Wie sich Prozessautomatisierung durch kontextbasierte Intelligenz weiterentwickelt
Unternehmen stehen zunehmend vor der Herausforderung, Prozesse nicht nur effizient, sondern auch flexibel und situationsabhängig zu gestalten. Klassische Automatisierung stößt hier schnell an Grenzen – insbesondere dann, wenn Entscheidungen nicht eindeutig regelbasiert getroffen werden können.
Agentische Automatisierung erweitert diesen Ansatz und ermöglicht es, Prozesse dynamisch und kontextsensitiv zu steuern.
Klassische Automatisierung: Stabilität durch definierte Prozesse
Klassische Automatisierung basiert auf klar modellierten Abläufen. Prozesse werden vorab definiert, Zuständigkeiten festgelegt und Entscheidungspunkte eindeutig beschrieben. Diese Form der Automatisierung eignet sich besonders für wiederkehrende, standardisierte Abläufe.
Mehr zur systematischen Umsetzung finden Sie im Bereich Prozessautomatisierung
KI-gestützte Automatisierung: Entscheidungen auf Basis von Daten
Mit steigender Komplexität reichen feste Regeln oft nicht mehr aus. KI-gestützte Automatisierung ergänzt klassische Workflows um datenbasierte Analysefähigkeiten.
Typische Einsatzbereiche sind:
- automatische Dokumentenklassifikation
- Erkennung von Anomalien oder Risiken
- Bewertung von Eingaben zur Entscheidungsunterstützung
Dabei bleibt der Prozess als Ordnungsrahmen erhalten, während KI-Modelle kontextbezogene Informationen liefern.
Mehr dazu im Themenbereich KI-gestützte Automatisierung
Agentische Automatisierung: Kontextbasierte Steuerung innerhalb von Prozessen
Agentische Automatisierung beschreibt einen Ansatz, bei dem KI-Agenten innerhalb bestehender Prozessmodelle eigenständig Entscheidungen treffen. Diese Agenten agieren nicht isoliert, sondern eingebettet in klar definierte Prozessstrukturen.
Sie bewerten:
- aktuelle Prozesszustände
- verfügbare Daten und Kontextinformationen
- fachliche Regeln und Zielvorgaben
Auf dieser Basis entscheiden sie, wie ein Vorgang weiterbearbeitet wird – etwa durch automatische Fortführung, Rückfragen oder Eskalation.
Mehr zur konzeptionellen Einordnung finden Sie auf der Seite Agentische Automatisierung
Praxisbeispiel: Vom Workflow zur agentischen Steuerung
Klassische Automatisierung
Ein Antrag wird anhand fester Regeln geprüft und weitergeleitet. Abweichungen erfordern manuelle Eingriffe.
KI-gestützte Automatisierung
Das System analysiert Inhalte, erkennt Auffälligkeiten und unterstützt die Entscheidung, bleibt aber regelbasiert.
Agentische Automatisierung
Ein Agent bewertet Kontext, Prioritäten und Zielvorgaben und entscheidet selbstständig über den nächsten Schritt – etwa automatische Bearbeitung, Rückfrage oder Eskalation.
Wann lohnt sich agentische Automatisierung?
Agentische Automatisierung ist besonders sinnvoll, wenn:
- Prozesse variabel und nicht vollständig vorhersagbar sind
- Entscheidungen situationsabhängig getroffen werden müssen
- klassische Automatisierung an Grenzen stößt
In diesen Fällen ermöglicht sie eine Kombination aus Stabilität, Flexibilität und Transparenz.
Wenn Sie prüfen möchten, wie sich agentische Automatisierung in Ihrer Organisation umsetzen lässt, empfehlen sich folgende Einstiegspunkte: