Agentenbasierte Workflows: der ultimative Leitfaden

Ein Deal steht kurz vor dem Abschluss, doch der Vertrag wartet noch auf in den Sitzungsprotokollen verborgene Details. Sie möchten ein Projekt genehmigen, doch Ihr Team wartet noch auf aktuelle Informationen, um eine Entscheidung treffen zu können. Selbst wenn alle Daten vorliegen, sind sie über verschiedene Systeme verstreut, und manuelle Übergaben verzögern den Prozess.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie agentenbasierte Workflows diese Lücken schließen und Ihre kritischen Prozesse am Laufen halten.

Wichtige Highlights:

• Agentenbasierte Workflows in der KI sind Abfolgen von Aufgaben, bei denen Agenten eigenständig handeln und auf flexible, anpassungsfähige Weise Maßnahmen ergreifen, anstatt festen Regeln zu folgen
• Durch die Einführung von KI-Agenten-Workflows können Unternehmen ihre Abläufe optimieren, manuelle Arbeit reduzieren und komplexe Aufgaben automatisieren
• Mit agentenbasierten Workflows automatisieren Sie die Datenerfassung und -analyse abteilungsübergreifend, beispielsweise in den Bereichen Personalwesen, Marketing und Finanzen, und gewinnen so Einblicke, die in Ihren Geschäftsdaten verborgen sind
• Mit Box, der führenden Plattform für intelligentes Content Management, können Sie KI-Agenten entwickeln, die wertvolle Daten aus Ihren unstrukturierten Daten extrahieren und Entscheidungsprozesse beschleunigen, während Ihre sensiblen Inhalte sicher und konform bleiben

Was sind agentenbasierte Workflows?

Agentenbasierte Workflows sind strukturierte Abfolgen von Aufgaben, bei denen KI-Agenten eigenständig Entscheidungen treffen und Maßnahmen ergreifen, wobei nur minimale menschliche Eingriffe erforderlich sind. Diese KI-gesteuerten Workflows nutzen häufig große Sprachmodelle (LLMs) und Tool-Integrationen, um Daten zu interpretieren und in Echtzeit auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren.

Die Auswirkungen dieser Änderung werden Sie vielleicht überraschen. Gartner geht davon aus, dass bis 2028 mindestens 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom durch agentische KI getroffen werden, womit man über die einfache Automatisierung hinaus zu intelligenten, eigenständigen Handlungen gelangt.

Wie funktioniert ein agenterbasierter Workflow?

Ein agenterbasierter Workflow sammelt und analysiert Daten aus verschiedenen Quellen. KI-Agenten nutzen dann eine Entscheidungslogik-System, um komplexe Aufgaben mithilfe integrierter Tools zu planen und auszuführen. Schauen wir uns die einzelnen wichtigen Schritte einmal genauer an.

1. Datenerfassung: Die Agenten erfassen Dokumente, Sitzungsprotokolle, Formulardaten, Tabellenzeilen und vieles mehr. Sie organisieren und konvertieren diese Rohdaten automatisch in ein strukturiertes Format, das die agentenbasierte Workflow-Plattform verarbeiten kann, beispielsweise in Datensätze oder Felder, die für die Analyse bereit sind.    
    
2. Kontext und Status: Der Workflow speichert sowohl kurzfristige Kontextinformationen (wie den aktuellen Aufgabenstatus) als auch langfristige Informationen (wie die Kundenhistorie und frühere Entscheidungen). Diese Daten dienen als Entscheidungsgrundlage und gewährleisten die Konsistenz mehrstufiger Abläufe über einen längeren Zeitraum hinweg.    
    
3. Planung und Aufgliederung: Die agentenbasierte Workflow-Plattform gliedert Aufgaben in konkrete Schritte auf. In dieser Phase wird die Reihenfolge der Schritte festgelegt, einschließlich der Aufgaben, die parallel ausgeführt werden, und jede Teilaufgabe dem entsprechenden Bearbeiter oder Tool zugewiesen.    
    
4. Zugriff auf Tools und deren Ausführung: Agenten rufen externe Tools auf, darunter APIs, Dokumentenmanagementsysteme, CRM-Aktualisierungen oder Benutzeroberflächen. Agenten kümmern sich auch um Fehlerbehebung und halten Nutzungsbeschränkungen ein.    
    
