Das müssen Sie wissen
- Agentenbasiertes Prozessmanagement (APM) nutzt KI, um Aufgaben eigenständig auszuführen und sich an Veränderungen anzupassen – ein bedeutender Schritt nach vorn gegenüber starren, strukturierten Prozessen.
- KI-Agenten sind die Grundlage des APM. Sie können mit Echtzeitdaten arbeiten, Entscheidungen treffen und basierend auf neuen Informationen handeln.
- Die Vorteile von APM steigern den Wert der Automatisierung um ein Vielfaches. Einfache Optimierung komplexer Workflows, Optimierung der Ressourcenzuweisung und Verbesserung der CX, während Sie dabei Zeit sparen und die Kosten senken.
- Es gibt Herausforderungen bei der Implementierung – einschließlich Datensicherheit und der Balance zwischen menschlicher Aufsicht und Autonomie.
- Automation Anywhere ist führend im Bereich APM mit dem Agentenbasierten Prozessautomatisierungssystem, das entwickelt wurde, um den Anforderungen großer Unternehmen gerecht zu werden, den Großteil der Aufgaben zu automatisieren und gleichzeitig Sicherheit und Governance zu gewährleisten.
Definition des agentenbasierten Prozessmanagements
Einfach ausgedrückt beschreibt das Agentenbasierte Prozessmanagement (APM) bzw. die Agentenbasierte Prozessautomatisierung die Nutzung intelligenter KI-Systeme, um unabhängig Aufgaben zu erledigen, Entscheidungen zu treffen und sich an Veränderungen anzupassen – ähnlich wie es ein erfahrenes Teammitglied tun würde. Das steht im Gegensatz zum traditionellen Prozessmanagement, das auf vorstrukturierten Workflows und Daten basiert und daher weniger flexibel auf Veränderungen reagieren kann.
Betrachten wir das Beispiel eines globalen Lieferkettenbetriebs. Traditionelle Automatisierung könnte neue Bestellungen auslösen, sobald der Lagerbestand unter einen festgelegten Schwellenwert fällt – und dabei festen Regeln folgen. Ein agentenbasiertes Prozessmanagementsystem könnte stattdessen Marktentwicklungen, Lieferantenleistung und Versandverzögerungen in Echtzeit analysieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese adaptiven Workflows steigern die geschäftliche Agilität und Effizienz – selbst bei Störungen.
Was das Agentenbasierte Prozessmanagement auszeichnet, sind KI-Agenten. KI-Agenten haben die Fähigkeit, ihre Umgebung zu verstehen, Daten in Echtzeit zu analysieren, fundierte Entscheidungen zu treffen und Handlungen anzupassen, um spezifische Ziele zu erreichen. Diese Fähigkeiten ermöglichen es automatisierten Workflows, auf neue Informationen oder Herausforderungen angemessen zu reagieren.
Die Entwicklung des Prozessmanagements
Das Prozessmanagement hat einen weiten Weg zurückgelegt – von manuellen, arbeitsintensiven Workflows hin zu hochentwickelten, KI-gesteuerten Systemen, die komplexe Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingreifen bewältigen können. Diese Entwicklung spiegelt das wachsende Bedürfnis von Unternehmen wider, die Workflows zu optimieren, bessere Entscheidungen zu treffen und sich an ständige Veränderungen anzupassen.
- Manuell: Ganz am Anfang der Geschäftsprozesse musste alles manuell durchgeführt werden: Menschen erledigten repetitive Aufgaben wie Dateneingabe und Dokumentenverarbeitung von Anfang bis Ende per Hand.
- RPA: Die Einführung der Robotergesteuerten Prozessautomatisierung (RPA) ermöglichte es Unternehmen, regelbasierte Aufgaben zu automatisieren, Fehler zu reduzieren und die Ausführung von Aufgaben zu beschleunigen.
Da Unternehmensabläufe immer komplexer werden, war RPA allein den Realitäten unstrukturierter Daten und dynamischer, entscheidungsabhängiger Workflows nicht gewachsen. Diese Unflexibilität bedeutete, dass Automatisierung umfassende menschliche Überwachung erforderte – was die Effizienzgewinne deutlich schmälerte.
