Agentic Process Orchestration

Agentic Process Orchestration beschreibt den intelligenten und eigenständigen Einsatz von KI-Agenten, die in der Automatisierung von Geschäftsprozessen über Systemgrenzen hinweg eine entscheidende Rolle spielen. Im Gegensatz zur klassischen Prozessorchestrierung, bei der regelbasierte Prozesse deterministisch abgearbeitet werden, agieren die Agenten proaktiv, adaptiv und zielorientiert in den Prozessen – ähnlich wie digitale Kollegen. Dadurch ist es möglich, eine dynamische Komponente in einen starren Workflow einzubinden.

Moderne Unternehmen haben oft mit komplexen Prozessen zu tun, die über viele Tools, Abteilungen und Systeme verteilt sind. Klassische Automatisierungslösungen, die auf einem BPMN-Prozess basieren, sind starr und reagieren nur schwer auf Veränderungen. Hier setzt Agentic Orchestration an.

• Dynamisch statt statisch: Agenten erkennen Veränderungen in ihrem Prozessumfeld und können selbstständig darauf reagieren.

• Reduktion manueller Eingriffe: Die Agenten treffen eigenständige Entscheidungen auf Basis aktueller Daten.

• Human in the Loop: In Fällen, in denen der Agent nicht selbstständig weiterarbeiten kann – etwa wegen fehlender Informationen – greift die KI auf menschliche Unterstützung zurück.

1. Zieldefinition

Ein oder mehrere Ziele werden definiert – z. B. «Kundenanfrage schnell beantworten».
Das System erkennt: Die Reaktionszeit auf eingehende Support-Mails soll unter 2 Stunden liegen.

2. Agentenverteilung

Digitale Agenten übernehmen einzelne Aufgaben entlang des Prozesses:
Ein Agent analysiert eingehende Anfragen, ein anderer identifiziert passende Antwortbausteine, während ein dritter Agent die Zuständigkeit prüft und die Anfrage bei Bedarf direkt einem Servicemitarbeitenden zuteilt.

Beispiel: Die Anfrage betrifft ein Lizenzproblem. Der KI-Agent erkennt dies anhand von Schlagwörtern und gibt den Fall direkt an das zuständige Support-Team weiter.

3. Koordination

Die Agenten kommunizieren untereinander, erkennen Abhängigkeiten und orchestrieren den Ablauf selbstständig.
Wenn z. B. der Antwortbaustein fehlt oder veraltet ist, wird automatisch ein Redaktionsprozess angestossen. Gleichzeitig wird der Kunde über den aktuellen Bearbeitungsstand informiert.

Beispiel: Der Zuständigkeits-Agent informiert den Kommunikations-Agenten, dass eine Rückmeldung 30 Minuten später erfolgen wird – dieser sendet automatisiert eine Zwischenmeldung an den Kunden.

4. Lernfähigkeit

Mithilfe von KI passen Agenten ihre Entscheidungen auf Basis neuer Daten an.
Sie analysieren z. B., welche Antwortstrategien zu besonders schnellen oder positiven Rückmeldungen führen, und priorisieren künftig entsprechende Formulierungen oder Wege.

Beispiel: Der KI-Agent erkennt, dass Rückrufe bei Lizenzanfragen besonders gut ankommen – bei ähnlichen Fällen bietet er künftig automatisch einen Rückruf-Termin an.

Schnellere Reaktion auf Veränderungen
Unternehmen können sich dank autonomer und kontextbewusster Agenten schnell an dynamische Bedingungen anpassen.

Höhere Prozesseffizienz mit weniger manuellem Aufwand
Aufgaben werden auf intelligente Weise automatisiert, so dass weniger menschliche Eingriffe erforderlich sind und die Arbeitsgeschwindigkeit erhöht wird.

Skalierbarkeit bei wachsender Prozesskomplexität
Agentenbasierte Systeme lassen sich problemlos skalieren, wenn die Prozesse komplexer werden, ohne dass eine vollständige Neugestaltung erforderlich ist.

Bessere Kundenerfahrungen durch nahtlose, anpassungsfähige Workflows
Die Kunden profitieren von einem schnelleren, konsistenteren und personalisierten Serviceerlebnis.

Agentic Process Orchestration eignet sich besonders, wenn:

• Prozesse nicht vollständig durch feste Regeln beschrieben werden können

• der Ablauf nicht linear ist, sondern je nach Fall variiert

• Daten und Aktionen über mehrere Tools hinweg orchestriert werden müssen

• sich Prozesse, Regeln oder Anforderungen häufig ändern

• es darum geht, Aufgaben wie ein Mensch zu übernehmen