Agentische Prozessautomatisierung: Der umfassende Leitfaden 

Angesichts der zunehmenden Unternehmensworkloads benötigt Ihr Team intelligentere Lösungen, um wiederkehrende Abläufe und komplexe inhaltsorientierte Projekte zu bewältigen. Die agentische Prozessautomatisierung ermöglicht es KI-Systemen, den Kontext zu verstehen und automatisch die nächstbeste Maßnahme zu ergreifen, wodurch die Bearbeitung von Routineaufgaben minimiert und die Konsistenz über alle Workflows hinweg verbessert wird. 

Erfahren Sie, was agentische KI-Prozessautomatisierung ist, wie sie funktioniert und wie Sie die besten Tools für Ihr Unternehmen auswählen.

Wichtige Highlights:

• Die agentische Prozessautomatisierung ist ein moderner Ansatz, bei dem KI mehrstufige Arbeitsabläufe koordiniert, den Kontext bewertet und Prozesse vorantreibt, ohne sich auf feste Regeln oder manuelle Übergaben zu stützen
• Agentische Systeme steigern die betriebliche Effizienz, indem sie Inhalte interpretieren, frühere Schritte analysieren, Maßnahmen planen und Aufgaben über mehrere Tools hinweg ausführen
• Um die richtigen Tools für die agentische Prozessautomatisierung auszuwählen, sollten Sie Funktionen wie den berechtigungsabhängigen Zugriff auf Inhalte, das native Verständnis von Dokumenten, die Verarbeitung mehrerer Dokumente, Aktivitätsprotokolle und strenge Governance-Vorgaben berücksichtigen.
• Box ermöglicht eine sichere, durchgängige agentische Automatisierung mit kontrolliertem Zugriff auf Inhalte, berechtigungskonformen KI-Aktionen und anpassbaren KI-Agenten, die in Box AI Studio erstellt werden.

Was ist agentische Prozessautomatisierung?

Agentische Prozessautomatisierung ist der Einsatz von KI-Agenten, um geschäftliche Aufgaben und Workflows eigenständig von Anfang bis Ende zu erledigen. Anstatt auf eine Regel, einen Auslöser oder die Übergabe durch einen Menschen zu warten, werten diese Systeme den Kontext aus, ermitteln den nächsten erforderlichen Schritt und setzen die Bearbeitung automatisch fort.

Agentische Automatisierung sollte:

• verstehen, in welcher Phase sich ein Prozess derzeit befindet
• die richtige Maßnahme wählen, anstatt sich auf eine festgelegte Abfolge zu verlassen
• Daten aus verschiedenen Tools abrufen oder aktualisieren
• Ausnahmen eskalieren, wenn menschliches Eingreifen erforderlich ist

In der Praxis verlagert künstliche Intelligenz die Automatisierung von „Wenn-dann“-Abläufen hin zu einer kontextbezogenen Ausführung. Der Schwerpunkt liegt nicht nur auf der Erledigung von Aufgaben, sondern darauf, sicherzustellen, dass der gesamte Prozess mit minimalem manuellem Eingriff zu einem Ergebnis führt.

Erfahren Sie mehr über agentische Workflows in unserem Leitfaden.

Vorteile der Prozessautomatisierung durch agentische KI

Die agentische KI-Prozessautomatisierung bietet Teams die Möglichkeit, ihre Arbeit ohne ständige Überwachung voranzubringen. Gartner geht davon aus, dass bis zum Jahr 2028 mindestens 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentische KI getroffen werden, was auf einen Wandel hin zu Technologien hindeutet, die ganze Arbeitsabläufe ausführen, ohne dass menschliche Anleitung erforderlich ist.

Zu den wichtigsten Vorteilen von automatisierten agentischen Prozessen zählen:

• Schnellere und sicherere Entscheidungen dank eines KI-gestützten Verständnisses von Dokumenten, Metadaten und geschäftlichen Zusammenhängen
• Reduzierung sich wiederholender Aufgaben, sodass sich Teams auf beurteilungsintensive und strategische Aufgaben konzentrieren können
• Höhere Genauigkeit und Konsistenz durch die Standardisierung der Art und Weise, wie Informationen interpretiert, weitergeleitet und validiert werden
• Verbesserte Ausnahmebehandlung durch KI, die erkennt, wann eine Situation menschliches Eingreifen erfordert, und entsprechend eskaliert
• Erhöhte Skalierbarkeit, da automatisierte Prozesse ausgebaut werden können, ohne dass zusätzliches Personal eingestellt oder neue regelbasierte Abläufe eingerichtet werden müssen

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Wie funktioniert die agentische Automatisierung?

