KI-Agenten im Unternehmen: Von Aufgabenautomatisierung bis Autonomie

In der derzeitigen technologiegestützten, global wettbewerbsintensiven Geschäftswelt sind Unternehmensabläufe zunehmend komplex geworden. Fragmentierte Daten, manuelle Workflows und ständige Marktveränderungen stehen Effizienz und Agilität im Weg. Da können KI-Agenten helfen – smarte, handlungsfähige Assistenten, die autonom arbeiten und die Geschäftsleistung zu optimieren.

In diesem Blog werfen wir einen Blick darauf, was KI-Agenten sind, wie sie sich von herkömmlicher Automatisierung unterscheiden, welchen Mehrwert sie für das gesamte Unternehmen bieten und wie Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) den Wandel hin zum autonomen Unternehmen fördert.

Definition von KI-Agenten im Unternehmenskontext

KI-Agenten sind KI-gestützte Softwareeinheiten, die autonom Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und mit Systemen interagieren, um die Ziele des Unternehmens zu erreichen. Im Gegensatz zur traditionellen Automatisierung, die starren, regelbasierten Anleitungen folgt, passen sich KI-Agenten an sich ändernde Eingaben an, lernen aus Interaktionen und arbeiten system- sowie workflowübergreifend.

Sie vereinen Technologien wie maschinelles Lernen (Machine Learning = ML), natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing = NLP) und prädiktive Analytik, um eine Vielzahl von Geschäftsbereichen zu verwalten – von Finanzen und Personalwesen bis hin zu IT und Kundenservice. Und weil sie sich in Unternehmenssysteme wie ERP, CRM und Cloud-Plattformen integrieren, arbeiten sie funktionsübergreifend und nicht in Silos.

Agentenbasierte Prozessautomatisierung: Die Entwicklung von Enterprise-KI-Agenten

Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) ist die nächste Evolutionsstufe der Unternehmensautomatisierung. Damit können KI-Agenten End-to-End-Workflows abteilungsübergreifend übernehmen, dynamisch auf Daten reagieren, mit anderen Agenten zusammenarbeiten und Entscheidungen in Echtzeit treffen.

Mit APA können Unternehmen nicht nur einzelne Aufgaben automatisieren (typischerweise 20–30 % der Prozesse), sondern ganze 50 % oder mehr der Abläufe autonom steuern. Dieser Wandel eröffnet Vorteile für das ganze Unternehmen in Sachen Effizienz, Agilität und Innovation.

KI-Agenten als Bausteine des autonomen Unternehmens

KI-Agenten bieten in allen Schritten von Unternehmensabläufen greifbaren Mehrwert – von der Unterstützung der Aufgabenautomatisierung bis hin zur Steuerung vollständig autonomer Workflows. Bei kombinierter Verwendung bietet unterstützte und autonome Automatisierung enorme Vorteile in verschiedenen Abteilungen. Mit diesem zweifachen Ansatz können Unternehmen alltägliche Prozesse beschleunigen und gleichzeitig Innovationen im gesamten Unternehmen vorantreiben.

Durch Kombination von unterstützter und autonomer Automatisierung helfen KI-Agenten Unternehmen mit Folgendem:

Optimierung von Routineaufgaben
Produktivitätssteigerung
Umverteilung menschlicher Arbeit auf strategische Initiativen

Hier sind einige Beispiele aus der Praxis dafür, wie Unternehmen Automatisierung und KI einsetzen, um ihre Abläufe zu transformieren:

