Agentic AI
Von automatisierten Workflows zu orchestrierten Multi-Agenten-Systemen
Agentic AI: Die nächste Stufe der intelligenten Prozessautomatisierung
Die meisten Prozesse bestehen nicht aus einzelnen Aufgaben, sondern aus Entscheidungen, Ausnahmen und Freigaben. Klassische Automatisierung deckt ab, was stabil und regelbasiert ist. Sobald Varianten und unstrukturierte Informationen ins Spiel kommen, stößt sie an Grenzen.
Hier setzt Agentic AI an. KI-Agenten nutzen Kontext, interpretieren Informationen, greifen über definierte Tools auf Systeme zu und handeln innerhalb festgelegter Leitplanken. Entscheidend ist dabei nicht maximale Autonomie, sondern der passende Automatisierungsansatz für jede Aufgabe.
Warum sich der Blick auf Agentic AI jetzt lohnt
Klassische Automation stößt an Grenzen
Varianten, Ausnahmen und unvollständige Informationen lassen sich regelbasiert nicht sinnvoll abbilden.
Unstrukturierte Daten werden nutzbar
KI-Agenten interpretieren E-Mails, PDFs, Verträge und Tickets, statt nur Felder zu lesen.
Kostendruck bei knappen Ressourcen
KI-Agenten entlasten gezielt an den Engpässen.
Durchlaufzeit wird zum Wettbewerbsfaktor
Rückfragen und Nacharbeiten sinken, wenn Klärungen im Prozess automatisch erfolgen.
Die Technologie ist reif für den Betrieb
Orchestrierung, Tool-Anbindung und offene Standards machen produktiven Einsatz möglich, nicht nur Piloten.
Zwei Umsetzungswege zu Agentic AI
Nicht jeder Prozess braucht den gleichen Grad an Autonomie:
- Stabile, regelbasierte Abläufe laufen am besten als Workflow.
- Bei Varianz und Entscheidungsbedarf helfen KI-Agenten.
- Ein Multi-Agenten-System lohnt sich erst, wenn mehrere Rollen, Systeme oder Teilaufgaben koordiniert werden müssen.
Daraus ergeben sich zwei Umsetzungswege, die wir dort kombinieren, wo es sinnvoll ist.
Workflow-Automation: schnell produktiv auf bewährten Plattformen
Wo Prozesse klar beschreibbar sind und in hoher Frequenz laufen, erweitern wir etablierte Plattformen um agentische Fähigkeiten. Dabei extrahiert Document Understanding zunächst die relevanten Inhalte aus Dokumenten. Anschließend bewertet ein Agent den Kontext und entscheidet über den weiteren Verlauf, bevor der Workflow die entsprechenden Schritte ausführt. RPA kommt weiterhin dort zum Einsatz, wo Systeme keine API bieten. So entwickeln wir bestehende Automationen gezielt weiter, statt sie abzulösen.
Multi-Agenten: individuell entwickelt für Ihre Prozesse
Wo eine Prozesskette mehrere Systeme, Fachlogiken und Zuständigkeiten berührt, entwickeln wir eine Agentenarchitektur für Ihre Daten- und Systemlandschaft. Spezialisierte KI-Agenten übernehmen klar abgegrenzte Teilaufgaben. Ein Orchestrator-Agent koordiniert Übergaben und Ergebnisse und eskaliert bei Bedarf an den Menschen.
- Klare Rollen: je Agent eine Aufgabe, eigene Berechtigungen, eigener Tool-Zugriff
- Anbindung an Ihre Systeme: ERP, CRM, DMS und Datenplattform; RPA dort, wo keine Schnittstelle existiert
- Evaluation & Monitoring: laufende Bewertung von Agentenverhalten, Ergebnisqualität und Kosten
- Interoperabilität: offene Standards wie MCP, kein Lizenz-Lock-in
Agentic AI kontrollierbar einsetzen
Sobald ein KI-Agent auf Systeme zugreift oder Aktionen ausführt, wird er Teil des Geschäftsprozesses. Wie viel er selbst entscheiden darf, legen wir für jede Aufgabe fest.
- Nachvollziehbarkeit: Entscheidungen mit Evidenz und Eingriffsmöglichkeit; Human-in-the-Loop für kritische Schritte
- Identität & Berechtigungen: eindeutige Identität je Agent, Zugriff nur so weit wie nötig (Least Privilege)
Agentic AI in der Praxis
Agentic Workflow Automation
- Ausgangssituation: Bedarfe interpretieren, Angebote per E-Mail einholen und vergleichen, mehrere Freigabeschleifen. Einkaufsanfragen binden viel manuelle Zeit.
- Mit Agentic AI: Ein Einkaufsagent bündelt Bedarfe, erzeugt die kontierte Bestellanforderung im SAP und steuert Angebotseinholung und Bewertung. Rückfragen klärt er vorab, die Freigabe bleibt beim Menschen.
