Prozessautomatisierung mittels digitaler Workflows oder Robotic Process Automation (RPA) ist seit längerem ein bewährtes Mittel zur Effizienzsteigerung und Kostensenkung. Mit dem Aufkommen agentischer KI-Systeme beginnt jedoch eine neue Ära.
- Agentic AI sind KI-Systeme, die mit einem hohen Maß an Autonomie handeln und selbstständig Entscheidungen treffen. Wenn sie ein Ziel erhalten, identifizieren sie eigenständig einen Lösungsweg (Prozess).
- AI Agents hingegen sind KI-Systeme, die entlang definierter Prozesse eigenständig Aufgaben übernehmen, aber weiterhin unter menschlicher Kontrolle agieren. Sie unterstützen beispielsweise bei der Analyse von Texten und Bildern und führen operative Vorgänge aus.
Einer aktuellen Gartner-Umfrage1 unter 3.400 Führungskräften zufolge wird das größte Potenzial von Agentic AI Applikationen derzeit im Bereich
Customer Service gesehen.
Von Augmentation zu autonomen Agenten: Ein Paradigmenwechsel
Bisher diente KI vor allem der Augmentation: Sie unterstützte menschliche Kundenservice-Agenten durch Empfehlungen, Datenanalysen oder Textklassifikation – die Entscheidung und Handlung lagen beim Menschen. Mit dem Aufkommen von Agentic AI und AI Agents verändert sich dieses Verhältnis grundlegend.
Doch dieser Wandel bringt neue Herausforderungen mit sich:
- Verantwortung: Wer haftet für autonome Entscheidungsfindung der KI?
- Komplexität: Wie lassen sich solche Systeme sinnvoll in bestehende Strukturen integrieren?
- Governance: Wie verhindern wir, dass etablierte Prozesse durch KI ständig neu erfunden werden?
Mensch und Maschine: Kollaboration statt Koexistenz
Die Zukunft liegt nicht in der Trennung von Menschen und Technologie, sondern in ihrer intelligenten Kollaboration. AI Agents eröffnen neue Formen der Zusammenarbeit, in denen Mensch und Maschine sich gegenseitig ergänzen.
Zurück zum Beispiel Customer Service: KI-Agenten können Anfragen selbstständig klassifizieren, priorisieren und einfache Probleme direkt lösen. Sie sind dabei ausschließlich in bestimmten Rollen tätig und übernehmen gezielt entsprechende Aufgaben.
- Entscheidend ist in erster Linie, dass das Anliegen richtig erkannt und verstanden wird – eine Aufgabe, die der Process Identifier übernimmt.
- Support Agents helfen dabei, Daten zu extrahieren und zu strukturieren – z.B. mittels Foto- oder Textanalyse,
- während Work Agents konkrete Aufgaben ausführen – wie etwa die Beantwortung einer E-Mail oder Anpassungen im CRM.
Mit KI Kundensprache in Geschäftsprozesse übersetzen
Für zuverlässige Prozessautomatisierung ist tiefgreifendes Branchenwissen (neben generischem Sprachverständnis) entscheidend. So unterscheidet sich bspw. auch der Sprachstil von Kundinnen und Kunden oft von den prozessbasierten Formulierungen der Unternehmen. deepassist wurde darauf trainiert, diesen Unterschied durch semantische Analyse zu überbrücken und Support- sowie Work Agents kontextbasiert zu steuern. So werden auch Anfragen mit mehreren Anliegen präzise bearbeitet, komplexe Fälle vorbereitet an Mitarbeitende übergeben und Teams spürbar entlastet.
Diese Kollaboration funktioniert besonders gut, weil beide Seiten ihre Stärken einbringen:
- Menschen: Empathie, Kreativität, ethisches Urteilsvermögen
- KI: Geschwindigkeit, Datenverarbeitung und -extraktion
Das Ziel ist es, Mitarbeitende durch den Einsatz von AI Agents zu unterstützen und einen Fokus auf das Wesentliche zu ermöglichen – statt sich mit Routinetätigkeiten wie der wiederholten Dateneingabe aufzuhalten.
Herausforderungen: Vertrauen, Transparenz, Kontrolle
Vertrauen in KI-Agenten entsteht nicht automatisch. Es muss durch Transparenz, Nachvollziehbarkeit und klare Regeln gestützt werden. Unternehmen müssen sich fragen:
- Wie können wir dafür sorgen, dass Entscheidungen von KI-Agenten nachvollziehbar bleiben?
- Wie stellen wir sicher, dass sie im Sinne der DSGVO und des EU AI Acts arbeiten?
- Wie können wir bestehende Prozesse sinnvoll durch AI Agents unterstützen?
Was zählt ist die richtige Balance: AI Agents dürfen nicht zum „Black-Box“- System werden, sondern müssen transparent und kontrolliert in Prozesse integriert sein.
Orchestrierung als Schlüssel für sicheren Einsatz und Skalierbarkeit
Damit AI Agents nicht nur punktuell, sondern systematisch Mehrwert schaffen, braucht es eine übergeordnete Steuerung – einen sogenannten Orchestrator. deepassist connect übernimmt diese Rolle als zentrale Instanz, verbindet semantische Analyse, KI-Agenten, Datenquellen und Micro-Services und sorgt für koordinierte Prozessabläufe und klare Grenzen. So entsteht ein verlässliches Zusammenspiel, das auch in komplexen Unternehmenslandschaften skalierbar bleibt.
Use Cases mit echtem Mehrwert entstehen dort, wo AI Agents:
- repetitive Aufgaben übernehmen,
- komplexe Inhalte verstehen und relevante Daten extrahieren,
- Prozesse intelligent steuern,
- und dabei menschliche Expertise sinnvoll ergänzen.
Fazit: AI Agents sicher und nachvollziehbar einsetzen
Agentic AI zeigt großes Potenzial, steht aber noch am Anfang seiner Entwicklung. AI Agents können aber bereits entlang bestehender Geschäftsprozesse nachvollziehbar und kontrolliert eingesetzt werden. So bleibt die Automatisierung beherrschbar und schafft echten Mehrwert. Profitieren Sie bei der Implementierung von der Zusammenarbeit mit Partnern, die über fundierte Erfahrung und technologische Expertise verfügen. So lassen sich die neuen Möglichkeiten nicht nur verstehen, sondern auch gezielt und verantwortungsvoll nutzen.
Über deepsearch:
Die Deepsearch GmbH aus Wien ist seit 2010 auf erklärbare KI im Kundenservice spezialisiert und verfügt über umfassende Erfahrung mit neurosymbolischer KI. Bereits 2022 wurde sie im Gartner Cool VendorReport weltweit unter die Top 5 im Bereich Natural Language Technologies gewählt.
Über deepassist:
deepassist connect ist eine nachvollziehbare Plattform zur Automatisierung von Kundenservice-Prozessen – flexibel skalierbar vom „Human in the Loop“ bis zur vollständigen Dunkelverarbeitung. Gesteuert wird sie von der erklärbaren, branchenspezifisch vortrainierten deepassist KI (XAI), die Kundenanliegen präzise erkennt, relevante Informationen extrahiert und Prozesse verlässlich steuert – DSGVO- und EU-AI-Act-konform.
1 Gartner: Polling from two agentic AI content webinars: (a) Executive Essentials: Business Value Drivers for Agentic AI and (b) AI Agents: The Next Big Thing in AI
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