Agentische KI: Wie intelligente Systeme die Automatisierung von Geschäftsprozessen revolutionieren

Im digitalen Zeitalter müssen Unternehmen schneller, effizienter und agiler arbeiten. Dabei kommen verschiedene neue Technologien zum Einsatz, wie zum Beispiel die agentische KI. Diese intelligenten Systeme analysieren eigenständig Aufgaben, können Entscheidungen treffen und selbstständig Handlungen ausführen. Anders als reine Assistenzsysteme oder regelbasierte Tools, die die Automatisierung von Prozessen mit KI ermöglichen, handelt es sich bei agentischer KI um autonome Software-Agenten, die aktiv und adaptiv mit der Umgebung interagieren können. Das Ziel ist, eine komplexe Geschäftsprozessautomatisierung zu erreichen. Die Integration von KI und agentischen KI-Technologien können zu einer Optimierung der Arbeitsabläufe und einer Prozessautomatisierung führen.

Automatisierung und KI: Was ist agentische KI?

Der Begriff „agentisch“ stammt vom Wort „Agent“ und bezeichnet KI-Initiativen, die anhand eigener Ziele handeln können. Auch wenn mittlerweile die Digitalisierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen Teil der meisten Unternehmen in Deutschland geworden sind, geht die agentische KI als neuartige KI-Geschäftsmodelle noch einen Schritt weiter.

Agentische KI und Entscheidungsfindung

Die agentische KI im Geschäftsbetrieb verfolgt vorgegebene Ziele, kann Entscheidungen treffen und ändert ihre Vorgehensweise im Falle von geänderten Rahmenbedingungen. Im Gegensatz zu reinen auf Analyse und Assistenz fokussierten KI-basierten Geschäftsmodellen, handelt es sich hier um eine aktive Autonomie mit folgenden zentralen Eigenschaften:

• Autonomie: Selbständige KI-Entscheidungen.
• Proaktivität: Ausführung von Handlungen, nicht nur Reaktionen, nach eigenständiger KI-Entscheidungsfindung.
• Zielorientierung: Die agentische KI arbeitet auf definierte Ziele hin.
• Anpassbarkeit: Sie lernt aus der Umgebung und verbessert sich selbst, was ihre Qualität im Laufe der Zeit steigert und eine konstante Entwicklung ermöglicht.

Damit grenzt sich agentische KI klar von der typischen KI-Entscheidungsunterstützung und von Assistenz-KIs wie Chatbots oder regelbasierten Automatisierungen (RPA) ab. Sie kombiniert Merkmale von Lernsystemen, Entscheidungsintelligenz und KI in der Automatisierung zu einem adaptiven Handlungssystem.

Technologische Grundlagen der KI-Prozessautomatisierung

Die technologische Implementierung von agentischer KI, die speziell auf die Entscheidungsfindung der KI aufbaut, basiert auf modularen Architekturen, die verschiedene Funktionen abdecken. Diese beinhalten:

1. ein Wahrnehmungsmodul, das Daten aus der Umgebung sammeln kann
2. ein Entscheidungsmodul zur Analyse und Planung von Handlungen
3. ein Ausführmodul für konkrete Aktionen
4. ein Lernmodul für eine konstante Verbesserung durch das Lernen aus Erfahrungen aus den Prozessen

Dabei kommen verschiedene KI-Techniken zum Einsatz, die kombiniert wertvolle KI-Anwendungen ergeben und eine intelligente Automatisierung von Geschäftsprozessen ermöglichen. Zu diesen gehören:

• Reinforcement Learning
• Deep Learning
• Natural Language Understanding
• Kombinationen aus RPA und KI-Logik

Außerdem lassen sich großtrainierte KI-Modelle wie ChatGPT auf unterschiedliche Aufgabenbereiche anpassen. Diese bilden normalerweise die Grundlage für agentische Anwendungen zur Kombination von Automatisierung und KI, da sie Sprachverständnis, logisches Denken und situatives Handeln in einem System vereinen. Sie liefern Leistungen, die weit über die Generierung von Texten hinausgehen, da sie tatsächlich Problemlösung und Optimierung in verschiedenen Prozessen bieten. Außerdem können sie im Unterschied zu klassischen KI-Systemen echte Entscheidungen treffen und Prozesse auslösen. Die Entwicklung in diesem Bereich geht rasant voran.

Eine erfolgreiche Implementierung dieser komplexen Systeme setzt jedoch den Zugriff auf Datenmengen und APIs aus bestehenden Unternehmenssystemen wie ERP, CRM oder SCM voraus. Die Business-Software Bitrix24 ermöglicht die Automatisierung mit KI und reibungslose KI-Geschäftsprozesse durch eine Vielfalt an Tools und Funktionen.