Einzelhandel: Ein großer US-Einzelhändler nutzte KI-Agenten, um die Kreditorenbuchhaltung zu optimieren und den Kundenservice zu verbessern. Das Ergebnis? Mehr als 2 Millionen $ an jährlichen Einsparungen und ein Rückgang der durchschnittlichen Anrufzeiten auf nur 85 Sekunden.
Finanzdienstleistungen: Eine führende Geschäftsbank setzte KI-Agenten ein, um die Bearbeitung von Hypotheken zu beschleunigen – Fehler wurden vollständig eliminiert und die Durchlaufzeiten um mehr als zwei Tage verkürzt.
Energie: Bei Petrobras halfen mit Generativer KI ausgestattete KI-Agenten dem Steuerteam, innerhalb von nur drei Wochen Einsparungen in Höhe von 120 Millionen $ aufzudecken – und beschleunigten gleichzeitig die Einreichungsprozesse erheblich.
Gesundheitswesen: St. John of God Health Care automatisierte Abrechnung und Kreditorenbuchhaltung, wodurch das Unternehmen in der Lage ist, jährlich fast 1 Milliarde AUD zu verarbeiten und 25.000 Stunden pro Jahr einzusparen.
Fertigung: Ricoh nutzte KI und Automatisierung in mehr als 50 Aufgaben ein, erzielte über 1 Million € an Einsparungen und räumte 5.730 Tage an Mitarbeiterzeit frei.

Diese Beispiele zeigen, wie KI und Automatisierung in verschiedensten Branchen ganz konkreten Mehrwert schaffen, indem sie Abläufe optimieren, Ergebnisse verbessern und den Grundstein für autonomere, vernetzte Unternehmensumgebungen legen.

Arten von KI-Agenten, die in Unternehmen verwendet werden

Kein KI-Agent gleicht dem anderen. Sie erfüllen je nach Funktion, Anwendungsfall und erforderlichem Autonomieniveau unterschiedliche Aufgaben. Die Arten von Agenten und die Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen zu kennen, kann Ihnen dabei helfen, die passende Lösung für entsprechende Probleme zu finden.

Hier sind die vier häufigsten Arten von KI-Agenten, die in Unternehmensumgebungen zu finden sind:

Konversationelle Agenten: Unterstützen Mitarbeitende und Kunden mit schnellen, präzisen Antworten auf häufige Anfragen.
Aufgabenautomatisierungsagenten: Führen strukturierte, wiederholbare Prozesse wie Lohnabrechnung, Dateneingabe oder Rechnungsvalidierung aus.
Intelligente Prozessagenten: Analysieren große Datensätze, um Maßnahmen zu empfehlen, wie zum Beispiel Finanzprognosen oder Marketingoptimierung.
Autonome Agenten: Verwalten End-to-End-Workflows mit minimalem menschlichem Zutun und passen sich an, wenn sich die Bedingungen ändern.

Zusammen bilden diese vier Arten von Agenten ein leistungsstarkes Automatisierungsökosystem. Strategisch eingesetzt, arbeiten sie zusammen, um die Effizienz zu steigern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die unternehmensweite Transformation zu beschleunigen. Das Verständnis der unterschiedlichen Fähigkeiten ist der erste Schritt zum Aufbau eines agileren, intelligenteren Unternehmens.

Darum sind KI-Silos ein Hindernis für die unternehmensweite Transformation

Viele Unternehmen kämpfen mit isolierter KI – Lösungen, die in einzelne Plattformen wie CRM, ERP oder HR-Systeme eingebunden sind. Zwar bringen diese Tools möglicherweise Vorteile auf lokaler Ebene, doch es gelingt ihnen oft nicht, das Unternehmen als Ganzes voranzubringen. Zum Beispiel könnte CRM-KI die Effizienz des Vertriebsteams um 1,7 % steigern, verbessert die Produktivität im gesamten Unternehmen jedoch nur um 0,3 %. Diese Kluft macht es schwierig, die Investition in isolierte KI-Tools zu rechtfertigen.

KI-Anbieter haben oft die Tendenz, ihre Funktionen innerhalb ihrer eigenen Ökosysteme zu behalten – was die Fragmentierung verstärkt, anstatt eine nahtlose Automatisierung zu ermöglichen. Infolgedessen lassen sich Unternehmen die größten Automatisierungsmöglichkeiten entgehen – nämlich jene, die mehrere Abteilungen, Systeme und Datenquellen umfassen.

Die Agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) durchbricht diese Einschränkungen. Indem KI-Agenten team- und anwendungsübergreifend arbeiten können, geht APA funktionsübergreifende Prozesse direkt an – und löst damit Herausforderungen, die einen echten Unterschied in Sachen unternehmensweite Effizienz, Innovation und Wachstum machen.

