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  • Was sind agentenbasierte Workflows?
  • Was sind agentenbasierte Workflows?
  • Vorteile
  • Anwendungsfälle
  • Schlüsselkomponenten
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  • Beispiele
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  • FAQ

Agentenbasierte Workflows: Ein Komplett-Leitfaden für Unternehmen.

Agentenbasierte Workflows oder agentenbasierte Prozesse setzen KI-Agenten für das Aufgabenmanagement und die Automatisierung ein, wodurch Geschäftsprozesse Flexibilität, Reaktionsfähigkeit und ein gewisses Maß an Unabhängigkeit verliehen bekommen.

KI-Agenten nutzen Technologien wie große Sprachmodelle (LLMs), maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um Kontext zu verstehen, Informationen zu interpretieren und mit anderen Systemen und Benutzern zu interagieren. Sie arbeiten innerhalb von Workflows und können sich in Echtzeit an neue Eingaben und sich ändernde Umstände anpassen, indem sie kontinuierlich aus ihren Erfahrungen lernen, um ihre Leistung zu verbessern. So können Unternehmen Aufgaben als dynamische Einheiten bearbeiten, ganz neue Effizienz erreichen und agil auf sich entwickelnde Geschäftsbedürfnisse reagieren.

Was ist Intelligente Automatisierung?

Agentenbasierte Workflows vs. traditionelle Workflows

Herkömmliche Workflows fordern ihren Tribut – wenn Sie dachten, das Warten in der Warteschleife sei ermüdend, dann ist das nichts im Vergleich zu dem Potpourri aus Systemen, Copy-Paste-Sequenzen und Authentifizierungsschleifen, den Kundenserviceteams am anderen Ende der Leitung immer wieder durchlaufen. Herkömmliche Workflows sind zwar vorhersehbar, aber zu komplex, um sie einfach automatisieren zu können. Sie beanspruchen wertvolle Ressourcen, Zeit und Energie, da Mitarbeitende Entscheidungen treffen müssen, welche zu der aktuellen Geschäfts- oder Kundenanforderung passen, um die Teile des Prozesses optimal zusammenzufügen, damit ein kohärenter Gesamtprozess entsteht.

Während Automatisierungstools wie RPA (Robotic Process Automation = Robotergesteuerte Prozessautomatisierung) Aufgaben basierend auf festen Regeln und linearen Prozessen ausführen können, um die Effizienz zu steigern, stoßen sie an ihre Grenzen, wenn Anpassungsfähigkeit und schnelle Entscheidungsfindung erforderlich sind. Hier kommen agentenbasierte Workflows ins Spiel, mit denen Unternehmen beispiellose Agilität in das Aufgabenmanagement und die Automatisierung bringen können.

Dieser Artikel soll Ihnen ein grundlegendes Verständnis der agentenbasierten Workflows, ihrer Vorteile und Anwendungen vermitteln, damit Sie Ihre nächsten Schritte zur Einführung dieser innovativen Technologie besser planen können.

Was sind agentenbasierte Workflows?

Agentenbasierte Workflows sind Sequenzen von klar definierten Aufgaben, die dynamisch von KI-Agenten ausgeführt und als Teil einer umfassenderen End-to-End-Automatisierung von Geschäftsprozessen orchestriert werden. Dies wird Agentenbasierte Prozessautomatisierung genannt. So sind agentenbasierte Workflows die Anwendung von KI-Agenten auf die Prozessautomatisierung. Sie organisieren Aufgaben, weisen Arbeit spezialisierten Agenten zu und erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Agenten und Menschen, um beste Ergebnisse zu erhalten.

Agentenbasierte Workflows werden auch als agentenbasierte Prozesse oder KI-Agenten-gestützte Prozesse bezeichnet. Sie nutzen die Fähigkeit von KI-Agenten, Schlussfolgerungen zu ziehen, Probleme zu lösen, eine Vorgehensweise zu wählen und diese Aktionen auszuführen. Im Gegensatz zu bestehenden Anwendungen von KI innerhalb automatisierter Workflows, die zur Analyse von Daten und zur Unterstützung der Entscheidungsfindung verwendet werden, sind KI-Agenten darauf ausgerichtet, Maßnahmen basierend auf ihren Analysen zu ergreifen, Entscheidungen zu treffen und Prozesse in Echtzeit an sich ändernde Umstände anzupassen.

Kurz gesagt: Der grundlegende Unterschied von agentenbasierten Workflows im Vergleich zu bestehenden Automatisierungsansätzen besteht darin, dass KI-Agenten die Fähigkeit haben, Aufgaben als die dynamischen Einheiten zu behandeln, die sie sind. Diese Fähigkeit bezieht sich auf die Fähigkeit von KI-Systemen, unabhängige Entscheidungen zu treffen, sich an veränderte Umstände anzupassen und Aufgaben ohne ständige menschliche Intervention auszuführen. Diese Systeme – KI-Agenten – dienen als smarte Ausführer agentenbasierter Arbeitsabläufe; sie können Daten analysieren, Entscheidungen treffen und Aufgaben ohne ständige menschliche Aufsicht ausführen.

Die Rolle von KI-Agenten

Die Rolle von KI-Agenten

Agentenbasierte Workflows fußen auf KI-Agenten, die als smarte Ausführer in automatisierten Systemen fungieren. KI-Agenten bieten ein hohes Maß an Workflow-Flexibilität. Sie können Pläne formulieren, den Fortschritt bewerten und den Kurs anpassen, während sie Aufgaben auf ein komplexes Ziel hin lösen.

KI-Agenten kombinieren die kognitiven Fähigkeiten von Generativer KI mit Handlungsfähigkeit und Automatisierung über Systeme und Daten hinweg. In der Praxis bedeutet das, dass KI-Agenten die kognitiven Fähigkeiten von LLMs (Large Language Models = große Sprachmodelle) nutzen können, um Entscheidungen zu treffen, aus Daten und Kontext zu lernen, durch natürliche Sprache mit Menschen zu interagieren und so Maßnahmen zu ergreifen, um vorab gesetzte Ziele zu erreichen. Die Qualität der ihnen zugrundeliegenden Modelle ist maßgeblich für die Fähigkeit des Agenten, komplexe Aufgaben präzise und effizient auszuführen.

Zum Beispiel kann in unserem Kundensupport-Szenario ein KI-Agent Anfragen bearbeiten, indem er den Kontext der Anfrage eines Kunden versteht, auf relevante Daten zugreift und passende Antworten liefert. KI-Agenten können die Bearbeitungszeiten von Anrufen verkürzen, indem sie menschliche Agenten bei der automatisierten Ausführung ähnlicher Arbeitsabläufe unterstützen, wie zum Beispiel bei der Bestellung eines Ersatzteils oder sogar bei der eigenständigen Bearbeitung häufiger Anfragen von Anfang bis Ende.

Entwicklung zu komplexen Agenten-Workflows

Entwicklung zu komplexen Agenten-Workflows

Bis zum Aufkommen von LLMs waren reaktive KI-Systeme wirklich schwierig zu implementieren. Agenten-Workflows der ersten Generation, die auf komplexer regelbasierter Programmierung oder intensivem Training von Machine-Learning-Modellen basierten, waren eine Seltenheit. Mit LLMs haben KI-Agenten vorgefertigte Engines, um ihre Fähigkeit zu fördern, auf Eingaben und Aufforderungen, auf die sie nicht explizit trainiert wurden, zu reagieren, wodurch die arbeitsintensive regelbasierte Programmierung entfällt.

Stattdessen kann jeder ein Generatives KI-Modell, z. B. über ChatGPT, zu einer Zero-Shot-Antwort auffordern. Dabei erledigt das Modell die gesamte Aufgabe von Anfang bis Ende ab dem Moment, in dem Sie die Eingabetaste drücken, ohne eine Pause zum Planen, Überprüfen oder Nachschlagen anderer Informationen einzulegen. Während Modelle in diesem Szenario bemerkenswert gut abschneiden und eine Ausgabegenauigkeit von etwa 50 % erreichen, kann die Einbindung von Multi-Shot-Prompting und RAG (Retrieval Augmented Generation = Abruf-gestützte Generierung) sowie andere Techniken die Leistung erheblich verbessern.

Der Sprung zu agentenbasierten Workflows kommt durch das Verketten von Eingabeaufforderungen und das Hinzufügen von Funktionsaufrufen (Werkzeugzugriff), um Planung, Reflexion, Iteration und Aktion zu ermöglichen – so lassen sich KI-Agenten schaffen. Effektive Iteration wird oft durch Zusammenarbeit/Feedbackschleifen unterstützt, in denen Modelle zusammenarbeiten, um die Leistung zu verbessern, indem sie die Ergebnisse der anderen Modelle mit Techniken wie Flow Engineering überprüfen und ausgleichen.

