Wie Agentic AI die Automation in die Unternehmensstrategie erhöht

Ein großes Unternehmen hat kürzlich ein mehrjähriges Automatisierungsprogramm mit RPA, Low-Code-Plattformen und frühen AI-Piloten abgeschlossen. Auf dem Papier sahen die Ergebnisse beeindruckend aus, aber die Workflows verließen sich immer noch stark auf manuelle Überprüfungen. Die Lektion war klar: Die Automatisierung isolierter Aufgaben in einzelnen Bereichen verändert nicht die Art und Weise, wie die Arbeit erledigt wird. Leider ist dies die Realität für viele Organisationen. McKinsey berichtet, dass 78 Prozent der Unternehmen jetzt generative AI in mindestens einer Funktion verwenden, im Vergleich zu 55 Prozent im Vorjahr. Doch die Einführung hat sich nicht in einen unternehmensweiten Einfluss übersetzt. Die Antwort liegt in der Neukonzeption der Automatisierungsdesigns durch Agentic AI.

Zum Beispiel kombinierte ein großes US-Versicherungsunternehmen bestehende Automatisierungen mit einem AI-gestützten Dokumenten-Intelligenz-Workflow in der Unterzeichnung und Policen-Operation. Die Bearbeitungszeiten verbesserten sich, die manuellen Überprüfungen verringerten sich und die Entscheidungsqualität wurde konsistenter, wobei die menschliche Überwachung für Ausnahmen und an wichtigen Kontrollpunkten für die Überwachung beibehalten wurde. Das Ergebnis zeigte, dass die Kombination von Automation und AI organisationsspezifische Ergebnisse liefert, die tool-spezifische Initiativen nicht liefern.

Warum der alte Weg nicht ausreicht

In vielen Unternehmen wird die Automation in Silos verfolgt, mit anderen Automatisierungstools wie RPA, getrennt von Low-Code und AI, in einem eigenständigen Center of Excellence (CoE) untergebracht. Diese Trennung verdoppelt den Aufwand, erhöht die Komplexität und begrenzt die End-to-End-Automatisierung, was die unternehmensweite Effektivität behindert. Automation und AI gehören Hand in Hand, und ein prozessorientierter Ansatz behandelt sie als komplementär, indem sie für jeden Workflow gemeinsam eingesetzt und ihre Wirkung verstärkt werden. Zum Beispiel wird in der Rechnungsverarbeitung RPA typischerweise einen Teil der Schritte automatisieren. Durch die Hinzufügung von AI-gesteuerter Dokumentenverarbeitung wird die Abdeckung erhöht, aber Ausnahmen erfordern immer noch menschliche Validierung. Durch die Einführung von Agentic AI, das Agenten bereitstellt, die über Systeme hinweg vernünftig, lernen und handeln, wird die manuelle Intervention weiter reduziert und die Gesamtautomatisierung erhöht. Dieses Beispiel zeigt, warum ein kombinierter, prozessgeleiteter Ansatz effektiver ist als separate Programme.

Wie Agentic AI das Spiel ändert

Agentic AI stellt den nächsten Schritt in der Evolution der Automation dar und bietet ein neues Werkzeug, um die Straight Through Processing (STP)-Zahlen zu erhöhen. Es verschiebt die Automation von der Aufgabenvervollständigung zur Ergebnislieferung. Während regelbasierte Systeme eine Grundeffizienz bieten, fügen Agenten Anpassungsfähigkeit hinzu, indem sie über Funktionen hinweg verbinden, strukturierte und unstrukturierte Daten interpretieren und die nächstbesten Aktionen vorschlagen. Routinefälle können mit minimaler Aufsicht fortgesetzt werden, während Ausnahmen, politikempfindliche Schritte und mehrdeutige Situationen immer noch an menschliche Prüfer weitergeleitet werden können. Im Kundenservice entwerfen Agenten Antworten und nächste Aktionen für Teams, um komplexe Anfragen zu genehmigen und zu eskalieren. In der Finanzierung bereiten sie Abstimmungen vor, markieren Anomalien und empfehlen Anpassungen zur Genehmigung. In den Betrieben prognostizieren sie Störungen und schlagen Arbeitslaständerungen vor, die von Aufsichtspersonen bestätigt werden. Das Ergebnis ist eine reduzierte menschliche Intervention pro Fall, schnellere Zyklen und verbesserte Kunden- und Mitarbeitererfahrungen – all dies sind gewünschte Vorteile der Automation mit Aufrechterhaltung der Verantwortlichkeit.

