Was ist intelligente Automatisierung?

Intelligente Automatisierung geht über mechanische Abläufe hinaus. Was früher ein individuelles Skript oder eine API erforderte, läuft jetzt über KI-Agenten, die Strukturen erkennen und sich bei Bedarf anpassen.

Gartner schätzt, dass bis 2028 33 % aller Unternehmenssoftware agentische KI für Automatisierungen nutzen werden – ein Anstieg von weniger als 1 % im Jahr 2024.

Klassische Automatisierung funktioniert nur, wenn jeder Schritt exakt wie geplant abläuft. Eine Bestellung mit neuem Layout oder eine verspätete Genehmigung kann den Prozess stoppen. Intelligente Automatisierung (IA) hält Workflows am Laufen, indem sie sich spontan anpasst.

IA verbindet sich mit bestehenden ERP-, CRM- oder Workflow-Tools, liest eingehende Informationen, entscheidet über die nächsten Schritte, wartet bei Bedarf und setzt automatisch fort.

Dieser Artikel zeigt, wie intelligente Automatisierung in der Praxis funktioniert, wo sie den größten Nutzen bringt und wie man sie testen kann, ohne bestehende Systeme zu ersetzen.

Was ist intelligente Automatisierung?

Intelligente Automatisierung, auch bekannt als intelligente Prozessautomatisierung, kombiniert künstliche Intelligenz mit robotergestützter Prozessautomatisierung und verwandten Tools, um komplexe Abläufe zu steuern.

Sie nutzt Technologien wie maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um Informationen zu lesen, zu interpretieren und in Geschäftssystemen darauf zu reagieren.

Im Gegensatz zu starren Automatisierungen kann sie sich während der Ausführung anpassen. Sie verfolgt, was bereits passiert ist, passt die nächsten Schritte an, wenn Eingaben abweichen, und arbeitet weiter, bis die Aufgabe abgeschlossen ist.

Ein KI-Agent im Kundenservice könnte zum Beispiel:

• Das Kundenkonto aus dem CRM abrufen
  
• Den aktuellen Lieferstatus im Logistiksystem prüfen
  
• Bei Verzögerungen an das richtige Team weiterleiten
  
• Eine Benachrichtigung senden, sobald das Problem gelöst ist

All das läuft als durchgehender Prozess, ohne auf neue Anweisungen zu warten.

Verschiedene Arten intelligenter Automatisierung

Intelligente Automatisierung kann je nach Bedarf in unterschiedlichem Umfang eingesetzt werden. Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Typen:

Zentrale Vorteile intelligenter Automatisierung

Arbeit läuft weiter, auch wenn Menschen beschäftigt sind

In den meisten Unternehmen bleiben Bestellungen, Rechnungen oder Genehmigungen oft liegen, weil jemand krank ist oder andere Aufgaben hat.

Intelligente Automatisierung hält den Prozess offen und setzt ihn sofort fort, sobald das fehlende Element eintrifft. Das führt zu weniger „hängengebliebenen“ Aufgaben und schnelleren Ergebnissen für Kunden.

Weniger Aufwand durch ständige Nacharbeit

IA sorgt für konsistente Daten, sodass eine Änderung durch den Kunden an einem Feld während einer Bestellung den restlichen Ablauf nicht unterbricht und keine Nacharbeit erfordert.

Genauere Übergaben zwischen Teams

Abteilungen arbeiten oft mit unterschiedlichen Datenständen. IA prüft vor jedem Schritt die aktuellen Werte, sodass Übergaben reibungslos funktionieren.

Der Prozess lässt sich besser überwachen und anhand einfacher Kennzahlen wie der für jede Anfrage aufgewendeten Zeit pro Aufgabe sowie der Zufriedenheit von Mitarbeitenden und Kunden mit der Lösung nachvollziehen.

Wie setzt man intelligente Automatisierung um?

Die besten Ergebnisse erzielt man, wenn man intelligente Automatisierung in kleinen, gezielten Schritten einführt und dann ausweitet.

