Raus aus der Pilot-Falle: Generative KI und Agentic Automation produktiv einsetzen

Generative KI ist in vielen Branchen wie Banking, Versicherungen oder Gesundheitswesen allgegenwärtig – produktiv eingesetzt wird sie jedoch selten. Zwischen Pilotprojekten und realem Betrieb klafft eine Lücke. Drei Praxisbeispiele zeigen, wie der Übergang in den industriellen Einsatz gelingen kann.

Warum so viele Generative KI Initiativen stecken bleiben

Die Erwartungen an Generative KI sind hoch – gerade im Banking, Versicherungen und Gesundheitswesen, wo Informationsarbeit, Dokumente, Regeln und Ausnahmen den Alltag prägen. Generative KI kann Texte zusammenfassen, Dokumente interpretieren, Kommunikation vorbereiten oder Wissen in Prozessen verfügbar machen – ohne für jeden Einzelfall ein klassisches, aufwändiges Training zu benötigen. 
Und doch bleibt der produktive Durchbruch in vielen Unternehmen aus: Häufig verharren Vorhaben in der Pilot-Falle – als Proof of Concept, als erweiterter Chatbot oder als Insellösung neben dem operativen Kerngeschäft. Gründe sind selten rein technologisch. Viel öfter sind es Datenqualität, unzureichende Kontrollen, unklare Business Cases und fehlende Governance Strukturen, die Piloten am Skalieren hindern. 
Dies bestätigt eine auch aktuelle Studie von PwC, bei der 56 % von über 4.400 befragten CEOs angeben, dass ihre KI-Investitionen bisher weder zu signifikanten Umsatzsteigerungen noch zu Kosteneinsparungen geführt haben – laut McKinsey können sogar drei Viertel aller Unternehmen keinen oder nur einen marginalen (<5%) ROI erzielen.
Gleichzeitig hat sich die Ausgangslage verändert: Klassische, regelbasierte Automatisierung ist vielerorts ausgereizt – besonders dort, wo Dokumente unstrukturiert sind, Kontextwissen erforderlich ist oder Sonderfälle dominieren. Genau hier setzt der nächste Entwicklungsschritt an: Agentic Automation – also Automatisierungskonzepte, in denen KI Komponenten Aufgaben planen, Entscheidungen vorbereiten und Prozessschritte über definierte Kontrollpunkte orchestrieren. 

Von der KI Vision zur operativen Transformation

Die zentrale Herausforderung liegt weniger in der Modellfähigkeit als in der operativen Umsetzung: Wie wird aus Generative KI ein belastbarer Produktionsbestandteil – mit klaren Rollen, Messgrößen, Auditierbarkeit, Sicherheitsmechanismen und einem Betrieb, der Peaks, Regulatorik Updates und Ausnahmen beherrscht? 
Aus der Praxis lassen sich drei Muster ableiten, wie der Weg von Pilot zu Produktivbetrieb gelingt – je nach Prozessreife, Systemlandschaft und Ambition.

I.  KI Upgrade bestehender Plattformen: punktgenau erweitern statt neu bauen

Ein häufig unterschätzter Erfolgsweg ist, bestehende Automatisierungsplattformen gezielt zu erweitern, statt alles neu zu konzipieren. In der Praxis bedeutet das: Dort, wo eine etablierte On Premise Plattform bei „schwierigen“ Dokumenten oder Sonderkonstellationen an Grenzen stößt, wird Generative KI als zusätzlicher intelligenter Baustein ergänzt. 

Bestehende Automatisierungsplattformen mit Generativer KI erweitern (vereinfacht dargestellt)

Wichtig ist dabei das Designprinzip: Hybrid & selektiv. Um den Prozess schlank und kosteneffizient zu halten, werden nur jene Datenfelder zur KI Verarbeitung in die Cloud übermittelt, die das lokale System nicht eindeutig erkennt. Das senkt Aufwand, schützt Ressourcen und erhöht die Präzision – weil Generative KI nicht „alles“ neu bewertet, sondern gezielt dort unterstützt, wo Unsicherheit entsteht.

Ergebnisse lassen sich in solchen Ansätzen schnell sichtbar machen: Automatisierungsraten stiegen je nach Dokumententyp innerhalb weniger Monate deutlich; gleichzeitig sank die manuelle Nachbearbeitung spürbar, Durchlaufzeiten verkürzten sich und die Output Qualität verbesserte sich – ohne den Plattformkern anzutasten.

TLDR: Wer schnell skalieren will, erweitert bestehende industrialisierte Prozesse – und nutzt Generative KI als „Booster“ für die Ausnahmen und Unschärfen. 

II. Komplexe Prozesse End to End neu denken: Orchestrierung durch Generative KI

Das volle Potenzial zeigt sich dort, wo Unternehmen oder Service Partner nicht nur ergänzen, sondern eine dokumentenintensive Prozesskette Ende zu Ende neu aufsetzen – von Omnichannel Erfassung über Digitalisierung, fachliche Prüfungen und Regelwerke bis zur Kundenkommunikation und Übergabe an Risikofunktionen. 
 

Komplexe Business-Prozesse als End-to-End-Journey

Hier ist Generative KI kein isoliertes Tool, sondern Teil eines orchestrierten Modells:

• interpretiert Unterlagen im Kontext,
• erkennt Inkonsistenzen früh,
• prüft zahlreiche Regeln,
• bereitet Kundenkommunikation vor (oder führt sie in klaren Grenzen aus),
• und bindet Expertinnen und Experten gezielt dort ein, wo menschliche Urteilskraft erforderlich ist (Human in the Loop). 

