Was sind agentische KI-Workflows?

Agentische KI verarbeitet Echtzeitdaten und trifft eigenständige Entscheidungen mit minimaler menschlicher Anleitung. Hier erfahren Sie alles Wichtige über agentische KI-Workflows.

Was sind agentische KI-Workflows?

Agentische KI-Workflows sind Abläufe, die von autonomen KI-Agenten gesteuert werden, die Aufgaben eigenständig ausführen, Entscheidungen treffen und sich an veränderte Bedingungen innerhalb festgelegter Regeln oder Ziele anpassen können.

Ein KI-gestützter Workflow in der Lieferkette könnte zum Beispiel die Nachfrage prognostizieren, Routen optimieren und die Nachbestellung automatisieren, während ein Terminplanungssystem im Gesundheitswesen Termine effizient nach Arztverfügbarkeit, Patientenwünschen und Ressourcen der Klinik vergibt.

Wie agentische KI-Workflows funktionieren

Agentische KI-Workflows sind darauf ausgelegt, Aufgaben proaktiv zu steuern, indem sie Daten analysieren, Entscheidungen treffen und Maßnahmen mit minimalem menschlichen Eingriff ergreifen.

Schauen wir uns den Ablauf anhand eines Terminplanungssystems im Gesundheitswesen an.

1. Ziele und Kontext verstehen

Ein agentischer KI-Workflow wird mit klaren Zielen und Parametern entwickelt, die seine Arbeitsweise leiten.

In diesem Beispiel besteht das Ziel darin, Patiententermine effizient zu vergeben, indem Faktoren wie Arztverfügbarkeit, Patientenwünsche und Klinikressourcen berücksichtigt werden.

Der KI-Agent ist darauf programmiert, die spezifischen Regeln und den Kontext zu verstehen, in denen er arbeitet – etwa Öffnungszeiten der Klinik, Fachgebiete der Ärzte und Patientenhistorie.

2. Live-Daten analysieren

Der KI-Agent analysiert fortlaufend aktuelle Daten, etwa welche Ärzte krankgemeldet sind oder welche Termine verschoben wurden.

Wird beispielsweise ein Arzt durch eine Absage verfügbar, verarbeitet der KI-Agent diese Information und sucht nach Patienten, die von dem neu verfügbaren Termin profitieren könnten.

3. Eigenständige Entscheidungen treffen

Basierend auf den analysierten Daten bewertet der KI-Agent die Optionen und entscheidet eigenständig über das beste Vorgehen.

Wenn etwa ein Patient am selben Tag seinen Termin absagt, prüft der KI-Agent selbstständig, welche Patienten am ehesten kurzfristig einspringen können. Er beginnt möglicherweise mit Patienten mit dringenden Anliegen und kontaktiert sie, bis jemand zusagt.

4. Aufgaben proaktiv ausführen

Der KI-Agent benachrichtigt dann die passenden Patienten, aktualisiert den Arztkalender und bestätigt den Termin – alles ohne menschliches Zutun.

Anwendungsbeispiele für agentische KI-Workflows

Agentische KI-Workflows finden branchenübergreifend Anwendung und ermöglichen transformative Ergebnisse. Hier einige Beispiele:

Vertrieb

Vom einfachen Einsatz eines Sales-Chatbots zur Kundenbindung bis hin zu vollautomatisierten Vertriebsprozessen verändern agentische KI-Workflows die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren.

KI-Chatbots können Kundenanfragen sofort beantworten, Produktempfehlungen auf Basis des Surfverhaltens geben und Nutzer durch den Kaufprozess führen. Erinnerungen an abgebrochene Warenkörbe oder zeitlich begrenzte Angebote sorgen dafür, dass keine Verkaufschance verpasst wird.

Marketing

Agentische KI-Workflows wie Chatbot-Marketing revolutionieren das Marketing, indem sie personalisierte Angebote ausspielen, Live-Daten analysieren und die Ansprache optimieren.

Chatbots treten mit Kunden in personalisierten Interaktionen in Kontakt, empfehlen Produkte und erinnern an abgebrochene Warenkörbe.