Vorteile von agentenbasierten Workflows.

Aber agentenbasierte Workflows sind nicht nur ein technischer Fortschritt – sie sind das Fundament für einen echten Paradigmenwechsel in Unternehmensabläufen. Agentenbasierte Workflows ergänzen die Vorteile bestehender Automatisierungstools, indem sie eine anpassungsfähigere, skalierbare Unterstützung bei Aufgaben und Prozessen bieten. Wie sieht das in Bezug auf geschäftliche Vorteile aus?

Erhöhte Effizienz

Erhöhte Effizienz

Die Effizienzgewinne der Automatisierung sind wirklich beachtlich. Agentenbasierte Workflows können komplexe, sich wiederholende Aufgaben übernehmen, wie z. B. die Erstellung von Berichten, deren Erledigung normalerweise einen nicht unerheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand erfordern würde. Im Finanzwesen können agentengestützte Workflows beispielsweise Rechnungen bearbeiten und Genehmigungen in einem Bruchteil der Zeit verwalten, indem sie kontinuierlich und mit höherer Geschwindigkeit ausgeführt werden und gleichzeitig Engpässe reduzieren, was zu schnelleren Durchlaufzeiten führt.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Verbesserte Entscheidungsfindung

Mit agentenbasierten Workflows können Unternehmen datenbasierte Entscheidungen mit größerem Vertrauen treffen. KI-Agenten können riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren, um Muster zu erkennen, Erkenntnisse zu generieren und Empfehlungen an Beteiligte zu liefern.

Bei Routineentscheidungen können Agenten autonom handeln, z. B. die geeignete Maßnahme zur Risikominderung für eine Cybersecurity-Bedrohung auswählen und die entsprechende Aktion ausführen, z. B. die Isolierung von Servern. Mit dieser Fähigkeit können Unternehmen schneller auf Markt- oder Betriebsänderungen reagieren und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten und relevantesten Informationen treffen.

Verbesserte Genauigkeit

Verbesserte Genauigkeit

Agentenbasierte Workflows reduzieren die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, indem sie die vereinten Fähigkeiten von KI und Automatisierung nutzen, um Aufgaben mit Konsistenz und hoher Genauigkeit auszuführen. Sie stellen sicher, dass Abweichungen sofort erkannt und behoben werden – entweder durch einen KI-Agenten im Workflow selbst oder indem menschliche Prozesse ausgelöst werden, um Ausnahmen zur Überprüfung und Eingabe durch Menschen vorzulegen. Das Ergebnis ist eine höhere Genauigkeit, welche die Datenintegrität erhöht und Vertrauen in die Informationen schafft, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden.

Erhöhte Agilität

Erhöhte Agilität

Agentenbasierte Workflows reagieren auf Echtzeitänderungen in ihrer Umgebung, können Handlungen anpassen und sich entsprechend ausrichten, um neue Parameter oder Prioritäten zu erfüllen. Das setzt neue Maßstäbe in Sachen Flexibilität bei automatisierten Prozessen und unterstützt betriebliche Agilität und Resilienz.

Buchhaltung & Finanzen

Skalierbarkeit

Agentenbasierte Workflows sind von Natur aus skalierbar und in der Lage, große Arbeitsvolumen zu meistern, ohne die Qualität oder Effizienz zu beeinträchtigen. KI-Agenten können erhöhte Arbeitslasten bewältigen, indem sie Aufgaben smart verteilen und die Ressourcenzuweisung optimieren. Zum Beispiel stellt der Einsatz von KI-Agenten in einem E-Commerce-Kontext zur Verwaltung von Kundenanfragen, Bearbeitung von Bestellungen und Verfolgung von Lagerbeständen sicher, dass kontinuierlich hohe Serviceleistungen geboten werden, selbst wenn Nachfragespitzen auftreten – wie vor großen Feiertagen wie Weihnachten.

Kosteneinsparungen

Kosteneinsparungen

Bei der Intelligenten Automatisierung können agentenbasierte Workflows erheblich zur Kosteneinsparung für Unternehmen beitragen, indem sie einen erweiterten Horizont der Prozessautomatisierung und eine bessere Ressourcenzuweisung ermöglichen und gleichzeitig Fehler reduzieren und die betriebliche Effizienz verbessern. Für den Kundenoperationen allein schätzte McKinsey den Produktivitätszuwachs auf über 400 Milliarden Dollar.

Praktische Anwendungsfälle für agentenbasierte Workflows

Während der prognostizierte Wert von Generativer KI in verschiedenen Branchen und Funktionen enorm ist, muss man für die tatsächliche Umsetzung dieses Potenzials in spürbare Auswirkungen die realen Anwendungen von agentenbasierten Workflows kennen. Da immer mehr Unternehmen agentenbasierte Workflows einsetzen, wächst das Potenzial für Innovation und Wachstum weiter.

Personalmanagement

Personalmanagement

Agentenbasierte Workflows für HR-Abteilungen können die Talentmanagement-Prozesse beschleunigen und verbessern – einschließlich Rekrutierung, Einarbeitung und Leistungsmanagement. KI-Agenten in agentenbasierten Workflows können die Überprüfung von Lebensläufen automatisieren, um qualifizierte Kandidaten zu identifizieren und Gespräche zu vereinbaren. So finden sich nicht nur schneller geeignete Kandidaten, sondern es reduziert auch mögliche Vorurteile, die bei der traditionellen Kandidatenauswahl auftreten sein können.

Während des Onboardings können KI-Agenten als interaktive Guides für neue Mitarbeitende fungieren, indem sie durch die Schulungsmodule helfen, notwendige Formulare und Anmeldungen ausfüllen und häufige Fragen beantworten.

Projektmanagement

Projektmanagement

Traditionelles Projektmanagement basiert typischerweise auf händischen Aktualisierungen und herkömmlicher Kommunikationen, was etwaige Engstellen weiter verstärken und zu Verzögerungen führen kann. Die Anwendung von agentenbasierten Workflows kann Aufgaben im Projektmanagement automatisieren, wie z. B. die Überwachung des Projektfortschritts in Echtzeit, das Bereitstellen von Updates bei Erreichen von Meilensteinen oder das Senden von Warnungen und Erinnerungen, wenn potenzielle Engpässe auftreten, sowie die Neuzuweisung von Aufgaben, um Arbeitslasten auszugleichen und Ressourcen effektiv zu nutzen.

Dieses Maß an Automatisierung steigert nicht nur die Produktivität, sondern ermöglicht es Projektmanagern auch, sich auf strategische Entscheidungen zu konzentrieren, anstatt Zeit mit administrativen Aufgaben zu verschwenden. Zum Beispiel kann in einer Softwareentwicklungsumgebung ein KI-Agent den Fortschritt von Entwicklungsaufgaben im Blick behalten und Ressourcen nach Bedarf zuweisen, um Fristen einzuhalten.

Kundensupport

Kundensupport

Der Einsatz von KI-Agenten im Kundensupport ist eine der fruchtbarsten Anwendungen von agentenbasierten Workflows. Agentenbasierte Automatisierung ist bereits bei der Bearbeitung routinemäßiger Anfragen im Einsatz, unterstützt und beschleunigt Service-Agenten und äußert personalisierte Empfehlungen. Natural Language Processing (NLP) ermöglicht es KI-Agenten, Kunden und Servicemitarbeitende in Echtzeit zu verstehen und auf sie zu reagieren.

KI-Agenten können viele gängige Anwendungsfälle im Kundenservice übernehmen – von der Beantwortung häufig gestellter Fragen über die Unterstützung bei der Auftragsverfolgung bis hin zur Bereitstellung von Expertenwissen für neue Servicemitarbeitende. Wenn komplexe Probleme auftreten, die menschliches Eingreifen erfordern, können KI-Agenten diese Fälle an menschliche Agenten weiterleiten, um sicherzustellen, dass Kunden die richtige Unterstützung erhalten. Dieser hybride Ansatz verkürzt nicht nur die Reaktionszeiten, sondern ermöglicht es menschlichen Agenten, sich auf die Lösung sensibler und ungewöhnlicher Probleme zu konzentrieren, was die Gesamtqualität des Service steigert.