Bei der agentischen Automatisierung werden Prozesse in kleinere Entscheidungen und Aktionen unterteilt, die ein KI-Agent nacheinander auswertet. Der Agent beginnt damit, die benötigten Inhalte und Daten zu erfassen, interpretiert diese Daten und ermittelt anhand seines Gedächtnisses und seiner Schlussfolgerungen den nächstbesten Schritt. Diese Schleife wird so lange fortgesetzt, bis der Prozess abgeschlossen ist. 

1. Datenerfassung und -auswertung

Der erste Schritt bei der Automatisierung agentischer Prozesse besteht darin, dem Agenten Zugriff auf die richtigen Daten zu gewähren. In dieser Phase erfasst das System Dokumente, Nachrichten, Metadaten und Systemdatensätze und interpretiert deren Bedeutung anschließend mithilfe fortschrittlicher KI-Technologien wie dem Verstehen natürlicher Sprache und der Entitätserkennung. 

Indem der Agent unstrukturierte Daten in strukturierte Signale umwandelt, ermittelt er, welche Daten relevant sind und welche Details den nächsten Schritt im Prozess bestimmen sollten.

Verstehen Sie den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten.

2. Schlussfolgern anhand von Kontext und Memory

Sobald agentische KI-Systeme den Inhalt verstanden haben, bewerten sie den Kontext: Was ist im Verlauf des Prozesses bereits geschehen, in welchem Zustand befindet er sich und welche Datenpunkte sind für die nächste Aktion von Bedeutung? Die Plattform verfügt über ein Kurzzeitgedächtnis für den aktuellen Durchlauf sowie über ein Langzeitgedächtnis für frühere Entscheidungen oder Ergebnisse. Diese Inferenzebene sorgt für Kontinuität bei komplexen Aufgaben und verringert die Notwendigkeit, dass Menschen Daten erneut eingeben oder den Automatisierungsprozess manuell vorantreiben müssen.

3. Autonome Aufgabenplanung

In dieser Phase ermittelt das agentische System die Handlungen, die erforderlich sind, um das angestrebte Ergebnis zu erreichen. Im Gegensatz zur Workflow-Automatisierung, die durch vordefinierte Regeln eingeschränkt ist, passt die Agentenautomatisierung ihren Plan auf der Grundlage dessen an, was sie in den Inhalten oder Systemen, mit denen sie interagiert, feststellt. 

Der Agent legt anschließend fest, was als Nächstes geschehen soll, welche Tools oder APIs er aufrufen muss und ob die einzelnen Schritte parallel ausgeführt werden sollen. Diese Planungsfunktion ermöglicht anpassungsfähigere und effizientere Ausführungswege.

Erfahren Sie, wie wichtig die Automatisierung digitaler Workflows ist.

4. Systemübergreifende Ausführung

Nach der Planung führt der Agent Aufgaben in den verbundenen Apps und Content-Repositories aus, die den Prozess unterstützen. Die agentische KI-Automatisierung führt Aktionen wie das Aktualisieren von Datensätzen, das Erstellen von Ausgaben, das Versenden von Benachrichtigungen oder das Abrufen zusätzlicher Daten aus. Da das System mit mehreren Tools arbeitet, vermeidet es manuelle Wechsel zwischen den Tools und Informationslücken, die Unternehmensprozesse verlangsamen.

Erfahren Sie, was Multi-Agent-Systeme sind.

5. Qualitätsprüfung und Lernen

Bevor ein Prozess abgeschlossen wird, prüft der Agent, ob die Ergebnisse festgelegte Schwellenwerte oder geschäftliche Anforderungen erfüllen. Dazu validiert er extrahierte Daten, bestätigt den Abschluss der Aufgabe oder kennzeichnet Probleme bei Bedarf zur Prüfung durch einen Menschen.