Vorteile von KI-Agenten für Unternehmen

Die Einführung von KI-Agenten im gesamten Unternehmen ist mehr als eine taktische Verbesserung – sie ist ein strategischer Vorteil. Von der Senkung der Betriebskosten über mehr Innovationen bis hin zur Verbesserung der Agilität – KI-Agenten bieten messbare Vorteile, die für verschiedene Abteilungen und Führungsrollen attraktiv sind.

Strategischer Wert für die Führungsebene

KI-Agenten, die durch agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA) betrieben werden, bieten eine Reihe von Vorteilen auf Führungsebene:

Für CIOs: APA verlagert den Fokus und das Budget weg vom reinen Aufrechterhalten des Geschäftsbetriebs (Keeping the business running = KTBR) hin zu mehr Innovation. Mit weniger Ressourcen, die für repetitive Aufgaben und Wartung aufgewendet werden, kann die IT strategische Initiativen und digitale Transformation priorisieren.
Für CFOs: KI-Agenten verbessern die Genauigkeit, reduzieren manuelle Fehler und senken die Betriebskosten in den Bereichen Finanzen, Beschaffung und Compliance. Sie helfen Finanzleitern zudem, schneller auf sich ändernde Geschäftsbedingungen mit datengestützten Insights zu reagieren.
Für CMOs: APA ermöglicht individuellere und autonomere Marketingoperationen. KI-Agenten unterstützen die Kampagnenorchestrierung, die Contenterstellung und die Lead-Bewertung, was den Marketing-ROI und den Customer Lifetime Value (CLV) steigert.
Für CEOs: Indem menschliche Arbeitskraft von routinemäßigen Aufgaben hin zu Innovation und Strategie umverteilt wird, ermöglichen KI-Agenten es CEOs, das Potenzial ihrer Belegschaft ganz neu einzusetzen, die operative Resilienz zu stärken und die unternehmensweite Transformation zu beschleunigen.

Unternehmensweite Vorteile

Die Geschäftsführung nimmt die Auswirkungen auf strategischer Ebene wahr, aber die eigentliche Transformation durch KI-Agenten ist im gesamten Unternehmen spürbar. Teams in den Bereichen Betrieb, Finanzen, Personalwesen, Kundenservice, IT und darüber hinaus profitieren von smarter Automatisierung, die sowohl die Geschwindigkeit als auch die Qualität der Arbeit verbessert. KI-Agenten sind nicht nur Tools für die Produktivität – sie verändern, wie Arbeit erledigt wird, wie Teams zusammenarbeiten und wie Unternehmen skalieren.

In allen Teams bieten KI-Agenten greifbare Vorteile im Alltag, die operative Exzellenz und Innovation fördern:

Erhöhte Effizienz: Automatisieren Sie repetitive, zeitaufwändige Aufgaben, um Mitarbeiterkapazität freizusetzen und die Zykluszeiten zu verkürzen.
Verbesserte Entscheidungsfindung: Nutzen Sie maschinelles Lernen und prädiktive Analytik, um umsetzbare Erkenntnisse schneller zu gewinnen.
Skalierbarkeit und Kosteneinsparungen: Fördern Sie das Unternehmenswachstum, ohne dass die Mitarbeiterzahl oder die Gemeinkosten proportional zunehmen.
Verbesserte Erfahrungen: KI-Agenten helfen dabei, sowohl für Mitarbeitende als auch für die Kundschaft schnelleren und konsistenteren Support zu bieten.
Kontinuierliches Lernen und Anpassungsfähigkeit: Anders als statische Automatisierungsskripte lernen KI-Agenten im Laufe der Zeit aus Daten und entwickeln sich weiter, wenn sich die geschäftlichen Rahmenbedingungen ändern.

Zusammen machen diese Vorteile KI-Agenten zu einem unverzichtbaren Bestandteil jeder unternehmensweiten Automatisierungsstrategie – sie sorgen für fundiertere Entscheidungen, schlankere Abläufe und ein agileres, autonomes Unternehmen.