Entscheidend ist das Prozessdesign: Prüfungen werden zeitlich vorgezogen, Medienbrüche reduziert, Eskalationen definiert, Verantwortlichkeiten geklärt. So werden Bearbeitungszeiten massiv verkürzt und manuelle Nachbearbeitung stark reduziert – während Kernsysteme meist unangetastet bleiben – ein wichtiger Faktor in stark regulierten Umfeldern.

TLDR: Nicht Generative KI „digitalisiert“ Prozesse – gutes Prozessdesign macht Generative KI skalierbar und definiert die Rolle des Human-in-the-Loop von Beginn an. 
 

III. Agentic Automation: sequenzielle KI Module als Vorstufe zu autonomen Agenten

Wenn heute über „KI Agenten“ gesprochen wird, entsteht schnell der Eindruck vollständig autonomer Systeme. In der Praxis sehen wir häufig eine realistische, wirksame Vorstufe: sequenziell arbeitende KI Module, die klar abgegrenzte Tätigkeitscluster entlang eines Prozesses übernehmen – z. B. Analyse, Kommunikationsvorbereitung und Entscheidungsdokumentation. 
 

Agentic Automation als Vorstufe zur digitalen Fachkraft

Ein Beispiel aus der Schadenbearbeitung zeigt das Prinzip:

1. Fachliche Schadenfallanalyse: Konsolidiert Daten aus relevanten Dokumenten, prüft Deckung, Plausibilität und Kostenkonsistenz und erstellt eine strukturierte Beurteilung.
2. Kommunikationsvorbereitung: Nutzt die Bewertung als Kontext, generiert Status Updates, Rückfragen oder Begründungen in fallangemessener Tonalität. 
3. Zusammenfassung & Entscheidungshilfe: Erstellt ein revisionssicheres Dossier und übergibt an Sachbearbeitung oder Systeme. 

Wichtig: Solche Konzepte gehören sauber gerahmt – mit Kontrollpunkten, entsprechenden Audits und Human in the Loop, damit Qualität und Governance integraler Bestandteil bleiben.

TLDR: Agentic Automation beginnt nicht mit „Autopilot“, sondern mit klaren, sequenziellen Modulen – sicher, prüfbar, skalierbar. Nur so kann eine dauerhaft replizierbare Qualität sichergestellt werden.
 

Technologie ist nur ein Teil der Gleichung: Daten, Prozesse, Menschen entscheiden

70 % der Transformation bestimmt das Change Management

Alle drei Beispiele zeigen: Erfolg entsteht in vier Dimensionen – Technologie, Daten, Prozesse, Menschen.

• Technologie: muss integrierbar, wirtschaftlich, skalierbar und revisionsfähig sein – nicht nur „innovativ“. 
• Daten: sind die meist die größte Produktivitätsbremse – ohne Qualität, klarer Rollenversteilung und Governance steigen Risiken und Halluzinationen, und Skalierung scheitert. 
• Prozesse: brauchen KPIs, Standardisierung und kontinuierliche Verbesserung, damit Generative KI kein Strohfeuer bleibt. 
• Menschen: brauchen Rollen, Skills, Transparenz und klare Übergabepunkte (Human in the Loop), damit Akzeptanz und Qualität gesichert sind. 
   

Make or Buy: eine Frage des Operating Models

Für Unternehmen – besonders in Banken, Versicherungen oder dem Gesundheitswesen – geht es längst nicht mehr um einzelne KI Experimente, sondern um ein betriebssicheres, skalierbares Operating Model. Dazu gehören Governance, Risikokontrollen, Modellbetrieb, Prompt-Architekturen, Qualitätsmessung, Auditierbarkeit und Security Design – und all das eingebettet in streng regulierte Rahmenbedingungen.

Gerade deshalb verschiebt Generative KI die klassische Make-or-Buy-Entscheidung deutlich:
Viele Organisationen bauen diese Fähigkeiten nicht mehr selbst auf, sondern setzen bewusst auf spezialisierte Service- und Outsourcing Partner, die

• industrialisiert arbeitende Prozesse bereitstellen,
• den operativen Betrieb von Generative-KI-Modellen in regulierten Umfeldern professionell absichern,
• Skaleneffekte, Wiederverwendung und kontinuierliche Verbesserung ermöglichen,
• und nicht nur Technologie liefern, sondern End-to-End Serviceverantwortung übernehmen.
   

SPS ist dabei einer der führenden Business-Process Outsourcing Partner, der Generative KI pragmatisch und sicher produktiv macht: mit einer multi mandantenfähigen Generative-KI Plattform (SPS GPT) in einer geschützten Private Cloud Umgebung, kombiniert mit

• konsistenten Governance  und Kontrollstrukturen,
• etablierten Betriebs- und Sicherheitsmodellen,
• nachweislich belastbaren Human in the Loop-Mechanismen,
• und gezieltem Skill Aufbau in den beteiligten Organisationen.

So unterstützt SPS Unternehmen täglich dabei, aus der Pilot-Falle zu kommen und den Schritt zu Produktion messbar zu beschleunigen – nicht durch Technologie allein, sondern durch ein komplettes, serviceorientiertes Betriebsmodell, das Stabilität, Skalierung und Compliance von Beginn an integriert.