klassische Robotic Process Automation (RPA) mit fortgeschrittenen KI-Funktionen. Durch die Integration von Large Language Models (LLMs) und generativer KI entstehen Systeme, die lernen, sich anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen können
Unsere Arbeit mit Genpacts Centers of Excellence (COEs) für KI-gestützte Automatisierung zeigt, dass diese Entwicklungen nicht nur einzelne Aufgaben transformieren, sondern ganze Systeme neu gestalten. Diese Erfahrungen verdeutlichen, wie APA Unternehmen auf dem Weg zu autonomen Prozessen unterstützt – eine Vision, die dank generativer KI in den letzten zwei Jahren Realität geworden ist.
Robotic Process Automation (RPA) vs. Agentic Process Automation
Im Gegensatz zu traditioneller RPA, die strukturiert und regelbasiert ist, bewältigt Agentic Automation eigenständig Ambiguität und Entscheidungsaufgaben. Agentic AI-Agenten lernen aus verlässlichen Daten, passen sich flexibel an und helfen Unternehmen dabei:
Effizienz steigern & schnellere Implementierung: Natürliche Sprachbefehle ermöglichen die schnelle Konvertierung von Scripts in Code, reduzieren Fehler und beschleunigen den Rollout.
Schnell auf neue Business-Szenarien reagieren: Reinforcement Learning unterstützt die autonome Entscheidungsfindung in Echtzeit.
Kontinuierliche Optimierung: Echtzeit-Datenanalyse verfeinert Prozesse und steigert die operative Performance.
Integration maximieren: Agentic AI lässt sich nahtlos in bestehende Systeme einbinden und nutzt bestehende Technologieinvestitionen optimal.
Produktionsprobleme autonom lösen: Fehlerlogs werden automatisch erkannt und behoben – wie es bereits in IT-Support-Helpdesks geschieht.
Viele Unternehmen in Gesundheitswesen, in der Pharmabranche oder im Finanzwesen kombinieren Agentic AI-Agenten mit menschlicher Expertise und herkömmlichen Bots, um komplexe Prozesse zu managen.
Strukturierte und kognitive Automatisierung kombinieren
Automatisierung lässt sich in zwei Ansätze unterteilen: strukturiert und kognitiv.
- Strukturiert: RPA erledigt regelbasierte, logische Aufgaben.
- Kognitiv: Agentic Automation übernimmt Aufgaben, die Kreativität, Entscheidungsfindung und Lernen erfordern.
Die Kombination beider Ansätze ermöglicht, die meisten menschlichen Aufgaben zu automatisieren und Mitarbeiter für strategisch wertvolle Tätigkeiten freizustellen. Roboter übernehmen strukturierte Aufgaben, Agentic AI komplexe, dynamische Prozesse – ein Zusammenspiel, das Effizienz und Innovation steigert.
Integration von Agentic AI in bestehende Systeme
Agentic AI lässt sich über App-Connectors nahtlos in Unternehmensanwendungen einbinden, kommuniziert mit unterschiedlichen Systemen, Datenbanken und Plattformen und ermöglicht so Echtzeit-Datenfluss, reibungslose Prozesse und optimierte Workflows.
Architektur von Agentic AI-Systemen
Die Architektur für agentenbasierte KI-Systeme kombiniert KI, maschinelles Lernen und Cloud-Dienste, um intelligenten Agenten die autonome Ausführung von Aufgaben zu ermöglichen. Zu den wichtigsten Komponenten gehören:
Agenten & Multiagenten-Kollaboration: Spezialisierte Agenten führen Aufgaben aus, kommunizieren über APIs und treffen Entscheidungen für autonome Workflows.
Cloud-Infrastruktur: Skalierbar, flexibel, sicher und leistungsstark.
Sicherheit & Governance: Agenten agieren innerhalb kontrollierter Parameter und nach verantwortungsvollen KI-Richtlinien.
KI-Modelle & Entscheidungsfindung: Agenten treffen autonome Entscheidungen über vortrainierte oder feinabgestimmte Modelle.
Datenverarbeitung & -speicherung: Effizientes Management von Datenströmen und Datenbanken.
Large Language Models (LLMs): Ermöglichen die Analyse unstrukturierter Daten, Dokumente und generieren sofort umsetzbare Erkenntnisse. LLMs unterstützen komplexe Aufgaben wie Dialogmanagement, Zusammenfassungen oder Codegenerierung. OCR, NLP und Sentiment-Analyse verbessern die Interaktion mit Daten, z. B. bei Rechnungen, Verträgen oder E-Mails.
KI-gestützte Orchestrierung & Workflow-Management: Effiziente Verwaltung dynamischer Workflows mit minimalem menschlichen Eingriff.
