Automatisierung ist traditionell ein Kompromiss aus Effizienz und Flexibilität. Die Workflow-Automatisierung war in der Anfangsphase auf starre, regelbasierte Systeme angewiesen, die vordefinierte Aufgaben gut ausführten, aber Probleme hatten, wenn es darum ging, anpassungsfähige, kontextorientierte Ergebnisse zu erzeugen. Tatsächlich war es so, dass diese Systeme sich trotz (oder möglicherweise aufgrund) der umfangreichen Programmierung, auf die sie angewiesen waren, einfach nicht an neue Informationen oder veränderte Bedingungen anpassen konnten.
Doch Technologie entwickelt sich weiter. Mit der Zeit verbesserten fortschrittlichere ML-Modelle (maschinelles Lernen) die Automatisierung, indem sie zuließen, dass Workflows Informationen verarbeiten und Muster in strukturierten und unstrukturierten Daten erkennen konnten. Schließlich ermöglichte das Aufkommen großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) Lösungen für künstliche Intelligenz, die Kontext interpretieren, Entscheidungen treffen und sogar ihre eigenen Prozesse verfeinern können. Dieser kontinuierliche Wandel hat heute zur Entwicklung agentenbasierter Workflows geführt. Dabei stimmen KI-Agenten Aufgaben dynamisch ab und arbeiten mit Menschen und anderen intelligenten Programmen zusammen, um Prozesse in Echtzeit zu optimieren.
Workflows funktionieren auf unterschiedlichen Ebenen der Autonomie, je nach Geschäftsbedürfnissen und technologischen Fähigkeiten. Einige Workflows erfordern weiterhin menschliche Überwachung, während andere unabhängig voneinander funktionieren können:
- Grad 0: Manuelle Vorgänge
Jeder Aspekt des Workflows wird manuell von menschlichen Bedienern ausgeführt. Es gibt keine Automatisierung, und Entscheidungen hängen vollständig von menschlichen Eingaben ab. - Grad 1: Regelbasierte Automatisierung
Aufgaben werden basierend auf vordefinierten Regeln und Bedingungen automatisiert. Das System führt Aktionen aus, wenn bestimmte Auslöser auftreten, kann sich jedoch nicht über seine programmierte Logik hinaus anpassen. - Grad 2: Bedingte Logik
Workflows erhalten eingeschränkte Entscheidungsfähigkeiten, sodass sie auf grundlegende Bedingungen und Szenarien reagieren können. Sie arbeiten jedoch immer noch innerhalb starrer, vordefinierter Grenzen. - Grad 3: Kontextbezogene Anpassung
KI-Systeme integrieren kontextbezogene Daten, um ihr Verhalten dynamisch zu ändern. Sie können ihre Antworten basierend auf Umgebungsänderungen oder Variationen der Eingabedaten anpassen. - Grad 4: Auf maschinellem Lernen basierende Entscheidungen
Workflows nutzen Modelle für maschinelles Lernen, um Muster zu analysieren, Ergebnisse vorherzusagen und Prozesse zu optimieren. Diese Workflows treffen datengestützte Entscheidungen, ohne dass für jedes mögliche Szenario eine explizite Programmierung erforderlich ist. - Grad 5: Vollständig autonomer Betrieb
KI-gestützte Workflows führen Aufgaben eigenständig aus und erfordern wenig bis gar kein menschliches Eingreifen. Sie lernen kontinuierlich aus Interaktionen, verfeinern ihre Prozesse und bearbeiten komplexe, unvorhersehbare Aufgaben mit hoher Effizienz.
KI-Agenten bringen Anpassungsfähigkeit und Intelligenz in agentenbasierte Workflows und ermöglichen eine Automatisierung, die intelligent reagiert und ihr Verhalten anhand neuer Daten anpassen kann, um neue Herausforderungen besser zu meistern. Die Effektivität dieser Agenten hängt vom Entwicklungsgrad der zugrunde liegenden Modelle ab. Dieser bestimmt ihre Fähigkeit, Informationen genau zu verarbeiten. In Geschäftsumgebungen können KI-Agenten mit anderen KI-Agenten und Menschen zusammenarbeiten, um bei minimaler Überwachung Routineanfragen zu automatisieren und komplexe Workflows auszuführen.
