Einblicke / KI und Automatisierung
KI-Agenten oder Prozessautomatisierung: Was braucht Ihr Unternehmen?
KI-Agenten und Prozessautomatisierung werden häufig als konkurrierende Ansätze diskutiert, beantworten aber unterschiedliche Fragen. Ein Workflow ist eine geplante Abfolge: Tritt ein Ereignis ein, führt er festgelegte Schritte aus, wendet Regeln an und leitet Ausnahmen weiter. Ein Agent nutzt ein Modell, um ein Ziel zu interpretieren, aus verfügbaren Werkzeugen auszuwählen und innerhalb vorgegebener Anweisungen und Grenzen den nächsten Schritt zu bestimmen. Unternehmen können einen der beiden Ansätze benötigen oder einen Workflow, der für eine klar begrenzte Aufgabe einen Agenten aufruft.
Workflows nutzen, wenn der Weg bekannt ist
Folgt eine Anfrage einer stabilen Abfolge, lässt sich herkömmliche Automatisierung meist leichter erklären und warten. Nach dem Absenden eines Formulars etwa: Pflichtfelder prüfen, Kunden suchen, Verantwortung zuweisen und eine Aufgabe erstellen. Auslöser und Übergänge können anhand ausdrücklicher Regeln getestet werden. Erfüllt die Eingabe diese Regeln nicht, leiten Sie sie an eine Ausnahme-Warteschlange weiter, statt zu improvisieren.
Workflows sind besonders hilfreich, wenn Zeitvorgaben, Nachvollziehbarkeit oder gleichbleibende Ausführung wichtig sind. Sie können auf eine menschliche Entscheidung warten. Microsoft beschreibt Genehmigungsabläufe, die auf die Freigabe warten und anschließend je nach Antwort weitere Aktionen ausführen. Lesen Sie die Übersicht zu Genehmigungen in Power Automate. Die zentrale Gestaltungsregel lautet: Machen Sie Übergänge sichtbar – wer entscheiden darf, welche Ergebnisse möglich sind und was jedes Ergebnis auslöst.
Agenten nutzen, wenn der nächste Schritt vom Kontext abhängt
Ein Agent kann nützlich sein, wenn Anfragen unterschiedlich formuliert sind, ein Ziel interpretiert werden muss oder eine Auswahl aus wenigen passenden Werkzeugen erforderlich ist. Er könnte etwa eine Kundennachricht lesen, freigegebene Informationen zu Unternehmensrichtlinien abrufen und einen Antwortvorschlag vorbereiten. Diese Flexibilität stellt andere Anforderungen an Tests. Dieselbe Anweisung kann je nach Eingabe zu unterschiedlichen Formulierungen oder Werkzeugentscheidungen führen, und das System kann mehrdeutigen Kontext missverstehen.
Der Agenten-Leitfaden von OpenAI beschreibt Agenten als Systeme, die Werkzeuge nutzen und Arbeit übergeben können. Übersetzen Sie diese Fähigkeit im Unternehmen in klare Grenzen: Welche Daten dürfen gelesen, welche Werkzeuge aufgerufen und welche Aktionen nicht ausgeführt werden? Wann muss das System anhalten oder eine Person hinzuziehen? Geben Sie dem Agenten nur die für seine Aufgabe erforderlichen Werkzeuge. Behandeln Sie jeden Werkzeugaufruf als eigene Berechtigungsgrenze mit Authentifizierung und Prüfprotokoll.
Ein praktischer Entscheidungstest
- Wie stabil ist der Prozess? Stabile Eingaben und bekannte Übergänge sprechen für einen Workflow. Unterschiedliche Interpretationsanforderungen sprechen für einen eng begrenzten Agentenschritt.
- Was kostet eine falsche Aktion? Folgenreiche Aktionen sollten durch deterministische Prüfungen oder menschliche Freigaben abgesichert sein, unabhängig davon, ob ein Agent sie vorgeschlagen hat.
- Lässt sich Erfolg beschreiben? Können sich Prüfende nicht darauf einigen, ob eine Ausgabe korrekt ist, klären Sie vor der Automatisierung die Regeln und Bewertungskriterien.
- Wie muss das System mit Unsicherheit umgehen? Ein gutes Konzept enthält einen festgelegten Ausweichweg: fehlende Informationen erfragen, an eine Person übergeben oder sicher anhalten.
Wählen Sie keinen Agenten, nur weil die Arbeit anspruchsvoll klingt. Soll ein vollständiger Datensatz anhand einer festen Zuordnung in die richtige Warteschlange verschoben werden, reicht wahrscheinlich ein Workflow. Soll aus einer langen Nachricht das Anliegen einer Person verstanden und der passende Antwortprozess ausgewählt werden, kann KI bei der Interpretation helfen, während ein Workflow die folgenden Aktionen steuert.
Beide Ansätze mit klaren Schnittstellen verbinden
Ein belastbarer hybrider Ansatz sieht häufig so aus: Ein Workflow empfängt ein Ereignis und prüft den Zugriff; ein Agent interpretiert eine unstrukturierte Eingabe und liefert ein begrenztes Ergebnis; eine Validierung prüft Pflichtfelder und zulässige Werte; anschließend aktualisiert der Workflow Datensätze oder fordert eine Freigabe an. Trennen Sie die Agentenausgabe von der Aktion, die sie verwendet. Protokollieren Sie, soweit die Richtlinien dies erlauben, Eingabereferenz, Ausgabe, Werkzeugnutzung, Prüfergebnis und menschliche Korrekturen.
Beginnen Sie mit einer Aufgabe und vergleichen Sie den agentengestützten mit dem bisherigen Prozess anhand repräsentativer Beispiele. Berücksichtigen Sie Grenzfälle und messen Sie Korrekturquoten sowie Bearbeitungszeit. Schwankt die Leistung je nach Anfragetyp, begrenzen Sie den Aufgabenbereich des Agenten oder ergänzen Sie Weiterleitungsregeln. Zendral hilft Teams, KI-Automatisierungsansätze auszuwählen und umzusetzen, die zu ihrer Software und ihrem Risikoprofil passen. Erfahren Sie mehr über unsere KI- und Automatisierungsleistungen oder kontaktieren Sie Zendral.