Schritt 1: Einen Prozess mit klaren Problemen identifizieren

Suchen Sie nach Abläufen, die regelmäßig Verzögerungen oder manuelle Nacharbeit verursachen. Beispiele:

• Rechnungsverarbeitung mit häufigen Datenabweichungen
• Bestellfreigaben, die an Engpässen hängenbleiben
• Mehrere Termine werden nicht gebucht, weil kein Agent verfügbar ist
• Kundenanfragen, die zwischen Abteilungen hin- und hergeschoben werden

Schritt 2: IA in bestehende Systeme integrieren

ERP-, CRM- und RPA-Plattformen bleiben bestehen. Intelligente Automatisierungssoftware kann direkt als Steuerung in die Workflows eingebunden werden.

So vermeiden Sie das Risiko, zentrale Systeme komplett zu ersetzen. Häufig genutzte Tools für einen erfolgreichen Pilotversuch sind Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI und Make.

Schritt 3: Einen kontrollierten Piloten durchführen

Klein anfangen. Testen Sie die Automatisierung in einem begrenzten Ablauf und messen Sie die Ergebnisse.

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Ein Beispiel-Pilot könnte die Rechnungsverarbeitung im Finanzbereich betreffen. Lassen Sie IA einen Monat lang parallel zum aktuellen Prozess laufen.

Verfolgen Sie, wie viele Rechnungen automatisch bearbeitet werden, wie viele noch manuell geprüft werden müssen und wie sich das auf Zahlungszeiten auswirkt.

Schritt 4: Auf vernetzte Workflows ausweiten

Nach einem erfolgreichen Pilotprojekt skalieren Sie auf Prozesse, die mehrere Systeme umfassen. In diesem Stadium bewältigt die Automatisierung Verzögerungen, Ausnahmen und unterschiedliche Eingaben weitgehend eigenständig.

Diese schrittweise Einführung hält die Kosten im Griff. Durch die Vernetzung von Systemen und die Anpassung an wechselnde Umgebungen liefern die Pilot-Ergebnisse Argumente für weitere Investitionen.

Top 5 Tools für intelligente Automatisierung

1. Botpress

Am besten geeignet für: Teams, die Automatisierungen entwickeln, die zwischen den Schritten aktiv bleiben und fortgesetzt werden, sobald neue Eingaben eintreffen – auch wenn der Workflow bereits früher gestartet wurde.

Preise:

• Kostenloser Plan: Enthält den Kern-Builder, 1 Bot und 5$ KI-Guthaben
• Plus: 89$/Monat — Flow-Tests, Routing, Übergabe an Menschen
• Team: 495$/Monat — SSO, Zusammenarbeit, gemeinsame Nutzungsstatistiken

Botpress ist eine Plattform zum Erstellen von KI-Agenten, die systemübergreifend arbeiten. Jeder Agent läuft als strukturierter Flow und kann an jedem Punkt fortgesetzt werden, indem er die Aufgabe eigenständig anhand seines aktuellen Status bewertet.

Agenten werden entweder mit einem visuellen Editor oder per Code erstellt. Jeder Schritt im Flow führt eine bestimmte Aktion aus – etwa das Analysieren einer Nachricht, das Aufrufen einer externen API, das Verarbeiten eines Dokuments, das Warten auf Eingaben von Nutzern oder das Weiterleiten eines Ergebnisses.

Der Agent arbeitet auf Basis der aktuellen Daten weiter und behält dabei den Ausführungskontext bei. Mit der einfachen Drag-and-Drop-Oberfläche können Prompts getestet, Bedingungen angepasst oder Tool-Logik geändert werden, ohne dass der restliche Workflow beeinflusst wird.

Agenten merken sich, wo eine Aufgabe unterbrochen wurde, damit sie später ohne Neustart fortgesetzt werden kann. Fehlt während der Ausführung ein Wert, kann der Agent diesen direkt beim Nutzer anfordern und nach Erhalt weitermachen.