Anwendungsfälle: So nutzen Unternehmen KI-Agenten

KI-Agenten gestalten die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, neu – über Abteilungen und Branchen hinweg. Von der Unterstützung der Mitarbeitenden mit Kundenkontakt bis zur Optimierung im Backoffice helfen diese intelligenten Systeme Unternehmen dabei, ihre Abläufe zu modernisieren, die Servicebereitstellung zu verbessern und agiler zu skalieren. Nachfolgend sind einige der wirkungsvollsten Anwendungsfälle aufgeführt.

So transformieren KI-Agenten zentrale Geschäftsbereiche im gesamten Unternehmen

KI-Agenten spielen eine entscheidende Rolle bei der Modernisierung von Workflows im gesamten Unternehmen:

Kundensupport: Konversationelle Agenten unterstützen bei Kunden- und Mitarbeiteranfragen in Echtzeit – sie bearbeiten Support-Tickets, leiten Anfragen weiter und geben Antworten auf häufig gestellte Fragen. Das verbessert die Reaktionsfähigkeit und Teams können sich auf komplexe, anspruchsvollere Interaktionen konzentrieren.
Finanz- und Rechnungswesen: KI-Agenten helfen bei der Automatisierung der Rechnungsverarbeitung, Betrugserkennung, Kontenabstimmung und Finanzberichterstattung. Sie extrahieren und validieren Daten, kennzeichnen Anomalien und beschleunigen die Zykluszeiten – und das alles bei gleichzeitiger Verbesserung der Genauigkeit und Compliance.
IT und Sicherheit: KI-Agenten unterstützen bei der Priorisierung von IT-Tickets, der Bereitstellung von Zugriffsrechten, der Datenberichterstattung und sogar bei der Bedrohungserkennung. Indem sie Routinetätigkeiten erledigen und Risiken im Blick behalten, stärken sie die Sicherheitslage und die Systemzuverlässigkeit.
HR- und Talentmanagement: Im Personalwesen unterstützen KI-Agenten das Onboarding, das Gewähren von Benefits, die Vorauswahl von Lebensläufen und die Beantwortung von Fragen zu Unternehmensrichtlinien. Sie optimieren die Mitarbeitererfahrung und reduzieren gleichzeitig die administrative Arbeit.
Vertrieb und Marketing: KI-Agenten bewerten Leads, leiten Anfragen weiter, personalisieren Kampagneninhalte und liefern Einblicke in das Kundenverhalten. So helfen sie Teams, intelligenter zu agieren und schneller für Conversions zu sorgen.

Branchenspezifische Anwendungen von KI-Agenten

KI-Agenten fördern zudem die Transformation in verschiedenen Branchen und passen sich den einzigartigen Bedürfnissen jedes Sektors an:

Banking und Finanzdienstleistungen: Von der Automatisierung von KYC- und AML-Prüfungen bis hin zur Unterstützung bei Kreditgenehmigungen und der regulatorischen Berichterstattung – KI-Agenten fördern die Compliance und verbessern gleichzeitig die Geschwindigkeit und Qualität der Serviceleistungen.
Gesundheitsbranche: KI- und Automatisierungsagenten helfen bei der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen, der Verwaltung medizinischer Unterlagen und der Beantwortung von Patientenanfragen. Diese Tools steigern die Betriebseffizienz und die Patientenzufriedenheit.
Einzelhandel und E-Commerce: KI-Agenten bieten personalisierte Empfehlungen, bearbeiten Bestellungen, behalten den Lagerbestand im Blick und verwalten Rücksendungen – und schaffen so ein nahtloses Erlebnis für Kundschaft und Mitarbeitende gleichermaßen.
Herstellung und Lieferkette: Agenten unterstützen bei der Produktionsplanung, dem Monitoring von Geräten, der Beschaffung sowie der Logistik. Sie reduzieren Ausfallzeiten, optimieren die Abläufe und bieten Transparenz über die Wertschöpfungskette in Echtzeit.

Diese Beispiele zeigen, wie vielseitig KI-Agenten sind und wie sie messbare Auswirkungen in verschiedenen Abteilungen und Branchen erzielen können – sie fördern sowohl kurzfristige Erfolge als auch die langfristige digitale Transformation.

