Agentic AI revolutioniert die Automatisierung von Geschäftsprozessen durch den Einsatz spezialisierter, autonomer KI-Agenten, die komplexe Aufgaben gemeinsam bewältigen. Diese Agenten lernen in Echtzeit und optimieren Abläufe selbstständig, was eine durchgängige Automatisierung ermöglicht. Im Gegensatz zu starren Automatisierungslösungen reagiert agentische KI dynamisch auf Veränderungen und bearbeitet Ausnahmen. Technologien wie Multi-Agenten-Systeme, Orchestrierungsschichten, Large Language Models, Reinforcement Learning, Knowledge Graphs und maschinelles Lernen sind entscheidend. Anwendungsbeispiele umfassen Dokumentenverifikation im Bankwesen, Gesundheitswesen, Logistik und Kundensupport. Agentic AI fördert die intelligente Entscheidungsfindung und reduziert manuelle Arbeit.
Agentic AI läutet eine neue Ära in der Automatisierung von Geschäftsprozessen ein. Autonome KI-Agenten, die auf bestimmte Tätigkeiten spezialisiert sind, arbeiten zusammen, um gemeinsam komplexe Aufgaben automatisiert zu erledigen. Diese Agenten können in Echtzeit lernen und Abläufe selbstständig optimieren.
Damit ermöglicht Agentic AI mehr und bessere Automatisierung. Prozesse, von denen bislang nur einzelne Schritte automatisiert waren, lassen sich durchgängig automatisieren. Da agentische KI im Gegensatz zu klassischen Automatisierungslösungen keinen starren Prozessen folgt, ist sie außerdem in der Lage, dynamisch auf Veränderungen zu reagieren und Ausnahmen zu bearbeiten.
Pegasystems, The Enterprise Transformation Company erläutert, welche Technologien und Ansätze Agentic AI kombiniert, um diese Fähigkeiten zu erhalten:
- Multi-Agenten-Systeme (MAS): Gruppen spezialisierter KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu bewältigen.
- Orchestrierungsschicht oder Orchestrierungsagent: Eine übergeordnete Instanz, die Aufgaben steuert, Prioritäten setzt und Ausnahmen verwaltet.
- Large Language Models (LLMs): KI-Sprachmodelle wie GPT, die Text analysieren und generieren.
- Reinforcement Learning (RL): Eine Lernmethode, die es Agenten ermöglicht, ihre Leistung durch «Trial and Error» zu verbessern.
- Knowledge Graphs und Symbolic AI: Strukturen, mit denen Agenten komplexe Geschäftsregeln verstehen und anwenden können.
- Maschinelles Lernen (ML): Modelle für Vorhersagen, auf deren Basis die Agenten planen, entscheiden und handeln.
Wie die Zusammenarbeit von KI-Agenten konkret aussehen kann, zeigt Pegasystems anhand eines Beispiels aus dem Backoffice: die Dokumentenverifikation im Bankwesen. Agentic AI zerlegt diese Aufgabe gemäß dem «Divide and Conquer»-Prinzip, das unter anderem in der Mathematik und der Informatik erfolgreich angewendet wird, in kleinere, überschaubare Teilaufgaben, die einfacher zu lösen sind. Anschließend setzt sie diese Lösungen zusammen, um die komplexe Gesamtaufgabe zu erledigen.
Dabei interagieren folgende Agenten:
- Dokumentensammler-Agent: Erfasst Kundendokumente aus verschiedenen Quellen wie E-Mails, Portale oder Scans.
- OCR- und Datenerfassungs-Agent: Konvertiert gescannte Dokumente in Text und extrahiert relevante Informationen wie Namen oder Kontonummern.
- Betrugserkennungs-Agent: Vergleicht Dokumentendaten mit internen und externen Datenbanken zur Betrugserkennung.
- Compliance- und Validierungs-Agent: Überprüft die Einhaltung regulatorischer und betrieblicher Vorgaben.
- Entscheidungs-Agent: Konsolidiert die Ergebnisse aller Agenten und entscheidet, ob ein Dokument akzeptiert wird oder ob weitere Prüfungen erforderlich sind.
Dieser Prozess ist nur ein Beispiel für die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von agentischer KI. Sie kann laut Pegasystems von den unterschiedlichsten Branchen für alle möglichen Aufgaben eingesetzt werden.
Dazu zählen beispielsweise:
- Gesundheitswesen: Automatisierung der Patientenaktenprüfung, Schadensregulierung und Betrugserkennung.
- Lieferkette und Logistik: Optimierung der Auftragsabwicklung, Lagerverwaltung und vorausschauenden Wartung.
- Recht und Compliance: Automatisierte Vertragsprüfung, Risikobewertung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
- Kundensupport: Intelligente Ticket-Triage, automatisierte Anfragenbearbeitung und Echtzeit-Kundeninteraktionen.
«Agentic AI ist die Zukunft der intelligenten Automatisierung. Sie revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen komplexe Aufgaben bewältigen», erklärt Florian Lauck-Wunderlich, Head of AI and Advanced Analytics Consulting EMEA bei Pegasystems. «Durch die weiteren Fortschritte von Künstlicher Intelligenz wird Agentic AI künftig eine zentrale Rolle dabei spielen, in Unternehmen aller Branchen die Automatisierung zu optimieren, manuelle Arbeit zu reduzieren und intelligente Entscheidungsfindung zu fördern.»
Pegasystems
Pegasystems ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich der Software für Customer Engagement und digitale Prozessautomatisierung. Mit seiner Plattform unterstützt Pega Unternehmen dabei, komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren, Kundeninteraktionen zu verbessern und operative Effizienz zu steigern. Die Software von Pega, die auf Technologien wie Künstlicher Intelligenz und Machine Learning basiert, wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Telekommunikation.
