Agentenbasierte Automatisierung für Organisationen
KI-Autonomie, der man trauen kann
Mit der agentenbasierten Automatisierungsplattform für Unternehmen von Camunda können Sie agentenbasierte Systeme entwerfen, steuern und skalieren, denen Sie vertrauen können: deterministische Vorgaben und dynamische KI arbeiten gemeinsam in einem einzigen End-to-End-Geschäftsprozess.
Agenten sind an ihre Grenzen gestoßen
Agentenbasierte KI verspricht zwar, die Grenzen der traditionellen Automatisierung zu überwinden und komplexe Wissensarbeit zu automatisieren, aber Agenten stoßen bereits an ihre Grenzen, und zwar aus den folgenden Gründen:
Fokus auf Aufgaben
Not built to deliver mission-critical outcomes
Isoliert
Getrennt von Mitarbeitern, Systemen und anderen Agenten und keine Möglichkeit, im gesamten Unternehmen zu skalieren.
Mistrusted
Es fehlen die Leitlinien und die Governance, die für wertschöpfende Arbeit erforderlich sind.
Versprechen vs. Realität
Die meisten Unternehmen haben Agenten, RAG-Tools und domänenspezifische Copiloten getestet, tun sich aber schwer damit, über isolierte Anwendungsfälle auf Aufgabenebene hinauszugehen. Das Ergebnis: eingeschränkte Autonomie, fehleranfällige Integrationen und geringes Vertrauen in die unternehmenskritische Arbeit.
Was für Agenten in Unternehmen erforderlich ist
- Resiliente Orchestrierung, die zustandsbehaftet, skalierbar und fehlertolerant bei Agenten und Prozessen mit langer Ausführungszeit ist.
- Zusammensetzbare Integration, die Mitarbeiter, Systeme und Agenten über Geschäftsprozesse hinweg verbindet.
- Flexibilität und Wiederverwendbarkeit, sodass die Prozessverantwortlichen die Autonomie der Agenten je nach Bedarf erhöhen oder verringern können.
- Leitlinien und Überprüfbarkeit, die Compliance durchsetzen und Blackbox-Verhalten verhindern.
- Operative Transparenz, damit Sie die Leistung, Kosten und Ergebnisse der Agenten überwachen können.
„Die Geschwindigkeit, mit der Agenten und KIs immer besser werden, können wir uns gar nicht vorstellen. Zusammen mit Camunda können wir ganz vorne dabei sein und das hilft uns dabei, das Potenzial der Automatisierung und der IT voll auszuschöpfen und diese Position in unserem Geschäftsbereich auch zu halten.“
Agentenbasierte Automatisierung für Organisationen
Erzielen Sie einen deutlich höheren Nutzen aus KI mit einer Lösung, die die erforderlichen Leitlinien bietet, damit der Autonomie der KI vertraut werden kann und die den Einsatz in End-to-End- und unternehmenskritischen Geschäftsprozessen ermöglicht.
Entwicklung von Agenten
Erstellen Sie unternehmenstaugliche Agenten mit Leitlinien, damit sie komplexe Probleme autonom lösen können.
Agenten-Orchestrierung
Koordinieren Sie mehrere Agenten und Personen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Fall- und Prozessautomatisierung
Stellen Sie End-to-End-Automatisierung für strukturierte und semi-strukturierte Arbeit bereit.
Erstellung von Agenten für Unternehmen mit Camunda
- Skalierung von Agenten zu Prozessen – Gehen Sie über isolierte Agenten hinaus und orchestrieren Sie mehrere Agenten und Menschen in transparenten, durchgängigen Prozessen, ohne Black Boxes zu schaffen.
- Autonome Agenten, denen man vertrauen kann – Legen Sie fest, wo KI sich dynamisch anpasst und wo deterministische Schritte Leitlinien, Compliance und Kontrollpunkte durch Menschen (z. B. Genehmigungen vor Geldüberweisungen) durchsetzen.
- Umsetzung eines autonomen Unternehmens – Vertrauenswürdige, unternehmenstaugliche Agenten arbeiten mit Menschen und Systemen zusammen, um ganzheitliche Prozesse voranzutreiben: gesteuert, sichtbar und resilient.
Lernen, der KI zu vertrauen
Mehr Transparenz, Kontrolle und Überprüfbarkeit bei allen Agenten und Geschäftsprozessen.Vermeidung technischer Schulden
Vereinheitlichung von deterministischen und dynamischen Mustern, Wiederverwendung von Prozesselementen und Vermeidung unkontrollierter Agenten.
Schnellere Amortisierungszeit
Camunda-Benutzer bringen ihre ersten geschäftskritischen Agenten normalerweise in weniger als drei Monaten in die Produktion.
