Imagine 2026: Die nächste Phase der agentenbasierten Automatisierung für das Unternehmen

Der Schwerpunkt liegt nicht mehr auf der Bereitstellung von Fähigkeiten. Sondern auf der Skalierung.

In unserer gesamten Kundenbasis läuft agentenbasierte Automatisierung bereits in Produktionsprozessen, bearbeitet Ausnahmen und liefert Ergebnisse aus. Was sich geändert hat, ist der Anspruch: mehr Prozesse, mehr Funktionen, mehr von der operativen Komplexität, die bestimmt, wie Unternehmen tatsächlich arbeiten.

Die Skalierung der Wirkung von agentenbasierter KI für Unternehmen erfordert eine End-to-End-Orchestrierung über Agenten und Unternehmensanwendungen hinweg – denn geschäftskritische Prozesse laufen nicht in Silos, sondern über mehrere Schritte und mehrere Anwendungen hinweg. Sie erfordert präzisen Kontext, der in Ihren Geschäftsregeln, Richtlinien und Verträgen verankert ist. Und, last but certainly not least, erfordert sie Governance und Beobachtbarkeit.

Darum geht es bei Imagine 2026.

Unternehmen, die mit verstärkter regulatorischer Prüfung, Datenresidenzvorgaben und Fachkräftemangel konfrontiert sind, verfügen jetzt über die Mittel, agentenbasierte Workflows mit Zuversicht und durchgängiger Kontrolle in großem Maßstab bereitzustellen – Risiken zu reduzieren, Entwicklungszyklen zu verkürzen und die vollständige operative Kontrolle ohne Lücken oder blinde Flecken aufrechtzuerhalten – und zwar mit Governance, Auditierbarkeit und Human-in-the-Loop-Kontrollen im Gleichschritt mit Ihrer Orchestrierungsebene.

Hier ist alles, was wir in Dallas angekündigt haben. Für einen personalisierte detaillierte Einführung buchen Sie eine Demo oder sprechen Sie noch heute mit uns über Ihre Anforderungen im Unternehmen.

Universelle Orchestrierung: Sichere Bereitstellung von KI-Agenten im großen Maßstab und schnellere Erstellung von Automatisierungen

Die sichere und skalierte Bereitstellung von KI-Agenten ist eine besondere Herausforderung, wenn sensible Daten und Altsysteme lokale Kontrolle erfordern. Unsere neuen Universal Orchestration-Funktionen bieten eine einheitliche Grundlage für Unternehmen, um agentenbasierte Automatisierungen sicher und effizient bereitzustellen, zu steuern und zu beschleunigen.

EnterpriseClaw: Skalierung der Agentenausführung über Umgebungen hinweg – sogar dort, wo Cloud-Agenten nicht eingesetzt werden können

Jetzt in der Vorschau · GA später in diesem Jahr

Der Betrieb von KI-Agenten für die Automatisierung in großem Maßstab über diverse Unternehmensumgebungen hinweg – einschließlich Cloud, On-Premises, hinter Firewalls und in air-gapped Umgebungen – wird durch sensible Daten, regulatorische Vorgaben und Altsysteme erschwert. Diese Realität bedeutet oft, dass Agenten lokal unter strenger Governance ausgeführt werden müssen. Die meisten Cloud-First-Plattformen erfüllen diese Anforderungen nicht.

Die neue Generation lokaler KI-Agenten – Tools wie OpenClaw – kann Dinge tun, die frühere KI-Assistenten nie konnten. Sie denken, schreiben und führen Code aus, navigieren durch Anwendungen und lösen komplexe mehrstufige Probleme so, wie es ein qualifizierter Mitarbeiter tun würde. Aber heute arbeiten diese persönlichen Produktivitäts-Agenten nur für eine Person gleichzeitig, auf deren eigenem Rechner.

EnterpriseClaw ist die Ebene, die das verändert. Es ist eine Laufzeit- und Governance-Plattform, die bewährte Infrastruktur für verteilte Ausführung und zentrale Steuerung auf lokale KI-Agenten ausdehnt. Das bedeutet, dass Unternehmen Agenten auf Betriebssystemebene sicher über Tausende von Geräten hinweg bereitstellen, skalieren und steuern können, unabhängig davon, ob in On-Premises-, Cloud- oder Hybrid-Umgebungen, und dabei durchgängige Transparenz und Kontrolle behalten.