Agentenbasierte Workflows funktionieren nicht isoliert, sondern basieren auf einer Kombination interagierender Technologien. Diese bieten die Struktur und Intelligenz, die nötig sind, damit KI-Automatisierung effektiv ablaufen kann:
- RPA
Robotic Process Automation (RPA) ermöglicht Software-Bots die Bearbeitung sich wiederholender Aufgaben, die vordefinierten Regeln folgen, z. B. Dateneingabe und Transaktionsverarbeitung. Innerhalb eines agentenbasierten Workflows sind KI-Agenten auf RPA angewiesen, um mit Anwendungen zu interagieren und strukturierte Vorgänge schnell und konsistent auszuführen. - Natural Language Processing
Natural Language Processing (NLP) ermöglicht KI-Agenten die Interpretation und Generierung menschlicher Sprache, wodurch Interaktionen intuitiver werden. Sie hilft bei der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Extraktion von Bedeutung und der Reaktion im relevanten Kontext. - KI-Agenten
Wie bereits erwähnt, sind KI-Agenten autonome Systeme, die Daten sammeln, Entscheidungen treffen und Aufgaben ausführen sollen, um vordefinierte Ziele zu erreichen. Sie passen sich an neue Informationen an, lernen im Laufe der Zeit dazu und können eine Vielzahl von Aufgaben bewältigen – von einfachen Routineaktionen bis hin zu komplexen Problemlösungen. - Workflow-Orchestrierung
Bei der Workflow-Orchestrierung werden die verschiedenen Komponenten eines agentenbasierten Workflows so koordiniert, dass Aufgaben in der richtigen Reihenfolge ausgeführt und Abhängigkeiten korrekt verwaltet werden. So können Unternehmen Workflows entwerfen und überwachen, die Daten aus mehreren Technologien und Systemen integrieren. - Prompt Engineering
Prompt Engineering beeinflusst, wie KI-Agenten Aufgaben strukturieren und abschließen. Techniken wie Planung und Selbstreflexion helfen Agenten dabei, komplexe Probleme aufzugliedern, die beste Vorgehensweise zu bestimmen, ihre Ausgaben zu verfeinern und vieles mehr. - Generative KI-Netzwerke
Generative KI-Netzwerke (GAINs) ermöglichen es mehreren KI-Agenten, ihre Aktionen zur Bewältigung komplexer Aufgaben zu koordinieren. Jeder Agent ist auf eine bestimmte Funktion spezialisiert: Einer kann Inhalte generieren, ein anderer die Ausgabe kritisch beurteilen und ein dritter die Gesamtstruktur verfeinern. Dieser kollektive Ansatz trägt dazu bei, bessere Ergebnisse zu erzielen.
Agentenbasierte Workflows basieren auf bestimmten „Verhaltensmustern“ – wiederholbaren Ansätzen, die definieren, wie KI-Agenten arbeiten und interagieren. Im Folgenden finden Sie einige der am häufigsten verwendeten „Verhaltensmuster“ in agentenbasierten Workflows:
- Reflexion
KI-Agenten verbessern ihre Leistung, indem sie ihre eigenen Ergebnisse überprüfen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren. Auf diese Weise können sie Antworten über mehrere Iterationen hinweg verfeinern, was zu genaueren Ergebnissen führt. Dieses Muster wird häufig für Programmierung, Schreiben, Problemlösungsaufgaben und andere Aktivitäten verwendet, die von kontinuierlicher Optimierung profitieren. - Nutzung von Daten und Tools
KI-Agenten verbessern ihre Fähigkeiten, indem sie externe Tools wie APIs, Suchmaschinen und Datenbanken integrieren. Um Befehle auszuführen, können Agenten so Informationen abrufen und relevante Daten verwenden, indem sie mit digitalen Systemen interagieren, anstatt sich nur auf ihre eigenen internen Modelle zu verlassen. - Planung
Bei der Planung geht es darum, KI-Agenten intelligenter zu machen, indem sie trainiert werden, effektiver zu schlussfolgern und Strategien zu entwickeln, sodass sie ihre Fähigkeit, schwierige Aufgaben aufzugliedern, weiter verbessern. Anstatt einfach nur Antworten zu generieren, bestimmen sie die Reihenfolge einfacher Aktionen, die zum Abschließen einer Aufgabe erforderlich sind, und passen dann ihren Ansatz nach Bedarf an. Mit diesem Muster können Agenten mehrstufige Workflows koordinieren. - Zusammenarbeit mit mehreren Agenten
Mehrere KI-Agenten, von denen jeder eine spezielle Rolle hat, arbeiten zusammen, um komplexere Aufgaben als Team zu bewältigen. Durch die Verteilung von Zuständigkeiten verbessern Multi-Agent-Systeme die Problemlösung und sorgen für hochwertigere Ergebnisse.