„Im Gesundheitswesen bilden die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Überprüfbarkeit und vorhersehbare Ergebnisse, die sich schnell anpassen können, die Grundlage des Vertrauens, das wir bei Patienten, Anbietern und Aufsichtsbehörden gleichermaßen genießen. Die Orchestrierung durch Camunda gibt uns diese solide Grundlage – sie bietet die Stabilität, die wir brauchen, und ermöglicht es uns gleichzeitig, mit GenAI-gesteuerten Innovationen voranzukommen, die die Patientenversorgung und die betriebliche Effizienz verbessern.“
Terry Camerlengo, Director of Technology
Wellpointe
Kombination deterministischer und dynamischer Orchestrierung für Sicherheit und Autonomie
Camundas einzigartige Verwendung des BPMN-Prozessmodellierungsstandards für das Design und die Entwicklung von Agenten bietet maximale Flexibilität, da IT und Fachabteilungen deterministische Abläufe um und innerhalb von KI-gesteuerten Agenten aufbauen können.
Warum Sie Camunda für die unternehmensweite agentenbasierte Automatisierung verwenden sollten?
Setzen Sie deterministische Leitlinien für dynamische KI, verstärken Sie die Kontrolle und verhindern Sie unerwünschte Aktionen.
Verwenden Sie integrierte Abläufe und Optimierungen, um die Leistung von Agenten zu überwachen, Engpässe zu erkennen, LLM-Token-Kosten zu verfolgen und deterministische Muster zu extrahieren, um Kosten zu senken und die Leistung zu verbessern.
Ändern Sie Agenten schnell und sicher, indem Sie sie aktualisieren, ohne laufende Prozesse zu unterbrechen.
Nutzen Sie vorgefertigte Konnektoren für u. a. OpenAI, Google Gemini, Hugging Face, Glean, AWS Bedrock und Amazon SageMaker.
Zusammenarbeit ist anhand eines gemeinsamen BPMN-Prozessmodells möglich, das Softwareentwickler und Beteiligte ohne IT-Fachwissen erstellen, ändern und auch leicht verstehen können.
Häufig gestellte Fragen
Was ist agentenbasierte Automatisierung für Organisationen?
Agentenbasierte Automatisierung für Organisationen (Enterprise Agentic Automation, EAA) beschreibt den Ansatz, KI-Agenten als festen Bestandteil geschäftskritischer Prozesse zu entwerfen, zu steuern und zu skalieren. Agenten werden nicht als isolierte Copiloten oder als Chatbots behandelt, sondern in End-to-End-Geschäftsprozesse eingebettet, an denen auch Menschen und Systeme beteiligt sind, und für die deterministische Leitlinien für dynamisches KI-Verhalten gelten. Agenten nutzen Planungsschleifen, Tools und Gedächtnis, um komplexe Probleme zu lösen, während der Prozessorchestrator bei Bedarf Richtlinien, SLAs und manuelle Kontrollen durchsetzt. Das Ergebnis ist KI-Autonomie, auf die Sie sich in der Produktion tatsächlich verlassen können. Agentenbasierte Automatisierung für Organisationen schafft den Übergang von experimentellen Agenten zu echten Ergebnissen durch Resilienz, flexible Integration, Leistungs- und Kostentransparenz sowie vollständige Überprüfbarkeit in langfristigen Prozessen.
Was sind Agenten der Enterprise-Klasse?
Agenten der Enterprise-Klasse sind KI-Agenten, die speziell darauf ausgerichtet sind, in geschäftskritischen Prozessen zuverlässig, regelkonform und skalierbar zu arbeiten. Sie reagieren nicht nur auf Prompts, sondern folgen einem modellierten Prozess, koordinieren sich mit Systemen und Menschen und agieren innerhalb klarer Leitlinien dafür, was sie autonom entscheiden können und wo deterministische Logik oder Genehmigungen erforderlich sind. Dabei nutzen Agenten der Enterprise-Klasse in der Regel Planungsschleifen, Tools und Abruffunktionen, um Aufgaben in Schritte zu unterteilen, Kurz- und Langzeitgedächtnis anzuwenden und sich an veränderte Kontexte anzupassen, wobei jede Aktion beobachtbar und überprüfbar ist. In Camunda sind diese Agenten in BPMN-modellierte Geschäftsprozesse integriert, sodass Sie Komponenten wiederverwenden, eine unkontrollierte Ausbreitung von Agenten verhindern und das Verhalten basierend auf Betriebskennzahlen wie Erfolgsquoten, Engpässen und Token-Kosten kontinuierlich verbessern können.
Was sind typische Anwendungsfälle für agentenbasierte Automatisierung für Organisationen?
Agentenbasierte Automatisierung für Organisationen kommt überall dort zum Einsatz, wo KI komplexe, durchgängige Aufgaben statt einzelner Schritte übernehmen muss. Zu den typischen Anwendungsfällen zählen Prozesse im Finanz– und Versicherungswesen wie Schadenbearbeitung, Transaktionsüberwachung und Management von Abweichungen im Handel, bei denen Agenten Daten sammeln, Dokumente interpretieren und Maßnahmen empfehlen oder ausführen können, während der Orchestrator Genehmigungen und regulatorische Prüfungen verwaltet. Im Kundengeschäft können Agenten der Enterprise-Klasse das Case Management, intelligente Serviceanfragen und personalisierte Interaktionen vorantreiben und dabei mit Systemen für das Customer Relationship Monitoring (CRM) sowie Abrechnungs- und Ticketsystemen interagieren. Im Lieferkettenmanagement und Gesundheitswesen können Agenten Ausnahmen erkennen, Abhilfemaßnahmen vorschlagen und dabei helfen, semistrukturierte Fälle über Tage oder Wochen hinweg zu verwalten. Für alle diese Bereiche bietet Camunda resiliente, langlebige Orchestrierung, Schutzmechanismen und Beobachtbarkeit, die erforderlich sind, um von Pilotprojekten zur Produktion in großem Maßstab überzugehen.