EnterpriseClaw erschließt neue agentenbasierte Automatisierungsszenarien, die lokale Ausführung und strikte Datenkontrolle erfordern, insbesondere für Anwendungsfälle, die für Cloud-Agenten nicht zugänglich sind, wie On-Prem-Datenverarbeitung, Automatisierung von Altanwendungen und Automatisierung in sensiblen Compliance-Umgebungen. Gleichzeitig lässt es sich nahtlos in Cloud-Bereitstellungen integrieren und ermöglicht die Orchestrierung von KI-Agenten überall im Unternehmen. IT behält die Kontrolle und Transparenz über alle bereitgestellten Agenten zentral bei, ohne neue Komplexität.

Fähigkeiten:

• Setzt jedes Agent-Framework (OpenClaw, LangChain, CrewAI usw.) über unternehmensweite Geräteflotten hinweg mit zentraler IT-Governance ein.
• Führt Agenten lokal in verwalteten Containern mit sicherem Zugriff auf Dateien, Anwendungen, Browser und Terminals aus.
• Nutzt dieselbe hybride verteilte Laufzeitarchitektur, die all unseren Automatisierungs-Workloads zugrunde liegt und für dynamische, Reasoning-KI-Agenten optimiert ist.
• Unterstützt die parallele Ausführung im Unternehmensmaßstab mit zentralisierten Richtlinienkontrollen.
• Bietet vollständige Telemetrie, Audit-Protokolle, Anmeldeinformationsverwaltung und KI-Integritätsschutz über die bestehende Control Room-Infrastruktur.

Greifen Sie noch heute in der Vorschau auf EnterpriseClaw zu, für jedes Modell, einschließlich OpenAI, NVIDIA und Anthropic.

Automation Anywhere Code: Schnelleres und sichereres Erstellen unternehmensreifer agentenbasierter Workflows

Vorschau · GA später in diesem Jahr

Die Entwicklung von Automatisierungen gerät oft ins Stocken, weil die Übersetzung von Geschäftsanforderungen in ausführbare Workflows spezielle Fähigkeiten und Zeit erfordert. Diese Lücke zwischen geschäftlicher Absicht und IT-Umsetzung verlangsamt den Fortschritt.

Automation Anywhere Code ermöglicht es Benutzern, ihre Prozessabsicht auf natürliche Weise auszudrücken – sei es per Text, Dokumenten, Diagrammen oder Sprache – und erstellt automatisch gesteuerte Automatisierungspläne und Artefakte, einschließlich Agenten, API-Aufgaben, Bots, Formulare und Workflows, wobei Tests und automatisierte Verifizierung als Teil der umfassenderen Produktvision vorgesehen sind. Es koordiniert alle Teile der Automatisierung nahtlos, reduziert manuelle Verdrahtung, indem es strukturierte Pläne generiert und Automatisierungsartefakte aus der Geschäftsabsicht zusammenstellt. Schon bald wird diese Fähigkeit über MCP auf weitere agentenbasierte Tools wie Claude Code und Cursor ausgeweitet und ihre Wirkung damit vergrößert.

Benutzer können außerdem dynamische, kontextbewusste Oberflächen mit einem No-Code-Visual-UI-Builder erstellen, der eng in die APA-Plattform und Context Intelligence integriert ist und durch generative „Prompt-to-UI“-Funktionen beschleunigt wird, um die Bereitstellung von Lösungen von Monaten auf Tage zu verkürzen.

Durch die direkte Einbindung von Business-Analysten und nicht-technischen Anwendern reduziert Automation Anywhere Code die Rückstände im CoE und beschleunigt die Bereitstellung.

Fähigkeiten:

• Erfasst die Absicht aus natürlicher Sprache, Dokumenten, BPMN oder Prozessbeschreibungen und erstellt einen strukturierten Plan für die Automatisierung, bevor mit der Entwicklung begonnen wird.
• Erstellt automatisch alle erforderlichen Artefakte – Agenten, API-Aufgaben, Bots, Formulare, Workflows – und reduziert so die manuelle Verdrahtung.
• Bietet einen Genehmigungsschritt mit Inline-Bearbeitung und differenzbasierter Änderungsverwaltung, um sichere Änderungen zu gewährleisten.
• Enthält einen No-Code-Visual-UI-Builder für agentenbasierte Automatisierungs-Frontends, beschleunigt durch generative „Prompt-to-UI“-Funktionen.
• Integriert sich in APA-Plattform-Workflows und Context Intelligence für die Bereitstellung von Daten und Kontext in Echtzeit.
• Unterstützt interne Datenspeicherverbindungen und Retrieval-Augmented Generation (RAG).

End-to-end-Governance -Beobachtbarkeit: Liefert messbare Sicherheit bei der Ausführung von KI im Unternehmen

KI-Agenten können nicht einfach „eingerichtet und vergessen“ werden. Ohne fortlaufende Qualitätsprüfungen driftet ihre Leistung ab und verursacht Compliance-Risiken sowie operative Überraschungen. Manuelle Prüfungen sind langsam, inkonsistent und nicht skalierbar.

