Der Begriff „KI-Agent“ hat sich in den letzten Monaten zu
einem festen Bestandteil der Diskussion um den Einsatz von Künstlicher
Intelligenz in Unternehmen entwickelt. Angesichts der rasanten Fortschritte bei
Large Language Models (LLMs) und generativer KI wird der Einsatz sogenannter
„Agenten“ in der Prozessautomatisierung zunehmend als Schlüssel zur
Effizienzsteigerung und zur Entlastung von Fachkräften betrachtet. Doch bei
genauerer Betrachtung zeigt sich: Die Bandbreite der unter dem Begriff „Agent“
vermarkteten Lösungen ist groß – und nicht jede dieser Lösungen erfüllt die
Kriterien eines agentischen Systems im engeren Sinne.
Zwischen Automatisierung und Autonomie: Wo stehen wir heute?
Derzeit setzen viele Unternehmen auf bewährte Automatisierungslösungen, die mit KI-Elementen angereichert werden. In der Praxis bedeutet dies häufig die Kombination von Robotic Process Automation (RPA) mit Komponenten wie Bilderkennung, Spracherkennung oder der Integration von LLMs. Diese Systeme leisten einen wichtigen Beitrag zur Effizienzsteigerung und Fehlervermeidung und sind für viele Organisationen ein sinnvoller Ausgangspunkt auf dem Weg zu einer intelligenteren Prozesslandschaft.
Im Markt etabliert sich zunehmend der Begriff „KI-Agent“ auch für diese hybriden Automatisierungslösungen, die regelbasierte Abläufe mit einzelnen KI-Komponenten kombinieren. Auch wenn diese Systeme in der Regel noch auf klar definierten Abläufen basieren und keine vollständige Eigensteuerung ermöglichen, leisten sie einen wichtigen Beitrag zur Effizienzsteigerung und bilden für viele Unternehmen einen sinnvollen Einstieg in eine intelligentere Prozessautomatisierung.
Agentische Systeme gehen jedoch über diesen Automatisierungsansatz hinaus: Sie koordinieren ganze Prozessketten, treffen kontextabhängige Entscheidungen und gestalten Abläufe aktiv mit. Damit eröffnen sie zusätzliche Potenziale – insbesondere in dynamischen und datengetriebenen Geschäftsumfeldern, in denen starre Prozessabläufe an ihre Grenzen stoßen.
Dennoch
zeichnet sich ein klarer Trend ab: Unternehmen verfolgen zunehmend das Ziel,
von regelbasierten Automatisierungslösungen zu Systemen überzugehen, die
flexibler, proaktiver und anpassungsfähiger agieren. Der Wandel hin zu
agentischen Systemen ist jedoch kein radikaler Umbruch, sondern ein
schrittweiser Prozess, der auf den bestehenden Automatisierungsansätzen
aufbaut. Wer heute in intelligente Automatisierung investiert, schafft damit
die Grundlage für künftige Weiterentwicklungen in Richtung höherer Autonomie
und Prozessintelligenz.
Wie eine klare Unterscheidung Unternehmen hilft
In der aktuellen Marktsituation ist es essenziell, die Begriffe differenziert zu verwenden und Missverständnisse zu vermeiden. Automatisierung mit KI-Elementen und agentische Systeme erfüllen unterschiedliche Rollen und adressieren verschiedene Anforderungen. Während intelligente Automatisierung darauf abzielt, bestehende Prozesse effizienter zu gestalten, zielen agentische Systeme darauf ab, Prozesse aktiv zu steuern und weiterzuentwickeln.
Diese Unterscheidung ist für Unternehmen von Bedeutung, um Technologieentscheidungen zielgerichtet treffen zu können und die richtige Balance zwischen Effizienzsteigerung, Investitionssicherheit und Zukunftsfähigkeit zu finden. Beide Ansätze haben ihre Berechtigung und bauen oft aufeinander auf – der Weg von der Automatisierung zur Autonomie ist ein evolutionärer Prozess.
Fazit: Bewusste Einordnung schafft Klarheit
Der Einsatz von KI in der Prozessautomatisierung bietet heute bereits erhebliche Potenziale und wird in den kommenden Jahren weiter an Bedeutung gewinnen. Entscheidend ist, die unterschiedlichen Entwicklungsstufen und Begriffsdefinitionen im Blick zu behalten: Nicht jede Lösung, die als „Agent“ bezeichnet wird, erfüllt bereits die Merkmale eines agentischen Systems im engeren Sinne. Automatisierung mit KI-Elementen stellt derzeit für viele Unternehmen die passende Grundlage dar, auf der sich perspektivisch aufbauen lässt – hin zu flexibleren und autonomeren Systemen.
Weiterführende Einblicke in die Entwicklung von Automatisierung hin zu agentischen Systemen finden Sie hier: Von RPA zu agentischer Automatisierung: Die Zukunft der KI-Agenten