KI-Agenten werden danach definiert, was sie leisten können. Die folgenden Fähigkeiten sind grundlegend für die Funktionsweise agentenbasierter Workflows:
- Wahrnehmung
KI-Agenten sammeln und interpretieren Informationen aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturierter Daten, unstrukturierter Texte und Echtzeiteingaben. Diese Fähigkeit ermöglicht es ihnen, Situationen genau zu bewerten und ihre Antworten basierend auf zusätzlichen Informationen anzupassen. - Autonomie
KI-Agenten arbeiten unabhängig, wählen Strategien aus und verwalten Ressourcen ohne ständige menschliche Eingriffe. Sie bestimmen die beste Vorgehensweise für eine bestimmte Aufgabe und passen ihren Ansatz an, wenn sich die Bedingungen ändern. - Lernfähigkeit
Agentenbasierte Workflows unterstützen KI-Agenten dabei, ihre Leistung durch Erfahrung zu verbessern. Durch den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens verfeinern Agenten ihre Entscheidungsprozesse, erkennen Muster und verbessern zukünftige Antworten. - Reasoning
KI-Agenten analysieren ihre Umgebung, bewerten verfügbare Daten und wenden logische Frameworks zur Problemlösung an. Auf diese Weise können sie Lösungen entwickeln, die auf bestimmte Ziele ausgerichtet sind, und gleichzeitig Einschränkungen und verfügbare Ressourcen berücksichtigen. - Ethische Entscheidungsfindung
KI-Agenten in agentenbasierten Workflows sind darauf ausgelegt, Voreingenommenheit in Daten und Entscheidungen zu erkennen und zu mindern. Sie bieten Transparenz, indem sie ihre Aktionen erläutern und sicherstellen, dass die Automatisierung mit ethischen und rechtlichen Standards übereinstimmt.
- Entscheidungsfindung
KI-Agenten müssen in der Lage sein, Daten auszuwerten, potenzielle Aktionen zu analysieren und für jede Aufgabe den effektivsten Ansatz auszuwählen. Sie wenden Algorithmen zur Entscheidungsfindung an, um Informationen zu verarbeiten und ihre Strategien an ihre Bedingungen anzupassen. - Aufgliederung von Aufgaben
Dadurch können KI-Agenten Workflows effektiver ausführen. Indem sie Abhängigkeiten zwischen Unteraufgaben zuordnen, können Agenten die optimale Reihenfolge der Ausführung bestimmen und Aktionen entsprechend priorisieren. - Integration in bestehende Systeme
Die nahtlose Integration in Software, Datenbanken und Infrastruktur stellt sicher, dass KI-Agenten auf die für sie notwendigen Informationen zugreifen können. - Interaktion mit Menschen
Abgesehen von ihrer Autonomie benötigen KI-Agenten möglicherweise Eingaben, Feedback oder Überwachung durch menschliche Bediener. Benutzer können durch Textaufforderungen, Sprachbefehle oder manuelle Anpassungen Anleitungen bereitstellen, damit Workflows auf das Geschäftsziel ausgerichtet bleiben. - Aufgabenabschluss und Nachverfolgung
Nach der Ausführung einer Aufgabe bewerten KI-Agenten das Ergebnis, verfolgen Leistungsmetriken und verfeinern ihren Ansatz für zukünftige Iterationen. Durch das Dokumentieren von Ergebnissen und das Identifizieren von Bereichen mit Verbesserungspotenzial können Genauigkeit und Zuverlässigkeit im Laufe der Zeit gewährleistet werden.
Agentenbasierte Workflows haben das Potenzial, die Arbeitsweise von Unternehmen zu transformieren. Durch die Integration intelligenter Automatisierung können Unternehmen ihren Betrieb optimieren, effektiver auf Herausforderungen reagieren und selbst bei den komplexesten Workflows Konsistenz gewährleisten. Richtig angewendet, führen diese Vorteile zu höherer Resilienz und besserer Reaktionsfähigkeit, sodass Teams mit weniger Ressourcen mehr erreichen können.