Unsere neuen Produkte bieten eine zentrale Prozess-Governance, um agentenbasierte Workflows mit Zuversicht bereitzustellen.

KI-Modell- und Agentenbewertungen und Benchmarking: Kontinuierliche Qualitätssicherung

GA jetzt · Zusätzliche Funktionen in kommenden Releases

Unternehmen, die KI-Agenten einsetzen, haben Schwierigkeiten zu erkennen, ob diese Agenten vor und nach dem Start tatsächlich die richtigen Ergebnisse liefern. Die manuelle Überprüfung von Agentengesprächen ist langsam, inkonsistent und nicht skalierbar, sodass Teams nur Vermutungen über die Leistung von Agenten anstellen können. Aber ohne kontinuierliche Bewertung laufen KI-Agenten Gefahr, vom beabsichtigten Verhalten abzuweichen, was zu betrieblichen Überraschungen und Compliance-Lücken führt.

KI-Modell- und Agentenbewertungen und Benchmarking ist ein automatisiertes Qualitätstestsystem, das KI-Agenten kontinuierlich anhand von Zielerreichung, Werkzeugauswahl und Trajektoriengenauigkeit bewertet – vor dem Start und in der Produktion – damit Teams Probleme frühzeitig erkennen und die Kontrolle in großem Maßstab behalten.

KI-Bewertungen bewerten mehr als nur, ob die Aufgabe erledigt ist; sie bewerten auch, wie gut sie erledigt wurde und ob die richtigen Schritte befolgt wurden. Das System verwendet fortschrittliche Beurteilungsmodelle mit hoher Genauigkeit, validiert anhand von Branchen-Benchmarks.

Fähigkeiten:

• Automatisierte, kontinuierliche Bewertung des Agentenverhaltens, ersetzt langsame manuelle Überprüfungen.
• Misst, ob Agenten das richtige Ergebnis erzielen, geeignete Tools verwenden und sinnvolle Wege einschlagen.
• Bietet umsetzbare Kennzahlen zur Steuerung der Prompt-Optimierung, Workflow-Anpassungen und des Retrainings.
• Überwacht Leistungsdrift und Regressionen nach der Bereitstellung und reduziert so das Produktionsrisiko.
• Ermöglicht skalierbare KI-Governance mit Transparenz im gesamten Unternehmen.
• Generiert synthetische Daten, um einen validierten Testfalldatensatz zu erstellen (geplante Funktion).

Process Simulation: Ein Flugsimulator für Unternehmensautomatisierungen

Vorschau diesen Sommer · GA später in diesem Jahr

Die meisten Teams können komplexe Geschäftsprozesse vor der Bereitstellung nicht vollständig testen. Sie verlassen sich auf Tabellenkalkulationen oder unvollständige Umgebungen, die Randfälle übersehen. Kritische Backend-Systeme sind möglicherweise erst spät im Zyklus verfügbar, was das Risiko und kostspielige Nacharbeiten erhöht.

Process Simulation fungiert wie ein Flugsimulator für Automatisierungen und ermöglicht es Teams, Workflows von Anfang bis Ende sicher zu proben, bevor sie live gehen. Dadurch werden Fehler frühzeitig erkannt, alle Verzweigungen – einschließlich der fehlerhaften – getestet und Änderungszyklen zuverlässig beschleunigt.

Fähigkeiten:

• Simulieren Sie vollständige Prozesse Schritt für Schritt, einschließlich aller Verzweigungen – Erfolgs-, Ablehnungs-, Fallback- und Fehlerpfade – ohne Live-Backendsysteme zu benötigen.
• Die KI-gestützte Szenariogenerierung erweitert die Testabdeckung über die üblichen „Happy Paths“ hinaus und deckt so Lücken und potenzielle Fehler frühzeitig auf.
• Visualisieren Sie Ausführungsergebnisse in einer sicheren Umgebung und ermöglichen Sie so die proaktive Identifizierung und Behebung von Problemen.
• Integrieren Sie kontinuierliche Validierung in CI/CD-Pipelines für eine fortlaufende Qualitätssicherung, während sich Prozesse weiterentwickeln.
• Ergänzen Sie die KI-Bewertungen, indem Sie die Prozesslogik steuern, während die KI-Bewertungen das Verhalten der Agenten innerhalb der einzelnen Schritte steuern.