So funktionieren KI-Agenten: Schlüsseltechnologien und Funktionen

Um zu verstehen, was KI-Agenten so leistungsstark macht, ist es wichtig, auch die Technologien dahinter zu verstehen. Jede dieser Fähigkeiten ermöglicht es KI-Agenten, einen Schritt weiter als statische, regelbasierte Automatisierung zu gehen – und sie in adaptive, intelligente Einheiten zu verwandeln, die im gesamten Unternehmen wirkungsvolle Ergebnisse erzielen können.

Die Kerntechnologien hinter KI-Agenten

KI-Agenten stützen sich auf einen Stack aus fortschrittlichen Technologien, um in komplexen Unternehmensumgebungen wahrzunehmen, zu entscheiden und zu handeln:

Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing = NLP): Ermöglicht es Agenten, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren, sodass sie mit Benutzern über konversationelle Schnittstellen interagieren, Anfragen interpretieren und relevante Antworten geben können.
Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning: Diese Modelle fördern die Fähigkeit der Agenten, im Laufe der Zeit aus Daten zu lernen. Agenten nutzen überwachtes und unüberwachtes Lernen, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und ihre Leistung mit zunehmender Informationsmenge kontinuierlich zu verbessern.
Bilderkennung: Ermöglicht es Agenten, visuelle Informationen aus Bildern, gescannten Dokumenten oder Video-Feeds zu interpretieren. In Unternehmen ist das besonders nützlich für die Dokumentenklassifizierung, die Rechnungsverarbeitung oder die Formularerkennung.
Prädiktive Analyse: Ermöglicht KI-Agenten, historische und Echtzeitdaten zu analysieren, um Trends vorherzusagen, Anomalien zu erkennen und proaktive Entscheidungsfindung zu fördern.

Von statischer Automatisierung zu dynamischer Orchestrierung

Traditionelle Automatisierung folgt starren Regeln und es braucht vordefinierte Eingaben. KI-Agenten hingegen arbeiten dynamisch. Sie …:

analysieren und erfassen kontinuierlich strukturierte und unstrukturierte Daten
treffen Entscheidungen basierend auf dem aktuellen Kontext und historischen Trends
interagieren mit Benutzern, Systemen und anderen Agenten, um die Arbeit zu koordinieren
verbessern die Leistung im Laufe der Zeit durch Feedback und Lernen

Diese Technologien arbeiten zusammen, damit KI-Agenten autonom agieren, sich in Echtzeit anpassen und skalierbar in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt werden können – und unterstützen Unternehmen auf dem Weg zu einem smarteren, selbststeuernden Arbeitsmodell.

Herausforderungen und Überlegungen bei der Einführung von KI-Agenten in Unternehmen

So potent KI-Agenten auch sein können: Ihre erfolgreiche Implementierung im gesamten Unternehmen bringt eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Von regulatorischen Anforderungen über Systemintegration bis hin zur unternehmensseitigen Bereitschaft – es muss ein strategischer Ansatz für die Einführung gewählt werden.

Hier sind einige der wichtigsten Überlegungen:

Sicherheit und Compliance:

KI-Agenten verarbeiten oft sensible Geschäfts- und Kundendaten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass alle Automatisierungen den relevanten Datenschutzgesetzen und Branchenvorschriften entsprechen, wie z. B. SOX, DSGVO, HIPAA und PCI-DSS. Nutzen Sie Plattformen mit Sicherheits-Frameworks auf Unternehmensniveau, einschließlich rollenbasierter Zugriffssteuerung, Verschlüsselung und Protokollierung.

Integrationskomplexität:

Unternehmen arbeiten typischerweise mit einem komplexen Technologie-Stack veralteter und moderner Systeme. Eine nahtlose Integration von KI-Agenten erfordert eine Plattform, die mit ERP-, CRM-, HCM-Systemen und anderen geschäftskritischen Anwendungen kommunizieren kann. Ohne diese Kompatibilität kann sich die Automatisierung verzögern oder nur einen begrenzten Nutzen bringen.