5. Koordination und Orchestrierung: Eine KI-Agenten-Plattform verwaltet die Aufgabenplanung, Wiederholungsversuche, Zeitüberschreitungen und Transaktionsgrenzen. Das kann nach verschiedenen Modellen erfolgen: durch einen zentralen Koordinator, welcher die Agenten steuert, mittels solcher, die untereinander verhandeln, oder durch eine Mischung aus beidem.    
    
6. Validierung und Rückmeldung: Der agentische Workflow überprüft die Ergebnisse anhand von Kriterien wie Genauigkeit und Geschäftsregeln. Bei sensiblen Schritten wird der Workflow angehalten, bis eine manuelle Genehmigung vorliegt. Protokolle und Metriken bilden eine Feedbackschleife, über welche Regeln angepasst oder Aufgaben umgeleitet werden können.    
    
7. Audit und Prüfbarkeit: Jede Aktion und Datenänderung wird mit Zeitstempeln und Kontextinformationen protokolliert, um eine lückenlose Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten. Durch die Überwachung werden die Erfolgsquote und die Häufigkeit menschlicher Eingriffe erfasst, was zur Leistungsoptimierung beiträgt.    

Wie wirken sich KI-gestützte agentische Workflows auf den Geschäftsbetrieb aus?

KI-gestützte agentische Workflows wirken sich auf den Geschäftsbetrieb aus, indem sie die von Ihnen genutzten Plattformen integrieren und wichtige Prozesse optimieren, um diese einheitlicher und effizienter zu gestalten. Überlegen Sie einmal, wie viel Zeit Ihr Team für die Überprüfung von Content aufwendet. Agenten können nun Routineaufgaben wie das Markieren von Problemen und das Versenden von Benachrichtigungen übernehmen, sodass Sie Qualität sicherstellen können, ohne den gesamten Prozess überwachen zu müssen.

Der „Connectivity Benchmark Report 2025“ von MuleSoft zeigt, dass die Auswirkungen agentenbasierter KI-Workflows bereits jetzt die Arbeitsweise von Unternehmen verändern: 93 % der IT-Führungskräfte planen, innerhalb der nächsten zwei Jahre autonome Agenten einzuführen, und fast die Hälfte hat dies bereits getan. Diese zunehmende Verbreitung steht für einen Wandel weg von Altsystemen, die auf starren Regeln basieren, hin zu einer KI-gestützten Workflow-Automatisierung, die kontinuierlich aus Fehlern lernt, um bessere Entscheidungen zu treffen.

Welche Vorteile bieten agentenbasierte Workflows für Unternehmen?

Zu den Vorteilen agentenbasierter Workflows für Unternehmen zählen die Reduzierung manueller Arbeit in zeitaufwändigen Prozessen sowie die Verringerung von Fehlern, die durch menschliches Versagen verursacht werden. KI-Agenten beschleunigen zudem die Entscheidungsfindung, indem sie Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnen, sodass Sie Trends in Finanzberichten erkennen oder die Stimmung in den Bewertungen Ihrer Kund:Innen nachvollziehen können.

Schauen wir uns die weiteren Vorteile von agentenbasierten Workflows genauer an.

1. Höhere betriebliche Effizienz

Im Bereich Content Management führen die Vorteile agentenbasierter Workflows zu einer höheren Effizienz, da KI-Agenten den Kontext verstehen und Aufgaben in Echtzeit priorisieren können.

In einer großen Rechtsabteilung beispielsweise umfasst die Vertragsprüfung häufig das Durchsuchen von Hunderten an Seiten auf Unstimmigkeiten oder fehlende Daten. Mit einer intelligenten Content Management-Plattform können Sie agentenbasierte Workflows erstellen, um wichtige Daten aus diesen Dokumenten zu extrahieren und sie zur endgültigen Genehmigung weiterzuleiten.

Erfahren Sie, wie Sie mit Content Intelligence Ihre Workflows abteilungsübergreifend optimieren können.

2. Skalierbarkeit ohne Mehraufwand

Agentenbasierte KI-Systeme zur Workflow-Automatisierung ermöglichen es Ihnen, ein erhöhtes Dokumentenvolumen zu bewältigen. Fortschrittliche KI-Modelle mit intelligenten Funktionen zur Dokumentenverarbeitung können Dateien in großem Umfang extrahieren, klassifizieren und weiterleiten, ohne zusätzlichen Arbeitsaufwand oder zusätzliche Ressourcen.