Finance

Finance

Da das Finanzwesen mit großen Datensätzen arbeitet und schnell sowie präzise reagieren muss, sind agentengestützte Workflows eine ideale Chance zur Wertsteigerung. KI-Agenten können große Datensätze verarbeiten, um Trends und Unstimmigkeiten zu erkennen und potenzielle Risiken zu bewerten, indem sie historische Daten und aktuelle Geschäftsbedingungen analysieren, um finanzielle Entscheidungen zu treffen. Dieser proaktive Ansatz verbessert die Fähigkeit des Unternehmens, fundierte Entscheidungen zu treffen, auf Marktschwankungen zu reagieren und potenzielle Verluste zu minimieren.

Ein weiteres Beispiel für agentenbasierte Workflows im Finanzwesen ist die Verhandlung von Lieferantenrabatten. KI-Agenten können unstrukturierte Vereinbarungen und Trenddaten im Finanzwesen überprüfen, Bedingungen vergleichen und Maßnahmen empfehlen sowie die nächsten Schritte verhandeln. Eine weitere Anwendung von agentenbasierten Workflows im Finanzwesen ist für SOX-Kontrollen – KI-Agenten können automatisch Unternehmenstransaktionen mit SOX-Kontrollen abgleichen, um Verstöße zu identifizieren, detaillierte Berichte für das Prüfungsteam zu erstellen und die Beteiligten zu benachrichtigen.

Die Steueroptimierung ist eine weitere großartige Gelegenheit, um agentenbasierte Workflows anzuwenden. KI-Agenten können Steuergesetze verstehen, Steuerverpflichtungen vorhersagen und Strategien zur Minimierung von Steuerpflichten planen. Die Vorteile sind oft sofort spürbar: Im Fall von Petrobras, die 120 Millionen $ an Steuereinsparungen in nur drei Wochen erzielt haben.

Schlüsselkomponenten von agentenbasierten Workflows

Agentenbasierte Workflows basieren auf einer Grundlage der Intelligenten Automatisierung, mit der Unternehmen sichere, kontrollierte KI-gestützte automatisierte Prozesse erstellen können. Die Hauptkomponenten von agentenbasierten Workflows – RPA, NLP, KI-Agenten, Workflow-Orchestrierung und Integrationen – arbeiten synergetisch zusammen, um dynamische, automatisierte Prozesse zu schaffen.

1.

Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA)

Mit RPA-Tools können Unternehmen Software-Roboter erstellen, die menschliche Aktionen nachahmen, wie z. B. Dateneingabe, Transaktionsverarbeitung und Berichtserstellung. RPA ist ein wichtiger Bestandteil von agentenbasierten Workflows, der es KI-Agenten ermöglicht, regelbasierte Aufgaben über Anwendungen hinweg genau und zuverlässig auszuführen. Innerhalb eines agentenbasierten Workflows könnte RPA beispielsweise verwendet werden, um Rechnungsdaten, die von einem KI-Agenten aus unstrukturierten Rechnungsdokumentdaten gewonnen wurden, automatisch in ein Buchhaltungssystem einzugeben.

2.

Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing = NLP)

Mit NLP können KI-Agenten menschliche Sprache auf eine Weise verstehen, interpretieren und darauf reagieren, die sowohl sinnvoll als auch kontextuell relevant ist. Diese Fähigkeit macht aus der Interaktion mit KI-Agenten ein nahtloses Benutzererlebnis – spezielles Training oder Programmierkenntnisse braucht es dazu nicht. NLP ist für agentenbasierte Workflows in Kundenbetreuung, Inhaltserstellung und Sentimentanalyse essenziell. NLP ist Teil des zugrundeliegenden agentenbasierten Workflow-Toolkits, das die Erstellung von Konversationsagenten oder Chatbots ermöglicht, die in Echtzeit mit Benutzern kommunizieren.

3.

KI-Agenten

KI-Agenten sind die smarten Einheiten im Kern agentenbasierter Workflows, die komplexe Aufgaben ausführen, Entscheidungen treffen und aus ihren Interaktionen lernen. KI-Agenten werden auf einer semantischen Engine aufgebaut und betrieben – normalerweise einem großen Sprachmodell (LLM). Die Grundlage des semantischen Modells/LLM bietet die Möglichkeit, Überlegungen anzustellen, zu planen und zu reflektieren sowie eine Konversationsebene, auf welcher der Agent um Klärung oder Genehmigung seiner Arbeit bitten kann.

Um voranzukommen, integrieren KI-Agenten Funktionsaufrufe oder die Nutzung von Werkzeugen, um ihnen zu ermöglichen, sich mit Systemen zu verbinden, Automatisierungen auszuführen, nach Informationen zu suchen und vieles mehr. Daher ist die Automatisierungsschicht, auf der die Agenten aufbauen, so wichtig. Sie bietet eine sichere und robuste Basis von Aktionen, mit denen die KI-Agenten ihre Ziele erreichen können.

4.

Workflow-Orchestrierung

Die Workflow-Orchestrierung ist der Prozess der Koordination und Verwaltung der verschiedenen Komponenten und Aufgaben innerhalb eines Agent-Workflows. Das umfasst die Definition der Reihenfolge von Aktionen, das Management von Abhängigkeiten und die Gewährleistung, dass Aufgaben effizient und zur richtigen Zeit ausgeführt werden.

Workflow-Orchestrierungstools bieten eine visuelle Schnittstelle zum Entwerfen und Überwachen von Workflows, wodurch Unternehmen komplexe Prozesse leichter verwalten können, die mehrere Technologien und Systeme integrieren. Für einen Marketing-Workflow könnte das so aussehen, dass Leads, die von Social-Media-Kampagnen kommen, mit Kundenbeziehungsmanagement (CRM)-Systemen verbunden werden und automatisierte Lead-Zuweisungs-Workflows ausgelöst werden, um sicherzustellen, dass Verkaufschancen sofort angeboten werden.

5.

Integrationen

Integrationen und APIs sind von zentraler Bedeutung für die Erstellung von agentenbasierten Workflows, um verschiedene Systeme, Anwendungen und Technologien miteinander zu verbinden und so eine nahtlose Kommunikation, den Datenaustausch und die Ausführung von Aufgaben zu ermöglichen. Agentenbasierte Workflows erfordern die Verbindung mit Anwendungen und Plattformen, um produktiv zu sein und einen kohärenten Prozess sicherzustellen, wie zum Beispiel die Verbindung von KI-Agenten mit RPA-Tools, die in CRM-Systeme integriert sind, um Informationsaktualisierungen zu automatisieren und Verkaufs- und Supportteams die aktuellsten Kundeninformationen bereitzustellen.

Best Practices für den Aufbau von agentenbasierten Workflows

Der Aufbau effektiver agentenbasierter Workflows ähnelt der Entwicklung jeder Art von Automatisierung von Geschäftsprozessen – Best Practices stellen die Effizienz und Effektivität sicher. Fortschrittliche Automatisierungsplattformen, welche die Erstellung von KI-Agenten mit bereits integrierten Best Practices bieten, ermöglichen einen vereinfachten, beschleunigten Weg zur Erstellung agentenbasierter Workflows.

Definieren Sie klare, spezifische Ziele

Definieren Sie klare, spezifische Ziele

Das Ziel, das Sie erreichen möchten, ist der gemeinsame Zweck, auf den sich die am Workflow beteiligten KI-Agenten ausrichten. Die klare und explizite Definition dieses Ziels hilft nicht nur dabei, die Effektivität des Workflows zu messen, sondern dient auch als Richtschnur für das Design und die Implementierung der Agenten selbst.

Ein Beispiel: Wenn das Ziel darin besteht, die Kundenzufriedenheit durch schnellere Reaktionszeiten zu verbessern, sollte der Workflow so gestaltet sein, dass Aufgaben priorisiert werden, welche die Kundeninteraktionen verbessern. Diese Ausrichtung stellt sicher, dass jede Entscheidung und nachfolgende Aktion der KI-Agenten zum Gesamtziel beiträgt.

Nutzen Sie die Stärken von KI-Agenten

Nutzen Sie die Stärken von KI-Agenten

Robuste agentenbasierte Workflows nutzen mehrere spezialisierte KI-Agenten, die jeweils unterschiedliche Stärken und Fähigkeiten haben.

Ähnlich wie menschliche Mitarbeitende verfügt jeder Agent über Grundfähigkeiten zur Zusammenarbeit, Kommunikation und Koordination untereinander und mit menschlichen Nutzern. Gleichzeitig verfügt er über aufgabenspezifische Fähigkeiten und zugrundeliegende (modellgesteuerte) Stärken, die sich sowohl voneinander unterscheiden als auch eine große Spanne aufweisen. Das Erkennen der Möglichkeit, spezialisierte KI-Agenten zu nutzen, ist der Schlüssel zum Aufbau effektiver agentenbasierter Arbeitsabläufe, die mehrere komplexe Aufgaben erledigen.

