Was ist KI-Workflow-Automatisierung? 

Künstliche Intelligenz (KI) Workflow ist der Prozess, bei dem KI-gestützte Technologien und Produkte genutzt werden, um Aufgaben zu automatisieren und Aktivitäten innerhalb eines Unternehmens zu optimieren. In diesen strukturierten Sequenzen führen KI-Systeme Prozesse durch, koordinieren oder verbessern sie – entweder autonom oder in Zusammenarbeit mit menschlichen Arbeitern.

Das Konzept gilt in einem breiten Spektrum. Ein einfacher KI-Workflow könnte beispielsweise ein Sprachmodell zur Klassifizierung eingehender Support-Tickets beinhalten, während ein Multiagenten-Workflow Forschung, Entwurf und Reviews im Rahmen eines Content-Generierungsprozesses koordinieren könnte.

Neueste Fortschritte bei KI-gestützten Apps und Tools sowie KI-Modellen haben neue Möglichkeiten für Unternehmen geschaffen, ihre Arbeitsabläufe zu verbessern. Im Zuge der digitalen Transformation von Unternehmen helfen KI-gesteuerte Workflows, die von Automatisierungsplattformen und fortschrittlichen Vorlagen unterstützt werden, durch manuelle Aufgaben verursachte Ineffizienzen zu beseitigen und das Erlebnis für Partner, Mitarbeiter und Kunden zu verbessern.

Und zunehmend ermöglichen autonome intelligente Systeme, die KI-Agenten verwenden, Unternehmen, komplexe Workflows mit mehreren Agenten von Anfang bis Ende aufzubauen. Diese Systeme sind in der Lage, mehrere miteinander verbundene Prozesse mit minimalem Eingriff abzuwickeln. Jüngste Forschung des IBM Institute for Business Value fand heraus, dass 82% der cross-industries Betriebsleiter erwarten, dass die Automatisierung und die Neuerfindung von Workflows durch KI-Agenten bis 2027 effektiver sein werden.

Die Nutzung KI-gestützter Workflows als Rückgrat der digitalen Transformation kann Unternehmen ermöglichen, echten Mehrwert aus KI zu ziehen. Laut McKinsey neigen KI-High-Performer dazu, zu berichten, dass sie mit Hilfe von KI transformative Innovation anstreben, unter anderem durch die Neugestaltung von Workflows und eine schnellere Skalierung . Kurz gesagt, KI-Workflow-Automatisierung, insbesondere durch agentische Automatisierung, wird voraussichtlich zu einem entscheidenden Bestandteil der Verbesserung wichtiger Geschäftsabläufe und der Steigerung der operativen Effizienz in verschiedenen Sektoren werden. 

KI-Agenten sind autonome, regelbasierte Softwaresysteme, die – im Gegensatz zur herkömmlichen Automatisierung – ihre Umgebung wahrnehmen und Maßnahmen ergreifen, um ein definiertes Ziel zu erreichen – oft über mehrere Schritte und Werkzeuge hinweg. Im Gegensatz zu statischeren Modellen, die auf einzelne Eingaben reagieren, kann agentische KI eine Abfolge von Aktionen planen und externe APIs aufrufen, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Im Kontext der Workflow-Automatisierung fungieren KI-Agenten als aktive Ausführende komplexer, mehrstufiger Aufgaben. So kann ein einzelner Mitarbeiter beispielsweise ein Briefing-Dokument recherchieren und verfassen, indem er Daten durchsucht, die Ergebnisse zusammenfasst und eine Ausgabe erstellt.

Bei der KI-gestützten Workflow-Automatisierung arbeiten mehrere spezialisierte Agenten in Multiagentenarchitekturen zusammen und agieren jeweils gleichzeitig unter der Kontrolle eines übergeordneten Agenten.

APIs (Programmierschnittstelle) sind eine Reihe von Regeln oder Protokollen, die es Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren, um Daten, Funktionen und Funktionen auszutauschen. APIs sind eine wichtige Komponente von KI-Workflows, da sie die Möglichkeit zur Verbindung von Services ermöglichen. Ein Beispiel für eine verwendete API-Verbindung ist beispielsweise die Verbindung von einer Website mit Ihrem Bankkonto, um etwas online zu kaufen.