Häufige Fehler bei der Skalierung von Agentic-Automatisierung

Trotz ihres Versprechens stoßen Organisationen oft auf Herausforderungen, wenn sie Agentic-Automatisierung skalieren. Die häufigsten Fehler sind:

1. Mangel an einem klaren “Warum”: Einige Unternehmen adoptieren Agentic AI, um einem Trend zu folgen, anstatt ein definiertes Geschäftsproblem zu lösen. Ohne Klarheit über die Ziele riskieren Implementierungen einen geringen Einfluss und führen zu Enttäuschung.
2. Behandlung von Automation und AI als separate Spuren: Viele Organisationen sehen sie nicht als Teile desselben Kontinuums. Die Betrachtung als Ganzes ermöglicht eine phasenweise Reife, bei der Agentic AI auf bestehender Automation aufbaut.
3. Überdehnung des Umfangs: Selbst wenn Unternehmen einen gültigen Grund haben, Agentic AI zu adoptieren, versuchen sie manchmal, es auf jeden Workflow anzuwenden. Nicht alle Prozesse rechtfertigen die Kosten oder Komplexität von Agentic-Automatisierung. Die Priorisierung der richtigen Anwendungsfälle ist entscheidend, um die Rendite zu schützen.
4. Überspringen der Prozessbewertung: Ohne die Bewertung der aktuellen Workflows und die Identifizierung, wo Agentic AI den größten Mehrwert bietet, riskieren Unternehmen eine Fehlausrichtung. Einige Prozesse sind besser für traditionelle Automation geeignet, während andere von Agentic-Ansätzen profitieren. Ebenso wichtig ist die Einbettung von Governance und verantwortungsvoller AI-Praxis von Anfang an. Die Missachtung von Sicherheit, Compliance oder Aufsicht untergräbt Vertrauen und verlangsamt die Einführung.

Wie man mit Absicht skaliert

Die Identifizierung der richtigen Anwendungsfälle ist entscheidend – listen Sie drei bis fünf wertvolle Prozesse auf, bei denen Verzögerungen durch Entscheidungen und Ausnahmen entstehen. Definieren Sie dann die Ergebnisse, bevor der Bau beginnt. Implementieren Sie in Phasen: Verwenden Sie bestehende Automation für Systemaktionen, fügen Sie AI für Wahrnehmungsaufgaben wie Dokumentenverständnis und -klassifizierung hinzu und wenden Sie agente-Orchestrierung an, wo Kontext interpretiert und Aktionen vorgeschlagen werden müssen. Bewahren Sie die Aufsicht an politischen und Ausnahmepunkten, mit dokumentierten Genehmigungspfaden und Eigentum, und führen Sie einen begrenzten Pilot durch, um Verbesserungen und Compliance zu validieren.

Nach den ersten Erfolgen wechseln Sie von einzelnen Bereitstellungen zu einer wiederverwendbaren und regulierten Fähigkeit. Stellen Sie gemeinsame Konnektoren zu Kernsystemen bereit, eine Orchestrierungsebene für Agenten, Modell- und Datenregierung, Überwachung und Audit-Verfolgung sowie Zugriffskontrollen, die dem Risiko entsprechen. Stellen Sie einen regelmäßigen Betriebsrhythmus für das Change-Management, die Schulung und die Leistungsüberprüfung ein, damit Teams es mit minimaler Konfiguration anpassen können. Skalieren Sie auf benachbarte Workflows, die dieselben Komponenten und Schutzvorkehrungen wiederverwenden können, und finanzieren Sie die Erweiterung nur auf der Grundlage verifizierter Ergebnisse, um den Schwung und das Vertrauen aufrechtzuerhalten.

Die Zukunft der Unternehmensautomation

Agentic AI ist nicht nur eine weitere Schicht der Automation, noch ist es vollständig Automation an sich. Obwohl es zum Betriebsmodell für Unternehmen wird, müssen Automation und AI zusammenkommen, um Systeme zu schaffen, die entscheiden, handeln und verbessern. Der Erfolg hängt auch von der Einbettung von Governance, Sicherheit und ethischer Aufsicht ab, um sicherzustellen, dass Skalierbarkeit mit Vertrauen und Verantwortlichkeit erreicht wird.

Organisationen, die Agentic AI als strategisches Instrument für Widerstandsfähigkeit und Agilität behandeln, werden diejenigen überholen, die es als vorübergehende Mode adoptieren. Die Wahl ist klar: Unternehmen, die mit Disziplin, Klarheit und messbaren Ergebnissen skaliert werden, werden bestimmen, wie die Arbeit in den kommenden Jahren erledigt wird. Prozess ist immer noch König.