Mit Agentenbasierter Prozessautomatisierung im Gesundheitswesen können KI-Agenten Patientendaten analysieren, während ein Kalender-Agent die Terminplanung verwaltet. Zusammen sorgen sie für einen umfassenden Workflow bei der Patientenversorgung.

Menschen stets einbeziehen

Menschen stets einbeziehen

Agentenbasierte Workflows erfordern ein Gleichgewicht zwischen agentenbasierten Fähigkeiten und Aufsicht. Erstellen Sie agentenbasierte Workflows, um Menschen einzubeziehen und KI-Entscheidungen zu validieren, damit Aktionen und Ergebnisse auch wirklich den Unternehmenszielen entsprechen.

Setzen Sie auf die Zusammenarbeit mit mehreren Agenten

Setzen Sie auf die Zusammenarbeit mit mehreren Agenten

Das Entwerfen von Workflows, welche die Zusammenarbeit zwischen mehreren KI-Agenten unterstützen, ist entscheidend für die Bewältigung von komplexen, mehrstufigen Prozessen. Indem sie es Agenten ermöglichen, Informationen auszutauschen und ihre Aktionen zu koordinieren, können Unternehmen widerstandsfähigere, effizientere agentengestützte Automatisierungen schaffen.

In einem Supply-Chain-Management-Szenario könnte ein Bestandsverfolgungs-Agent die Lagerbestände im Auge behalten, während sich ein anderer um die Lieferantenkommunikation kümmert. Wenn Sie sie nicht nur durch Orchestrierung miteinander verbinden, sondern ihnen auch die direkte Zusammenarbeit ermöglichen, können Sie einen flexibleren Workflow schaffen, der eigenständig auf Nachfrageänderungen oder Unterbrechungen der Lieferkette reagieren kann.

Wenden Sie strenge Datenverwaltung an

Wenden Sie strenge Datenverwaltung an

Daten­transparenz bildet die Grundlage für das Vertrauen und die Sicherheit von agentenbasierten Workflows. Verfolgen Sie Dateninteraktionen und wenden Sie Metadaten an, um Verantwortlichkeit zu schaffen. Metadaten ermöglichen die Erstellung von Prüfpfaden. Sie fangen bei dem Ursprung der Daten über jede Aktivität, jeden Zugriff und jede Umwandlung im Kontext dessen an, wo und wann sie verwendet wurden. Gewährleisten Sie Datenschutz und die Einhaltung mit klaren Richtlinien und Standards für das Datenmanagement.

Beispiele für agentenbasierte Workflows.

Lieferkette: Backorder-Verarbeitung

Lieferkette: Backorder-Verarbeitung

Effiziente Backorder-Verarbeitung trägt zur Betriebseffizienz und Kundenzufriedenheit bei. Bestehende Backorder-Verarbeitungs-Workflows automatisieren verschiedene Aufgaben wie Bestellaktualisierungen und Bestandsprüfungen. Das Ziel ist es, schnell zu reagieren, um alternative Optionen anzubieten, was dazu beiträgt, Kunden zu halten und Einnahmen zu schützen.

Typischer Prozess
Bei einem neuen Backorder-Fall öffnet ein automatisiertes System den Fall und sendet eine E-Mail-Benachrichtigung an das Kundenserviceteam. Ein Mitarbeitender überprüft die E-Mail und greift auf den Fall im CRM zu. Er überprüft die Details und konsultiert das ERP-System, um mögliche Ersatzprodukte zu identifizieren. Der Mitarbeitende startet dann eine Automatisierung, die den Lagerbestand auf verfügbare Alternativen überprüft. Sobald ein geeigneter Ersatz gefunden wurde, finalisiert der Mitarbeitende die Ersatzbestellung, was den Fulfillment-Workflow auslöst, bei dem weitere Mitarbeitende im Versand und in der Logistik einbezogen werden.

Agentenbasierter Workflow
Wenn ein Backorder-Fall eröffnet wird, wird er sofort von einem Überprüfungs-Agent übernommen, um die zugehörigen Systeme wie das CRM zu aktualisieren und Informationen sowie Backorder-Details zu validieren. Der Agent kommuniziert direkt mit dem Kunden, um bei Bedarf Präferenzen für Ersatzprodukte zu besprechen.

Der Prüfungs-Agent übergibt den Fall an einen Ersatz-Agenten, der potenzielle Alternativen ausmacht, die Lagerbestände überprüft und die Ersatzbestellung abschließt.

Die Bestellung wird dann von einem Fulfillment-Agenten abgeholt, der mit den Logistik- und Versandteams zusammenarbeitet, um den Fulfillment-Prozess durchzuführen.

Finanzwesen: Rechnungsbearbeitung

Finanzwesen: Rechnungsbearbeitung

Finanzteams wollen die Rechnungsverarbeitungsabläufe optimieren, um die Zahlungszyklen zu beschleunigen, die Beziehungen zu Lieferanten zu stärken und das Cashflow-Management zu verbessern. Die Automatisierung von Rechnungsverarbeitungsaufgaben, wie Dateneingabe, Überprüfung und Genehmigung, hilft Unternehmen jetzt schon, Fehler und Abweichungen zu minimieren, was zu besserer Compliance und finanzieller Genauigkeit führt.

Typischer Prozess
Beim Empfang einer Rechnung im Posteingang der Kreditorenbuchhaltung erfasst ein Automatisierungstool diese und speist die Daten in die Rechnungsverwaltungssysteme, wie SAP, ein, wodurch eine Benachrichtigung an das Team für Kreditorenbuchhaltung zur Überprüfung ausgelöst wird. Die Kreditorenbuchhaltung prüft die Rechnung in Bezug auf die vereinbarten Bedingungen, indem sie zwischen den Systemen für die Rechnungsstellung und die Vertragsverwaltung hin- und herschaltet. Bei Unstimmigkeiten kommuniziert die Kreditorenbuchhaltung sowohl mit dem Anbieter als auch mit dem internen Geschäftsinhaber, der für die Bestellung verantwortlich ist, um Probleme zu lösen.

Sobald alle Anpassungen vorgenommen wurden, löst der Analyst eine Zahlungsanforderung aus, die eine automatisierte Nachricht an die Genehmiger sendet. Nach Genehmigung wird die Zahlungsanforderung häufig manuell in das Buchhaltungssystem eingegeben, um den Zahlungsbearbeitungsworkflow zu starten. Wenn die Zahlung durchgeführt wird, aktualisiert eine separate Automatisierung die zugehörigen Systeme, um anzugeben, dass die Rechnung bezahlt wurde.

Agentenbasierter Workflow
Zu Beginn überprüft ein Intake-Agent eingehende Rechnungen, prüft die Informationen und stellt die Genauigkeit sicher, bevor er eine Zahlungsanforderung erstellt. Bei diesem Prozess gleicht ein Vertragsmanagement-Agent die Vertragsbedingungen ab, stellt sicher, dass die Rechnungsdetails mit den ausgehandelten Vereinbarungen übereinstimmen, und markiert Abweichungen, bevor sie zu Engpässen werden. Werden Abweichungen festgestellt, kommuniziert der Agent proaktiv mit dem Anbieter und dem Geschäftsinhaber, um Probleme zu lösen und die Details zu bestätigen.

Sobald die Überprüfung abgeschlossen ist, wird die Zahlungsanforderung an einen Genehmigungs-Agenten weitergeleitet, der sie anhand historischer Daten und des Geschäftskontexts der Rechnung bewertet. Der Genehmigungs-Agent empfiehlt die Genehmigung und bittet den Geschäftsinhaber um Bestätigung.

Nach Erhalt der Genehmigung erstellt der Genehmigungs-Agent eine Anforderung im Buchhaltungssystem, die einem Zahlungs-Agenten zugewiesen wird, welcher wiederum den Zahlungsabwicklungs-Workflow ausführt, Geld überweist und Geschäftssysteme aktualisiert, um zu bestätigen, dass die Rechnung bezahlt wurde, sowie die Beteiligten und den Anbieter benachrichtigt.

IT: Netzwerk-Bedrohungserkennung

IT: Netzwerk-Bedrohungserkennung

IT-Teams wollen die Erkennung von Netzwerkbedrohungen verbessern, um sensible Daten zu schützen, die allgemeine Sicherheitslage zu verbessern und die Geschäftskontinuität zu wahren. Durch die Implementierung von Überwachungssystemen automatisieren Unternehmen in der Regel die Erfassung und Analyse von Netzwerkverkehr und Bedrohungsinformationen. Das ist Teil eines proaktiven Ansatzes, der darauf abzielt, Risiken zu mindern, bevor Schlimmeres passiert, und den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Reaktion auf Vorfälle zu reduzieren.