Automatisierung von Geschäftsprozessen (BPA) ist eine Strategie, die Software zur Automatisierung komplexer und sich wiederholender Geschäftsprozesse einsetzt. Sie wird in der Regel eingesetzt, um einfache Aufgaben wie die Bearbeitung von Bestellungen oder die Verwaltung von Kundenkonten zu automatisieren, die für den Betrieb des Unternehmens unerlässlich sind, aber besser durch Automatisierung als durch Mitarbeiterressourcen erledigt werden können. BPA kann problemlos das Onboarding von Mitarbeitern, die Gehaltsabrechnung und andere manuelle Aufgaben übernehmen.

Eine Untergruppe von BPA ist die Robotic Process Automation (RPA). RPA nutzt intelligente Automatisierungstechnologien, um sich wiederholende Büroaufgaben auszuführen. RPA ermöglicht die Datenextraktion, das Ausfüllen von Formularen, das Verschieben von Dateien und vieles mehr.

Generative KI besteht aus KI-Technologien, die Originalinhalte – wie Text, Bilder, Video-, Audio- oder Softwarecode – als Antwort auf einen Prompt oder eine Anfrage eines Benutzers erstellen. Mit Hilfe generativer KI-Technologien wie ChatGPT können Unternehmen Wege zur Verbesserung ihrer Workflows und zur Erstellung der richtigen Ausgaben finden. Die Technologie kann auf Aufforderungen oder Anfragen von Nutzern reagieren, um Inhalte wie Text, Bilder, Video, Audio oder Softwarecode zu erstellen.

Im Workflow-Automatisierung unterstützt generative KI die Zusammenfassung, die Inhaltserstellung und die Datenanalyse und liefert Ausgaben zur reviews durch die Mitarbeiter. Generative KI könnte beispielsweise die Beantwortung von E-Mail-Folgeanfragen automatisieren oder Codegenerierungsprozesse auswählen.

Intelligente Automatisierung ist ein Merkmal von KI-gestützten Workflows. Sie beinhaltet den Einsatz von Automatisierungstechnologien zur Rationalisierung und Skalierung der Entscheidungsfindung in Unternehmen. Ein Versicherungsanbieter kann zum Beispiel intelligente Automatisierung nutzen, um Zahlungen zu berechnen, Tarife zu schätzen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der Informatik, der Daten und Algorithmen nutzt, um es der KI zu ermöglichen, die Art und Weise nachzuahmen, wie Menschen lernen, und seine Genauigkeit schrittweise zu verbessern. Ein solcher Teilbereich des ML ist das Deep Learning, das mehrschichtige neuronale Netze verwendet, um die komplexe Entscheidungsfähigkeit des menschlichen Gehirns zu simulieren.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist eine Form von KI, die maschinelles Lernen nutzt, damit Computer die menschliche Sprache verstehen und mit ihr kommunizieren können. Finanzdienstleister beispielsweise nutzen NLP, um Informationen aus umfangreichen Finanzberichten und anderen Datensätzen zu analysieren und so intelligentere Entscheidungen über Investitionen zu treffen.

Optical Character Recognition (OCR), auch bekannt als Texterkennung, nutzt automatisierte Datenextraktion, um Bilder von Text schnell in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln. Es kann Unternehmen dabei helfen, Altlast wie Bücher, Präsentationen und andere gedruckte Dokumente zu digitalisieren und in ihre modernen Wissensmanagementsysteme einzubringen. Die Rolle der OCR bei der Dokumentenverarbeitung ermöglicht es IT-Teams, internes Wissen schnell und effektiv in leicht verständliche, unstrukturierte Daten umzuwandeln.

Da die multisystemübergreifende, agentische KI zur Spitzentechnologie für die komplexe Workflow-Automatisierung geworden ist, sind Orchestrierungsebenen immer wichtiger geworden. Diese Tools fungieren als eine Art Leiter für KI-Agenten, APIs und Datenpipelines, verwalten Workflow-Sequenzen sowie Routing-Prozesse, um zu entscheiden, welche Tools wann und unter welchen Umständen laufen.