Im Einzelnen bieten agentenbasierte Workflows folgende Vorteile:
- Mehr Effizienz
Durch die Automatisierung komplexer, mehrstufiger Aufgaben reduzieren agentenbasierte Workflows den Zeit- und Arbeitsaufwand für Routineprozesse. Da KI-Agenten umfangreiche Aufgaben erledigen, ohne zu ermüden, können sie sicherstellen, dass Aufgaben schneller ausgeführt werden, während die menschlichen Mitarbeiter mehr Zeit für andere wichtige Aufgaben haben. - Bessere Entscheidungsfindung
KI-Agenten analysieren große Echtzeit-Datensätze, erkennen Muster und generieren Einblicke, die eine bessere Entscheidungsfindung unterstützen. Bei routinemäßigen betrieblichen Entscheidungen können Agenten autonom handeln, während sie bei komplexeren Entscheidungen die Stakeholder mit datengestützten Einblicken und intelligenten Empfehlungen versorgen. - Größere Genauigkeit
Fehler in manuellen Workflows können zu kostspieligen Fehlern führen. KI-Agenten minimieren diese Risiken, indem sie Aufgaben präzise ausführen und dabei Daten auf Unstimmigkeiten abgleichen und Anomalien kennzeichnen, bevor sie außer Kontrolle geraten. - Mehr Agilität
Im Gegensatz zu starren Automatisierungssystemen können agentenbasierte Workflows ihre Aktionen auf der Grundlage neuer Eingaben anpassen, einschließlich sich ändernder Prioritäten oder unerwarteter Unterbrechungen. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es Unternehmen, schnell auf Marktverschiebungen, rechtliche Änderungen, betriebliche Herausforderungen usw. zu reagieren. - Skalierbarkeit
Agentenbasierte Workflows können nahtlos erweitert werden, um eine steigende Arbeitsauslastung zu bewältigen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Unabhängig davon, ob die Nachfrage wächst oder zurückgeht, verteilen diese Agenten Aufgaben, um sicherzustellen, dass die Servicelevel konstant hoch bleiben. - Kosteneinsparungen
Weniger manuelle Arbeit, optimierte Ressourcenzuteilung, Minimierung kostspieliger Fehler – es ist nicht schwer zu erkennen, wie agentenbasierte Workflows zu Kostensenkungen beitragen. Unternehmen können diese Einsparungen dann in andere hochwertige Initiativen investieren. - Betriebsfähigkeit rund um die Uhr
Da KI-Agenten ununterbrochen arbeiten, halten sie den Geschäftsbetrieb rund um die Uhr aufrecht. Im Gegensatz zu menschlichen Teams, die Pausen benötigen, stellen agentenbasierte Workflows sicher, dass kritische Aufgaben (wie Kundensupport, Transaktionsverarbeitung und Systemüberwachung) jederzeit und ohne Unterbrechung verfügbar sind. - Produktivität im großen Maßstab
Agentenbasierte Workflows beschleunigen Geschäftsergebnisse, indem sie Aufgaben an unabhängig und dennoch effektiv arbeitende KI-Agenten delegieren. Diese skalierbare digitale Belegschaft ermöglicht mehr Leistung und bietet Mitarbeitern die Unterstützung, die sie benötigen, um produktiver und effektiver zu sein.
Agentenbasierte Workflows bieten zwar erhebliche Vorteile, jedoch bringt ihre Implementierung auch einige Herausforderungen mit sich. Seien Sie sich der folgenden Einschränkungen bewusst, da sie einer erfolgreichen agentenbasierten Bereitstellung im Wege stehen können:
- Hohe Anforderungen an die Infrastruktur
Agentenbasierte Workflows erfordern einen technischen Unterbau, der zur Verarbeitung großer Datenmengen und zu komplexen Berechnungen in der Lage ist. Unternehmen müssen in skalierbare Cloud-Ressourcen oder leistungsstarke lokale Hardware investieren, um die Arbeit ihrer KI-Agenten zu erleichtern. Die interne Wartung dieser Infrastruktur kann laufende Kosten und Komplexität erhöhen. - Probleme mit der Datenverfügbarkeit und -zuverlässigkeit
Hochwertige, gut strukturierte Daten sind das Lebenselixier von KI-Agenten. Isolierte oder unvollständige Datensätze können die Verarbeitungszeiten verlangsamen und die Genauigkeit verringern. Darüber hinaus können Voreingenommenheiten in Trainingsdaten zu fehlerhaften Entscheidungen führen und die Effektivität automatisierter Prozesse einschränken. - Herausforderungen bei der Kompatibilität von Altsystemen
Viele Unternehmen arbeiten mit älteren Systemen, die nicht für die Unterstützung von KI-Automatisierung entwickelt wurden. Veraltete Infrastrukturen verfügen möglicherweise über keine API-Konnektivität oder die Fähigkeit zur Verarbeitung von Echtzeitdaten. Ein Upgrade oder eine Anpassung dieser Systeme kann eine Voraussetzung für die Implementierung agentenbasierter Workflows sein.