- IPA: Die Nachfrage nach anpassungsfähigeren Lösungen führte zur Entwicklung der Intelligenten Prozessautomatisierung (IPA). IPA ist eine Fusion aus KI, ML und NLP mit Automatisierungsframeworks, die es Systemen ermöglicht, unstrukturierte Daten zu analysieren, aus vergangenen Ergebnissen zu lernen und kontextgebunden Entscheidungen zu treffen.
Beispielsweise können von IPA unterstützte Chatbots Kundenanfragen in Echtzeit interpretieren, und Dokumentenverarbeitungstools können Erkenntnisse aus nicht standardisierten Formularen extrahieren.
Zwar ermöglichten diese Fortschritte Unternehmen, komplexere Workflows zu bewältigen und Automatisierung auf viele End-to-End-Prozesse anzuwenden, doch stößt IPA dennoch an gewisse Grenzen. Es erfordert weiterhin eine aufwändige Datenaufbereitung und ist nach wie vor auf menschliches Eingreifen angewiesen – insbesondere bei Aufgaben in unvorhersehbaren, dynamischen Umgebungen und mit variablen Daten.
Nun hat der Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs), Generativer KI und fortschrittlicher KI-Algorithmen die Möglichkeiten grundlegend verändert. In Kombination mit Technologien wie der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing = NLP), Datenanalyse und prädiktiver Modellierung sind KI-Agenten entstanden – Enterprise-KI-Systeme, die komplexe Datensätze interpretieren und Aufgaben mit minimaler menschlicher Aufsicht ausführen können.
Und das Agentenbasierte Prozessmanagement nutzt diese autonomen KI-Agenten, um adaptive Workflows zu betreiben, die sich ohne vordefinierte Regeln an veränderte Bedingungen anpassen.
Durch den Einsatz von agentenbasierter KI und Maschinellem Lernen behebt das Agentenbasierte Prozessmanagement nicht nur die Mängel der traditionellen Automatisierung, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für Innovation und Effizienz. Diese Entwicklung stellt den Übergang zu intelligenteren, autonomeren Systemen dar, die Unternehmen dabei unterstützen, schneller zu wachsen – und gleichzeitig sicher durch stetige Veränderungen bringen.
Vorteile der Implementierung von agentenbasiertem Prozessmanagement
Agentenbasiertes Prozessmanagement bringt KI-gestützte Anpassungsfähigkeit und Autonomie in Geschäfts-Workflows. Durch den Einsatz von intelligenten Agenten, die in Echtzeit Entscheidungen treffen, können Unternehmen die Ressourcenzuweisung optimieren, dynamisch auf sich ändernde Bedingungen reagieren und transformative Vorteile erzielen.
mehr Effizienz
Agentenbasiertes Prozessmanagement vereinfacht komplexe Workflows, indem es repetitive Aufgaben automatisiert und den Bedarf an menschlichem Eingreifen verringert. Unternehmen können Aufgaben schneller und mit weniger Fehlern ausführen.
Beispielsweise analysieren Agentenbasierte Systeme in Lieferkettenvorgängen Echtzeitdaten, um Verzögerungen vorherzusagen, Sendungen umzuleiten und pünktliche Lieferungen sicherzustellen – alles ganz ohne manuelle Überwachung. Diese gesteigerte betriebliche Effizienz spart Zeit und reduziert die Kosten, die mit Fehlern und Verzögerungen einhergehen.
Mehr Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
Agentenbasierte Prozesse entfalten ihr Potenzial vor allem in dynamischen Umgebungen, in denen traditionelle Automatisierung versagt. Mit KI-Agenten, die lernen und sich an neue Eingaben anpassen, können sich Workflows spontan anpassen.
Diese Anpassungsfähigkeit macht Agentenbasierte Prozesse ideal für Branchen wie das Gesundheitswesen, wo sich Patientendaten ständig ändern. Beispielsweise kann ein agentenbasiertes System bei einem plötzlichen Zustrom von Notfällen die Patientenversorgung priorisieren, indem es Ressourcen in Echtzeit umverteilt und sicherstellt, dass Patienten im kritischen Zustand sofortige Aufmerksamkeit erhalten.