Prozess- und kontextuelle Intelligenz: Präziser Kontext für intelligentere Automatisierung

Vorschau · GA-Rollout beginnt im 3. Quartal

Allgemeine KI-Kontexte führen häufig zu Störsignalen und Fehlern, was die Effektivität der Automatisierung beeinträchtigt. Unternehmen benötigen präzisen Kontext, der in ihren Richtlinien, Systemen und ihrem Ausführungsverlauf verankert ist, um die Entscheidungsgenauigkeit zu verbessern und manuelle Eingriffe zu reduzieren.

Context Intelligence Graph liefert genau das. Aufbauend auf der Process Reasoning Engine (PRE) liefert er in jedem Schritt den richtigen Kontext – Agenten, Automatisierungen und menschliche Entscheidungen – und greift dabei auf unternehmensspezifische Quellen zurück. In frühen Benchmarks auf Agentenebene hat diese Präzision die Trajektoriegenauigkeit und die Zielerreichung verbessert.

Fähigkeiten:

• Stellt eine Verbindung zu Stammdatensystemen, Richtlinien, Standardarbeitsanweisungen und Wissensdatenbanken her, um eine strukturierte, normalisierte Kontextschicht zu erstellen.
• Bietet kontextbezogene Relevanz auf Schrittebene, vermeidet Informationsüberflutung und stellt sicher, dass Entscheidungen die tatsächlichen Geschäftsregeln widerspiegeln.
• Ermöglicht einen konsistenten Kontext über Agenten und Prozesse hinweg, verbessert Übergaben und reduziert Eskalationen.
• Unterstützt eine „lebende Karte“ der organisatorischen Abläufe mit sich kumulierender Intelligenz, die im Laufe der Zeit lernt und sich verbessert (kommt spät in H2).
• Versorgt alle Agenten, Modelle und Unternehmenssysteme, ohne dass eine Anbieterabhängigkeit entsteht.

Neue agentenbasierte Lösungen: Zweckgebundene agentenbasierte Workflows zur Beschleunigung der Wirkung im Unternehmen

Über unsere Plattformankündigungen hinaus haben wir auf der Imagine 2026 neue sofort einsetzbare agentenbasierte Lösungen vorgestellt, die auf die tatsächliche Arbeitsweise von Unternehmensprozessen zugeschnitten sind.

Unsere vorgefertigten Lösungen für das autonome Unternehmen sind der Ort, an dem Menschen, KI-Agenten, Automatisierung und Systeme zusammenarbeiten, um Geschäftsprozesse mit integrierter Governance, messbaren Ergebnissen und weniger manueller Arbeit auszuführen und so eine schnellere Einführung sowie einen unmittelbaren Geschäftswert zu ermöglichen.

Autonomer Service-Desk: Multi-Agenten-Orchestrierung für IT-Self-Service

GA jetzt

Herkömmliche IT-Service-Desks stehen vor hohen Ticketvolumina, langsamer Bearbeitung und kostspieligen Lizenz- und Implementierungskosten. Die meisten Tools konzentrieren sich auf Ticketweiterleitung statt auf eine echte autonome Lösung. Unternehmen benötigen skalierbaren, intelligenten IT-Support, der Anfragen durchgängig versteht, analysiert und löst.

Autonomous Service Desk orchestriert fachgebietsspezifische KI-Agenten und Aufgaben-Agenten durch fortschrittliches Reasoning und ermöglicht eine automatische Lösung von bis zu 80 % der IT-Anfragen. Es eliminiert die SaaS-Steuer – steigende Kosten durch mehr Tickets, Eskalationen, Personal und ITSM-Lizenzen pro Platz – sowie den Konfigurationsaufwand mit vorgefertigten Agenten und einer dialogbasierten Einrichtung für eine schnelle Bereitstellung. Für komplexe Fälle steigert Agent Assist die Produktivität menschlicher Agenten mit Echtzeit-Wissens- und Kollaborationstools.

Fähigkeiten:

• Multi-Agenten-Orchestrierungs-Engine, die KI über IT-Fachgebiete hinweg koordiniert.
• Vorgefertigte Agenten für gängige IT-Aufgaben mit schneller, dialogbasierter Einrichtung.
• Agent Assist integriert sich in ServiceNow, Zendesk und Salesforce, um Workflows menschlicher Kundendienstmitarbeiter zu verbessern.
• Echtzeitempfehlungen, automatische Zusammenfassung und Schwarmzusammenarbeit, die dazu beitragen, MTTR und Agenten-Workload zu reduzieren.

Zusammen liefern diese Innovationen die Infrastruktur, Intelligenz und Tools, die Unternehmen benötigen, um agentenbasierte Automatisierung in großem Maßstab mit Vertrauen und Kontrolle bereitzustellen.

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