Die nächste Entwicklungsstufe der agentenbasierten KI

Nach Jahren von Pilotprojekten, Machbarkeitsnachweisen und Experimenten verstehen die meisten Unternehmen jetzt, dass der Zugang zu leistungsstarken KI-Modellen nie die eigentliche Einschränkung war. Das größere Problem bestand darin, sowohl menschliche als auch agentenbasierte Intelligenz in verlässliche, wiederholbare und automatisierte Geschäftsergebnisse zu verwandeln. Leider haben sich Teams auf die Technologie anstatt auf die Methode konzentriert.

Viele Unternehmen haben bereits die einfachen Dinge automatisiert, nämlich die circa 20 % der Arbeit, die standardisiert und robotisch sind. Automatisierung hat sich als wirksam erwiesen, um echte Einsparungen für diese stabilen, vorhersehbaren Prozesse zu erzielen. Für den Großteil der funktionsübergreifenden, dynamischen Prozesse, die von verschiedenen Faktoren abhängen, ist jedoch starre, regelbasierte, deterministische Automatisierung nicht anwendbar. KI bot eine vielversprechende Lösung, und sie wurde großzügig als Automatisierungs-Allheilmittel angewendet.

Leider wurde KI nicht gebeten, ein Problem zu lösen, sondern sie wurde gebeten, Aufgaben und Prozesse abzuschließen. Infolgedessen blieben Menschen, für die Umsetzung, das Verwalten von Übergaben und das Schließen anderer hartnäckiger Prozesslücken, die in nahezu jedem Altprozess eingebaut sind, unerlässlich, während KI Funktionen wie Generierung, Zusammenfassung und Empfehlungen hinzufügte. KI ermöglichte daraufhin die Automatisierung von Geschäftsprozessen, um einige dieser Lücken zu schließen, indem sie Eingaben deutete, Folgeentscheidungen traf und systemübergreifend Maßnahmen ergriff.

Aber Ihre Führungsebene sieht immer noch stagnierende Initiativen, laufende Investitionen und Pilotprojekte, die nie in die Produktion übergehen. In der Zwischenzeit greifen menschliche Mitarbeitende „um sicher zu gehen“ ein, da Ausgaben hinterfragt werden, Ergebnisse mit den typischen Merkmalen generativer Formulierungen das Vertrauen in nachgelagerten Schritten nicht gewinnen können und die Rendite (Return on Investment = ROI) stets nur ein oder zwei Quartale von der Gewinn- und Verlustrechnung entfernt zu sein scheint.

Das Problem steckt schon im Namen: Ihre Geschäftsprozessautomatisierung versucht, bestehende, ergebnisorientierte Prozesse zu automatisieren. KI hilft, aber nur auf der Aufgaben- und Ausgabebene. Menschen bleiben dann entscheidend um Ziele zu erreichen, wodurch die Komplexität, die Kosten, die Verzögerung und das Risiko, die die Automatisierung beseitigen sollte, bestehen bleiben.

Ein besserer Ansatz für den Erfolg von KI und Automatisierung ist, sich zunächst auf das gewünschte Ergebnis zu konzentrieren.

Anstrengungen und Ergebnisse in Einklang bringen: Workstream versus Workflow

Lassen Sie uns die Begriffe klären:

Aufgaben sind einzelne Arbeitseinheiten, wie Daten aus einem Dokument extrahieren oder Daten in ein Formular eingeben.
Prozesse sind eine Reihe von Aufgaben, die notwendig sind, um ein Ergebnis zu erzielen, wie z. B. die Rechnungsverarbeitung.
Workflows operationalisieren, wie Arbeit über verschiedene Phasen, Personen und Systeme hinweg gesteuert wird – von der Annahme eingehender E-Mail- und Papierrechnungen bis hin zur Zahlung oder Ablehnung jeder einzelnen Rechnung.
Workstreams bilden das lineare Rückgrat, über das Workflows, Prozesse und Aufgaben Geschäftsergebnisse erzielen – beispielsweise eine verbesserte Liquidität durch optimierte Rechnungsverarbeitung.

Zu viele Unternehmen versuchen, bestehende Aufgaben, Prozesse und Workflows mit agentenbasierter KI zu automatisieren, indem sie in Bereichen, die Interpretationsspielraum bieten, auf starre Schritte und Regeln zurückgreifen.