Anwendungsbereiche von KI-Systemen im Unternehmen - Kundenkontakt per E-Mail, Rechnungsprüfung und Analysen

Auch wenn sich die Entscheidungsfindung mit KI wie Zukunftsmusik anhört, ist künstliche Intelligenz in der Automatisierung heutzutage bereits Realität. Agentische KI lässt sich in nahezu allen Bereichen eines Unternehmens einsetzen. Im Kundenservice automatisiert die Implementierung dieser künstlichen Intelligenz die Klassifikation und Bearbeitung von Anfragen, schlägt Antworten vor oder kann schwierige Fälle automatisch vorziehen.

Im Vertrieb analysiert die agentische KI Leads, qualifiziert Kundenkontakte, plant nächste Schritte und kann Follow-up-E-Mails erstellen und versenden. Im Finanzwesen kann sie Rechnungsprüfungen, das Mahnwesen oder Liquiditätsanalysen übernehmen.

In der Logistik regelt sie Lagerbestände, löst Bestellungen aus oder koordiniert Lieferketten. Sogar HR-Prozesse wie eine unvoreingenommene Bewerbervorauswahl oder das Onboarding kann von der KI übernommen werden. IT-Systeme können automatisch von der agentischen KI repariert werden, wenn Anomalien auftauchen.

Ein Bereich, der in den nächsten Jahren ein besonderes Wachstum erleben kann, ist die Kombination mit realen Prozessen oder Maschinen. Dies gilt vor allem in der Industrie in Form von Robotern. Das bedeutet, dass Automatisierung und künstliche Intelligenz durch Echtzeitkopplung nach autonomen Entscheidungen direkt die Umsetzung vornehmen kann. Somit können diese Art von KI-Systemen Optimierung in Prozessen schaffen, Unterstützung in der Problemlösung bieten und damit den neuen Trends der KI-Technologien gerecht werden.

Agentische KI – Welchen Nutzen hat künstliche Intelligenz in der Automatisierung?

Man kann sich den Nutzen agentischer KI in der Automatisierung gut vorstellen, doch er ist wahrscheinlich sogar noch vielfältiger. Diese Technologie steigert Effizienz, spart Kosten und erhöht die Skalierbarkeit von Prozessen. Agentische Systeme arbeiten rund um die Uhr, liefern konsistente Entscheidungen und verbessern sich kontinuierlich durch Feedback. Da sie datenbasiert arbeiten, werden Fehler minimiert, die von menschlichen Mitarbeitenden gemacht werden. Außerdem sorgen sie durch Berichte für eine gute Transparenz aller Prozesse.

Ein konkretes Beispiel ist ein KI-Agent in einem mittelständischen Unternehmen, der im Kundenservice die manuelle Bearbeitungszeit pro Anfrage von 15 auf 3 Minuten reduzieren konnte, bei gleichbleibender Qualität. Außerdem bearbeitet das System Anfragen simultan, was zusätzliches Personal unnötig macht.

Zudem ermöglicht agentische KI eine bisher unerreichte Reaktionsgeschwindigkeit auf interne oder externe Veränderungen, wie zum Beispiel plötzliche Nachfragespitzen, Lieferengpässe oder Marktveränderungen. Agenten erkennen solche Situationen frühzeitig und leiten automatisch die notwendigen Maßnahmen ein.

Nachhaltigkeit von KI-Lösungen

Neben der Effizienz und Kosteneinsparung spielt agentische KI eine immer bedeutendere Rolle in der ökologischen Transformation von Unternehmen, auch wenn sich das wie ein Widerspruch anhören könnte. Doch intelligente Systeme können dabei helfen, den Energieverbrauch drastisch zu senken, Emissionen zu reduzieren und Lieferketten nachhaltiger zu gestalten.

Beispiele für den Einfluss agentischer KI auf die Nachhaltigkeit sind:

• Energieoptimierung: Künstliche Intelligenz analysiert den Energiebedarf in Echtzeit und schaltet die nicht benötigten Systeme automatisch ab oder verschiebt energieintensive Prozesse auf günstigere Zeiten.
• Ressourcenschonende Logistik: Routenplanung, Transportauslastung und Lagerhaltung lassen sich durch agentische Systeme effizienter und umweltschonender gestalten.
• Nachhaltigkeits-Reporting: Agentische KI kann ESG-Daten automatisch erfassen und für Berichte aufbereiten.
• Kreiswirtschaft: Künstliche Intelligenz unterstützt Prozesse zur Wiederverwertung, indem Retouren analysiert, Wiederverwendung automatisiert oder Recyclingketten aktiv verwaltet werden.