In Spitzenzeiten wie dem Weihnachtsgeschäft passen sie Angebote dynamisch an, um den Umsatz zu maximieren, etwa durch:

• Produktempfehlungen
• Personalisierte Rabatte
• Echtzeit-Anpassung von Aktionen

Gesundheitswesen

Agentische KI-Workflows erleichtern die Terminvergabe, indem sie die Verfügbarkeit von Ärzten optimieren und die Patientenzufriedenheit steigern.

Diese Workflows versenden proaktiv Erinnerungen, verschieben bei Bedarf Termine und priorisieren Patienten nach Dringlichkeit und individuellen Bedürfnissen.

Lieferkettenmanagement

Echtzeit-Nachfrageprognosen und dynamisches Bestandsmanagement sind zwei zentrale Wege, wie agentische KI-Workflows das Lieferkettenmanagement verändern. Sie nutzen Live-Daten, um Verzögerungen zu minimieren, Kosten zu senken und die Effizienz in allen Phasen der Lieferkette zu steigern.

Ein KI-Agent könnte beispielsweise Nachfragespitzen vorhersagen und die Lagerbestände automatisch anpassen. Bei Ereignissen wie dem Black Friday, wenn die Nachfrage typischerweise steigt, können KI-Agenten dies antizipieren und die Bestände proaktiv erhöhen.

Arten von agentischen KI-Workflows

Agentische KI-Workflows gibt es in verschiedenen Ausprägungen, die jeweils auf spezifische Geschäftsanforderungen und Abläufe zugeschnitten sind.

Konversationelle KI-Workflows

Konversationelle KI-Workflows, wie sie in KI-gestützten Assistenten zum Einsatz kommen, führen Nutzer durch mehrstufige Interaktionen – basierend auf Kontext, Absicht und bisherigen Daten.

Diese Workflows bieten eine personalisierte und effiziente Nutzererfahrung, indem sie Bedürfnisse antizipieren und Antworten eigenständig anpassen.

Ein KI-gestützter Kundenservice-Workflow kann beispielsweise Standardanfragen wie Sendungsverfolgung oder Kontoprobleme eigenständig bearbeiten, indem er Nutzer durch kontextbezogene Fragen führt.

Komplexere Anliegen kann er an menschliche Mitarbeitende weiterleiten und dabei den Gesprächsverlauf dokumentieren. Hohe Chatbot-Containment-Raten, also der Anteil der ohne menschliches Eingreifen gelösten Interaktionen, zeigen den Erfolg solcher Workflows bei Kostensenkung und schnelleren Reaktionszeiten.

Multi-Agenten-Systeme (MAS)

In Multi-Agenten-Systemen (MAS) arbeiten mehrere KI-Agenten gemeinsam in einer Umgebung, um komplexe, verteilte Aufgaben zu lösen.

MAS nutzen agentische KI-Workflows, damit Agenten Daten austauschen, Handlungen koordinieren und gemeinsam in Echtzeit Entscheidungen treffen können – so werden Aufgaben aufgeteilt und gemeinsame Ziele erreicht.

Ein Einzelhandelsunternehmen könnte beispielsweise ein MAS einsetzen, um eine autonome Lieferflotte zu steuern, bei der mehrere Lieferdrohnen oder autonome Fahrzeuge zusammenarbeiten, um Lieferzeiten und Routen zu optimieren.

Diese Systeme ermöglichen es den Fahrzeugen, miteinander zu kommunizieren und sich an aktuelle Bedingungen wie Straßensperrungen oder Wetteränderungen anzupassen, um eine effiziente und pünktliche Lieferung sicherzustellen.

Reinforcement-Learning-(RL)-Agenten

Reinforcement-Learning-(RL)-Agenten lernen durch Versuch und Irrtum und passen ihre Entscheidungen anhand von Belohnungen oder Strafen für ihre Handlungen an.