Diese Skalierbarkeit gilt auch für datenintensive Vorgänge. Wenn Sie beispielsweise im Finanzwesen tätig sind, können Sie einen Workflow einrichten, der automatisch Zahlen aus Ihrem ERP-System abruft, diese anhand historischer Trends überprüft und Berichtsentwürfe zur Überprüfung bereitstellt.

3. Höhere Datengenauigkeit                            

Sie können auch automatisierte Dokumenten-Workflows erstellen, in denen Mitarbeiter:Innen Daten aus verschiedenen Quellen abgleichen – beispielsweise indem sie Bestelldaten in einem ERP-System mit Rechnungen abgleichen, die in Ihrer Finanzsoftware gespeichert sind. KI-Agenten im Finanzwesen vergleichen und überprüfen Datenpunkte über verschiedene Apps hinweg und weisen auf Unstimmigkeiten hin, um die Genauigkeit sicherzustellen.

Entdecken Sie Best Practices zur Automatisierung von Dokumenten-Workflows, um die Inhaltsfreigabe zu beschleunigen.

4. Schnellere Entscheidungsfindung                            

Ein weiterer Vorteil der Untersuchung verschiedener Anwendungsfälle für agentenbasierte Workflows besteht darin, dass Sie Agenten dazu veranlassen können, zeitnahe Dateneinblicke zu liefern, ohne dass diese Daten aus verschiedenen Quellen zusammenstellen müssen. Die fortschrittlichsten Plattformen ermöglichen es Ihnen, Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten mithilfe von KI-gestützter Datenextraktion zu analysieren. Durch die Automatisierung dieser Prozesse können Entscheidungsträger schneller handeln und so die Bearbeitungszeiten verkürzen.

Verstehen Sie den Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten im Zeitalter der KI.

5. Zusammenarbeit mehrerer Agenten

Im Zeitalter der KI-orientierten Strategie entwickeln sich Unternehmen von einfachen KI-Anwendungen hin zur Schaffung von Frameworks, die ganze Geschäftsprozesse steuern. Ein wesentlicher Bestandteil dieser Entwicklung sind Multi-Agenten-Systeme, bei denen es sich um Gruppen spezialisierter Agenten handelt, die zusammenarbeiten und jeweils einen Teil des Prozesses übernehmen. 

Im Gegensatz zu einzelnen Agenten, die alleine arbeiten, ermöglicht die Zusammenarbeit mehrerer Agenten eine Echtzeitkommunikation und die Priorisierung von Aufgaben unter den ihnen. Im Vertragsmanagement könnten Sie beispielsweise einen agentenbasierten Workflow erstellen, bei dem ein Agent die wichtigsten Klauseln extrahiert und ein anderer den Inhalt mithilfe eines Dokumentbearbeitungstools analysiert. Mit dieser Orchestrierung können Sie komplexe Prozesse autonom ausführen und gleichzeitig die Mitarbeiter:Innen bei kritischen Entscheidungen auf dem Laufenden halten.

Erhalten Sie wertvolle Einblicke, um Ihre Strategie zur Automatisierung von Geschäftsprozessen zu optimieren.

Welche Anwendungsfälle für agentenbasierte Workflows gibt es in der Praxis?

Zu den gängigen Anwendungsfällen für agentenbasierte Workflows zählen Systeme, in denen Agenten zügig Antworten im Kundensupport generieren, Personalunterlagen verwalten, die Überprüfung von Marketingkampagnen optimieren und Forschungsergebnisse zu umsetzbaren Zusammenfassungen aufbereiten.

Laut dem Bericht „State of AI in the Enterprise“ von Box haben 63 % der Unternehmen in mindestens einem Geschäftsbereich KI-Agenten der mittleren Ebene eingesetzt. Ganz gleich, ob Sie gerade erst anfangen oder bereits über einige Workflows verfügen – probieren Sie diese Beispiele für agentenbasierte Workflows doch einmal aus.

So erstellen Sie einen agentenbasierten Workflow: eine Anleitung in 6 Schritten

Ganz gleich, ob Sie Ihren ersten Workflow erstellen oder komplexe Agent-Netzwerke skalieren – hier erfahren Sie, wie Sie einen agentenbasierten Workflow entwickeln, der Ihrem Unternehmen einen echten Mehrwert bietet.