Agentic AI in der Praxis
Die Verbindung von Agentic AI mit der bestehenden Technologieinfrastruktur ist nur ein Teil des Puzzles. Um Agentic AI effektiv einzusetzen, müssen Unternehmen agile Sprint-Planung implementieren, um die Integration in die Betriebsabläufe zu gewährleisten. Ein strukturierter Ansatz ermöglicht eine reibungslose Transformation und verkürzt die Zeit bis zum Nutzen. Ein optimales Sprint-Modell umfasst typischerweise:
Systematische operative Reviews: Abstimmung der Projektziele mit den Unternehmenszielen
IT- und Infrastrukturaufbau: Schaffung der notwendigen technischen Basis
Onboarding: Teams mit den neuen Technologien vertraut machen
Technische Assessments und Proofs of Concept (POCs): Entwicklung und Testen der Fähigkeiten der KI-Agenten
Phasenweise Entwicklung: Verfeinerung der KI-Modelle und skalierte Implementierung
Kontinuierliche Unterstützung und Iteration: Pflege und Weiterentwicklung der KI-Fähigkeite
Agentic AI-gesteuerte Automatisierung in der Praxis
Agentische Automatisierungen funktionieren über AI-Agents, die Intelligenz und Autonomie besitzen und dynamisch Agentic Workflows ausführen, die Teil eines größeren End-to-End-Geschäftsprozessautomatisierungssystems sind.
Ein Beispiel ist die kürzliche Implementierung unserer Refund Processing AI Agent-Lösung im Finanzprozess eines Fortune-500-Kunden. Wir haben den Kunden dabei unterstützt, die Bearbeitung von Kundenrückerstattungsanfragen von einem traditionellen, manuell-intensiven System auf ein hochentwickeltes Multiagenten-KI-Modell umzustellen.
Der bisherige manuelle Workflow beinhaltete zahlreiche Übergaben zwischen Business-Teams und Bots, z. B. Sammeln von Rückerstattungsanfragen, Formatieren von Excel-Daten und Validierung berechtigter Rückerstattungen in verschiedenen ERP-Systemen. Im zukünftigen Modell haben wir einen autonomen, berührungslosen Workflow geschaffen, um diese vorgelagerten Aufgaben zu automatisieren.
User Proxy Agent: Sammelt und validiert Rückerstattungsanfragen
Organizer Agent: Strukturiert und formatiert eingehende Rückerstattungsdaten
Orchestrate Agent: Steuert Task-Flows und wendet Governance-Protokolle an
Task Agent: Führt Validierungsschritte aus und überträgt Daten in ERP-Syste
Assistant Agent: Liefert Echtzeit-Statusupdates an Nutzer via Chatbots, verbessert Kundenzufriedenheit und -bindung
Gemeinsam haben diese Agenten manuelle Fehler und Nacharbeit reduziert, die operative Effizienz gesteigert und den menschlichen Eingriff verringert – sodass sich Teams auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
Wichtige Erkenntnisse aus Agentic AI-Implementierungen
Unsere Arbeit mit Agentic AI-Plattformen hat mehrere zentrale Erkenntnisse geliefert:
- Priorisierung von robustem Prompt-Design und sequenziellem Testen: Diese Workflows früh in der Build-Phase einzubinden, minimiert Nacharbeit und verhindert Verzögerungen durch unvollständige End-to-End-Tests. Gleichzeitig wird sichergestellt, dass KI-Workflows sowohl den Geschäftsanforderungen als auch den Erwartungen der Stakeholder entsprechen.
- Kleinmaßstäbige POCs zur gründlichen Infrastrukturprüfung nutzen: Vor Beginn der Entwicklung ist es entscheidend, die Infrastruktur zu testen, um einen reibungslosen Betrieb zu gewährleisten und unerwartete Engpässe zu vermeiden. Der Zugang zu benötigten Host-Umgebungen und Systemen, unterstützt durch IT-Spezialisten, spielt eine zentrale Rolle für eine nahtlose Entwicklung und Implementierung. Ebenso ist der Zugang zu kritischen Unternehmenssystemen wie ERP-Plattformen essenziell, um Prozesse zu optimieren und Entwicklungsunterbrechungen zu vermeiden.
- Sicherheit und Governance sind entscheidend: Die Implementierung von rollenbasiertem Zugriff (RBAC) stellt sicher, dass nur autorisierte Nutzer auf sensible Entwicklungs- und Testumgebungen zugreifen können. Dies sollte durch starke Authentifizierungsmaßnahmen und nutzerspezifische Zugangsdaten ergänzt werden, um Nachvollziehbarkeit und sichere Systeminteraktionen zu gewährleisten. Compliance-orientierte Maßnahmen wie Audit-Logs und Aktivitätsüberwachung stärken die Verantwortung und das Vertrauen in das System.
Durch die Anwendung dieser Learnings können Organisationen das volle Potenzial von Agentic AI-Plattformen ausschöpfen, Skalierbarkeit, Effizienz und KI-gesteuerte Innovation auf ihre spezifischen Ziele ausrichten.
Auf dem Weg zum autonomen Unternehmen
"Abschließend lässt sich sagen, dass mit den modernen Fähigkeiten von Agentic-AI-Softwareentwicklungsplattformen die Vision eines autonomen Unternehmens nun greifbarer ist als je zuvor.Durch den gezielten Einsatz kostengünstiger RPA-Lösungen, wo sinnvoll, in Kombination mit fortschrittlicher Agentic AI-Automatisierung, können Unternehmen ihre Strategien optimal auf ihre Ziele abstimmen – für das ideale Zusammenspiel von Effizienz, Innovation und Entscheidungsstärke.
Diese Tools ermöglichen es Organisationen, Abläufe zu optimieren, Kreativität zu fördern und smartere Entscheidungen in Echtzeit zu treffen."
Die Zukunft der Unternehmen liegt in Agentic AI – sind Sie bereit, den Wandel zu führen und die Ziele Ihres Unternehmens voranzutreiben?