Hauptfunktionen:

• Workflows, die ihren Zustand speichern und nach Verzögerungen oder Teileingaben fortsetzen
• Integrierte Möglichkeit, fehlende Daten während der Ausführung abzufragen
• Strukturierte Datei- und Tabellennutzung für wissensbasierte Entscheidungen
• Externe API-Aufrufe und Tool-Aktionen innerhalb von Agentenflows

2. LangChain

Am besten geeignet für: Teams, die KI-Agenten mit voller Kontrolle über Logik, Tool-Nutzung und Ausführungsverhalten direkt im Code entwickeln möchten.

Preise:

• Developer: Kostenlos – 1 Benutzer, 5.000 Traces/Monat, Prompt-Verwaltung, grundlegende Tracing-Tools
• Plus: 39 $/Monat pro Nutzer – Teamfunktionen, höhere Trace-Limits, LangGraph-Entwicklerdeployment
• Enterprise: Individuell – Self-Hosted oder Hybrid, SSO, Support und Skalierung

LangChain ist ein Python-Framework zum Erstellen von Agenten, die ihre Logik zur Laufzeit anhand der aktuellen Situation ausführen. Statt festen Schritten folgt das System dem Kontext, entscheidet, welches Tool genutzt wird, und wiederholt dies, bis die Aufgabe erledigt oder eine Abbruchbedingung erreicht ist.

Mit dem Framework legen Nutzer fest, wie Agenten denken, welche Tools sie verwenden dürfen und wie Entscheidungen anhand von Zwischenergebnissen getroffen werden. Der Agent geht nicht von einer festen Eingabe oder einem festen Ergebnis aus – er arbeitet schrittweise auf ein Ziel hin, indem er mit externen Systemen interagiert und seinen Plan laufend anpasst.

LangChain eignet sich besonders, wenn Automatisierung flexible Logik erfordert. Ein Flow kann etwa entscheiden, welche Datenbank abgefragt wird, unstrukturierte Eingaben aus einem Dokument extrahieren und mehrere Versuche starten, wenn das Ergebnis einen bestimmten Schwellenwert nicht erreicht.

Da das Framework codebasiert ist, eignet es sich weniger für schnelles Prototyping. Dafür bietet es volle Kontrolle über Tool-Auswahl und API-Verhalten – entscheidend bei komplexer, kritischer Automatisierung.

Hauptfunktionen:

• Agentenlogik im Code mit voller Kontrolle über Planung und Wiederholungen
• Tool-Nutzung und Speicherverhalten passen sich zur Laufzeit an
• Unterstützt strukturierte Ausgaben, eigene Prompts und Tool-Verknüpfungen
• Native Integrationen mit Sprachmodellen, Vektorspeichern und APIs

3. CrewAI

Am besten geeignet für: Teams, die Automatisierungen um mehrere KI-Agenten strukturieren, die verschiedene Rollen übernehmen und Aufgaben in klaren, dialogbasierten Schritten koordinieren.

Preise:

• Free: 0 $/Monat – 50 Ausführungen, 1 aktive Crew, 1 Nutzer
• Basic: 99 $/Monat – 100 Ausführungen, 2 aktive Crews, 5 Nutzer
• Standard: 500 $/Monat – 1.000 Ausführungen, 2 aktive Crews, unbegrenzte Nutzer, 2 Stunden Onboarding

CrewAI ist ein Python-Framework für Workflows, die auf mehr als einen Agenten setzen. Jeder Agent erhält eine Rolle und eine Aufgabe – etwa Recherche, Schreiben, Prüfen oder Steuern – und arbeitet mit den anderen Agenten zusammen, um den Prozess abzuschließen.

Dieses „Crew“-Modell vereinfacht die Logik. Statt einen komplexen Agenten zu schreiben, der alles abdeckt, kann man eine Crew definieren, die die Arbeit aufteilt. Jeder Agent hat eigenen Speicher, eigene Tools und eine festgelegte Art, mit den anderen Agenten im System zu kommunizieren.

CrewAI übernimmt die Ablaufsteuerung und Kommunikation. Nach dem Start geben die Agenten Aufgaben untereinander weiter, bis das Ziel erreicht ist. Der Prozess ist transparent und die Übergaben sind nachvollziehbar – hilfreich beim Debuggen oder beim Hinzufügen neuer Schritte.