Bessere Ressourcenzuweisung
Durch die Analyse von Daten und das Treffen fundierter Entscheidungen über die Priorisierung von Aufgaben optimieren Agentenbasierte Prozesse die Ressourcennutzung.
In der Fertigung überwachen diese Systeme die Leistung der Geräte und planen die Wartung proaktiv, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Produktivität zu maximieren. Die gezielte Ausrichtung von Ressourcen auf konkrete Ziele ermöglicht es Unternehmen, mit weniger Verschwendung einen höheren Output zu erzielen – und dadurch letztlich die Rentabilität zu steigern.
Verbesserte Kundenerfahrungen
Die Kundenzufriedenheit hängt zunehmend von Schnelligkeit, Genauigkeit und Personalisierung ab – genau in diesen Bereichen spielt agentenbasiertes Prozessmanagement seine Stärken aus. KI-Agenten analysieren Kundendaten, um maßgeschneiderte Lösungen bereitzustellen – sei es durch LLM-Chatbots oder durch automatisierte Service-Workflows.
Im Finanzsektor erkennen Agentenbasierte Systeme betrügerische Transaktionen in Echtzeit, schützen die Kundschaft und wahren die Systemintegrität sowie das Vertrauen.
Abläufe zukunftssicher gestalten
Da sich Branchen immer schneller entwickeln, wird die Fähigkeit zur Anpassung zu einem Wettbewerbsvorteil. Agentenbasiertes Prozessmanagement versetzt Unternehmen in die Lage, technologische Fortschritte wie KI-gesteuerte Automatisierung und adaptive Workflows gezielt zu nutzen, um bei Geschwindigkeit und Innovation vorne mit dabei zu bleiben – und sich zugleich widerstandsfähiger gegenüber Marktveränderungen und Störungen aufzustellen.
Reale Anwendungen und Anwendungsfälle
Das Agentenbasierte Prozessmanagement transformiert Branchen, indem es Unternehmen ermöglicht, komplexe Workflows mit beispielloser Anpassungsfähigkeit und Effizienz zu bewältigen – und greifbare Ergebnisse zu erzielen. Die Anpassungsfähigkeit und Intelligenz machen es zu einem entscheidenden Werkzeug für Unternehmen, die auf einem sehr dynamischen Markt wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Finanzdienstleistungen: Verbesserung der Compliance und Betrugserkennung
Das Agentenbasierte Prozessmanagement ist ein Wendepunkt in Sachen Compliance und Betrugserkennung. Durch den Einsatz von KI-Agenten mit fortgeschrittenem maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung können Finanzinstitute riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren. So können sie ungewöhnliche Muster oder Aktivitäten erkennen, die auf Betrug hinweisen könnten.
So kann beispielsweise eine globale Bank solche agentenbasierten Workflows einsetzen, um Transaktionen weltweit zu überwachen – verdächtige Vorgänge werden dabei automatisch erkannt und das Risiko wird gemindert. Ganz ohne menschliches Eingreifen. Diese proaktive Strategie beschleunigt nicht nur die Betrugserkennung, sondern sorgt auch dafür, dass die Bank mit sich ändernden Vorschriften Schritt hält – und so das Risiko von Geldstrafen und Reputationsschäden minimiert.
Gesundheitswesen: Optimierung des Patientendatenmanagements
Der Umgang mit großen Mengen unstrukturierter Daten, wie Patientenakten und Diagnoseergebnissen, ist eine typische Herausforderung im Gesundheitswesen. Agentenbasiertes Prozessmanagement löst dieses Problem, indem es die Datenanalyse automatisiert und eine nahtlose Integration zwischen Systemen erleichtert.