1. Legen Sie das Ergebnis fest, das der Agent erreichen soll

Formulieren Sie das Geschäftsproblem in messbaren Größen. Identifizieren:

• Welche Teams oder Abteilungen sollen von diesem Ergebnis profitieren
• Was ist Ihr Hauptziel — beispielsweise schnellere Genehmigungen oder eine höhere Kundenzufriedenheit?
• Wie werden Sie den Erfolg messen,, einschließlich Kennzahlen wie Bearbeitungszeit oder Kundenbewertungen

Denken Sie daran, den Umfang klar zu definieren: Zum Beispiel: „Das Onboarding im Personalwesen um 50 % verkürzen.“ Dieser Schritt stellt sicher, dass alle Beteiligten das Ziel und den erwarteten ROI verstehen.

2. Bilden Sie den Workflow von Anfang bis Ende ab

Von der Dateneingabe bis hin zum Cloud-Datenspeicherdienst: Dokumentieren Sie jeden Berührungspunkt:

• Wer interagiert mit dem Content                                    
• Welche Systeme werden durchlaufen
• Welche Entscheidungen bestimmen den Ablauf
• Welche Genehmigungen benötigt das Team

Genau hier unterlaufen Unternehmen manchmal Fehler. Wenn Sie auf eine gründliche Bestandsaufnahme verzichten, könnten Ihnen Übergaben und fehleranfällige Schritte entgehen. In dieser Phase können Sie genau ermitteln, wo menschliche Kontrolle weiterhin unerlässlich ist und wo die Automatisierung in einem agentenbasierten Workflow übernehmen kann.

3. Den passenden Agenten für Ihre Workflow-Anforderungen erstellen

Entscheiden Sie, ob Sie einen einzelnen Agenten benötigen, der alle Schritte ausführt, oder eine Pipeline mit mehreren Agenten. Durch das Erstellen benutzerdefinierter Agents können Sie Regeln für die Datenextraktion festlegen, bestimmen, was Genehmigungen auslöst, und die Ausgabe steuern.

Bewerten Sie die Optionen unter Berücksichtigung der Sicherheit, der Integration in Ihre Systeme und der Kompatibilität mit Ihren Datenformaten. In stark regulierten Branchen müssen Sie sicherstellen, dass die Lösung rollenbasierte Datei- und Ordnerberechtigungen sowie Prüfpfade bietet.

Verstehen Sie den Zweck von Dokumenten-Prüfpfaden für Unternehmen.

4. Datenquellen und Systeme verbinden

Wenn Ihre agentenbasierten Workflows nicht auf die richtigen Daten zugreifen können, liefern sie keine präzisen oder zeitnahen Ergebnisse. Erstellen Sie eine Bestandsaufnahme aller relevanten Content-Repositorys – beispielsweise Dokumentenmanagementsysteme, CRM-Systeme, ERP-Systeme, Cloud-Speicher und E-Mail-Archive. 

Implementieren Sie sichere Cloud-App-Integrationen, die es dem Workflow ermöglichen, Inhalte in Echtzeit abzurufen und zu aktualisieren. Legen Sie Zugriffsberechtigungen und Aufbewahrungsrichtlinien im Voraus fest, um Branchenstandards einzuhalten und es den Mitarbeiter:Innen dennoch zu ermöglichen, alle erforderlichen Hintergrundinformationen abzurufen.

5. Skizzieren Sie die Entscheidungslogik oder die Struktur der Prompts

Agentenbasierte Workflows treffen Entscheidungen, doch müssen Sie die Regeln für deren Einsatz festlegen. Legen Sie Schwellenwerte für die automatische Genehmigung im Vergleich zur manuellen Prüfung fest, beschreiben Sie die Eskalationsschritte und legen Sie die Bedingungen fest, unter denen der Agent die Bearbeitung unterbrechen soll.

6. Einrichtung von Überwachung, Ausweichlösungen und Protokollierung

Führen Sie Kontrollmechanismen ein, mit denen Erfolgsquoten und Bearbeitungszeiten erfasst werden. Sehen Sie Ausweichmöglichkeiten vor, beispielsweise die Weiterleitung eines Dokuments an ein Teammitglied, falls der Zuverlässigkeitswert des Agenten unter einen festgelegten Schwellenwert fällt. Führen Sie Protokolle über jede Aktion des Workflows, einschließlich der Daten, auf die er zugreift, der Änderungen, die er vornimmt, und der Person (oder Instanz), die das Ergebnis genehmigt hat.