Änderungsmanagement:

Der Umstieg auf KI-gesteuerte Workflows erfordert Zustimmung auf allen Ebenen des Unternehmens. Widerstand gegen Veränderungen, Unsicherheit über den Job und ein Mangel an Schulungen können den Erfolg behindern. Unternehmen sollten klare Kommunikation, Bildung und Unterstützung bieten, um Mitarbeitende dabei zu helfen, KI-Agenten als Helfer und nicht als Ersatz zu sehen.

Ethische KI und Bias-Minderung:

Da KI-Agenten Entscheidungen treffen und Ergebnisse beeinflussen, ist es entscheidend, Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit sicherzustellen. Das bedeutet, aktiv auf mögliche Verzerrungen zu achten, Modelle mit repräsentativen Daten zu trainieren und eine Kontrolle für Entscheidungen mit großer Tragweite einzurichten.

Durch die proaktive Auseinandersetzung mit diesen Herausforderungen können Unternehmen nicht nur Risiken minimieren, sondern auch eine starke Grundlage für skalierbare, vertrauenswürdige Automatisierung zu schaffen, die Teams stärkt und Innovation fördert.

Best Practices für die Implementierung von KI-Agenten in Unternehmen

Die erfolgreiche Einführung von KI-Agenten im großen Maßstab erfordert mehr als nur die passende Technologie – sie verlangt sorgfältige Planung, saubere Daten und einen klaren Weg zur Implementierung. Diese Best Practices können Unternehmen helfen, die Wirkung zu maximieren und gleichzeitig Störungen zu minimieren:

Hochwirksame Anwendungsfälle identifizieren: Beginnen Sie damit, Prozesse zu identifizieren, die manuell, repetitiv und reif für eine Transformation sind. Suchen Sie nach Aufgaben mit hohem Volumen, messbarem geschäftlichem Nutzen und Potenzial für funktionsübergreifende Verbesserungen.
Sicherstellen der Data Readiness: KI-Agenten verlassen sich auf genaue, strukturierte und zugängliche Daten. Vor der Implementierung sollten Sie in die Bereinigung und Normalisierung von Daten investieren, damit Ihre Agenten zuverlässig arbeiten und präzise Ergebnisse liefern können.
Integration in bestehende Systeme: KI-Agenten sollten nahtlos mit zentralen Unternehmensplattformen wie ERP, CRM und HCM zusammenarbeiten. Wählen Sie eine Plattform, die sofort einsatzbereite Integrationen und flexible APIs unterstützt, um eine reibungslose Konnektivität und systemweite Orchestrierung zu gewährleisten.
Überwachen und stets optimieren: Erfolgreiche Implementierungen von KI-Agenten enden nicht mit dem Go-Live. Integrieren Sie Feedback-Schleifen, um die Leistung der Agenten zu überwachen, Ergebnisse im Blick zu behalten und Workflows basierend auf Echtzeitergebnissen zu iterieren.
Automatisierung und menschliche Zusammenarbeit in Balance halten: KI-Agenten sind kein Ersatz für Menschen – sie verstärken ihre Fähigkeiten. Ermutigen Sie Ihre Teams, KI-Agenten als Partner zu sehen, die sie von Routineaufgaben entlasten und ihnen ermöglichen, sich auf wertschöpfendere Tätigkeiten zu konzentrieren – und bieten Sie Schulungen an, um die Akzeptanz zu fördern.

Durch die Umsetzung dieser Best Practices können Unternehmen eine solide Grundlage für skalierbare, nachhaltige Automatisierung schaffen – und gleichzeitig den Weg für eine umfassendere Transformation in Richtung Autonomie ebnen.

Die Zukunft von KI-Agenten und des autonomen Unternehmens

Die Zukunft von KI-Agenten ist nicht einfach nur intelligentere Automatisierung – es geht darum, die Arbeitsweise von Unternehmen neu zu definieren. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologien können Unternehmen den Schritt von der Prozessoptimierung hin zur vollständigen Autonomie machen – und sich dabei noch nie dagewesene Geschwindigkeit, Intelligenz und Agilität zunutze machen.