Agentenbasierte Workflows können über Geschäftsfunktionen, Abteilungen und Branchen hinweg angewendet werden – überall dort, wo ein Unternehmen von einem intelligenten, datengestützten automatisierten System profitieren kann. Natürlich gibt es einige Bereiche, die besser für diese Technologie geeignet sind als andere. Es folgen einige Beispiele:
HR-Teams haben eine Reihe administrativer und strategischer Aufgaben von der Personalbeschaffung bis zur Mitarbeitereinbindung. Agentenbasierte Workflows optimieren viele HR-Management-Aktivitäten, z. B. die Bearbeitungszeit von Urlaubsanträgen und die Automatisierung von Compliance-bezogener Büroarbeit. KI-Agenten können beispielsweise Dienstpläne von Mitarbeitern und die Auslastung von Abteilungen überprüfen, um Urlaubsanträge zu genehmigen oder Alternativen vorzuschlagen, und so Engpässe in HR-Abteilungen reduzieren.
Um Projekte im Zeitplan zu halten, sind oft kontinuierliche Überwachung und Koordination zwischen mehreren Teams erforderlich. Agentenbasierte Workflows können viele Aufgaben im Zusammenhang mit dem Projektmanagement automatisieren, z. B. Statusverfolgung, Anpassung von Aufgabenzuweisungen basierend auf der Verteilung der Arbeitsauslastung und Versenden von Warnungen, wenn Fristen näher rücken. Bei Softwareentwicklungsprojekten kann der KI-Agent potenzielle Verzögerungen erkennen und kennzeichnen und Ressourcen neu zuweisen, um die Dynamik aufrechtzuerhalten, ohne dass ein direkter Eingriff von Projektmanagern erforderlich ist.
Die effiziente Bearbeitung von Kundenanfragen ist entscheidend, um die Zufriedenheit zu wahren und die Loyalität zu fördern. Agentenbasierte Workflows verbessern den Servicebetrieb, indem Routinefragen automatisch gelöst und komplexe Probleme, ergänzt durch relevanten Kontext, eskaliert werden. KI-Agenten können den Kundensupport verbessern, indem sie Anforderungen zur Rückerstattung bearbeiten und Schritte zur Fehlerbehebung bereitstellen, während sie bei Bedarf eine menschliche Genehmigung einholen.
IT-Abteilungen erledigen häufig Routineaufgaben wie Passwortzurücksetzung, Softwarebereitstellung, Systemüberwachung und vieles mehr, sodass sie wenig Zeit haben, eine direktere Rolle in der IT-Strategie zu spielen. Agentenbasierte Workflows automatisieren diese Prozesse, sodass IT-Mitarbeiter ihr Fachwissen an anderer Stelle anwenden können.
Finanzteams verlassen sich auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und Compliance, um finanzielle Angelegenheiten zu verwalten. Agentenbasierte Workflows unterstützen sie, indem sie Finanzdaten validieren, die Rechnungsverarbeitung optimieren und Anomalien bei Finanztransaktionen erkennen, die auf Fehler oder betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten. Bei der Bearbeitung von Kreditanträgen können KI-Agenten den Kreditverlauf überprüfen, die Einkommensdokumentation überprüfen und Genehmigungsempfehlungen generieren. So verkürzen Sie die Bearbeitungszeiten und gewährleisten eine einheitliche Entscheidungsfindung.