Wenn Unternehmen Nachhaltigkeit mit künstlicher Intelligenz verbinden, können sie doppelt profitieren. Sie sparen Kosten und erfüllen gleichzeitig regulatorische und gesellschaftliche Anforderungen. Agentische KI kann somit zu einem strategischen Hebel für nachhaltige Geschäftsmodelle werden.

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Ethische Aspekte – Ein weiterer kritischer Punkt der Integration von KI

Neben der Nachhaltigkeit müssen auch einige ethische Fragen bedacht werden. Dazu gehört aber nicht nur die Diskussion um die künstliche Intelligenz, die menschliche Arbeit ersetzen könnte, sondern auch Themen wie Diskriminierungsfreiheit, Datenschutz, Erklärbarkeit von Entscheidungen und faire Behandlung aller Beteiligten. Ganz egal, um welchen Aspekt der Geschäftstätigkeit es gerade geht.

Gerade bei personalbezogenen Prozessen wie dem Recruiting oder auch im Kundenkontakt müssen Systeme nachvollziehbar und rechtlich abgesichert sein. Zudem stellt sich die Frage nach menschlicher Kontrolle. In welchen Prozessen darf künstliche Intelligenz überhaupt völlig autonom arbeiten? Welche Eingriffsmöglichkeiten müssen bestehen bleiben? Außerdem gehören spezifische Kontrollmechanismen zu einer verantwortungsvollen Anwendung von künstlicher Intelligenz in jedem Einsatzbereich.

Einsatz von KI-Algorithmen in der Entscheidungsfindung - Herausforderungen und Risiken

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch ernsthafte Herausforderungen. Dazu gehören Aspekte wie die technische Komplexität, die notwendige Datenqualität, Datenschutz, Sicherheitsrisiken und rechtliche Fragestellungen. All diese Punkte müssen bedacht werden. Unternehmen stehen vor der Aufgabe, klare Strukturen aufzubauen und die Verantwortung für autonome KI-Entscheidungen zu definieren.

Auch die Akzeptanz durch die Mitarbeiter ist ein kritischer Faktor. Schließlich soll die agentische KI nicht als Bedrohung, sondern als Entlastung empfunden werden. Dafür sollte jede Entscheidung bezüglich des Einsatzes von KI transparent kommuniziert werden.

Ein weiterer kritischer Punkt ist die Erklärbarkeit von Entscheidungen, die von künstlicher Intelligenz getroffen wurde. Wenn diese auf Basis komplexer neuronaler Netzwerke entstanden sind, sind sie oft nicht direkt nachvollziehbar. Bei KI-Modellen sollte schon in den Trainingsdaten auf Erklärungen und Visualisierungen von Entscheidungswegen geachtet werden, um sie verantwortungsbewusst in einem Unternehmen einsetzen zu können.  

Die Exceptions von agentischer KI im Unternehmen

Die Einführung jeder Art von Lösung mit künstlicher Intelligenz sollte schrittweise erfolgen. Wir empfehlen die folgende Vorgehensweise:

1. Definition einer strategischen Zielsetzung
2. Auswahl geeigneter Pilotprojekte mit passenden Trainingsdaten
3. Skalierung
4. Kontinuierliche Verbesserung

Erfolgsentscheidend sind bei der Einführung klare Metriken zur Erfolgsmessung, wie Zeitgewinn, Fehlerreduktion oder Kundenzufriedenheit. Unternehmen, die gezielt klein anfangen und Erfahrungen sammeln, können agentische KI sicherer und nachhaltiger integrieren als solche, die sofort großflächige Veränderungen anstoßen. Die Zusammenarbeit mit spezialisierten Partnern mit Know-How in der Entwicklung von KI-Systemen oder Experten mit Erfahrung mit dieser Art von Produkten kann dabei hilfreich sein, auch wenn sie möglicherweise höhere Kosten verursachen. Eine gute Option für den Einstieg in RPA und agentische KI sind wie schon erwähnt spezialisierte Plattformen, die immer auf dem neusten Stand der Entwicklungen in diesem Bereich sind.

Datenstrategie als Schlüssel zum Erfolg

Ein oft unterschätzter aber entscheidender Erfolgsfaktor, wenn es um künstliche Intelligenz geht, ist eine durchdachte und zukunftsfähige Datenstrategie. Denn ein System kann von Experten intelligent konstruiert sein, wenn es aber keine hochwertigen, konsistenten und aktuellen Daten gibt, wird sein Potenzial weitgehend ungenutzt bleiben.