Multi-Agenten-System
- Ausgangssituation: Anliegen kommen über E-Mail, Portal und Telefon und wandern zwischen Teams. Jede Übergabe kostet Zeit.
- Mit Agentic AI: Spezialisierte Agenten klassifizieren das Anliegen, gleichen Auftrags- und Stammdaten ab, führen die Änderung aus und formulieren die Rückmeldung. Der Orchestrator-Agent koordiniert und eskaliert bei Unsicherheit.
Kombination beider Wege
- Ausgangssituation: Eingangsrechnungen werden gelesen, gegen Bestellung und Vertrag geprüft, Abweichungen manuell recherchiert.
- Mit Agentic AI: Document Understanding extrahiert die Daten. Ein Prüfagent gleicht sie ab und legt Abweichungen mit Begründung zur Freigabe vor. Manuell bleiben nur die echten Ausnahmen.
Unser Angebot: Vom ersten Gespräch bis zum stabilen Betrieb
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Erstberatung & Inspiration
In einer einstündigen Erstberatung ordnen wir Ihren Prozess ein. Für den breiteren Blick gibt es Digital Inspiration Days, Use-Case-Vorträge und gemeinsame Ideation-Workshops.
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Assessment
Wir bewerten Use Cases nach Business Value, Agentic Fit, Machbarkeit sowie Risiko & Governance und priorisieren nach Nutzen und Umsetzbarkeit.
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Pilot
Ein klar abgegrenzter, produktionsnaher Pilot validiert Nutzen, Prozessdesign und Autonomiegrad. Umfang und Autonomie wachsen erst bei nachgewiesener Wirkung.
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Umsetzung & Integration
Wir setzen Agentic Workflow Automation auf UiPath, n8n oder Microsoft Power Platform um und entwickeln Multi-Agenten-Systeme individuell. Bestehende Automationen migrieren wir, etwa von Blue Prism zu UiPath. Die Integration läuft über APIs, RPA und offene Standards wie MCP.
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Souveräner Betrieb
Managed AI Services mit Monitoring und kontinuierlicher Weiterentwicklung. Betrieb On-Premise, in einer Private Cloud oder in einer Shared-Umgebung, jeweils in zertifizierten deutschen Rechenzentren.
Warum Arvato Systems?
Wir begleiten Sie mit einem klaren End-to-End-Ansatz entlang Ihrer Data & AI Journey: von der strategischen Einordnung und dem Aufbau der passenden Datenbasis bis hin zur produktiven Umsetzung und dem sicheren Betrieb.
Dabei starten Sie dort, wo der größte Mehrwert entsteht, und entwickeln daraus skalierbare Daten- und KI-Lösungen mit messbarem Geschäftserfolg.
One Partner. From Data to AI.
Unsere Partner
Häufige Fragen zum Thema Agentic AI
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Worin unterscheiden sich Agentic AI und Agentic Automation?
Agentic AI ist der Oberbegriff für Systeme, die Ziele verfolgen, Kontext interpretieren und Tools nutzen. Agentic Automation bezeichnet ihre Anwendung in Geschäftsprozessen, häufig aufbauend auf bestehenden RPA- und Workflow-Landschaften.
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Plattform oder Individualentwicklung – was passt für uns?
Standardnahe Prozesse mit hohem Volumen laufen plattformbasiert schneller und günstiger. Prozesse, die Ihr Geschäftsmodell auszeichnen, rechtfertigen eher eine eigene Agentenarchitektur. Im Assessment bewerten wir das je Use Case.
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Wann brauche ich ein Multi-Agenten-System – und wann reicht ein KI-Agent?
Ein einzelner KI-Agent eignet sich für eine klar abgegrenzte Aufgabe mit überschaubarem Kontext. Ein Multi-Agenten-System wird relevant, wenn mehrere Rollen, Systeme oder Teilaufgaben koordiniert werden müssen oder Ergebnisse unabhängig geprüft werden sollen. Typische Architekturmuster sind:
- Supervisor–Worker
- dezentrale Koordination
- Generator–Critic
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Wie lange dauert ein Pilotprojekt?
Ein klar abgegrenzter, produktionsnaher Pilot ist in der Regel innerhalb weniger Wochen umsetzbar. Umfang und Autonomie erweitern wir erst auf Basis belastbarer Ergebnisse.
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Welche Betriebsmodelle bietet Arvato Systems an?
Von der Unterstützung Ihres eigenen Teams bis zu vollständigen Managed AI Services. Der Betrieb ist On-Premise, in einer dedizierten Virtual Private Cloud oder in einer Shared-Umgebung möglich, jeweils in zertifizierten deutschen Rechenzentren.
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