Stattdessen ist es an der Zeit, Automatisierung über Workstreams, die Ergebnisse erzielen, neu zu überdenken. Mit diesem Framework stellen Workstreams die Koordination und Ausführung, die notwendig sind, um ein Ziel zu erreichen, linear dar. Dabei wird aufgezeigt, wie, wann und wo Menschen und KI-Agenten über Workflows, Prozesse und Aufgaben hinweg zusammenarbeiten, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Die Automatisierung von Workstreams ermöglicht flexible, dynamische und ergebnisorientierte Automatisierungen, die agentenbasiertes Denken, robotergestützte Ausführung und Human-in-the-Loop-Entscheidungsfindung in einem einzigen, linearen Prozess vereinen, den Geschäftsanwender verstehen und dem sie vertrauen. Durch KI kommen die Fähigkeiten hinzu, Kontext zu deuten, mit Mehrdeutigkeiten umzugehen und sich dynamisch anzupassen, um zu bestimmen, welche Aufgabe als Nächstes ansteht, welche Prozesse geeignet sind und wo spezifische Richtlinien Anwendung finden.

Ein Workstream-Ansatz erweitert den Umfang der Automatisierung, sodass bis zu 80 % der Arbeit automatisiert werden kann. Der verbleibende Teil wird durch bewusste HITL-Überwachung abgedeckt, wobei menschliches Urteilsvermögen den Fällen vorbehalten ist, bei denen es wirklich wichtig ist.

Workstreams entwickeln KI, um Ergebnisse zu erzielen

Workstream-Automatisierung ist kein Ersatz für Prozessautomatisierung. Stattdessen ist es eine natürliche Evolution der Automatisierung, die lineare, geschäftlich nachvollziehbare Abläufe nutzt, um geschäftsorientierte Ergebnisse zu erzielen. Workstreams vereinen die Fähigkeiten von RPA-basierter Automatisierung, agentenbasiertem Denken und menschlichem Urteilsvermögen in einem einzigen, konsistenten Ausführungsmodell.

Traditionelle Automatisierung gliederte Abläufe in ausführbare Prozesspfade und Workflows. Möchten Sie die Rechnungsverarbeitung automatisieren? Okay, zugehörige PO-Nummer bestimmen, Rechnung der PO und den Lieferschein zuordnen, Preise und Mengen validieren und Zahlung einleiten. Die PO-Nummer kann nicht bestimmt werden? Die Mengen stimmen nicht überein? Die Summen stimmen nicht? Wird von den Regeln abgewichen, funktioniert die Automatisierung nicht mehr.

Unkompliziertheit ist der Schlüssel für Workstreams. Anstatt Variabilität mit Hunderten von Wenn-Dann-Regeln und komplexer Verzweigungslogik zu behandeln, werden Ergebnisse mit aufeinanderfolgenden Phasen und Zielen linear ausgedrückt. Eingehende Rechnungen erhalten. Daten extrahieren. Bestimmen von Rechnungsart und nachfolgenden Phasen. Bestellung zuordnen. HITL für Ausnahmen hinzufügen. In ERP hochladen. Verschiedene Automatisierungsansätze eignen sich besser für unterschiedliche Aufgaben und Prozesse, die erforderlich sind, um ein Ziel zu erreichen. Dazu gehört unter anderem der Einsatz intelligenter Orchestrierungstools zur Steuerung von RPA, Agenten und menschlichen Mitarbeitenden im gesamten Prozesses.

Der Workstream liefert dann ein Ergebnis, zum Beispiel die Verbesserung des Cashflows. Aufgabenautomatisierungen übernehmen vorhersehbare, regelbasierte Aufgaben, wie das Empfangen von Rechnungen und das Buchen von Transaktionen, bei denen Präzision, Zuverlässigkeit und Schnelligkeit wichtig sind. Agentenbasierte KI trifft Entscheidungen bei der Klassifizierung, Weiterleitung und Zuordnung von Rechnungen, wobei Interpretation, Entscheidungsfindung und Kontext von entscheidender Bedeutung sind. Menschliche Mitarbeitende greifen nur dann ein, wenn es notwendig ist, bei Schritten, bei denen Verantwortung, Erfahrung und Urteilsvermögen wichtig sind. Der gesamte Workstream liefert allerdings ein Geschäftsergebnis in einem kohärenten Fluss.