Ein KI-gestützter agentenbasierter Workflow kann beispielsweise entscheidende Informationen aus medizinischen Formularen extrahieren, sie mit bestehenden Datensätzen abgleichen und Datenbanken in Echtzeit aktualisieren. Dieser Ansatz reduziert nicht nur den administrativen Aufwand und minimiert Fehler, sondern ermöglicht es medizinischen Fachkräften auch, sich stärker auf die Patientenversorgung zu konzentrieren. Zusätzlich können Agentenbasierte Systeme bei einem plötzlichen Ausbruch oder Notfall die Patientenaufnahme und Ressourcenverteilung priorisieren, um sicherzustellen, dass dringende Fälle sofortige Aufmerksamkeit erhalten.
Fertigung: Optimierung der Lieferkettenvorgänge
Die Komplexität der Lieferkettenvorgänge erfordert eine Anpassungsfähigkeit, die traditionelle Automatisierung nicht bieten kann. Agentenbasiertes Prozessmanagement überzeugt durch seine Fähigkeit, sich dynamisch an schwankende Nachfrage oder Störungen in der Lieferkette anzupassen.
Ein KI-Agent überwacht die Lagerbestände, sagt Engpässe anhand von Echtzeitdaten voraus und bestellt automatisch Nachschub, um Verzögerungen zu vermeiden, Kosten zu senken, Produktionszeitpläne zu verbessern und die allgemeine Betriebseffizienz zu steigern.
Kundendienst: Kontextbezogener Kundensupport
Im Kundenservice setzt das Agentenbasierte Prozessmanagement neue Maßstäbe, indem es die Reaktionsfähigkeit und Personalisierung optimiert. KI-Agenten – etwa in Form von Chatbots oder virtuellen Assistenten – nutzen große Sprachmodelle, um präzise und kontextbezogene Antworten in der Kundenkommunikation bereitzustellen. Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen erfassen diese Agenten die Feinheiten der menschlichen Sprache, was zu flüssigeren und empathischeren Interaktionen führt.
Ein Telekommunikationsunternehmen könnte Agentenbasierte Workflows einsetzen, um Abrechnungsprobleme oder technische Störungen schnell und autonom zu lösen – und so Wartezeiten minimieren und die Kundenzufriedenheit steigern.
Datenverarbeitung: Beschleunigung der Entscheidungsfindung
In verschiedenen Branchen ist die Fähigkeit, Daten schnell zu verarbeiten und zu analysieren, ein Wettbewerbsvorteil. Agentenbasiertes Prozessmanagement ermöglicht es Unternehmen, komplexe Daten-Workflows schnell und präzise zu bearbeiten. KI-Agenten aggregieren Eingaben aus mehreren Quellen, wenden fortschrittliche Algorithmen an und erzeugen umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit.
Im Einzelhandel ist es beispielsweise entscheidend, das Verbraucherverhalten und die Markttrends zu verstehen, um strategische Entscheidungen zu treffen. Die Automatisierung dieser Prozesse ermöglicht es Unternehmen, einen Schritt voraus zu sein und datengestützte Entscheidungen mit guter Grundlage zu treffen.
Herausforderungen und Einschränkungen des agentenbasierten Prozessmanagements.
Ein Verständnis der Herausforderungen und Grenzen von agentenbasiertem Prozessmanagement – darunter die Komplexität der Implementierung, hohe Anfangskosten und Fragen der Datensicherheit – kann den Weg für eine effektivere Einführung und Nutzung ebnen. Mit proaktiven Strategien und Planung werden Unternehmen in der Lage sein, das volle Potenzial dieser transformativen Technologie zu erschließen.
Implementierungskomplexität
Die Implementierung von agentenbasiertem Prozessmanagement kann erhebliche Herausforderungen mit sich bringen – insbesondere wegen der Abhängigkeit von KI-Agenten, die zu autonomen Entscheidungen und Anpassungen in der Lage sein müssen. Diese Systeme erfordern ausgeklügelte KI-Modelle, Machine-Learning-Algorithmen und nahtlose Integration in bestehende Geschäftsprozesse.
Für Unternehmen mit Altsystemen kann es überwältigend sein, dieses Maß an Interoperabilität zu erreichen. Zudem erhöht die Notwendigkeit, qualifizierte Teams für die Konfiguration, Überwachung und Wartung dieser Systeme einzusetzen, die Komplexität zusätzlich.
