Einer der derzeit am häufigsten verwendeten Begriffe im Bereich der Unternehmens-KI ist „agenterbasierter Workflow“ – daher lohnt es sich, genauer zu erläutern, was damit eigentlich gemeint ist. Es handelt sich um einen Prozess, bei dem ein oder mehrere KI-Agenten eine Abfolge von Schritten planen, systemübergreifend Maßnahmen ergreifen, das Ergebnis bewerten und den Kurs anpassen, ohne dass ein Mensch in jeder Phase auf „Weiter“ klicken muss. Dadurch verhält sich ein Agent eher wie ein Kollege, der eine Aufgabe von Anfang bis Ende selbstständig erledigt, als wie ein Werkzeug, das darauf wartet, dass ihm gesagt wird, was als Nächstes zu tun ist.
Die „Infrastruktur“ ist hier genauso wichtig wie das Modell. Es sind diese Workflows, die festlegen, was ein Agent tun darf, in welcher Reihenfolge, mit welchen Sicherheitsvorkehrungen und in Verbindung mit welchen Systemen. Ohne eine zuverlässige Integrations- und Orchestrierungsebene im Hintergrund bleibt selbst das leistungsfähigste KI-Modell an der ersten Systemgrenze stecken, die es nicht überwinden kann. In den folgenden Workflows zahlt sich diese Kombination aus Modellintelligenz und Integrationsinfrastruktur im Produktionsbetrieb tatsächlich aus.
Hier sind die 10 agentenbasierten Workflow-Muster, die derzeit in Unternehmensumgebungen am häufigsten zum Einsatz kommen.
1. Automatischer Datenabgleich
Ein Mitarbeiter vergleicht Datensätze aus zwei oder mehr Systemen, beispielsweise einem ERP- und einem CRM-System, kennzeichnet Abweichungen, ermittelt die wahrscheinliche Ursache (eine fehlgeschlagene Synchronisierung, einen doppelten Eintrag, ein veraltetes Feld) und korrigiert entweder Abweichungen mit geringem Risiko automatisch oder leitet diejenigen mit hohem Risiko an einen Mitarbeiter weiter, wobei er einen Lösungsvorschlag beifügt.
Warum das wichtig ist: Früher war der Kontenabgleich für die Finanzabteilung eine monatliche Aufgabe, die in einer Tabellenkalkulation erledigt wurde. Die Versionen von Agentic laufen kontinuierlich, wodurch der Jahresabschluss zu einem routinemäßigen, unkomplizierten Schritt wird.
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2. Triage im Multi-Agent-Kundensupport
Ein Router-Agent klassifiziert ein eingehendes Ticket und leitet es an einen Fachagenten weiter, der sich um Fragen der Abrechnung, technische Probleme oder das Kündigungsrisiko kümmert. Der Fachagent ruft die Kontogeschichte ab, entwirft eine Lösung und eskaliert nur diejenigen Fälle, die tatsächlich menschliches Urteilsvermögen erfordern, wobei der vollständige Kontext bereits beigefügt ist.
Warum das wichtig ist: Eskalierte Tickets werden dem Mitarbeiter bereits mit den notwendigen Hintergrundinformationen übermittelt, was die Lösung beschleunigt und wiederholtes Hin und Her vermeidet.
3. Selbstheilende Integrationspipelines
Wenn sich ein API-Schema ändert oder ein Feld fehlt, untersucht ein Agent den Fehler, ordnet das neue Schema dem alten Vertrag zu, passt die Zuordnung an, führt den Job erneut aus und protokolliert die Änderung zur Überprüfung, damit niemand um 2 Uhr morgens benachrichtigt wird.
Warum das wichtig ist: Instabile Integrationen sind der größte versteckte Kostenfaktor in der Unternehmens-IT. Agenten, die geringfügige Schemaabweichungen auffangen können, lassen sich diese Kosten deutlich senken.
4. Kontinuierliche Überwachung der Einhaltung von Vorschriften
Ein Agent überwacht kontinuierlich Transaktionen, Zugriffsprotokolle und Datenflüsse im Hinblick auf Richtlinien wie SOC 2 und DSGVO, meldet Verstöße in Echtzeit und erstellt automatisch Prüfpfade, sodass während der Prüfungsphase keine manuelle Rekonstruktion mehr erforderlich ist.
Warum das wichtig ist: Compliance-Mängel, die in Echtzeit aufgedeckt werden, lassen sich relativ kostengünstig beheben. Dieselben Mängel, die erst sechs Monate später im Rahmen eines Audits entdeckt werden, sind kostspielig und verursachen Stress.
5. Durch Informationsabruf optimierte Vertriebsunterstützung
Vor einem Gespräch ruft ein Mitarbeiter die CRM-Historie, aktuelle Support-Tickets, Besprechungsprotokolle und relevante Fallstudien ab und erstellt anschließend eine auf diesen konkreten Kunden zugeschnittene Zusammenfassung.