KI-Workflows können verhindern, dass sich Mitarbeiter auf zeitaufwändige Aufgaben konzentrieren müssen, die besser automatisiert sind. KI setzt menschliche Arbeitskräfte frei, damit diese mehr Zeit für Kunden oder Partner aufwenden können. Außerdem werden mehr Arbeitsplätze auf service- oder beziehungsorientierte Positionen ausgerichtet. Kürzlich hat IBM beispielsweise die Anzahl der offenen Einstiegspositionen verdreifacht , um Nachwuchskräfte in intuitiveren, menschenspezifischen Fähigkeiten auszubilden.

Unternehmen, die KI-Workflows einsetzen, können ihre Mitarbeiter davor bewahren, Zeit mit unnötigen manuellen Aufgaben zu verschwenden. Diese Mitarbeiter können sich auf hochwertige Projekte und Aufgaben konzentrieren, die für zusätzliche Einnahmen sorgen. Außerdem werden Reibungsverluste und Ineffizienzen bei der Weitergabe von Informationen reduziert, sodass ein intelligenteres Unternehmen entsteht, das schneller Entscheidungen trifft.

Vor allem bei komplexen Aufgaben können Teammitglieder Fehler machen. Bei Tätigkeiten, die sich besser automatisieren lassen, können KI-Technologien diese Aufgaben schneller und mit einem höheren Maß an Genauigkeit erledigen.

KI kann Engpässe beseitigen, indem sie ohne menschliches Eingreifen agiert. Es kann Datenanalysen in Echtzeit durchführen, die sich auf mehrere Geschäftsbereiche auswirken. Marketer können beispielsweise KI-Workflows nutzen, um Werbekampagnen automatisch zu optimieren. 

KI-Workflows können auch die Finanzierung optimieren, indem sie die leistungsstärksten Segmente oder soziale Inhalte priorisieren. In vielen KI-Ökosystemen hilft der Einsatz von Dashboards den Stakeholdern, wichtige Kennzahlen in Echtzeit zu überwachen, was schnelle Reaktionen auf unvorhergesehene Ereignisse ermöglicht. 

Unternehmen, die KI-gesteuerte, automatisierte Arbeitsabläufe entwickelt haben, sind wahrscheinlich effizienter als solche, die auf manuelle Prozesse setzen. Sie können KI nutzen, um fortschrittliche Chatbots und virtuelle Assistenten zu erstellen, die den Kundensupport optimieren und Kunden bei Problemen besser unterstützen.

Für einige Kunden bietet ein KI-gestützter Workflow mit intuitiven Tools die Möglichkeit, Antworten zu finden, ohne mit einem Menschen sprechen zu müssen. Dies verbessert die Lösungsgeschwindigkeit und erhöht die Kundenzufriedenheit. So hat beispielsweise Avid Solutions, ein Forschungs- und Entwicklungsunternehmen, die Zeit, die für die Onboarding neuer Kunden benötigt wird, durch den Einsatz von agentische KI um 25 % reduziert.

KI-basierte Automatisierungssoftware kann viele Prozesse, von denen ein Unternehmen abhängig ist, problemlos verwalten. Unternehmen wünschen sich Skalierbarkeit und Effizienz in ihren Workflow, um die Erfahrung zu verbessern. KI-gestützte Workflows können Informationen und Prozesse problemlos innerhalb des Unternehmens weiterleiten, sodass Führungskräfte und Mitarbeiter jederzeit und überall Zugriff auf Echtzeitinformationen haben. Und wo traditionelles Wachstum einen proportionalen Personalzuwachs erfordert, können Unternehmen mit Hilfe von KI-Workflows das Volumen mit minimalen zusätzlichen Investitionen erhöhen.

Es gibt mehrere prominente Tools und Automatisierungsplattformen für Workflows, die KI nutzen, um fortschrittliche und automatisierte Workflows zu erstellen. Zu den bekanntesten gehören:

Mit dieser Lösung können Unternehmen Leads identifizieren und sie durch KI-gesteuerte Engagement-Workflows in Verkäufe umwandeln. Sie umfasst mehrere Anwendungsfälle, darunter Inbound-Optimierung, Vertriebsengagement und CRM-Verbesserungen.

