Agentic Automation
Agentic Automation – Eine neue Ära der Automation
Durch LLMs und agentische KI entsteht eine neue Kategorie automatisierungsfähiger Maschinen.
- Informationen interpretieren (Kontext verstehen).
- Inhalte generieren (Texte, Entscheidungen, Schritte).
- Ziele verfolgen und Schritte selbstständig planen.
- Systeme agieren wie digitale Spezialisten oder Bediener.
- Prozesse werden nicht nur „automatisiert“, sondern steuern sich selbst.
- Effizienzpotenzial steigt exponentiell, nicht linear.
Worin besteht der wesentliche Unterschied zur „intelligenten Automatisierung“?
Der Sprung von reiner Intelligenz hin zu Fähigkeiten, die der menschlichen Entscheidungsfindung nahekommen.
Nicht nur repetitive Arbeiten werden automatisiert...
...sondern auch die Entscheidungsfindung und die daraus resultierenden Handlungen,
mit deutlich weniger Überwachung und manueller Steuerung als zuvor.
Intelligente Automation
Intelligente Automation – Die erste Evolutionsstufe
Die Einführung künstlicher Intelligenz, die Teile des menschlichen Denkens nachahmt.
Einige Beispiele
- Prädiktive Analytik
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
- Sprachanalyse
- RPA (Robotic Process Automation)
- Maschinelles Lernen, Deep Learning
Merkmale
Modelle können lernen, jedoch nur innerhalb eines klar definierten, engen Kontexts.
Keine echte Inhaltsinterpretation oder generativen Fähigkeiten.
Schwerpunkt: Menschliche Intelligenz wird nachgeahmt – nicht jedoch die Entscheidungsfähigkeit.
Regelbasierte Automatisierung
Klassische (regelbasierte) Automatisierung
Funktioniert in erster Linie auf der Grundlage einer explizit programmierten menschlichen Steuerungslogik.
Anwendungsfälle
- Grundlegende Automatisierung
- Regelbasierte Workflows wie Rechnungs‑, Weiterleitungs‑ und Datenprozesse
- Prozess-Mining
Merkmale
Starre Regeln und geringe Flexibilität.
Kein Verständnis für den Kontext.