Im Laufe der Zeit berücksichtigt der Agent das Feedback aus diesen Überprüfungen, um seine Leistung zu verbessern, wodurch agentische Automatisierungssysteme ihre Entscheidungen verfeinern und zunehmend zuverlässigere Ergebnisse erzielen können.

Arten automatisierter agentischer Prozesse

Mit dem Übergang der Unternehmen von der Automatisierung auf Aufgabenebene hin zu weitergehenden Lösungen entstehen verschiedene Arten von agentischen Prozessen zur Steuerung kompletter geschäftlicher Workflows. Laut dem „State of AI Report“ von Box setzen bereits 84 % der Unternehmen agentische Prozessautomatisierung ein, wobei 41 % Agenten für vollständig autonome Abläufe nutzen.

So wählen Sie Tools zur agentischen Prozessautomatisierung für Ihr Unternehmen aus

Achten Sie bei der Bewertung von Tools zur agentischen Prozessautomatisierung darauf, inwieweit diese die tatsächliche Arbeit unterstützen, die Ihre Teams tagtäglich bewältigen. 

Beispielsweise benötigt ein Rechtsteam möglicherweise ein System, das Vertragsversionen aus verschiedenen Ordnern zusammenführt, wesentliche Vertragsbedingungen vergleicht, Daten aus zugehörigen Datensätzen analysiert und die Datei an die zuständigen Prüfer:innen weiterleitet. Wenn das Tool diese Schritte nicht bewältigen kann, kommt der Prozess zum Stillstand, Fehler schleichen sich ein, und die Mitarbeiter:innen müssen letztendlich dieselbe manuelle Arbeit verrichten, die Sie ursprünglich automatisieren wollten.

Um diese Lücken in der Prozessautomatisierung zu minimieren, sollten Sie vorrangig agentische Tools einsetzen, die folgende Schlüsselfunktionen bieten:

• Agentenkonfigurationsoptionen zur Festlegung von Anweisungen, Einschränkungen und Verhaltensweisen für jeden Agenten
• Modellflexibilität zur Auswahl des besten KI-Anbieters oder -Modells für jeden einzelnen Prozess
• Berechtigungsgesteuerter Zugriff auf Inhalte, der die Zugriffsrechte für Benutzer:innen, Dateien und Ordner durchsetzt 
• Natives Inhaltsverständnis mithilfe von KI, die unstrukturierte Dateien liest, extrahiert und klassifiziert
• Intelligente Dokumentenverarbeitung zur Analyse, zum Vergleich oder zur Zusammenfassung mehrerer Dateien gleichzeitig
• KI-Datenextraktion und -generierung zur Strukturierung von Daten für nachfolgende Schritte
• Echtzeit-Aktivitätsprotokolle und -überwachung zur Gewährleistung der Prüfungsbereitschaft und Transparenz
• Sichere Integrationen und APIs zur Aktualisierung von Datensätzen, zum Auslösen von Aktionen oder zum Datenaustausch zwischen Systemen
• Compliance- und KI-Daten-Governance-Leitplanken, die unbefugten Zugriff oder unsicheres Modellverhalten verhindern
• Zentrale Verwaltung zur Überwachung aller Agenten, Modelle, Aktionen und Nutzungsdaten von einem Ort aus

Implementieren Sie mit Box eine agentische KI-Automatisierung der nächsten Generation

Mit Box integrieren Sie agentische KI-Automatisierung in Ihre Arbeitsabläufe. Unsere Plattform für intelligentes Content-Management ermöglicht es der KI, Ihre Geschäftsinhalte sicher zu verarbeiten, indem sie Dateien auswertet, den Kontext versteht und auf der Grundlage der in Ihren Repositorien gespeicherten Daten entsprechende Maßnahmen ergreift. 