Typischer Prozess
Netzwerküberwachungssysteme erfassen kontinuierlich Daten aus verschiedenen Quellen und normalisieren diese – einschließlich Netzwerkverkehrsprotokollen und Bedrohungsinformationen-Feeds. Diese Daten werden von Bedrohungsüberwachungssystemen und IT-Sicherheitsanalysten mithilfe statistischer Analysen und maschineller Lernalgorithmen analysiert, um Anomalien auszumachen, welche auf Sicherheitsbedrohungen hinweisen könnten.

Wenn eine Anomalie erkannt wird, wird ein Alarm ausgegeben, um das Incident-Response-Team zu benachrichtigen. Incident-Response-Spezialisten gehen der Warnmeldung auf den Grund, um die Gültigkeit und Schwere potenzieller Bedrohungen zu bewerten, indem sie Protokolle überprüfen, Daten miteinander in Verbindung setzen und Bedrohungsinformationen konsultieren.

Wird eine Bedrohung bestätigt, initiieren sie die Vorfallreaktionsprozesse, um die Bedrohung einzudämmen, ihre Auswirkungen zu mindern und schädliche Elemente aus der Umgebung zu entfernen. Die IT-Sicherheitsanalysten dokumentieren die Ergebnisse und alle Maßnahmen, die zur Einhaltung der Vorschriften und zur Verbesserung der Prozesse ergriffen werden.

Agentenbasierter Workflow
Laufend überwacht ein Agent die von Netzwerküberwachungssystemen und Bedrohungsinformationsquellen gesammelten Daten.

Wenn eine potenzielle Bedrohung erkannt wird, benachrichtigt der Agent das Sicherheitsteam, und ein Bedrohungsreaktions-Agent wird der bestätigten Bedrohung zugewiesen. Der Agent führt Eindämmungsverfahren durch und dokumentiert jede Aktion für Verantwortlichkeit und Compliance.

Ein Optimierungs-Agent arbeitet mit dem Bedrohungsreaktions-Agenten zusammen, um die Wirksamkeit der Eindämmungsmaßnahmen zu bewerten und die Sicherheitslage entsprechend anzupassen, um optimalen Schutz zu gewährleisten.

Finanzdienstleistungen: Bearbeitung von Kreditanträgen

Finanzdienstleistungen: Bearbeitung von Kreditanträgen

In der stark umkämpften Bankenbranche minimiert die Automatisierung des Kreditverarbeitungs-Workflows Fehler und Compliance-Risiken, was sicherstellt, dass Anträge konsistent und genau bewertet werden. Insgesamt verbessert die effektive Bearbeitung von Kreditanträgen die Fähigkeit der Bank, Risiken im Griff zu haben, Ressourcen zu optimieren und strategisches Wachstum zu fördern, was letztendlich die Rentabilität und Kundenzufriedenheit steigert.

Durch die Automatisierung wichtiger Aufgaben wie Dateneingabe, Bonitätsprüfungen und Underwriting-Bewertungen können Unternehmen die Zeit, die für die Genehmigung von Krediten benötigt wird, erheblich verkürzen und so den Kreditnehmern einen schnelleren Zugang zu Geldmitteln ermöglichen. Diese Effizienz stärkt nicht nur die Kundenbeziehungen, sondern erhöht auch die Wettbewerbsfähigkeit der Bank auf dem Markt.

Typischer Prozess
Ein potenzieller Kreditnehmer reicht einen Kreditantrag online, über mobile Geräte oder persönlich in einer Filiale ein. Bei Erhalt werden die Antragsdaten mit Hilfe von Dokumenten-Automatisierung in ein zentrales Kreditverwaltungssystem eingegeben, um eine erste Überprüfung durch einen Kreditbearbeitungsanalysten zu ermöglichen. Der Analyst stellt sicher, dass alle erforderlichen Unterlagen bereitgestellt wurden, einschließlich Identifikationsdokumente und Einkommensnachweisen.

Nach Bestätigung der Vollständigkeit führt die Bank eine Kreditbewertung durch, um die Kreditwürdigkeit des Antragstellers zu bewerten. Dazu gehört die Überprüfung des Einkommens durch finanzielle Dokumente und möglicherweise die Kontaktaufnahme mit dem Arbeitgeber des Antragstellers. Zur Entscheidungsfindung wird eine Risikobewertung durchgeführt, die durch den Einsatz von KI-Tools unterstützt wird, um Faktoren wie das Verhältnis von Schulden zu Einkommen und die Beschäftigungsgeschichte zu analysieren.

Wenn der Antrag in die Underwriting-Phase übergeht, prüft ein Kreditsachbearbeiter den Antrag im Detail, um über eine Genehmigung oder eine bedingte Genehmigung zu entscheiden. Im Falle einer Genehmigung erstellt die Bank ein Kreditangebot mit detaillierten Bedingungen, welches der Antragsteller prüfen kann.

Agentenbasierter Workflow
Ein Intake-Agent ist für die Überprüfung und Verifizierung von Kreditanträgen, die Durchführung von Kreditprüfungen und die enge Zusammenarbeit mit dem Kreditsachbearbeiter zur Risikobewertung zuständig.

Sobald die Vollständigkeit des Antrags bestätigt ist, führt ein Kreditprüfungsagent eine eingehende Prüfung durch, bei der alle unterstützenden Daten überprüft werden, um geeignete Kreditbedingungen zu empfehlen.

Der Underwriter trifft die endgültige Entscheidung bezüglich des Antrags und startet einen Erstellungs-Agenten, um das Kreditangebot vorzubereiten.

Während dieses Prozesses halten die Agenten die Kommunikation mit dem Antragsteller aufrecht, um sicherzustellen, dass sie während des gesamten Prozesses auf dem neusten Stand sind, um Kundenzufriedenheit und Vertrauen zu unterstützen.

Gesundheitswesen: Vorabgenehmigung

Gesundheitswesen: Vorabgenehmigung

Der Prozess der Vorabgenehmigung hat das Ziel, Verzögerungen bei der Bearbeitung zu minimieren und den Zugang zu notwendigen medizinischen Leistungen zu ermöglichen, während gleichzeitig die Übereinstimmung mit den Versicherungspolicen und die Einhaltung der medizinischen Richtlinien gewährleistet wird. Um die Genehmigungsverfahren zu beschleunigen, wurden wichtige Aufgaben wie die Einreichung von Anträgen, die Überprüfung von Unterlagen und die Kommunikation mit Anbietern automatisiert.

Effektive Prozesse zur vorherigen Genehmigung tragen zu besseren Patientenergebnissen, verbesserter Betriebseffizienz und einer reibungsloseren Erfahrung im Gesundheitswesen bei – alles zentral für die übergeordneten Ziele des Gesundheitssystems.

Typischer Prozess
Ein Gesundheitsdienstleister reicht einen Antrag auf Vorabgenehmigung für spezifische Dienstleistungen, Verfahren oder Medikamente ein – begleitet von unterstützender Dokumentation, wie klinischen Notizen und Behandlungsplänen.

Nach Erhalt führt die Versicherungsgesellschaft eine erste Überprüfung durch, um zu bestätigen, dass alle erforderlichen Informationen eingereicht wurden. Wenn Informationen fehlen, wendet sich der Versicherer an den Anbieter, um weitere Dokumentation anzufordern.

Das klinische Team bewertet dann die Anfrage zur Vorabgenehmigung anhand der festgelegten medizinischen Richtlinien und der medizinischen Vorgeschichte des Patienten, um die medizinische Notwendigkeit der Anfrage zu bestimmen. Auf der Grundlage der Ergebnisse und der Kriterien der Versicherungspolice entscheidet die Versicherungsgesellschaft, ob sie den Antrag genehmigt, ablehnt oder weitere Informationen anfordert und sowohl den Gesundheitsdienstleister als auch den Patienten über das Ergebnis informiert.

Agentenbasierter Workflow
Bei Erhalt eines Antrags auf Vorabgenehmigung führt ein verarbeitender Agent eine erste Überprüfung durch und prüft, ob alle erforderlichen Informationen enthalten sind. Falls Informationen fehlen, tritt ein Kommunikationsagent mit dem Anbieter in Kontakt, um die erforderliche Dokumentation einzuholen.