Agentische Systeme brauchen für KI-Entscheidungen nicht nur große Datenmengen, sondern auch strukturierte, interoperable und vertrauenswürdige Informationen. Eine Grundvoraussetzung für jede Art von intelligenter Automatisierung ist deshalb eine funktionierende Datenstrategie.

Das bedeutet:

• Daten aus verschiedenen Systemen müssen konsolidiert und verknüpfbar sein.
• Redundanzen, doppelte und veraltete Einträge sollten automatisch erkannt und bereinigt werden.
• Der Zugriff auf sensible Daten muss zuverlässig geregelt sein, z. B. durch Berechtigungen oder spezifische Schutzmaßnahmen.
• In der Dokumentation muss sichergestellt werden, dass Informationen kontextualisiert und maschinenlesbar sind.

Unternehmen, die bereits über ein zentrales Datenmanagement verfügen, haben hier klare Vorteile. Sie können ein KI-System schneller einführen, zuverlässigere Ergebnisse erzielen und neue Anwendungen in eine bestehende Infrastruktur einbauen.

Bitrix24 – Plattform für agentische Prozesse mit KI und Automatisierung

Ein Beispiel für eine passende Lösung ist Bitrix24. Dabei handelt es sich um eine umfassende Plattform für Unternehmen, die digitale Zusammenarbeit, CRM, Projektmanagement und Prozessautomatisierung miteinander verbindet. Sie eignet sich hervorragend für den Einsatz agentischer KI, da sie zahlreiche integrierte Funktionen, darunter auch KI-Tools bietet, die sich automatisieren und intelligent steuern lassen.

Automatisierung

Bitrix24 bietet neben vielen weiteren Funktionen auch ein Modul für die Automatisierung von Workflows. Es ermöglicht die Definition von Workflows, die auf Events reagieren, Daten verarbeiten und automatisch Folgereaktionen auslösen können.

Diese Automatisierung kann ganz einfach in wenigen Minuten erstellt werden und erfordert keine Programmierkenntnisse.

Integrationen

Dank vielfältiger Schnittstellen lassen sich unzählige weitere Programme und Anwendungen in diese Business-Software integrieren. Dazu gehören nicht nur KI-Module. Es besteht sogar die Option, über die Rest API eigene Apps zu erstellen und zu integrieren.

CoPilot im CRM

Ein schon bestehendes KI-Modul in Bitrix24 ist der CoPilot. Dieser intelligente Assistent unterstützt Vertriebsteams besonders im CRM durch Lead-Analyse, Vorschläge für nächste Schritte und eine automatisierte Kommunikation.

CoPilot segmentiert Kunden, bewertet Abschlusschancen und hilft bei der Formulierung passender E-Mails oder Nachrichten. Dabei nutzt er die vorhandenen CRM-Daten ebenso wie KI-gestützte Prognosemodelle. So werden die Mitarbeiter entlastet und die Qualität der Kundeninteraktion erhöht.

Alles Wichtige im Überblick

Bitrix24 bietet aber noch viele weitere Tools und Funktionen wie:

• CRM-System mit Lead-Management, Kundenkommunikation und Pipeline-Verwaltung
• Projektmanagement-Tools wie Gantt-Diagramm, Kanban-Board, Aufgabenmanagement und Zeittracking
• Teamkommunikation per Chat, Video, Kalender und E-Mail
• RPA-Automatisierungen durch visuelle Workflows
• Dokumentenmanagement und Cloudspeicher
• HR-Tools
• KI-Assistenz durch CoPilot

Diese Funktionsvielfalt macht Bitrix24 zu einem zentralen Werkzeug für Unternehmen, die agentische Prozesse im Bereich der Automatisierung umsetzen möchten.

Fazit und Ausblick in die Zukunft

Es ist voraussehbar, dass agentische KI weiter an Bedeutung gewinnen wird. Fortschritte in Bezug auf neue KI-Modelle versprechen enorme Innovationssprünge in naher Zukunft. Doch es besteht auch ein rechtlicher Rahmen, der Transparenz, Sicherheit und Verantwortungsbewusstsein im Einsatz von KI-Lösungen einfordert, wie zum Beispiel die KI-Verordnung der EU. Diese rechtlichen Voraussetzungen können zumindest in Deutschland den Einsatz von KI in der Entscheidungsfindung deutlich verlangsamen. Unternehmen, die hier frühzeitig Standards etablieren, verschaffen sich regulatorische und operative Vorteile.

Agentische KI ist mehr als ein Trend. Sie ist die nächste Stufe der digitalen Transformation, die Unternehmen intelligenter, effizienter und zukunftsfähiger machen kann. Es empfiehlt sich, frühzeitig in intelligente Systeme zu investieren, um die Grundlage für automatisierte, adaptive und robuste Geschäftsprozesse zu schaffen.