Eine einheitliche Plattform für das Agentenbasierte Prozessmanagement kann diese Herausforderungen deutlich abmildern, indem sie eine umfassende Lösung bietet – mit Sicherheits- und Governance-Mechanismen auf Unternehmensniveau sowie durchgängiger Orchestrierung und systemübergreifenden Integrationen. Eine solche Plattform schafft ein sicheres und effizientes Umfeld, in dem Agentenbasierte Prozesse optimal funktionieren können.
Um die Implementierungskomplexität anzugehen, könnten Unternehmen einen schrittweisen Ansatz wählen – beginnend mit Pilotprogrammen in kontrollierten Umgebungen, um potenzielle operative Hürden zu identifizieren und die Strategie vor einer breiten Einführung zu optimieren.
Beispielsweise könnte ein Fertigungsunternehmen Agentenbasierte Prozesse zunächst auf eine einzelne Produktionslinie anwenden, bevor es die Implementierung auf weitere Standorte ausweitet. Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Anbietern, die umfassende Unterstützung bieten, kann den Übergang noch sanfter gestalten, wertvolle Expertise bereitstellen und einen reibungsloseren Integrationsprozess gewährleisten.
Anfängliche Kosten und Ressourcenzuweisung
Die Investitionen, die für den Aufbau eines agentenbasierten Prozessmanagementsystems erforderlich sind, können ohne eine einheitliche Plattformlösung eine erhebliche Hürde darstellen. Die Entwicklung und Bereitstellung agentenbasierter Systeme erfordert Ausgaben im Zusammenhang mit KI-Plattformen, Foundation-Modellen, Datenvorbereitung, Integrationen und laufendem Systemtraining. Die Zuweisung interner Ressourcen – sowohl finanzieller als auch personeller Art – ist ein nicht zu vernachlässigendes Element der Vorbereitung.
Unternehmen können ihre Investitionen optimieren, indem sie Anwendungsfälle mit großem Potenzial priorisieren, bei denen Agentenbasierte Fähigkeiten den größten Wert bieten. So könnte ein Finanzinstitut Agentenbasierte Prozesse zunächst bei der Betrugserkennung einsetzen – ein Bereich, in dem sich die Investition sofort auszahlt, da Verluste unmittelbar reduziert werden. Die Nutzung skalierbarer Plattformen, die mit den Bedürfnissen des Unternehmens wachsen, gewährleistet langfristige Kosteneffizienz.
Bedenken hinsichtlich Datensicherheit und Datenschutz
Agentenbasierte Systeme benötigen viele Daten, um Entscheidungen in Echtzeit zu ermöglichen. Das bedeutet, dass Datensicherheit und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen extrem wichtig sind. In Branchen, die große Mengen sensibler Daten verarbeiten – wie der Finanzsektor oder das Gesundheitswesen – bringt der Einsatz von KI-Agenten und großen Sprachmodellen (LLMs) neue Sicherheitsrisiken mit sich.
Um diese Probleme anzugehen, sollten Unternehmen auf Plattformen mit robusten KI-Datenschutz-, Sicherheits- und Governance-Funktionen setzen. Über Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Echtzeitüberwachung hinaus ermöglichen Lösungen auf Unternehmensniveau auch Datenmaskierung und den Schutz der Datensouveränität – durch cloud-native Automatisierung, die den Vorgaben der DSGVO und grundlegenden Datenschutzprinzipien entspricht, unter Verwendung einer auf das Notwendigste beschränkten Cloud-Speicherung.
Balance zwischen menschlicher Aufsicht und Autonomie
Auch wenn agentenbasiertes Prozessmanagement den Bedarf an menschlichem Eingreifen verringert, ist es nicht einfach, die richtige Balance zwischen Autonomie und Kontrolle zu finden. Übermäßige Abhängigkeit von KI-gestützter Entscheidungsfindung ohne angemessene menschliche Aufsicht kann zu ernsten Konsequenzen führen, insbesondere in Szenarien, die ethisches Urteilsvermögen oder ein nuanciertes Verständnis erfordern.