Ein Validierungs-Agent bewertet dann die Anfrage anhand der geltenden medizinischen Richtlinien und der Krankengeschichte des Patienten und empfiehlt dem klinischen Team eine Entscheidung, welche auch die Deckungskriterien der Versicherungspolice berücksichtigt. Das klinische Team genehmigt die empfohlene Entscheidung, und der Kommunikationsagent benachrichtigt sowohl den Gesundheitsdienstleister als auch den Patienten über das Ergebnis.

Die Rolle von Automation Anywhere im Bereich der agentenbasierten KI-Workflows

Während das Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) einen wahren KI-Goldrausch auslöste, haben die Kosten, Komplexität und Unsicherheiten bei der Anwendung von Generativer KI in Unternehmensumgebungen unterm Strich zu einer langsameren KI-Einführung geführt. Die Integration von KI-Technologien in ein bereits bestehendes Unternehmenssicherheits- und Governance-Framework, wie es von Plattformen für Intelligente Automatisierung bereitgestellt wird, ebnet den Weg für die beschleunigte Einführung von agentenbasierten Workflows und agentenbasierter KI.

Die Automation Anywhere-Plattform bietet eine vollständige Suite von cloud-nativen Automatisierungs- und KI-Tools und -Technologien zur Erstellung und Implementierung agentenbasierter Workflows – einschließlich RPA und unterstützender KI für die Low-Code/No-Code-Entwicklung. Unsere Lösungen geben Unternehmen die Werkzeuge in die Hand, die sie brauchen, um das volle Potenzial von KI und Automatisierung auszuschöpfen.

Agentenbasierte Workflows sind eine bedeutende Weiterentwicklung in der Art und Weise, wie Arbeit ausgeführt wird, und bieten das Potenzial, Unternehmen agiler, smarter und effizienter zu machen. Fordern Sie eine Demo an, um einmal selbst zu erleben, wie Sie agentenbasierte Automatisierungslösungen erstellen können, um Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, die Effizienz zu verbessern und Ihr Unternehmen voranzubringen.

Häufig gestellte Fragen

Welche Branchen und Geschäftsbereiche verzeichnen den höchsten ROI durch agentenbasierte Workflows?

Agentenbasierte Workflows haben in verschiedenen Branchen einen erheblichen Einfluss, wobei einige einen besonders hohen Return on Investment (ROI) verzeichnen.

Beispiel:

Finanzdienstleistungen: Der Finanz- und Bankensektor ist einer der führenden Anwender von agentenbasierten Workflows. Durch die Automatisierung komplexer Aufgaben wie der Rechnungsverarbeitung, Darlehensgenehmigungen und Risikobewertungen können Finanzinstitute die Betriebskosten senken, die Genauigkeit steigern und die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung erhöhen. Beispielsweise können KI-Agenten große Datensätze analysieren, um Trends zu identifizieren und Empfehlungen auszusprechen, was fundiertere finanzielle Entscheidungen ermöglicht.

Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen transformieren agentenbasierte Workflows Prozesse wie das Patientenmanagement und die Vorabgenehmigung. Durch die Automatisierung administrativer Aufgaben können Gesundheitsdienstleister Abläufe optimieren, Verzögerungen bei der Behandlung reduzieren und die Ergebnisse für die Patienten verbessern. Diese Effizienz steigert nicht nur die Patientenzufriedenheit, sondern hilft Gesundheitsorganisationen auch, Kosten und Ressourcen effektiver zu verwalten.

Kundensupport: Unternehmen im Bereich des Kundenservices nutzen agentenbasierte Workflows, um Anfragen zu bearbeiten und personalisierten Support zu bieten. KI-Agenten können routinemäßige Kundenunterstützungsprozesse verwalten, komplexe Probleme an menschliche Agenten weitergeben und die Reaktionszeiten verbessern, indem sie mit menschlichen Agenten zusammenarbeiten. Das führt zu höherer Kundenzufriedenheit und -bindung, was das Ganze zu einer wertvollen Investition für Unternehmen macht, die ihre Servicequalität merkbar verbessern wollen.

Personalwesen: Personalabteilungen sehen auch einen signifikanten ROI aus agentenbasierten Workflows. Die Automatisierung von Aufgaben wie Anwerbung, Onboarding und Leistungsmanagement ermöglicht es Personalteams, sich auf strategische Initiativen zu konzentrieren, während die operative und Serviceeffizienz verbessert wird. KI-Agenten können bei der Überprüfung von Lebensläufen helfen und den Onboarding-Prozess erleichtern, wodurch Vorurteile reduziert und die Talentakquise beschleunigt werden.

Insgesamt erzielen Branchen, die stark auf Daten angewiesen sind, schnelle Entscheidungen treffen müssen und das Kundenerlebnis verbessern wollen, die höchsten Erträge durch die Implementierung agentenbasierter Workflows.

Was sind die Hauptunterschiede bei den Geschäftsergebnissen zwischen traditioneller RPA und KI-gestützten agentenbasierten Workflows?

Während sowohl die traditionelle Robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA) als auch KI-gesteuerte agentenbasierte Workflows die Effizienz steigern und Betriebskosten senken, sind agentenbasierte Workflows in mehreren zentralen Bereichen führend bei der Förderung von Geschäftsergebnissen. Es ist wichtig zu beachten, dass agentenbasierte Workflows RPA einbinden können, um Prozessschritte zuverlässig auszuführen, wie sie von den KI-Agenten festgelegt werden, die Prozesse innerhalb der agentenbasierten Automatisierung dynamisch steuern.

Vor allem bietet die Anwendung von agentenbasierter Prozessautomatisierung zur Erstellung agentenbasierter Workflows folgende Vorteile:

Verbesserte Reaktionsfähigkeit
Traditionelle RPA nutzt vordefinierte Regeln und lineare Prozesse, was sie effektiv für die Automatisierung repetitiver, regelbasierter Aufgaben macht. Jedoch kann sich die Technik nicht so gut anpassen, wenn sie mit unerwarteten Situationen oder Änderungen in den Arbeitsabläufen konfrontiert wird, was zu Verzögerungen und Ineffizienzen führt.

Im Gegensatz dazu verwenden KI-gestützte agentenbasierte Workflows KI-Agenten, die aus Echtzeitdaten lernen und sich dynamisch anpassen. Dieses kontextuelle Bewusstsein und die Flexibilität verbessern die Reaktionsfähigkeit, wodurch Unternehmen schnell und effektiv gegensteuern können, was besonders in schnelllebigen Umgebungen wertvoll ist.

Schnellere Entscheidungsfindung
Traditionelle RPA ist darauf beschränkt, Aufgaben entsprechend der Programmierung auszuführen und erfordert oft menschliches Eingreifen für Entscheidungen, die außerhalb ihrer Parameter liegen. Das kann zu langsameren Entscheidungsprozessen führen und man lässt sich Geschäftsmöglichkeiten entgehen.

KI-gestützte agentenbasierte Workflows nutzen KI-Agenten, um Daten zu analysieren, Kontext zu interpretieren und eigenständig fundierte Entscheidungen zu treffen. Das verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Entscheidungsfindung, was zu zeitnaheren und relevanteren Antworten führt – sei es auf Kundenanfragen oder größere geschäftliche Herausforderungen, welche die Positionierung auf dem Markt am Ende verbessern können.

Größere betriebliche Effizienz
Zwar steigert traditionelle RPA die Effizienz durch die Automatisierung einfacher Aufgaben, doch sie ist weniger effektiv bei komplexen, mehrstufigen Prozessen. Das kann blinde Flecken im Unternehmen und bestehende Engpässe vergrößern und wenig zur Verbesserung der Gesamtproduktivität beitragen.

Im Gegensatz dazu automatisieren agentenbasierte Workflows komplexe Prozesse über Systeme hinweg. KI-Agenten übernehmen die komplexen Teile von Workflows, bei denen andere Automatisierungsmethoden menschliche Anleitung oder Eingriffe erfordern würden. Beispielsweise können KI-Agenten im Finanzwesen von Anfang bis Ende bei der Rechnungsverarbeitung arbeiten, einschließlich der Verwaltung von Genehmigungen und der Behebung von Unstimmigkeiten in Echtzeit. Das ermöglicht schnellere Durchlaufzeiten und einen kohärenteren, optimierten Betriebsablauf, der blinde Flecken beseitigt und die Gesamtproduktivität verbessert.

Höhere Genauigkeit und Fehlerreduzierung
Traditionelle RPA kann menschliche Fehler bei repetitiven Aufgaben reduzieren, aber sie basiert auf einer vordefinierten Programmierung, die möglicherweise nicht alle Szenarien berücksichtigt. Infolgedessen können weiterhin Fehler auftreten, die zu Ineffizienzen und potenziellen Compliance-Problemen führen.