Agentenbasierte Workflows verbessern die Cybersicherheit, indem sie Anomalien erkennen, Cyberrisiken analysieren und Reaktionsmaßnahmen automatisieren. Wenn ein System ungewöhnliche Netzwerkaktivitäten erkennt, kann der KI-Agent den betroffenen Endpunkt sofort isolieren und Sicherheitsteams warnen, um potenzielle Sicherheitsverletzungen noch im Entstehen aufzuhalten.
Das Supply Chain-Management umfasst einen konstanten Datenfluss. Agentenbasierte Workflows helfen dabei, Lagerbestände zu überwachen, Versandrouten zu optimieren und auf Unterbrechungen der Lieferkette zu reagieren. So erhalten Entscheidungsträger die detaillierten Informationen, die sie benötigen. Wenn beispielsweise ein Produkt im Lieferrückstand ist, kann ein KI-Agent alternativen Bestand identifizieren, Kunden Optionen nennen und Auftragsabwicklungssysteme aktualisieren, um Verzögerungen zu minimieren.
Agentenbasierte Workflows sind in der Lage, das Kundenverhalten zu analysieren, um Präferenzen vorherzusagen und das Messaging an Zielpersonen anzupassen. Ebenso können KI-Agenten Zielgruppen segmentieren, E-Mail-Kampagnen generieren und Content-Strategien basierend auf der Bestellhistorie empfehlen. So ist eine effektivere Kontaktaufnahme mit minimalem manuellem Aufwand gewährleistet.
Agentenbasierte Workflows haben das Potenzial, praktisch jede Abteilung innerhalb eines Unternehmens zu revolutionieren, aber nur, wenn diejenigen, die diese Prozesse implementieren, dies richtig tun. Wenn Sie über eine agentenbasierte KI-Lösung nachdenken, sollten Sie die folgenden Tipps berücksichtigen:
Klar definierte Ziele stellen sicher, dass jeder KI-Agent im Workflow auf ein gemeinsames Ergebnis ausgerichtet ist. Ganz gleich, ob das Ziel darin besteht, die Antwortzeiten im Kundenservice zu verkürzen oder die Effizienz der Lieferkette zu verbessern (oder eine andere wichtige Motivation) – wenn Sie sich darüber im Klaren sind, was erreicht werden muss, hilft Ihnen das beim Workflow-Design und gibt Ihnen einen Maßstab für die Erfolgsmessung. Ein gut abgegrenztes Ziel verhindert auch Ineffizienzen, da es den Fokus der Agenten auf ihre wichtigsten Aufgaben gerichtet hält.
Unternehmen sollten Richtlinien für die Daten-Governance implementieren, um die Datennutzung nachzuverfolgen, Zugriffsberechtigungen zu verwalten und vollständige Auditpfade zu pflegen. Durch die Anwendung von Metadaten auf wichtige Datenpunkte wird die Transparenz verbessert und sichergestellt, dass Workflows den Sicherheits- und Datenschutzbestimmungen entsprechen.
Es stimmt, dass einer der attraktivsten Aspekte agentenbasierter Workflows die Fähigkeit zum autonomen Arbeiten ist. Dennoch profitieren selbst die fortschrittlichsten KI-Agenten immer noch von einer gewissen menschlichen Überwachung. Durch die Einbindung von Mitarbeitern können Unternehmen KI-generierte Entscheidungen validieren und Prozesse basierend auf Feedback aus der Realität verfeinern. Bei Workflows, die vertrauliche Informationen verarbeiten oder an Entscheidungen mit hohem Stellenwert beteiligt sind, sorgt die menschliche Überprüfung für eine zusätzliche Ebene an Verantwortlichkeit und Vertrauen.
Verschiedene KI-Agenten können unterschiedliche Aufgaben meistern, und indem Sie Workflows entwerfen, bei denen diese Spezialisierungen bestmöglich ausgeschöpft werden, sorgen Sie für eine Leistungssteigerung. Durch die Zuweisung von Aufgaben basierend auf den Fähigkeiten der einzelnen Mitarbeiter laufen Workflows effizient.
Komplexe Workflows erfordern oft, dass mehrere KI-Agenten zusammenarbeiten, um voneinander abhängige Aufgaben zu erledigen. Die Entwicklung von Workflows, mit denen Agenten ihre Aktionen besser kommunizieren und koordinieren können, kann zu einer anpassungsfähigeren und resilienteren Automatisierung führen. Im Supply Chain-Management kann beispielsweise ein KI-Agent den Bestand überwachen, während ein anderer die Lieferantenkommunikation koordiniert, sodass das System sich dynamisch an Bestandsschwankungen anpassen kann.