Wie sieht die Architektur einer Lösung mit agentenbasierter Automatisierung aus?
Eine solche Lösung umfasst in der Regel mehrere Kernkomponenten, die zusammenwirken. Erstens verwaltet ein resilienter Prozessorchestrator (wie die Zeebe Workflow Engine von Camunda) lang laufende, zustandsbehaftete Prozesse und ereignisgesteuerte Abläufe. Zweitens bietet eine Agentenschicht LLM-basierte Argumentation, Planungsschleifen, Tools und Speichermechanismen, wobei häufig Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) eingesetzt werden, um Agenten mit unternehmensinternem Datenkontext auszustatten. Drittens verbindet eine zusammensetzbare Integrationsschicht Systeme, Menschen und Agenten über APIs, RPA-Bots, MCP, A2A und weitere Konnektoren. Viertens definiert eine Governance-Schicht Richtlinien, Leitlinien, rollenbasierten Zugriff und Kontrollpunkte durch Menschen. Zu guter Letzt ergänzt eine Betriebs- und Optimierungsschicht die Lösung durch Überwachung, Nachverfolgung und Analysen, einschließlich Verfolgung von LLM-Token-Kosten, Ergebniskennzahlen und kontinuierlicher Verbesserung deterministischer und agentenbasierter Schritte. Diese Architektur stellt sicher, dass KI-Agenten verlässliche Bausteine eines End-to-End-Prozesses sind statt nicht nachvollziehbarer „Black Boxes“.
Wie ermöglicht Camunda die Steuerung des Autonomiegrades von KI-Agenten?
Mit Camunda können Sie explizit festlegen, wie viel Autonomie ein Agent in einem Geschäftsprozess hat, indem Sie einen Kontrollablauf in BPMN modellieren. Sie können Agentenaufgaben mit deterministischen Schritten, Geschäftsregeln und Entscheidungs-Gateways kombinieren und dann festlegen, wo manuelle oder mehrstufige Prüfungen oder sekundäre Agenten erforderlich sind, bevor eine Aktion ausgeführt wird. Bei risikoreichen Aktionen wie Geldtransfers oder vertraulichen Benachrichtigungen können Sie Aufgaben zur Genehmigung durch Menschen einführen und mehrere Bestätigungen verlangen. Bei risikoarmen Aktionen können Sie den Agenten mehr Freiheit lassen und Anomalien durch Überwachung erkennen. Da jeder Schritt von Zeebe, der Workflow Engine von Camunda, ausgeführt wird, erhalten Sie vollständige Audit Trails, Ereignisprotokolle und Metriken zu Erfolgsquoten und Token-Nutzung. Mit der Zeit lässt sich der Spielraum für autonomes Handeln auf sichere Weise erhöhen, wenn das Vertrauen in die KI hoch ist und Leitlinien und Tests ausgereift sind.
Wie gelingt der Einstieg in agentenbasierte Automatisierung für Organisationen mit Camunda?
Um mit der agentenbasierten Automatisierung für Organisationen in Camunda zu starten, empfiehlt es sich, einen Geschäftsprozess auszuwählen, der bereits Wissensarbeit und wiederkehrende Entscheidungen umfasst, z. B. Dokumentation von Forderungen, Ausnahmebehandlung oder Falllösung. Nachdem der Prozess in BPMN modelliert wurde, lassen sich einige Bereiche identifizieren, in denen ein KI-Agent einen Mehrwert liefern kann, beispielsweise bei der Dokumentklassifizierung, der Datenextraktion oder der Erstellung eines ersten Entscheidungsvorschlags. Über Konnektoren aus Camunda Marketplace können LLM-Anbieter wie OpenAI, Google Gemini oder AWS Bedrock integriert und anschließend Prompts, Tools und das Gedächtnis für Ihre Agenten konfiguriert werden. Konfigurieren Sie deterministische Leitlinien, Genehmigungen durch Menschen und Richtlinienprüfungen für diese Agentenaufgaben. Nach der Bereitstellung kann der Prozess mit Camunda Operate überwacht werden. Mit Camunda Optimize können Sie die Leistung im Auge behalten, die LLM-Token-Kosten verfolgen und sowohl das deterministische Modell als auch das Verhalten des Agenten optimieren. Auf dieser Basis können Sie schrittweise auf mehrere Agenten erweitern oder die Prozesspfade autonomer gestalten.
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