ChatGPT wurde von Open AI entwickelt und ist ein Chatbot, dem weithin als Auslöser der Gen-KI-Revolution zugeschrieben wird. Die Basisversion ist für jeden Nutzer kostenlos, und Open AI bietet auch mehrere erweiterte Versionen gegen Gebühr an.

Claude ist ein weiterer KI-Chatbot von Anthropic AI, der Informationen aus längeren Dokumenten zusammenfassen, bei der Erstellung von Inhalten helfen, Sprachen übersetzen und beim Schreiben von Code unterstützen kann. Claude hat vor kurzem Claude Cowork auf den Markt gebracht, mit dem Benutzer Aufgaben an agentische KI delegieren können.

Gemini ist ebenfalls ein KI-gestützter Assistent, der separat verwendet werden kann. Er ist auch in Google-Tools wie Gmail, Docs, Sheets und mehr integriert. Dadurch unterstützt er den Workflow auf vielfältige Weise. 

Diese IBM Suite von Technologien hilft Unternehmen, benutzerdefinierte KI-Anwendungen zu bauen, abzustimmen und bereitzustellen. Sie helfen Unternehmen außerdem bei der Verwaltung von Datenquellen und beschleunigen verantwortungsvolle generative KI-Workflows. Für watsonx gibt es verschiedene Anwendungsfälle, darunter die Gewinnung von Erkenntnissen aus Geschäftsdaten, der Einsatz von Chatbots und Sprachagenten oder eine effizientere Programmierung.

IBM® watsonx Orchestrate hilft Unternehmen, personalisierte KI-Agenten zu erstellen, um ihre Arbeit zu automatisieren und zu beschleunigen – und bietet zudem ein System zur Orchestrierung komplexer Arbeitsabläufe. Es umfasst einen Katalog vorgefertigter Agenten und Tools sowie einen Agenten und einen Toolbuilder, um skalierbare und integrierte Ökosysteme zu entwerfen. 

Microsoft Copilot ist ein intelligenter Chatbot, der die Fragen der Nutzer beantwortet. Copilot ist als eigenständige App verfügbar und auch in Microsoft Teams, Outlook und PowerPoint integriert.

Zapier ist ein Workflow-Tool, das KI nutzt, um viele verschiedene Arten von Arbeitsabläufen zu unterstützen. Es verbindet zudem eine Vielzahl von Diensten und ermöglicht so den schnellen Austausch von Informationen und Inhalten zwischen diesen Diensten. Die Software hilft nicht-technischen Teams bei der Erstellung von KI-Agenten sowie bei der Auslösung von Workflows.

Für KI-gestützte Workflows gibt es eine Reihe von Standardanwendungsfällen. Einige der häufigsten sind:

Unternehmen können KI-Workflows nutzen, um den Kundenprozess besser zu verwalten, von der Aufnahme neuer Kunden bis hin zur Zusendung von Informationen über ihren Kauf. Sie können diese Workflows auch nutzen, um eingehende Serviceanfragen effizienter zu bearbeiten. So können Sie den Kundenservice freimachen, um mit den Kunden an höheren Problemen zu arbeiten.

So hat beispielsweise eine prominente Bank kürzlich einen KI-gestützten virtuellen Assistenten eingeführt, der Inhalte während Kundenanrufen analysiert und eine „nächstbeste Frage“ für Kontaktcenter-Mitarbeiter vorschlägt. Das Ergebnis war eine Reduzierung der durchschnittlichen Bearbeitungszeiten um 6 % bei gleichzeitig geringerem Schulungsaufwand.

Kundenbeziehungsmanagement-Tools (CRM) helfen Unternehmen dabei, den Überblick über ihre wichtigsten Kunden zu behalten. KI-Workflows unterstützen diese Tools zunehmend und bieten Unternehmen echte Möglichkeiten, mehr Erkenntnisse aus ihren Datenbanken zu gewinnen.

KI kann mehrere Instanzen desselben Kunden zusammenführen, Informationen aus externen Quellen anhängen und Kaufdaten abrufen, wodurch umsetzbare Erkenntnisse entstehen. Es kann diese Daten auch analysieren und so Unternehmen dabei helfen zu verstehen, bei welchen Kunden das Risiko einer Abwanderung besteht und welche offen für Upselling wären.