Erstellen und koordinieren Sie Workflows für KI-Agenten mit Box AI

Box bietet mehr als 100.000 Unternehmen eine zentrale Plattform, um Content sicher in der Cloud zu erstellen und zu verwalten. Box ist der Marktführer im Bereich des intelligenten Content Managements und vereint sicheren Cloud-Speicher, reibungslose Zusammenarbeit und die neuesten KI-Innovationen, um die Art und Weise, wie Sie mit unstrukturierten Dateien arbeiten, grundlegend zu verändern.

Mit Box können Sie mithilfe von Box AI ganz einfach agentenbasierte Workflows bereitstellen:

• Mit Box AI Studio können Sie KI-Agenten in wenigen Minuten erstellen und anpassen, wobei Sie Anweisungen und Antworten genau auf Ihre individuellen Prozesse abstimmen können
• Wählen Sie aus führenden KI-Modellen aus, um jeden Workflow mit dem richtigen Modell hinsichtlich Leistung, Genauigkeit und Compliance abzustimmen
• Automatisieren Sie komplexe Prozesse mithilfe unseres dynamischen Frameworks für agentenbasiertes Reasoning, um mehrstufige Aufgaben sicher auszuführen
• Extrahieren Sie strukturierte Dateien aus unstrukturierten Inhalten mithilfe von KI-gestützten Extraktions-Agenten und wandeln Sie Verträge, Formulare und Bilder in verwertbare Metadaten um
• Stellen Sie Fragen zu Dokumenten und fassen Sie diese zusammen – mit F&A zu Dokumenten, Klauselvergleichen und Risikoerkennung direkt in Box
• Integrieren Sie KI mithilfe von APIs und Integrationen in Ihr Content-Ökosystem

Kontaktieren Sie uns, um die passenden agentenbasierten Workflows für Ihre Geschäftsziele zu finden.

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen agentenbasierten und nicht-agentenbasierten Workflows?

Der Unterschied zwischen agentenbasierten und nicht-agentenbasierten Workflows liegt darin, wie die jeweiligen Aufgaben verwaltet werden:

• Agentenbasierte Workflows nutzen KI-Agenten, die Ziele interpretieren, verfügbare Daten analysieren und in Echtzeit Entscheidungen über die nächsten Schritte treffen. Anstatt Inhalte lediglich von Punkt A nach Punkt B zu verschieben, können agentenbasierte Workflows bei veränderten Bedingungen zusätzliche Daten erfassen oder weitere Prozesse auslösen.   
• Nicht-agentenbasierte Workflows folgen einer vordefinierten Abfolge. Jeder Schritt wird durch Regeln oder Ereignisse ausgelöst, und das System passt sich nicht über das hinaus an, wozu es programmiert wurde.   

Dank ihrer Flexibilität eignen sich Agenten besonders gut für komplexe Geschäftsprozesse, wie beispielsweise die Bearbeitung von Ausnahmen in Onboarding-Workflows oder die Reaktion auf unerwartete Probleme im Kundenservice.

Informieren Sie sich über die Vorteile der Einführung eines Systems für Workflow-Management.

Welche Arten von KI-Agenten werden in agentenbasierten Workflows eingesetzt?

In agentenbasierten Workflows können Sie verschiedene Arten von KI-Agenten einsetzen, darunter:

• Extraktions-Agenten: Extrahieren spezifische Daten aus Dokumenten, Bildern oder anderen unstrukturierten Inhalten und wandeln sie in strukturierte Informationen zur Weiterverarbeitung um
• Such- und Abruf-Agenten: Auffinden relevanter Inhalte systemübergreifend mithilfe von Kontextverständnis und Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Analyse-Agenten: Gesammelte Informationen auswerten, Muster oder Anomalien erkennen und Erkenntnisse oder Empfehlungen liefern
• Aktions-Agenten: Ausführen definierter Aufgaben, wie das Versenden von Benachrichtigungen, das Aktualisieren von Datensätzen oder das Weiterleiten von Dateien zur Genehmigung, auf der Grundlage der Erkenntnisse anderer Agenten

Was sind die größten Herausforderungen bei der Implementierung von agentenbasierten Workflows?

Zu den größten Herausforderungen bei der Implementierung von agentenbasierten Workflows zählen die Integration in bestehende Systeme, Probleme hinsichtlich Datenqualität und -struktur sowie Sicherheits- und Compliance-Aspekte.

** 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.