Hier sind vier aufkommende Trends, welche die Zukunft gestalten:

Größere Autonomie über Stellen hinweg: KI-Agenten werden ihre Fähigkeit, End-to-End-Prozesse eigenständig auszuführen, weiter ausbauen. Sie treffen Entscheidungen in Echtzeit mit minimalem menschlichem Eingreifen. Diese Entwicklung wird die Betriebskosten weiter senken und die Skalierbarkeit erhöhen.
Dynamischere Entscheidungsfindung: Mit der zunehmenden Integration von Decision Intelligence in KI-Agenten vollzieht sich der Wandel von reaktiver Aufgabenausführung hin zu proaktivem, kontextbewusstem Handeln. Agenten werden dann nicht nur Muster erkennen, sondern auch Bedürfnisse vorhersehen und Strategien spontan anpassen.
Edge-Computing und IoT: KI-Agenten werden zunehmend im Edge-Computing eingesetzt, also näher an der Datenquelle. So können sie in Echtzeit in verstreuten Umgebungen wie Produktionslinien, Logistiknetzwerken und Einzelhandelsstandorten agieren.
Tiefere Integration mit Generativer KI: Mit der Ergänzung von Modellen mit Generativer KI werden Agenten kreativer und personalisierter. Ob beim Verfassen von E-Mails, dem Erstellen von Finanzprognosen oder der Gestaltung von Kundenerlebnissen – KI-Agenten werden dazu beitragen, Unternehmensaufgaben auf ein neues Intelligenzniveau zu heben.

Diese Entwicklungen sind der Vorgeschmack auf eine Zukunft, in der Unternehmen nicht mehr durch menschliche Engpässe oder isolierte Systeme begrenzt sind. Stattdessen werden KI-Agenten das verbindende Element bilden, das kontinuierliche Abläufe ermöglicht, sich an Veränderungen anpasst und Komplexität in einen Wettbewerbsvorteil verwandelt.

So unterstützt Automation Anywhere KI-Agenten für Unternehmen

Bei Automation Anywhere ist unsere Plattform speziell darauf ausgelegt, den Übergang von isolierter Aufgabenautomatisierung hin zu umfassender Agentenbasierter Prozessautomatisierung (APA) zu unterstützen. Als erstes Unternehmen, das APA im großen Maßstab bereitstellt, ermöglichen wir es Unternehmen, KI-Agenten zu entwickeln, einzusetzen und zu verwalten – system-, team- und prozessübergreifend. So schaffen wir die Grundlage für schnellere Ausführung, intelligentere Entscheidungen und höhere Resilienz.

AI Agent Studio, ein zentrales Tool innerhalb unseres Agentenbasierten Prozessautomatisierungssystems, bietet alles, was zur Entwicklung unternehmensreifer KI-Agenten erforderlich ist:

Ein Low-Code-Builder, der sowohl Geschäftsanwendern als auch Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte Agenten schnell und effizient zu entwerfen.
Eingebettete Generative KI und maschinelles Lernen für intelligente Entscheidungsfindung und kontextuelle Empfehlungen
Dokumentenautomatisierung, die unstrukturierte Daten aus Rechnungen, Verträgen und E-Mails mühelos verarbeitet
Konversationsfähigkeiten zur Schaffung von auf natürlicher Sprache basierenden Agenten für interne und kundenorientierte Anwendungsfälle
Vorgefertigte, anpassbare Agenten für wertvolle Prozesse wie Procure-to-Pay, Order-to-Cash, Compliance und mehr
Echtzeit-Leistungsüberwachung mit integrierten Analysen und Dashboards zur Verfolgung von Ergebnissen und zur kontinuierlichen Optimierung

Zudem bieten wir sichere, unternehmensgerechte Funktionen, um die Einhaltung von Vorschriften wie SOX, DSGVO und HIPAA zu gewährleisten – darunter rollenbasierter Zugriff, Audit Trails und standardmäßige Verschlüsselung. Mit Automation Anywhere können Unternehmen über isolierte Bots und fragmentierte KI-Lösungen hinausgehen – hin zu einer vernetzten, intelligenten und autonomen Zukunft.

Sind Sie bereit, zu entdecken, was unternehmensbereite KI-Agenten für Ihr Unternehmen tun können? Planen Sie eine Demo und entdecken Sie das Potenzial der agentenbasierten Prozessautomatisierung.