KI-gestützte agentenbasierte Workflows nutzen fortschrittliche Algorithmen, die kontinuierlich aus Interaktionen lernen, was zu höherer Genauigkeit und einer schnelleren Identifizierung von Abweichungen führt. Diese verbesserte Präzision erhöht die Datenintegrität und schafft Vertrauen in die Informationen, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden, was letztendlich die Geschäftsergebnisse verbessert.

Skalierbarkeit
Traditionelle RPA kann Schwierigkeiten haben, effektiv zu skalieren, da sie oft umfangreiche Neuprogrammierungen oder manuelle Anpassungen erfordert, um erhöhte Arbeitslasten oder Prozessänderungen zu bewältigen. Das kann das effiziente Wachstum eines Unternehmens einschränken.

KI-gestützte agentenbasierte Workflows sind von Natur aus skalierbar und schaffen es, größere Arbeitsvolumen zu bewältigen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. KI-Agenten können Aufgaben smart verteilen und die Ressourcenzuweisung optimieren, wodurch sich Unternehmen leichter an sich ändernde Anforderungen anpassen und die Geschäftsaktivitäten ausbauen können.

Höhere Rendite
Zwar kann traditionelle RPA zu Kosteneinsparungen führen, doch wird ihr Einfluss möglicherweise durch die Abhängigkeit von manueller Überwachung und starren Prozessen begrenzt. Das kann die finanziellen Vorteile schmälern, die Unternehmen erzielen können.

Im Gegensatz dazu bieten KI-gestützte agentenbasierte Workflows erheblichere Kosteneinsparungen, da sie komplexe Aufgaben automatisieren und den Bedarf an menschlicher Aufsicht verringern. Das sorgt für eine höhere Betriebseffizienz und Produktivität, was zu einer höheren Rendite führt, da Unternehmen Ressourcen auf strategische Initiativen anstatt auf Routineaufgaben umleiten können.

Kurz gesagt: Der Übergang von traditioneller RPA zu KI-gestützten agentenbasierten Workflows steigert nicht nur die operative Effizienz, sondern setzt auch neue Maßstäbe in Sachen Reaktionsfähigkeit, Entscheidungsfindung, Genauigkeit, Skalierbarkeit und ROI. Unternehmen, die agentenbasierte Workflows einsetzen, können mit verbesserten Geschäftsergebnissen rechnen und sich in einer zunehmend dynamischen und wettbewerbsintensiven Landschaft erfolgreich positionieren.

Wie passen agentenbasierte Workflows in die übergeordnete Unternehmensautomatisierungsstrategie?

Agentenbasierte Workflows können als zentrales Mittel zur Erreichung der Geschäftsziele einer Unternehmensautomatisierungsstrategie dienen. Sie helfen Unternehmen, Automatisierungsbemühungen zu optimieren und strategische Ziele zu erreichen – und zwar folgendermaßen:

  • Verbesserung der betrieblichen Effizienz: Eines der Hauptziele der Unternehmensautomatisierung ist es, die Abläufe zu optimieren und die Kosten zu senken. Agentenbasierte Workflows steigern diese Effizienz, indem sie komplexe, mehrstufige Prozesse automatisieren, bei denen herkömmliche Automatisierungstools möglicherweise an ihre Grenzen raten. Indem KI-Agenten Entscheidungen in Echtzeit treffen, können Unternehmen Workflows beschleunigen und manuelle Eingriffe minimieren, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
  • Verbesserung der Entscheidungsfindung: Effektive Entscheidungsfindung ist für jedes Unternehmen entscheidend. Agentenbasierte Workflows nutzen fortschrittliche Datenanalyse, um Insights zur richtigen Zeit zu bieten. KI-Agenten können große Datenmengen schnell analysieren, Trends erkennen und Handlungsempfehlungen geben, sodass Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen können, die mit ihren strategischen Zielen übereinstimmen.
  • Steigerung der Agilität: Mit agentenbasierten Workflows können sich Unternehmen schnell an wechselnde Marktbedingungen und Kundenanforderungen anpassen. Durch die Automatisierung und Anpassung von Prozessen in Echtzeit können Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben und auf neue Geschäftsmöglichkeiten oder Herausforderungen reagieren.
  • Skalierbarkeit für Wachstum: Wenn Unternehmen wachsen, müssen die Abläufe effizient skaliert werden. Agentenbasierte Workflows können erhöhte Arbeitslasten bewältigen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Mit dieser Skalierbarkeit können Unternehmen wachsen und Prozesse nahtlos anpassen, wodurch langfristige Wachstumsziele gefördert werden, ohne dass umfangreiche manuelle Anpassungen erforderlich sind
  • Innovation fördern: Ein zentrales Ziel der Unternehmensautomatisierung ist es, Innovationen zu fördern, indem Ressourcen für strategische Initiativen freigesetzt werden. Durch die Automatisierung sowohl routinemäßiger als auch komplexer Aufgaben können sich Mitarbeitende mit agentenbasierten Workflows auf höherwertige Tätigkeiten konzentrieren, wie beispielsweise die Entwicklung neuer Produkte oder die Verbesserung des Kundenerlebnisses. Diese Veränderung steigert nicht nur die Mitarbeiterzufriedenheit, sondern fördert auch die Geschäftsinnovation insgesamt.

Wie lange dauert es normalerweise, agentenbasierte Workflows in einem Unternehmen einzusetzen?

Die Zeit, die benötigt wird, um agentenbasierte Workflows in einem Unternehmen zu implementieren, kann natürlich stark variieren – Faktoren wie die Komplexität der Workflows, die bestehende technologische Infrastruktur und die spezifischen Ziele des Unternehmens beeinflussen die Geschwindigkeit.

In der Regel kann der Implementierungsprozess von wenigen Wochen bis zu mehreren Monaten dauern. Für einfache Workflows könnte es sogar nur eine Frage von Stunden oder Tagen sein. Insgesamt können eine sorgfältige Planung, klare Ziele und ein fundiertes Verständnis der Unternehmensanforderungen den Prozess optimieren und zu einer erfolgreichen Implementierung führen.

Hier folgt eine Aufschlüsselung einiger der Faktoren, welche die Zeitplanung beeinflussen:

  • Workflow-Komplexität: Einfachere Workflows mit klaren Aufgaben können schneller implementiert werden, während komplexere Workflows, die mehrere Systeme integrieren oder anspruchsvolle Entscheidungsprozesse erfordern, mehr Zeit für Design, Tests und Implementierung benötigen.
  • Bestehende Infrastruktur: Unternehmen mit gut etablierter technologischer Infrastruktur und vorhandenen Automatisierungstools können feststellen, dass es einfacher und schneller ist, agentenbasierte Workflows einzusetzen. Wenn bedeutende Upgrades oder Integrationen mit Altsystemen erforderlich sind, kann das für Verzögerungen sorgen.
  • Anpassungsbedarf: Die Anpassung agentenbasierter Workflows, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen, kann auch die Implementierungszeit beeinflussen. Wenn die Workflows an einzigartige Prozesse oder Compliance-Standards angepasst werden müssen, kann das für Verzögerungen sorgen.
  • Teambereitschaft: Angemessenes Training und Change-Management-Prozesse können helfen, die Einführung agentenbasierter Workflows zu beschleunigen. Wenn das Team gut vorbereitet und mit der Technologie vertraut ist, kann die Implementierung schneller und reibungsloser erfolgen.
  • Testen und Iteration: Gründliches Testen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Arbeitsabläufe wie beabsichtigt funktionieren. Diese Phase kann zusätzliche Zeit in Anspruch nehmen, insbesondere wenn Iterationen basierend auf Feedback und Leistungsbewertungen erforderlich sind.

Welche technischen Anforderungen müssen vor der Einführung agentenbasierter Workflows erfüllt sein?

Bevor man agentenbasierte Workflows nutzt, müssen Unternehmen bestimmte technische Anforderungen erfüllen. Das benötigen Sie:

Starke IT-Infrastruktur
Ein zuverlässiges IT-Setup ist ein Muss. Das bedeutet, dass ausreichend Serverkapazität, eine gute Netzwerkgeschwindigkeit und genügend Speicher vorhanden sein müssen, um die zusätzlichen Daten und die Kommunikation, die agentenbasierte Workflows erzeugen, zu bewältigen.