Der Einstieg ist einfach: Rollen werden in einer Konfigurationsdatei festgelegt, Tools sind einfache Python-Funktionen und das Koordinationsmuster macht komplexe Automatisierung übersichtlicher – besonders, wenn sich während der Ausführung etwas ändert.

Wichtige Funktionen:

• Agentenrollen werden durch Aufgabe, Tool-Zugriff und Kommunikationsregeln definiert
• Läuft als Crew mit Zustandsübergabe zwischen Agenten, nicht als einzelne Kette
• Klar strukturierte Konfiguration für Aufgabenverteilung und Flow-Logik

4. AutoGen

Am besten geeignet für: Teams, die Automatisierungen entwickeln, bei denen Agenten während der Ausführung Informationen austauschen und ihr Verhalten durch Interaktion anpassen müssen.

AutoGen ist ein Multi-Agenten-Framework, das auf Konversation basiert – nicht nur zwischen Nutzer und Modell, sondern auch zwischen den Agenten selbst.

Es eignet sich besonders, wenn Agenten Ergebnisse prüfen, Annahmen hinterfragen oder entscheiden müssen, welches Tool oder welche Aktion als nächstes sinnvoll ist.

Ähnlich wie bei CrewAI können Nutzer mit Autogen eine Agentengruppe erstellen, Rollen festlegen und die Interaktion definieren. Agenten können sich gegenseitig mit Plänen, Code, Zwischenergebnissen oder Rückfragen antworten.

Dieses Setup ist hilfreich, wenn die richtige Antwort nicht im Voraus feststeht – etwa bei der Auswahl zwischen APIs, dem Beheben eines Ausführungsfehlers oder dem Überarbeiten eines gescheiterten Aktionsplans. AutoGen steuert dies alles über Nachrichten, nicht über feste Regeln.

Hauptfunktionen:

• Agentenkommunikation über Nachrichten-Schleifen
• Planung und Überprüfung erfolgen innerhalb von Konversationen
• Unterstützt Code-Ausführung, Tool-Aufrufe und Kontext-Übergabe
• Geeignet für Automatisierung, bei der zur Laufzeit Nachfragen nötig sind

5. Make

Am besten geeignet für: Teams, die strukturierte Automatisierungen mit Tool-Aufrufen, Verzweigungen und klarer Nachvollziehbarkeit der Datenflüsse zwischen den Schritten erstellen möchten.

Preise:

• Open Source: Kostenlos – vollständiges Framework, Apache 2.0-Lizenz
• Pro Edition: Kostenlos – bis zu 1.000 Konversationen/Monat mit Rasa Pro
• Growth: Ab 35.000 $/Jahr – inklusive Rasa Studio, Support und kommerzieller Nutzung

Make ist eine No-Code-Automatisierungsplattform, die auf visuellen Szenarien basiert. Jedes Szenario besteht aus Modulen, die auf einer Arbeitsfläche verbunden werden. Jedes Modul übernimmt eine Aufgabe – etwa Daten senden, Inhalte umwandeln, einen Dienst auslösen oder ein KI-Modell aufrufen.

Für intelligente Automatisierung ist Make besonders relevant, weil es Flows steuern kann, die keinem festen Ablauf folgen. Szenarien können pausieren, verzweigen, wiederholen oder auf Eingaben warten, ohne vorherige Schritte zu verwerfen. Eingaben können unvollständig, in anderer Reihenfolge oder während der Ausführung geändert werden.

Die Oberfläche zeigt Datenflüsse und Ausführungsschritte übersichtlich an. Fehler lassen sich nachvollziehen, Eingaben sind an jedem Punkt sichtbar und die Logik bleibt auch nach der Bereitstellung editierbar. Szenarien können komplexer werden, ohne an Transparenz zu verlieren.

Make integriert sich mit vielen externen Systemen und lässt sich durch eigene Module erweitern. Die Plattform eignet sich für Workflows, bei denen Kontrolle, Flexibilität und Nachvollziehbarkeit über mehrere Tools hinweg gefragt sind.