Warum das wichtig ist: Die Mitarbeiter verbringen weniger Zeit damit, nach Hintergrundinformationen zu suchen, und mehr Zeit damit, sich tatsächlich mit dem Kunden zu unterhalten.
Verwandeln Sie jeden Verkaufsbesuch in eine sofortige CRM-Aktualisierung und einen Coaching-Bericht – ganz ohne Verwaltungsaufwand für die Vertriebsmitarbeiter. Erfahren Sie mehr über den „Agentic“-Workflow für das Vertriebscoaching.
6. Automatisierte Reaktion auf Vorfälle (AIOps)
Wenn ein Alarm ausgelöst wird, gleicht ein Agent Protokolle und Metriken dienstübergreifend ab, ermittelt die wahrscheinliche Ursache und führt entweder eine bekannte Abhilfemaßnahme durch – beispielsweise einen Neustart, ein Rollback oder eine Skalierung – oder erstellt ein Runbook für den diensthabenden Techniker, wobei die Diagnose bereits abgeschlossen ist.
Warum das wichtig ist: Die durchschnittliche Zeit bis zur Fehlerbehebung verkürzt sich, wenn die diagnostischen Vorarbeiten bereits erledigt sind, bevor ein Mitarbeiter überhaupt benachrichtigt wird.
7. Dokumentenverständnis und Vertragsextraktion
Ein Agent liest unstrukturierte Dokumente (z. B. Verträge, Rechnungen, Forderungen), extrahiert strukturierte Felder, kennzeichnet ungewöhnliche Klauseln oder Bedingungen im Vergleich zu einer Referenzvorlage und leitet bereinigte Daten an nachgelagerte Systeme weiter.
Warum das wichtig ist: Dies ist einer der wenigen Arbeitsabläufe, bei denen sich der ROI ganz einfach messen lässt: eingesparte Stunden für die manuelle Überprüfung – pro Dokument und pro Woche.
8. Dynamische Preisgestaltung und Bestandsausgleich
Die Systeme überwachen Nachfragesignale, die Preisgestaltung der Wettbewerber und die Lagerbestände an den verschiedenen Standorten und passen anschließend die Preise an oder veranlassen Lagerumschichtungen innerhalb vorab genehmigter Grenzen, die von Menschen als Sicherheitsvorkehrungen festgelegt wurden.
Warum das wichtig ist: Der entscheidende Faktor ist die Reaktionsgeschwindigkeit. Eine Preisentscheidung, deren Genehmigung ein Team aus Mitarbeitern einen ganzen Tag in Anspruch nimmt, kann zum Zeitpunkt der Auslieferung bereits irrelevant sein.
9. Agenten für die Code-Migration und -Refactoring
Ein Agent analysiert eine ältere Codebasis, ermittelt Abhängigkeiten, erstellt einen Migrationsplan und führt diesen in überprüfbaren Abschnitten durch, wobei bei jedem Schritt automatisch Tests ausgeführt werden und vor dem Zusammenführen eine menschliche Freigabe erforderlich ist.
Warum das wichtig ist: Migrationen zeichnen sich durch einen hohen Kontextbezug und eine hohe Wiederholungsrate aus, wodurch sie sich ideal für Agenten eignen, die bei Tausenden von Änderungen Konsistenz gewährleisten können, ohne den Überblick zu verlieren.
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10. Systemübergreifende Stammdatenverwaltung
Ein Agent löst das Problem der „goldenen Datensätze“, indem er systemübergreifend doppelte oder widersprüchliche Entitäten – wie beispielsweise Kunden, Produkte oder Lieferanten – erkennt, eine Zusammenführung vorschlägt und den bereinigten Datensatz überall dort aktualisiert, wo darauf verwiesen wird.
Warum das wichtig ist: Fehlerhafte Stammdaten führen unbemerkt zu Fehlern in nachgelagerten Berichten und Automatisierungen. Die Stammdatenverwaltung von Agentic deckt Unstimmigkeiten bereits an der Quelle auf, bevor sie sich systemübergreifend ausbreiten und die Behebung wesentlich schwieriger wird.
Das Fundament darunter
Jeder der oben genannten Arbeitsabläufe hängt von derselben unscheinbaren Sache ab: Die Mitarbeiter benötigen einen sauberen, geregelten Echtzeit-Zugriff auf Unternehmenssysteme, einschließlich Daten, APIs und Anwendungen – andernfalls müssen sie sich auf fundierte Vermutungen verlassen. Ob all dies in der Produktion tatsächlich funktioniert, hängt davon ab, ob diese Zugriffsebene richtig eingerichtet ist.
SnapLogic entwickelt diese Zugriffsebene. Unsere „Agentic Integration Platform“ verbindet KI-Agenten direkt mit Ihren Unternehmenssystemen, darunter SaaS-Anwendungen, Datenbanken, APIs und Legacy-Plattformen, und bietet dabei die erforderlichen Governance-Funktionen, Überwachungsmöglichkeiten und Zuverlässigkeit, die für die Ausführung agentischer Workflows mit Produktionsdaten erforderlich sind.