Unternehmen können dieses Problem lösen, indem sie hybride Systeme einsetzen, welche die Stärken von KI-Agenten mit menschlicher Aufsicht kombinieren. Die Einrichtung klarer Eskalationsprotokolle stellt sicher, dass sensible und/oder kritische Entscheidungen bei Bedarf von menschlichen Fachkräften überprüft werden. Ein KI-Agent, der Kundenbeschwerden bearbeitet, kann beispielsweise so programmiert werden, dass er sensible Fälle an eine menschliche Ansprechperson weiterleitet. Dieser Ansatz stärkt das Vertrauen in Agentenbasierte Systeme und minimiert Risiken, die mit vollständig autonomen Abläufen verbunden sind.
Zentrale Merkmale, auf die man bei einer Plattform für agentenbasiertes Prozessmanagement achten sollte.
Angesichts des schnelllebigen Marktes für Agentenbasierte Lösungen sollten Unternehmen über die Bewertung zentraler Funktionen und Fähigkeiten hinaus alle Produktversprechen überprüfen und sich auf die Auswahl eines Anbieters für agentenbasiertes Prozessmanagement mit nachweislicher Erfolgsbilanz konzentrieren.
Workflow-Orchestrierung: Im Zentrum des agentenbasierten Prozessmanagements steht die Integration und Koordination von KI-Agenten. Die Workflow-Orchestrierung ist der zentrale Prozess der Ausrichtung und Verwaltung aller Komponenten – wie Daten, Systeme und Aufgaben – und Aktionen innerhalb eines agentenbasierten Workflows.
Leistungsstarke Werkzeuge zur Workflow-Orchestrierung bilden das Fundament effektiver agentenbasierter Prozessautomatisierung. Sie ermöglichen es Unternehmen, komplexe Abläufe zu entwerfen und zu steuern, die verschiedene Technologien und Systeme miteinander verbinden.
KI-gestützte Entscheidungsfindung: Im Zentrum des agentenbasierten Prozessmanagements steht die KI-gestützte Entscheidungsfindung. Plattformen mit fortschrittlichen KI-Funktionen – etwa ML-Algorithmen und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) – ermöglichen es autonomen Agenten, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Integrationsmöglichkeiten: Die nahtlose Integration in bestehende Technologiestacks – einschließlich ERP-Systemen, CRM-Plattformen und cloudbasierten Tools – ermöglicht es KI-Agenten, Daten aus verschiedenen Quellen zu nutzen und zu verarbeiten, wodurch ein einheitliches Ökosystem für Geschäftsprozesse entsteht.
Skalierbarkeit: Um bei Wachstum und zunehmender Komplexität zu unterstützen, ist Skalierbarkeit – also die Möglichkeit, neue Workflows, KI-Agenten und Datenquellen hinzuzufügen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen – eine zentrale Voraussetzung.
Überwachung und Anpassungsfähigkeit in Echtzeit: Die Fähigkeit, die Leistung agentenbasierter Workflows zu überwachen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, gehört ebenfalls zu den zentralen Bestandteilen von Lösungen im Bereich des agentenbasierten Prozessmanagements. In Kombination mit Anpassungsfähigkeit stellt das sicher, dass die Handlungen der KI-Agenten neue Eingaben, operative Prioritäten oder unerwartete Situationen widerspiegeln.
Robuste Sicherheitsfunktionen: Angesichts der sensiblen Daten, die von agentenbasierten Systemen verarbeitet werden, sind robuste Sicherheitsfunktionen unverzichtbar. Setzen Sie auf Plattformen mit Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen und der Einhaltung internationaler Vorschriften wie der DSGVO oder HIPAA – besonders wichtig für global tätige Unternehmen mit grenzüberschreitendem Datentransfer. Diese Maßnahmen schützen vor Datenpannen und stimmen die Plattform mit den Risikomanagementstrategien des Unternehmens ab.
