Die richtige Architektur für agentische Automatisierung
Agentische Automatisierung basiert auf dem Zusammenspiel mehrerer technologischer Bausteine. Dazu zählen unter anderem Workflow- und Integrationsplattformen, die Abläufe steuern und Systeme verbinden, ebenso wie Entscheidungslogiken und KI-gestützte Komponenten, die kontextabhängige Bewertungen ermöglichen. In der Praxis kommen hierfür beispielsweise Plattformen wie n8n für die Orchestrierung von Workflows oder die Hyland Content Innovation Cloud für die intelligente Verarbeitung von Dokumenten und Inhalten zum Einsatz.
Welche Technologien im konkreten Fall geeignet sind, hängt von den fachlichen Anforderungen, der bestehenden Systemlandschaft und den organisatorischen Rahmenbedingungen ab. Ziel ist nicht der Einsatz bestimmter Werkzeuge, sondern eine tragfähige Architektur, die Prozesse flexibel, nachvollziehbar und skalierbar unterstützt.
Architektur statt Tool-Fokus: Agentische Automatisierung entsteht als Zusammenspiel mehrerer Schichten.
Fachliche Ziele & Governance
Agentische Logik
Kontext, Optionen, Entscheidungen, Kontrollpunkte
Prozess- & Workflow-Ebene
Integrationen, Systeme & Datenquellen
Von klassisch zu agentisch – ein kurzer Überblick
Von klassischer zu agentischer Automatisierung: Einordnung der drei Ansätze entlang steigender Flexibilität und Kontextfähigkeit.
Klassische Automatisierung
KI-gestützte Automatisierung
Agentische Automatisierung
Klassische Automatisierung
Klassische Automatisierung basiert auf klar definierten Regeln und linearen Prozessmodellen. Sie eignet sich besonders für standardisierte, wiederkehrende Abläufe mit wenigen Ausnahmen:
- deterministische Abläufe
- feste Prozesspfade
- geringe Kontextabhängigkeit
KI-gestützte Automatisierung
KI-gestützte Automatisierung erweitert diese Ansätze um datenbasierte Bewertungen. Muster, Wahrscheinlichkeiten oder Abweichungen werden erkannt und in Entscheidungen einbezogen – etwa im Rahmen der KI-gestützten Prozessautomatisierung.
- Klassifikation von Dokumenten oder Vorgängen
- Prognosen und Bewertungen
- Unterstützung menschlicher Entscheidungen
Agentische Automatisierung
Agentische Automatisierung kombiniert beide Ansätze und erweitert sie um eine kontextbasierte Steuerung. Statt starre Abläufe auszuführen, bewerten agentische Systeme die aktuelle Situation, vorhandene Informationen sowie definierte Ziele und Rahmenbedingungen. Auf dieser Basis wird entschieden, wie ein Prozess fortgeführt wird – nicht nur, dass er ausgeführt wird.
Klassisch vs. KI-gestützt vs. agentisch: Unterscheidung nach Entscheidungslogik, Flexibilität, Transparenz und Einsatz.
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Merkmal
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Klassisch
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KI-gestützt
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Agentisch
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Entscheidungslogik
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Feste Regeln
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Datenbasierte Bewertung
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Kontext & Ziele
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Flexibilität
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Gering
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Mittel
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Hoch
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Transparenz
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Sehr hoch
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Mittel
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Hoch (mit Governance)
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Typischer Einsatz
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Standardprozesse
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Klassifikation, Prognose
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Komplexe, variable Abläufe
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Wie agentische Automatisierung funktioniert
Wie sich dieser Ansatz in der Praxis umsetzen lässt, zeigt der Blick auf die zugrunde liegenden Komponenten und Entscheidungsmechanismen. Agentische Automatisierung ist kein einzelnes Produkt, sondern eine architektonische Herangehensweise. Sie entsteht aus dem Zusammenspiel mehrerer Komponenten – von fachlichen Leitplanken bis zur technischen Orchestrierung.
In der Praxis kommen dabei unter anderem Workflow- und Integrationsplattformen zum Einsatz, die Prozesse orchestrieren, Daten zusammenführen und Entscheidungen kontextbezogen unterstützen.
Die vier Bausteine im Überblick
In der Praxis lassen sich agentische Ansätze häufig in vier Bausteine strukturieren:
- Ziel- und Regeldefinition: Fachliche Vorgaben, Richtlinien und Prioritäten legen fest, innerhalb welcher Grenzen Entscheidungen getroffen werden dürfen.
- Kontextbewertung: Relevante Informationen aus Prozessen, Datenquellen und Systemen werden zusammengeführt, um die aktuelle Situation zu verstehen.
- Entscheidungslogik: Auf Basis von Regeln, Gewichtungen und Kontext wird bestimmt, welcher nächste Schritt sinnvoll ist – etwa automatische Verarbeitung, Eskalation oder manuelle Prüfung.
- Orchestrierung und Ausführung: Die getroffene Entscheidung wird über bestehende Systeme umgesetzt: Workflows, Fachanwendungen, Integrationen oder Services.
Wann ist agentische Automatisierung sinnvoll?
Agentische Automatisierung kommt in der Praxis insbesondere dann zum Einsatz, wenn Prozesse nicht vollständig vorhersehbar sind.
Einordnung anhand eines Beispiels
Stellen wir uns einen Prozess vor, in dem eingehende Vorgänge – etwa Anträge, Anfragen oder Meldungen – bearbeitet werden müssen. In einer klassischen Automatisierung durchlaufen alle Vorgänge denselben, vordefinierten Ablauf. Abweichungen oder Sonderfälle erfordern zusätzliche Regeln oder manuelle Eingriffe.
Bei einer agentischen Automatisierung wird der Vorgang zunächst im Kontext bewertet: Welche Informationen sind vorhanden oder fehlen? Gibt es Fristen, Risiken oder Abhängigkeiten? Auf Basis dieser Bewertung wird entschieden, welcher Bearbeitungspfad sinnvoll ist – zum Beispiel automatisiert weiterverarbeiten, eine Rückfrage auslösen oder gezielt an einen Fachbereich übergeben. Entscheidend ist: Die Entscheidung bleibt kontrolliert und nachvollziehbar, weil sie auf definierten Regeln, gewichteten Kriterien und dokumentierten Kontextinformationen basiert.