Kombination von OpenAI-Modellen mit unserem APA-System zur Automatisierung von Workstreams mit Governance, Orchestrierung und Kontrolle

Wir waren alle sind von den KI-Versprechen begeistert. Diese in die Tat umzusetzen, um Workstreams zu automatisieren und Unternehmensziele zu erreichen erfordert jedoch eine Plattform, die Intelligenz, Vertrauen, Koordination und mehr zusammenbringt.

Unsere kürzlich angekündigte Zusammenarbeit mit OpenAI vereint deren fortschrittliche Fähigkeiten im Bereich Reasoning und Informationsdeutung, die Intention und Kontext erfassen, mit unserer Process Reasoning Engine (PRE), die Handlungen steuert und unsere vorkonfigurierten Lösungen über Systeme, Agenten und menschliche Mitarbeitende hinweg sicher orchestriert, kontrolliert und verwaltet. Das Ergebnis ist eine kontrollierte, transparente und unternehmenssichere Automatisierung im großen Maßstab durch unsere agentenbasierten Lösungen: maßgeschneiderte Pakete, die hochwertige Workstreams in den Bereichen Finanzen, Beschaffung, Kundenservice und anderen geschäftskritischen Bereichen automatisieren. Sie umfassen auch Auditing und Governance und können in nur wenigen Tagen implementiert werden.

Die fortschrittlichen Reasoning-Modelle von OpenAI spielen eine entscheidende Rolle innerhalb unserer agentenbasierten Lösungen. Während herkömmliche Automatisierungen durch Regeln und Einschränkungen ausgebremst werden, nutzen automatisierte Workstreams agentenbasierte Entscheidungsfindung, um Absichten zu verstehen, Informationen zu deuten und potenzielle nächste Schritte zu bewerten.

Unsere agentenbasierten Lösungen nutzen die Modelle von OpenAI, um auf Basis von Kontext, logischer Schlussfolgerung und sogar Regeln eigenständig Entscheidungen für das weitere Vorgehen zu treffen, während die PRE den Workstream steuert und ausführt, um das Ziel unter Einhaltung von Protokollen, Richtlinien und Vorschriften zu erreichen. Diese Trennung zwischen Entscheidungsfindung und Ausführung ist beabsichtigt. Die Modelle von OpenAI bedienen niemals Unternehmenssysteme oder erhalten direkten Zugang zu Daten, wodurch das Vertrauen stets aufrechterhalten bleibt.

Automatisieren Sie Unternehmens-Workstreams mit agentenbasierten Lösungen

Unternehmensautomatisierung hat sich rasch von aufgabenbasierter RPA hin zur Agentenbasierten Prozessautomatisierung entwickelt und automatisiert fortlaufend immer mehr Prozesse. Jetzt erwartet Ihr Vorstand echten Mehrwert – nicht nur weitere Chatbots, Assistenten und spezialisierte Agenten.

Um Ihre Dynamik beizubehalten und über Pilotprojekte und Experimente hinaus zu skalieren, ist es an der Zeit, sich auf ergebnisorientierte Workstreams zu konzentrieren, die agentenbasierte Entscheidungsfindung, robotergestützte Ausführung und HITL-Überwachung orchestrieren, steuern und kontrollieren, um 80 % der Arbeit mit unternehmensweitem Vertrauen zu automatisieren.

Nutzen Sie die fortschrittlichsten Reasoning-Modelle von OpenAI und unser leistungsstarkes APA-System, um Automatisierungsideen umzusetzen, die strategisch und skalierbar Rendite (Return on Investment = ROI) bringen. Dies wird möglich durch eine grundlegende Entwicklung von der Automatisierung von Prozessen zur Automatisierung von Workstreams, wobei komplexe Geschäftsziele durch intelligente Entscheidungsfindung und Koordination erreicht werden.

Erfahren Sie noch heute mehr über unsere agentenbasierten Lösungen. Oder, noch besser, lassen Sie uns Ihnen eine maßgeschneiderte Demonstration zeigen.