Agentenbasierte Workflows werden im Laufe der Zeit immer besser. Daher ist es naheliegend, sie so schnell wie möglich in Betrieb zu nehmen. Allerdings kann eine übereilte Implementierung ohne das richtige Fundament zu Problemen wie Ineffizienzen, eingeschränkter Akzeptanz oder verminderter Sicherheitseffektivität führen. Durch einen strukturierten Ansatz können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Herangehensweise an die KI-Automatisierung aussagekräftige Ergebnisse liefert.
Führen Sie zu Beginn die folgenden Schritte aus:
- Bewerten Sie die Bereitschaft des Unternehmens
Bevor Sie agentenbasierte Workflows bereitstellen, überprüfen Sie, ob das Unternehmen über die erforderliche Infrastruktur und die notwendigen Ressourcen verfügt. Überlegen Sie, ob vorhandene Systeme intelligente Prozesse unterstützen oder, falls nicht, welche Upgrades erforderlich sind. Fördern Sie darüber hinaus die Akzeptanz, indem Sie sicherstellen, dass Mitarbeiter und Stakeholder verstehen, welche Vorteile und Auswirkungen agentenbasierte Automatisierung hat. - Identifizieren Sie die richtigen Prozesse
Nicht jeder Workflow profitiert gleichermaßen von KI-Automatisierung. Konzentrieren Sie sich auf Prozesse, die sich wiederholen, datenintensiv oder anfällig für menschliche Fehler sind. Aufgaben, die eine Entscheidungsfindung in Echtzeit oder umfangreiche Informationsverarbeitung erfordern, wie z. B. Betrugserkennung oder Bestandsverfolgung, sind starke Kandidaten für agentenbasierte Workflows. - Wählen Sie die richtigen KI-Technologien
Die Auswahl der richtigen KI-Tools hängt stark davon ab, welche Workflows automatisiert werden sollen. Einige erfordern unter Umständen fortschrittliche NLP-Daten für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Kundeninteraktionen, während andere Modelle möglicherweise prädiktive Analytics für maschinelles Lernen benötigen. Die Bewertung von Technologieoptionen in Bezug auf spezifische Anforderungen trägt dazu bei, eine solide Grundlage für die Implementierung zu schaffen. - Führen Sie vor der Skalierung Pilotprojekte durch.
Geduld ist bekanntlich eine Tugend. Statt sofort agentenbasierte Workflows im gesamten Unternehmen bereitzustellen, beginnen Sie mit einem kontrollierten Pilotprojekt. So können Teams die Leistung von KI-Agenten testen, Prozesse verfeinern und Herausforderungen angehen, bevor sie die Lösung skalieren. Sobald sich ein Pilotprojekt als erfolgreich erwiesen hat, erweitern Sie die Einführung schrittweise auf zusätzliche Workflows und Abteilungen.
ServiceNow bietet ein leistungsstarkes Fundament für die Erstellung und Verwaltung agentenbasierter Workflows und vereinheitlicht KI-Agenten, Daten und Workflows auf der Now Platform®. Unternehmen können intelligente Workflows erstellen, die Abteilungen vernetzen, manuelle Fehler eliminieren und die unternehmensweite Effizienz steigern. KI-gestützte Automatisierung stellt sicher, dass sich Prozesse dynamisch und reibungslos an sich ändernde Anforderungen anpassen, und bietet Ihren Teams verlässlichen Support, indem sie Genehmigungsvorgänge strafft, IT-Serviceanfragen automatisiert, die Logistik optimiert und vieles mehr.
KI-Agenten von ServiceNow ergreifen autonom Maßnahmen, um Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und mit Unternehmenssystemen zu interagieren, während sie gleichzeitig Governance und Überwachung gewährleisten. Diese KI-Agenten arbeiten im gesamten Unternehmen, reduzieren die manuelle Arbeitsauslastung und beschleunigen die Geschäftsergebnisse. Sie können sofort einsatzbereite KI-Agenten nutzen oder anwenderdefinierte Agenten mithilfe natürlicher Sprache anstelle von Code erstellen.
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