Integrationsmöglichkeiten
Agentenbasierte Workflows müssen in bestehende Systeme und Anwendungen integriert werden. Stellen Sie sicher, dass Tools oder Middleware vorhanden sind, die eine reibungslose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Technologien ermöglichen, sodass Daten einfach ausgetauscht und Workflows effizient verwaltet werden können.

Gute Datenverwaltungssysteme
Effektives Datenmanagement ist der Schlüssel. Unternehmen sollten Richtlinien und Tools einsetzen, um sicherzustellen, dass die von KI-Agenten verwendeten Daten genau und aktuell sind. Das umfasst die Nutzung von Analyseplattformen, um die Daten zu verstehen.

Frameworks für KI und Maschinelles Lernen
Um das Beste aus agentenbasierten Workflows herauszuholen, benötigen Sie Zugriff auf KI- und ML-Tools. Diese Technologien helfen dabei, smarte Agenten zu schaffen, die aus Daten lernen und sich bei Bedarf anpassen können. Beachten Sie, dass agentenbasierte Prozessautomatisierungsplattformen diese Frameworks sowie den Zugriff auf führende Tools bereits in die Lösung integriert haben.

Sicherheitsmaßnahmen
Den Schutz Ihrer Daten sicherzustellen bedeutet, starke Sicherheitsprotokolle wie Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen zu implementieren, um sensible Informationen zu schützen und regulatorische Anforderungen einzuhalten.

Können agentenbasierte Workflows vor Ort implementiert werden oder sind sie hauptsächlich cloudbasiert?

Agentenbasierte Workflows können je nach den Bedürfnissen des Unternehmens sowohl vor Ort als auch in der Cloud bereitgestellt werden. Viele moderne Lösungen, wie die von Automation Anywhere angebotenen, sind hauptsächlich cloudbasiert und bieten Vorteile wie Skalierbarkeit, geringere Kosten zu Beginn und einfachere Wartung.

Jedoch ist die On-Premises-Implementierung auch eine Option für Unternehmen, die mehr Kontrolle über ihre Daten benötigen oder spezifische Compliance-Anforderungen haben. Mit dieser Flexibilität können Unternehmen die Implementierungsmethode wählen, die am besten für sie funktioniert.

Wie koordinieren mehrere KI-Agenten ihre Arbeit in großen Unternehmenssystemen?

In großen Unternehmenssystemen koordinieren sich mehrere KI-Agenten durch einen Prozess, der als Multi-Agenten-Orchestrierung bekannt ist. Das beinhaltet die Verwendung fortschrittlicher Orchestrierungswerkzeuge, über die Agenten nahtlos an komplexen Aufgaben zusammenarbeiten können. Jeder Agent ist darauf ausgelegt, spezifische Funktionen zu erfüllen und kann mit anderen kommunizieren, um Informationen und Erkenntnisse auszutauschen. Plattformen wie Automation Anywhere bieten integrierte Orchestrierungsfunktionen, über die Agenten zusammenarbeiten, Aufgaben priorisieren und Aktionen basierend auf Echtzeitdaten anpassen können.

Wie stark können Unternehmen KI-Agenten in agentenbasierten Workflows anpassen?

Unternehmen können KI-Agenten in agentenbasierten Workflows vollständig an ihre spezifischen Bedürfnisse und Prozesse anpassen. Viele Plattformen, wie Automation Anywhere, bieten Low-Code- oder No-Code-Umgebungen, über die Benutzer KI-Agenten mithilfe von Vorlagen und intuitiven Tools erstellen und modifizieren können.

Zur Anpassung gehört die Definition der Rollen der Agenten, ihre Integration in bestehende Systeme und die Feinabstimmung ihrer Reaktionen basierend auf den spezifischen Daten und Workflows des Unternehmens. Unternehmen können zudem spezifische Regeln und Compliance-Anforderungen integrieren, um sicherzustellen, dass die Agenten innerhalb ihres festgelegten operativen Rahmens arbeiten.

Wie integrieren sich agentenbasierte Workflows in bestehende Automatisierungsplattformen wie traditionelle RPA oder Business Process Management (BPM)-Tools?

Agentenbasierte Workflows lassen sich leicht in bestehende Automatisierungsplattformen integrieren, wie traditionelle RPA- und BPM-Tools. Tatsächlich sind fortschrittliche Automatisierungsplattformen, die als agentenbasierte Prozessautomatisierungsplattformen bekannt sind, darauf ausgelegt, verschiedene Automatisierungstechnologien zentral zu vereinen, sodass KI-Agenten nahtlos mit RPA- und BPM-Tools zusammenarbeiten können.

Beispielsweise können agentenbasierte Workflows RPA verwenden, um einfache, repetitive Aufgaben zu erledigen, während KI-Agenten komplexere Entscheidungsfindung und Datenanalyse ermöglichen. Durch die Anbindung an bestehende Tools schaffen agentenbasierte Workflows ein einheitliches Automatisierungsökosystem, das die Stärken aus jeder Technologie rausholt und Unternehmen dabei hilft, ihre Abläufe effizienter zu automatisieren.

Was passiert, wenn ein KI-Agent in einem Workflow auf einen unklaren Fall stößt? Wie werden Ausnahmen gehandhabt?

Wenn ein KI-Agent in einem Workflow auf einen unklaren Fall stößt – also eine Situation, die außerhalb der normalen Betriebsparameter oder erwarteten Szenarien liegt – wird ein Prozess namens Ausnahmebehandlung ausgelöst.

Für KI-Agenten gehört zur Ausnahmebehandlung Folgendes:

  • Erkennung von unklaren Fällen: KI-Agenten sind darauf ausgelegt zu erkennen, wenn sie es mit ungewöhnlichen oder unerwarteten Eingaben zu tun haben, die sie nicht wie vorgesehen verarbeiten können. Das könnte auf fehlende Daten, widersprüchliche Informationen oder ein Szenario zurückzuführen sein, das im Workflow nicht klar definiert wurde.
  • Automatische Eskalation: Wenn ein unklarer Fall erkannt wird, kann der KI-Agent das Problem automatisch an einen bestimmten menschlichen Benutzer oder einen spezialisierten KI-Agenten weitergeben. Das stellt sicher, dass die Situation umgehend mit der entsprechenden Fachkenntnis oder Autorität behandelt wird, um sie bestmöglich zu lösen.
  • Protokollierung und Benachrichtigung: Die Plattform protokolliert Details des Falls, einschließlich aller Daten, die ihn ausgelöst haben, und der vom KI-Agent ergriffenen Maßnahmen. Benachrichtigungen können an die entsprechenden Teams gesendet werden, um sie auf das Problem aufmerksam zu machen, damit sie gegebenenfalls Maßnahmen ergreifen können.
  • Menschliche Überprüfung: Sobald der Fall weitergegeben wurde, kann ein menschlicher Benutzer die Situation überprüfen. Er kann die Informationen bewerten und die beste Vorgehensweise bestimmen – sei es, dem KI-Agenten zusätzlichen Kontext bereitzustellen, den Workflow anzupassen oder manuell einzugreifen, um die Aufgabe abzuschließen.
  • Lernen, Anpassen und Verbessern: Die Analyse der Ursache des unklaren Falls und seiner Lösung bietet wertvolle Erkenntnisse für die Aktualisierung des Workflows oder die Anpassung der KI-Agenten-Konfiguration. Dieser Prozess hilft dem KI-Agenten, in Zukunft besser mit ähnlichen Situationen umzugehen.

Wie entscheidet ein KI-Agent in einem agentenbasierten Workflow, wann Aufgaben an menschliche Mitarbeitende weitergegeben werden sollen?

Ein KI-Agent in einem agentenbasierten Workflow entscheidet, Aufgaben basierend auf vordefinierten Kriterien und Echtzeitanalysen an menschliche Arbeiter weiterzuleiten. Kriterien können Aspekte wie die Komplexität der Aufgabe, den Grad der Unsicherheit in den Daten oder spezifische Schwellenwerte umfassen, die auf die Notwendigkeit menschlichen Eingreifens oder einer Genehmigung hinweisen.

Fortschrittliche Automatisierungsplattformen, wie agentenbasierte Prozessautomatisierungsplattformen, integrieren maschinelle Lernalgorithmen, mit denen KI-Agenten Situationen kontinuierlich bewerten können. Wenn der Agent auf eine Aufgabe stößt, die seine Fähigkeiten übersteigt oder ein nuanciertes Urteil erfordert, wird ein Eskalationsprozess ausgelöst. Dadurch wird sichergestellt, dass menschliche Mitarbeitende genau zum richtigen Zeitpunkt eingebunden werden, was eine bessere Entscheidungsfindung ermöglicht und die Effizienz des Workflows aufrechterhält.

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