Hauptfunktionen:

• Visueller Builder mit Verzweigungen, Zeitplanung und Wiederholungen
• Nachvollziehen, welche Daten wohin geflossen sind
• Integriertes Fehlermanagement für instabile oder späte Eingaben

Wichtige Komponenten intelligenter Automatisierung

Robotic Process Automation (RPA)

Robotic Process Automation ist die Ausführungsebene, die menschliche Aktionen in digitalen Oberflächen nachahmt – etwa das Klicken von Buttons, Öffnen von Dateien, Eingeben von Daten oder Kopieren von Werten zwischen Systemen.

Viele ältere Systeme – oder solche, die nur für die Nutzung durch Menschen über eine Oberfläche konzipiert wurden – bieten diese Möglichkeit nicht. In solchen Fällen übernimmt RPA die Bedienung der Software wie ein Mensch, klickt durch Menüs und füllt Felder aus, damit die Aufgabe dennoch erledigt werden kann.

Large Language Models (LLMs)

Wenn intelligente Automatisierung Anweisungen verstehen, nächste Schritte ableiten oder Ergebnisse erklären soll, sind große Sprachmodelle die Komponente, die das ermöglicht. Sie bringen die Fähigkeit, Prozesse zu durchdenken und Ergebnisse verständlich zu kommunizieren.

Konkret können LLMs in einem Prozess diese Aufgaben übernehmen:

• Eine Anfrage verstehen und in kleinere Schritte zerlegen
  
• Für jeden Schritt die passenden Daten oder den richtigen Kontext abrufen
  
• Entscheiden, welches Tool oder System als nächstes genutzt wird
  
• Bei Bedarf klare, verständliche Antworten oder Zusammenfassungen generieren

Welches LLM am besten geeignet ist, hängt vom Setup ab – Faktoren wie Datenschutz, Integrationsmöglichkeiten und Workflow-Komplexität bestimmen, welches Modell in einer bestimmten Umgebung am besten funktioniert.

Machine Learning (ML)

Maschinelle Lernmodelle in einer intelligenten Automatisierungspipeline übernehmen spezifischere, datenbasierte Aufgaben, die das Verhalten der Automatisierung verbessern. Sie arbeiten oft im Hintergrund, um:

• Den Ausgang eines Prozesses vorherzusagen oder eingehende Daten zu klassifizieren
  
• Abweichungen erkennen, wenn ein Prozess vom Normalzustand abweicht
  
• Die Systemleistung im Zeitverlauf überwachen, um Genauigkeit und Effizienz zu gewährleisten

Die ML-Modelle müssen dabei nicht zwingend LLMs oder natürliche Sprachverarbeitung einsetzen. Ihre Aufgabe ist es, der Automatisierung durch Zahlen bessere Entscheidungsgrundlagen zu liefern, damit sie in Echtzeit angemessen reagieren kann.

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

Intelligente Dokumentenverarbeitung beschreibt, wie KI unstrukturierte Dateien – von eingescannten Formularen bis zu handschriftlichen Notizen – liest und in Daten umwandelt, die Automatisierungssysteme nutzen können.

Der IDP-Schritt war historisch einer der ressourcenintensivsten Teile der intelligenten Automatisierung, da jede Parsing-Stufe ihre eigene Komplexität und Kosten mit sich bringt.

Um zu zeigen, wie sich das Dokumenten-Parsing verändert hat, hier ein kurzer Vergleich zwischen dem Stand von 2019 und dem Standard 2025 mit LLM-basierten Methoden:

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Parsing-Kosten und Formatunterstützung basieren auf aktuellen Benchmarks von LlamaIndex, die LLM-basierte Dokumentenverständnis bei gescannten Eingaben, layoutreichen Dateien und Retrieval-Anwendungen getestet haben.