Die Zukunft des agentenbasierten Prozessmanagements
Da Unternehmen zunehmend nach mehr Anpassungsfähigkeit und Effizienz streben, wird agentenbasiertes Prozessmanagement die Art und Weise, wie Unternehmen komplexe Workflows steuern, grundlegend verändern. Agentenbasierte Automatisierung wird durch stetige Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen vorangetrieben – sie steigert bereits heute die operative Effizienz, vereinfacht Entscheidungsprozesse und reduziert die Abhängigkeit von menschlichem Eingreifen in Unternehmensabläufen.
KI-Agenten fördern diesen Wandel maßgeblich, indem sie die Weiterentwicklung traditioneller Automatisierung – etwa von RPA hin zu agentenbasierter Automatisierung – ermöglichen. Automatisierung mit KI-Agenten macht die Prozessausführung zielgerichtet statt schrittgesteuert. Diese agentenbasierten Workflows können unstrukturierte Daten verarbeiten, sich an unvorhergesehene Szenarien anpassen und sich durch iteratives Lernen kontinuierlich verbessern. Unternehmen werden zunehmend auf Agentenbasierte Automatisierung angewiesen sein, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Die Zukunft des agentenbasierten Prozessmanagements verspricht eine noch engere Verzahnung von agentenbasierter KI und Edge Computing. Die Datenverarbeitung näher an der Quelle verringert Latenzzeiten und erhöht die Reaktionsfähigkeit agentenbasierter Systeme.
Im Logistikbereich ermöglicht Edge Computing beispielsweise eine Routenoptimierung in Echtzeit, indem Daten direkt von Lieferfahrzeugen verarbeitet werden. So können KI-Agenten Lieferwege spontan anpassen – etwa basierend auf Verkehrslage oder kurzfristigen Zustellwünschen. Diese Synergie ist besonders wertvoll in Branchen, in denen Entscheidungen im Bruchteil einer Sekunde große Auswirkungen haben.
Diese Fortschritte werden Geschäftsabläufe grundlegend verändern. Unternehmen werden sich von statischen Workflows lösen und dynamische, KI-gesteuerte Prozesse übernehmen müssen, die sich flexibel an Marktbedingungen anpassen.
Mit dem Fortschreiten dieser Entwicklungen müssen Unternehmen bereit sein, Herausforderungen wie Datensicherheit, den ethischen Einsatz von KI und die Komplexität der Implementierung zu meistern. Die potenziellen Vorteile – größere Skalierbarkeit, verbesserte Entscheidungsfindung und eine bislang unerreichte Anpassungsfähigkeit – machen agentenbasiertes Prozessmanagement jedoch zu einer transformativen Kraft für die Zukunft der Arbeitswelt.
Agentenbasierte Prozesse mit Automation Anywhere fördern
Automation Anywhere steht an der Spitze des agentenbasierten Prozessmanagements und unterstützt Unternehmen dabei, führende KI- und Automatisierungstechnologien verantwortungsvoll einzusetzen, um aus Komplexität schnell Effizienz zu machen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungsplattformen ist unser agentenbasiertes Prozessautomatisierungssystem speziell dafür konzipiert, den dynamischen Anforderungen und der Größenordnung großer Unternehmen gerecht zu werden. Es ermöglicht die Automatisierung von bis zu 80 % aller Aufgaben – einschließlich langlaufender, geschäftskritischer Prozesse über Abteilungen, Systeme und Tausende von Einzelschritten hinweg – und das mit integrierter Sicherheit und Governance.
- Brechen Sie Anwendungssilos auf, um den Nutzen zu maximieren – durch Orchestrierung über beliebige Systeme hinweg
- Stellen Sie Sicherheit, Datenschutz und Compliance mit vollständigen Governance-Kontrolle her
- Automatisieren Sie schnell mit einfach zu bedienenden Tools, um KI-Agenten zu erstellen und zu verwalten
- Nutzen Sie preisgekrönte Dienstleistungen und ein globales Partner-Ökosystem
Um sich auf einem zunehmend komplexen und wettbewerbsintensiven Markt zurechtzufinden, benötigen Sie die richtigen Tools – um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein, Abläufe zu optimieren und außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu bieten. Fordern Sie eine Demo an, um die Agentenbasierte Prozessautomatisierung in Aktion zu sehen.