KI-gestützte Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, Datensätze in verschiedenen Formaten zu sammeln und zu untersuchen, sie zu organisieren und so darzustellen, dass sie von Menschen analysiert werden können. Es kann Ungenauigkeiten beseitigen und die Daten in Formate verarbeiten, die andere KI-Algorithmen verstehen und analysieren können.

KI-Workflows können Muster in komplexen und umfangreichen Datenmengen erkennen und Erkenntnisse finden, die Menschen kaum erkennen könnten. Die Workflows können auch potenzielle Datenfehler erkennen und diese entweder an menschliche Operatoren weiterleiten oder automatisch beheben. Es kann außerdem Daten aus externen Quellen extrahieren und sie ordentlich innerhalb der internen Systeme des Unternehmens organisieren, wodurch leistungsstarke Datenverarbeitungskapazitäten entstehen, die Menschen allein nicht ausführen könnten.

Unternehmen können KI-Workflows nutzen, um ihre Preisstrategie zu automatisieren. Die Preise von Uber und Lyft sind beispielsweise von verschiedenen Faktoren abhängig, darunter Angebot und Nachfrage, besondere Ereignisse und Wetterbedingungen. Eine zunehmende Anzahl von Unternehmen – wie beispielsweise Fluggesellschaften und Lebensmittelgeschäfte – profitieren von ausgewählten dynamischen Preisstrategien.

Es gibt verschiedene Anwendungsfälle für KI im Finanzdienstleistungssektor. Das Unternehmen kann die Rechnungsstellung und die Kreditorenbuchhaltung automatisieren. Sie können KI auch nutzen, um potenzielle Fälle von Betrug oder finanziellem Missmanagement zu identifizieren, die sonst unentdeckt bleiben würden.

Eine Studie des IBM Institute for Business Value ergab, dass Führungskräfte von der generativen KI erwarteten, Anomalien vorhersagen, Abweichungen erklären, Szenarien generieren und Berichte erstellen zu können.

KI-Workflows ermöglichen eine Vielzahl von Wissensmanagement- Aufgaben. Sie können Telefongespräche transkribieren und Besprechungsnotizen zusammenfassen, sodass sich die Teilnehmer auf die Besprechung konzentrieren können und wissen, dass die Mitschriften nach der Besprechung verfügbar sind. Sie können die Weitergabe von Informationen an das gesamte Unternehmen oder an einzelne Parteien optimieren. Die Mitarbeiter können auch KI-Assistenten und Chatbots nutzen, um Unternehmensinformationen zu finden und zu analysieren und Informationen nahezu in Echtzeit zu erhalten.

KI-Workflows können Unternehmen dabei helfen, viele verschiedene betriebliche Prozesse zu rationalisieren, von der Bestands- und Lieferkettenoptimierung bis hin zu Überwachung und Qualitätskontrolle. So können KI-Workflows beispielsweise erkennen, wann ein Produkt aufgrund der Nachfrage und des aktuellen Angebots wahrscheinlich zur Neige gehen wird. Sie kann dann den Lieferanten kontaktieren, um mehr zu bestellen, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

KI-Workflows ermöglichen auch prädiktive Analysefunktionen. Algorithmen für maschinelles Lernen können historische Daten und externe Faktoren analysieren und Vorhersagen für die Zukunft treffen. So kann ein Einzelhändler beispielsweise automatisierte Workflows einrichten, um mehr Getränke zu bestellen, wenn ein Temperaturanstieg zu erwarten ist.

KI-Workflows können bei der vorausschauenden Wartung dabei helfen, Leistungsdaten von Equipment zu überwachen. So kann man vorhersagen, wann Maschinen wahrscheinlich Probleme haben oder ausfallen werden. So können Unternehmen ihre Wartungspläne optimieren, indem sie die Maschinen dann warten, wenn dies die geringsten Auswirkungen auf das Geschäft hat.

IBM half beispielsweise Toyota dabei, mithilfe von KI die Fähigkeiten zur vorausschauenden Wartung zu verbessern. Es führte zu einer Reduzierung der Ausfallzeiten um 50 % und einer Reduzierung der Störungen um 80 %.