So hilft Box AI Teams dabei, ihre Arbeit schneller zu erledigen: mit einer einheitlichen Lösung zur Automatisierung von Prozessen, ohne dass sie zwischen verschiedenen Tools wechseln oder Workflows von Grund auf neu aufbauen müssen. Unsere Modelle nutzen fortschrittliche KI-Funktionen, für Folgendes:

• Lesen und Auswerten vollständiger Dokumente, um Daten für Entscheidungen über die nächsten Schritte zu erhalten
• Extrahieren von strukturierten Feldern und Metadaten, um nachfolgende Aktionen auszulösen
• Vergleichen von Versionen, Klauseln oder Datensätze, um die Überprüfung zu beschleunigen
• Lücken oder Unstimmigkeiten identifizieren, die den Abschluss des Prozesses behindern

Mit Box AI Studio können Sie zudem benutzerdefinierte Logik erstellen, Anweisungen festlegen und das Verhalten der einzelnen Workflows steuern.

Kontaktieren Sie uns, um agentische Prozessautomatisierung einzuführen und die Arbeitsabläufe in Ihrem gesamten Unternehmen zu beschleunigen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist agentische Automatisierung?

Agentische Automatisierung ist eine Form der KI, bei der Systeme eigenständig Maßnahmen ergreifen, um ein Ziel zu erreichen, wobei sie Kontext, logisches Denken und Echtzeit-Daten nutzen, um zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Anstatt auf eine Regel, einen Auslöser oder eine manuelle Anweisung zu warten, bewertet die KI die Situation, wählt eine geeignete Maßnahme aus und führt diese aus – ganz gleich, ob es dabei um die Beantwortung einer Frage, das Abrufen von Daten, die Erledigung einer Aufgabe oder die Weiterführung eines Teils eines Workflows geht.

Lesen Sie unseren Leitfaden zur  Automatisierung von Workflows mittels KI.

Inwiefern unterscheiden sich KI-Agenten von herkömmlichen Automatisierungstools?

Herkömmliche Automatisierungstools folgen vordefinierten Regeln, was bedeutet, dass sie nur dann aktiv werden, wenn eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. KI-Agenten interpretieren Inhalte, erkennen Absichten und entscheiden, wie es weitergehen soll. Aus diesem Grund prüfen viele Unternehmen derzeit den Einsatz agentischen KI zur Automatisierung von Geschäftsprozessen, um dynamischere und entscheidungsintensive Workflows zu bewältigen.

Während die herkömmliche Automatisierung die Frage „Was tue ich, wenn X eintritt?“ beantwortet, liefert die agentische Prozessautomatisierung die Antwort auf die Frage „Was muss als Nächstes geschehen, um diesen Prozess korrekt abzuschließen?“

Erfahren Sie, wie Sie Ihre Strategie zur Automatisierung von Geschäftsprozessen stärken können.

Agentische KI vs. robotergestützte Prozessautomatisierung: Worin besteht der Unterschied? 

Die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA) ahmt Benutzeraktionen nach, wie beispielsweise das Anklicken von Schaltflächen oder das Kopieren von Feldern, und eignet sich am besten für strukturierte, sich wiederholende Aufgaben. 

Agentische KI hingegen liest Dokumente, wertet Daten aus und passt sich mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) an sich ändernde Bedingungen an. Aufgrund dieser Fähigkeiten eignen sich agetnische Systeme besser für Prozesse, bei denen variable Eingaben oder Entscheidungen in Echtzeit eine Rolle spielen.

Welche KI-Agenten eignen sich am besten für die Automatisierung von Geschäftsprozessen? 

Die besten KI-Agenten zur Automatisierung von Geschäftsprozessen sind diejenigen, die Inhalte verstehen, Entscheidungen treffen und systemübergreifend Maßnahmen ergreifen, wobei sie Berechtigungen und Prozessanforderungen berücksichtigen. Box AI-Agenten verbinden das Verständnis von Inhalten mit sicherer Ausführung und ermöglichen es Teams, durchgängige Workflows zuverlässig zu automatisieren.

* Wir setzen uns stetig dafür ein, Produkte und Services mit Datenschutz, Sicherheit und Compliance höchsten Grades anzubieten. Dennoch stellen die Informationen in diesem Blogbeitrag keine Rechtsberatung dar. Wir empfehlen potenziellen und bestehenden Kund:innen dringend, bei der Beurteilung von Compliance nach geltendem Recht eigene Sorgfaltsprüfungen durchzuführen.