In der Lagerrobotik könnte ein RL-Agent beispielsweise die Bewegungen eines Roboterarms optimieren, um Artikel effizienter zu greifen und zu verpacken. Anfangs macht der Agent vielleicht Fehler, etwa bei der Platzierung, aber mit der Zeit lernt er durch Maximierung der Belohnungssignale für erfolgreiche Aufgaben die effizientesten Abläufe.

Ethische agentische KI-Workflows

Mit der zunehmenden Autonomie agentischer KI-Workflows sind ethische Überlegungen besonders wichtig – vor allem beim Einsatz in sensiblen Branchen wie Gesundheits-Chatbots oder KI-Agenten im Finanzsektor.

Unregulierte Systeme, die etwa die Ablehnung von Gesundheitsleistungen automatisieren, können Einzelnen schaden und das Vertrauen der Öffentlichkeit untergraben, wenn Effizienz über das Wohl der Menschen gestellt wird.

Ethische Workflows müssen Transparenz, Verantwortlichkeit und Fairness in den Vordergrund stellen – mit nachvollziehbaren Entscheidungen und starker Kontrolle, um gesellschaftlichen Werten zu entsprechen.

In einem MAS, das eine autonome Lieferflotte steuert, sollten ethische Richtlinien beispielsweise sicherstellen, dass Effizienz nicht auf Kosten von Sicherheit oder Zugänglichkeit geht.

Agentische KI-Workflows bieten enormes Potenzial, müssen jedoch mit einem menschenzentrierten Ansatz gestaltet werden.

Erste Schritte mit agentischen KI-Workflows

Agentische KI-Workflows revolutionieren Geschäftsabläufe, indem sie Daten nutzen, um proaktiv Entscheidungen zu treffen und umzusetzen.

Mit Botpress-gesteuerten Workflows konnte Waiver Group 25 % mehr Leads innerhalb von drei Wochen erzielen und hostifAI 75 % der Kundengespräche ohne menschliches Eingreifen abwickeln.

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FAQs

1. Sind alle KI-Agenten automatisch agentisch?

Nein, nicht alle KI-Agenten sind agentisch. Ein KI-Agent ist nur dann „agentisch“, wenn er eigenständig Entscheidungen treffen, sich an veränderte Umgebungen anpassen und unabhängig Ziele verfolgen kann. Viele einfache Agenten folgen lediglich festen Regeln oder Abläufen ohne Autonomie.

2. Können agentische KI-Workflows auch in unstrukturierten oder unvorhersehbaren Umgebungen arbeiten?

Ja, agentische KI-Workflows sind darauf ausgelegt, in unvorhersehbaren Umgebungen mithilfe von Echtzeitdaten und adaptiver Entscheidungsfindung zu funktionieren. Ihre Effektivität hängt jedoch von den verwendeten Trainingsdaten und Feedbackschleifen ab.

3. Welche technischen Voraussetzungen gibt es für den Aufbau eines agentischen KI-Workflows?

Um einen agentischen KI-Workflow zu erstellen, benötigen Sie ein leistungsfähiges KI-Modell (wie ein LLM oder einen Reinforcement-Learning-Agenten), Zugriff auf Echtzeitdaten, ein Framework zur Definition von Zielen und Einschränkungen sowie eine Integrationsschicht (in der Regel APIs oder Low-Code-Plattformen), um die Verbindung zu relevanten Systemen herzustellen.

4. Wie erkenne ich, ob mein Geschäftsprozess für agentische Automatisierung geeignet ist?

Ihr Geschäftsprozess eignet sich für agentische Automatisierung, wenn er sich an unterschiedliche Eingaben anpassen muss oder wiederkehrende Aufgaben umfasst, die kein ständiges menschliches Urteilsvermögen erfordern. Prozesse wie die Priorisierung von Anfragen oder das Routing von Leads sind gute Beispiele.

5. Wie wird die Leistung eines agentischen KI-Workflows gemessen?

Die Leistung eines agentischen KI-Workflows wird anhand von Erfolgsquote bei Aufgaben, Reaktionszeit, Kostenersparnis, Häufigkeit menschlicher Eingriffe und Nutzerzufriedenheit bewertet.