KI hilft Unternehmen dabei, Mitarbeiter leichter zu finden und einzustellen. Sie können KI-Lösungen einsetzen, um Lebensläufe zu scannen und die richtigen Kandidaten zu finden, sowie Software zur automatischen Planung von Einführungsgesprächen mit Kandidaten. Außerdem können sie KI-Workflows nutzen, um die eingestellten Mitarbeiter einzuarbeiten und Schulungen zu organisieren.

Corning arbeitete mit IBM, um die Personalkosten zu senken und gleichzeitig die Arbeitsbedingungen für die 45.000 Mitarbeiter zu verbessern. Es wusste, dass Millennials einen wachsenden Anteil der Belegschaft von Corning ausmachten und mehr technologiebasierte Self-Service-Tools wünschten.

Anschließend führte das Unternehmen HR-Selbstbedienungsportale ein, die mit den Daten der einzelnen Mitarbeiter vorausgefüllt waren, um ihnen den Zugang zu den benötigten Informationen oder Dienstleistungen zu erleichtern. Die Cloud-basierte Plattform wird inzwischen täglich über 10 000 Mal von Mitarbeitern und Managern besucht, die die benötigten Informationen und Schulungen abrufen möchten.

Vertriebsteams können KI-Workflows nutzen, um potenzielle Neukunden zu identifizieren und zu binden. Sie unterstützen Vertriebsmitarbeitern dabei, zu erkennen, welche Interessenten je nach Lead Scoring am ehesten zum Kauf bereit sind. Zusätzlich können große Sprachmodelle (LLMs) wie generative KI Vertriebsmitarbeitern helfen, potenziellen Kunden stärkere Argumente zu liefern, warum sie die Dienstleistungen eines Unternehmens kaufen sollten.

Darüber hinaus gibt es verschiedene Herausforderungen, die Unternehmen bei der Implementierung von KI für kritische Workflows bewältigen müssen. Zu den häufigsten gehören:

Beschäftigte sind möglicherweise beunruhigt, wenn Unternehmen künstliche Intelligenz in ihre Prozesse einführen, vor allem, wenn sie die manuelle Arbeit eines Mitarbeiters ersetzt. Unternehmen können diese Bedenken direkt ansprechen und kommunizieren, wie KI ihre Arbeit bereichern soll. Sie können Mitarbeiter auch darüber aufklären, wie die Entfernung dieser manuellen Aufgaben aus ihrem Workload ihnen mehr Freiraum für sinnvollere Arbeit gibt. Mit konsistenter, transparenter Kommunikation und einem starken Transformationsplan können Führungskräfte den Mitarbeitern helfen, KI als positive Kraft zu sehen.

Wie auch bei der Einführung anderer Systeme erfordert die Einrichtung von KI-Workflows eine gewisse Vorarbeit. Unternehmen müssen ihre bestehenden Systeme und aktuellen Prozesse analysieren, Bereiche identifizieren, in denen KI-Workflows Verbesserungen bringen würden, und festlegen, was sie ändern müssen, um die neuen Workflows zu implementieren. Dies erfordert Geduld und eine strategische Denkweise. Aber die Vorteile dieses Zeitaufwands übersteigen bei weitem die Kosten, wenn die KI-Workflows so optimiert sind, dass sie einen Mehrwert schaffen.

Obwohl viele Anwendungen von KI Unternehmen helfen können, menschliche Fehler zu vermeiden, sind sie selbst nicht unfehlbar. KI kann Fehler machen, weshalb Unternehmen die von KI erzeugten Daten überprüfen müssen. Dies zeigt einmal mehr, wie wichtig es ist, dass die Mitarbeiter und ihr auf Erfahrung basierendes Wissen als endgültige Grundlage für die Ergebnisse der KI-Workflows dienen.

Während viele KI-Workflows ohne Änderung der Arbeitsweise der Mitarbeiter funktionieren können, erfordern einige einen Lernprozess. Daher müssen Hauptakteure in Kurse investieren, die Mitarbeiter im Umgang mit KI schulen oder diese Trainingswerkzeuge von anderen lizenzieren. Diese Weiterbildung hat mehrere Vorteile, da diese Mitarbeiter wertvolle Fähigkeiten erlernen. Sie arbeiten auch besser und effizienter – und helfen den Arbeitnehmern, sich auf eine Zukunft vorzubereiten, in der KI-Workflows zum Standard gehören.