API-Integrationen und Tool-Ausführung

APIs ermöglichen es verschiedenen Softwarelösungen, direkt Informationen auszutauschen. In der intelligenten Automatisierung werden sie genutzt, um Aktionen wie das Einreichen von Formularen, Terminplanung, Ticket-Erstellung oder das Aktualisieren von Datensätzen auszuführen.

Die Automatisierung entscheidet – oft basierend auf geparsten Dokumenten oder RPA-definierten Schritten – was zu tun ist, und ruft dann die passende API auf, um die Aufgabe abzuschließen. Nach der Aktion läuft der Prozess ohne menschliches Zutun weiter.

Egal ob die Aufgabe einfach oder komplex ist: Sobald die Automatisierung weiß, was passieren soll, braucht sie eine Möglichkeit zur Ausführung. Die API bietet einen sicheren Weg dafür und hält gleichzeitig Aufzeichnungen für spätere Überprüfungen.

Autorisierung und Sicherheit (OAuth, MCP)

Automatisierungssysteme agieren mit echten Konten, greifen auf sensible Tools zu, nehmen Änderungen in Live-Umgebungen vor und – am wichtigsten – handeln im Namen des Eigentümers.

Das bedeutet, jeder Schritt benötigt das passende Zugriffslevel und vor allem muss der Agent nachvollziehen können, wer (oder was) welche Aktion ausgeführt hat.

• OAuth (benutzergesteuerter Zugriff): Wird verwendet, wenn eine Automatisierung im Namen eines Menschen handeln soll. Es stellt zeitlich begrenzte Token bereit, die an die Berechtigungen des Nutzers gebunden sind.
  
• Model Context Protocol-basierte Service-Identität (Maschine-zu-Maschine): Ermöglicht Maschinen, sich direkt gegenseitig zu authentifizieren – wie ein digitaler Ausweis – ohne menschliche Beteiligung.

Die genaue Einrichtung hängt von der Umgebung und den Compliance-Anforderungen ab.

Was ist der Unterschied zwischen intelligenter Automatisierung und RPA?

Robotic Process Automation (RPA) ist für Wiederholbarkeit ausgelegt. Sie folgt festen Regeln, um Aufgaben wie das Kopieren von Daten zwischen Feldern, das Verschieben von Dateien oder das Ausfüllen von Formularen zu automatisieren. Diese Bots funktionieren gut, wenn die Abläufe immer gleich und die Eingaben vorhersehbar sind.

Intelligente Automatisierung (IA) folgt keinen starren Skripten, sondern nutzt KI, um dynamisch zu reagieren, Aktionen kontextabhängig auszuwählen, Sonderfälle zu behandeln und Tools über mehrere Schritte hinweg zu koordinieren.

Stellen Sie sich vor, eine Rechnung wird über einen Enterprise Resource Planning-Chatbot verarbeitet.

• Ein RPA-Bot liest Summen aus festen Feldern und trägt sie ins System ein. Ändert sich das Format, funktioniert er nicht mehr.
  
• Ein IA-System liest das Dokument, versteht den Inhalt, erkennt Sonderfälle und entscheidet, wohin es gehört – selbst bei neuem Layout.

Der Hauptunterschied: RPA erledigt Aufgaben, die bereits vorgegeben sind. IA findet während der Ausführung heraus, wie sie erledigt werden können.

Fügen Sie KI-Automatisierung zu alltäglichen Aufgaben hinzu

Die meisten Unternehmen haben bereits wiederkehrende Abläufe – Bestellungen freigeben, Datensätze aktualisieren, Dateien verschieben. Das Problem: Diese Abläufe funktionieren nur, wenn jeder Schritt exakt wie geplant abläuft.

KI-Agenten machen diese Workflows flexibel. Sie können auf fehlende Informationen warten, wieder einsteigen, wenn sich etwas ändert, und den Prozess am Laufen halten, statt Ihr Team von vorn beginnen zu lassen.

Sie müssen Ihre bestehenden Systeme nicht ersetzen. KI ergänzt Ihre aktuellen Tools und greift nur dann ein, wenn es nötig ist, während der Rest des Prozesses reibungslos weiterläuft.

Starten Sie noch heute – kostenlos.