Wie sich klassische Automatisierung, KI und agentische Systeme sinnvoll ergänzen
Agentische Automatisierung gewinnt in vielen Organisationen an Bedeutung – insbesondere dort, wo klassische Workflows, RPA oder regelbasierte Systeme an ihre Grenzen stoßen. Gleichzeitig besteht Unsicherheit darüber, was agentische Automatisierung tatsächlich leistet und wie sie sich sinnvoll in bestehende IT- und Prozesslandschaften einfügt.
Dieser Beitrag zeigt anhand praxisnaher Beispiele, wie agentische Automatisierung heute eingesetzt wird, welche Rolle sie im Zusammenspiel mit bestehenden Automatisierungsansätzen spielt und welche Prinzipien sich in der Praxis bewährt haben.
Eine grundsätzliche Einordnung findet sich auf der Seite zur Agentischen Automatisierung
Agentische Automatisierung als Weiterentwicklung bestehender Ansätze
Klassische Automatisierung – etwa über Workflow-Engines oder RPA – eignet sich hervorragend für klar strukturierte, wiederholbare Abläufe. KI-gestützte Verfahren erweitern diese Ansätze um Fähigkeiten wie Klassifikation, Texterkennung oder Musteranalyse.
Agentische Automatisierung geht einen Schritt weiter.
Sie verbindet bestehende Automatisierungslogiken mit kontextbezogener Entscheidungsfähigkeit und erlaubt es Systemen, situationsabhängig zu reagieren. Dabei ersetzt sie bestehende Lösungen nicht, sondern ergänzt sie gezielt.
In der Praxis entsteht so eine Architektur, in der klassische Prozesse stabil ausgeführt werden, während agentische Komponenten dort unterstützen, wo Flexibilität, Bewertung oder Kontextwissen erforderlich sind.
Praxisbeispiel 1: Eingangsbearbeitung und Vorgangsanlage
Ausgangssituation
Anträge, Meldungen und Unterlagen erreichen Organisationen über unterschiedliche Kanäle. Die manuelle Sichtung und Zuordnung ist zeitaufwendig und fehleranfällig.
Praxisansatz
Agentische Komponenten analysieren eingehende Inhalte, erkennen Dokumenttypen, extrahieren relevante Informationen und ordnen diese bestehenden Vorgängen zu. Bestehende Dokumentenmanagement- und Workflow-Systeme bleiben dabei führend.
Ergebnis
- verkürzte Durchlaufzeiten
- konsistentere Datenbasis
- geringerer manueller Aufwand
Praxisbeispiel 2: Entscheidungsunterstützung in Fachverfahren
Ausgangssituation
In vielen Fachverfahren – etwa in der Verwaltung oder in regulierten Branchen – müssen Entscheidungen auf Basis unvollständiger oder heterogener Informationen getroffen werden.
Praxisansatz
Agentische Systeme bereiten relevante Informationen strukturiert auf, weisen auf Auffälligkeiten hin und stellen Entscheidungsgrundlagen transparent dar. Die Verantwortung bleibt bewusst beim Menschen.
Mehrwert
- konsistentere Entscheidungen
- bessere Nachvollziehbarkeit
- Entlastung erfahrener Fachkräfte
Ergänzend: Prozessautomatisierung in Fachverfahren
Praxisbeispiel 3: Prozessüberwachung und adaptive Steuerung
Ausgangssituation
Auch gut strukturierte Prozesse geraten durch Ausnahmen oder Abhängigkeiten ins Stocken.
Praxisansatz
Agentische Komponenten überwachen Prozesszustände kontinuierlich, erkennen Abweichungen frühzeitig und stoßen situationsabhängige Maßnahmen an – etwa Eskalationen oder alternative Bearbeitungswege.
Mehrwert
- höhere Prozessstabilität
- verbesserte Transparenz
- geringerer manueller Koordinationsaufwand
Praxisbeispiel 4: Wissensunterstützung im Arbeitsalltag
Ausgangssituation
Wissen ist in vielen Organisationen über Dokumente, Systeme und Personen verteilt. Neue Mitarbeitende benötigen lange Einarbeitungszeiten.
Praxisansatz
Agentische Systeme stellen kontextbezogen relevante Informationen bereit – etwa Richtlinien, frühere Entscheidungen oder Hintergrundwissen – und integrieren diese direkt in den Arbeitsprozess.
Nutzen
- schnellere Orientierung
- konsistente Informationsbasis
- geringere Abhängigkeit von Einzelpersonen
Best Practices aus der Praxis
Klein starten – aber mit einem klaren Zielbild
Ein häufiger Fehler besteht darin, klein zu starten, ohne eine übergeordnete Zielarchitektur zu definieren. In der Praxis zeigt sich, dass isolierte Pilotprojekte zwar funktionieren, sich aber nur schwer skalieren lassen.
Erkenntnis:
Ein sinnvoller Einstieg ist fokussiert, aber immer in ein übergeordnetes Zielbild eingebettet.
Agentische Systeme nicht isoliert denken
Ein verbreiteter Irrtum ist, agentische Systeme als eigenständige Lösungsschicht zu betrachten. In der Praxis zeigt sich, dass erfolgreiche Projekte agentische Funktionen bewusst in bestehende Orchestrierungsmodelle integrieren.
Konkret bedeutet das:
- BPMN-Modelle bleiben führend für Ablaufsteuerung
- Agenten übernehmen klar abgegrenzte Aufgaben (Analyse, Bewertung, Kontext)
- Die Gesamtverantwortung verbleibt im Prozessdesign
Erkenntnis:
Nicht der Agent steuert den Prozess – sondern der Prozess nutzt den Agenten.
Betrieb und Verantwortung von Anfang an mitdenken
Ein wiederkehrendes Muster in Projekten: Die technische Lösung ist fertig, doch niemand fühlt sich für Betrieb, Monitoring oder Weiterentwicklung zuständig.
Erkenntnis:
Agentische Systeme benötigen klare Zuständigkeiten, Betriebsmodelle und Monitoring-Konzepte – idealerweise von Beginn an eingeplant.
Automatisierung gezielt einsetzen – nicht maximal
Erfolgreiche Organisationen nutzen agentische Automatisierung dort, wo sie echten Mehrwert bringt, und verzichten bewusst dort, wo menschliche Bewertung sinnvoller ist.
Erkenntnis:
Der größte Nutzen entsteht nicht durch maximale Automatisierung, sondern durch intelligente Arbeitsteilung zwischen Mensch und System.
Fazit: Agentische Automatisierung als strukturierter Entwicklungspfad
Agentische Automatisierung ist kein isoliertes Technologieprojekt, sondern ein evolutionärer Schritt in der Weiterentwicklung von Prozesslandschaften.
Sie entfaltet ihren Nutzen dann, wenn sie:
- bestehende Automatisierung ergänzt statt ersetzt
- fachliche Logik respektiert
- organisatorisch verankert wird
Unter diesen Voraussetzungen wird sie zu einem stabilen Baustein für skalierbare, transparente und zukunftsfähige Prozesse.
Weitere Hintergründe und vertiefende Inhalte finden sich auf der Seite zur Agentischen Automatisierung