KI-Agenten gehören heute zu den meistdiskutierten Themen der Unternehmens-IT. Während Anfang 2025 noch vor allem über ihr Potenzial gesprochen wurde, beschäftigen sich Unternehmen inzwischen mit einer deutlich konkreteren Frage: Wie lassen sich KI-Agenten sinnvoll in bestehende Geschäftsprozesse integrieren?
Gleichzeitig zeigt sich: Agentische Automatisierung ersetzt klassische Robotic Process Automation (RPA) nicht. Vielmehr ergänzen sich beide Ansätze. Während RPA standardisierte Aufgaben zuverlässig automatisiert, übernehmen KI-Agenten dort, wo Informationen verstanden, Entscheidungen getroffen oder komplexe Dokumente verarbeitet werden müssen.
Dieser Beitrag zeigt, wie RPA und KI-Agenten in der Praxis zusammenspielen, welche technologischen Grundlagen und Herausforderungen dabei eine Rolle spielen und wie Unternehmen bereits heute produktive Anwendungsfälle erfolgreich umsetzen.
Von regelbasierten Prozessen zu agentischer Automatisierung
RPA hat sich als bewährte Technologie für standardisierte und wiederkehrende Geschäftsprozesse etabliert. Sie automatisiert klar definierte Abläufe zuverlässig und effizient. Sobald jedoch unstrukturierte Informationen verarbeitet oder Entscheidungen im fachlichen Kontext getroffen werden müssen, stoßen rein regelbasierte Ansätze an ihre Grenzen. Genau hier setzen KI-Agenten an: Sie verstehen Inhalte, beziehen Kontext ein und können auf Basis verschiedener Informationsquellen eigenständig den nächsten Prozessschritt ableiten.
Ein einfaches Beispiel ist der Kundenservice:
- RPA: Ein Bot verarbeitet Anfragen anhand vordefinierter Keywords und sendet Standardantworten. Sobald eine Anfrage nicht ins Regelmuster passt, wird sie an einen Menschen weitergeleitet.
- KI-Agent: Statt nur Keywords zu erkennen, versteht der Agent den gesamten Kontext der Anfrage, analysiert den Inhalt, ruft relevante Informationen aus verschiedenen Systemen ab und formuliert eine passende, personalisierte Antwort – ganz ohne vordefinierte Textbausteine.
Abbildung 1: Automatisierung im Zusammenspiel von RPA, Copiloten und KI-Agenten
Die Wahl der passenden Technologie hängt daher weniger vom Hype um KI als vom jeweiligen Anwendungsfall ab. Während RPA operative Routineaufgaben übernimmt und Copiloten Mitarbeitende bei Standardentscheidungen unterstützen, entfalten spezialisierte KI-Agenten ihre Stärken bei komplexen, unternehmenskritischen Prozessen.
Welche Technologien machen KI-Agenten leistungsfähig?
KI-Agenten sind weit mehr als ein Sprachmodell. Ihre Leistungsfähigkeit entsteht durch das Zusammenspiel verschiedener Technologien, die es ihnen ermöglichen, Informationen zu verstehen, Wissen einzubeziehen und eigenständig mit bestehenden Systemen zu interagieren.
Dazu gehören unter anderem:
- Large Language Models (LLMs): Sie bilden die Grundlage für das Verstehen und Verarbeiten natürlicher Sprache sowie strukturierter und unstrukturierter Informationen.
- Tool- und API-Integration: KI-Agenten können externe Anwendungen aufrufen, Daten abrufen oder Aktionen in Drittsystemen ausführen.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Durch den Zugriff auf unternehmensinternes Wissen können KI-Agenten Antworten auf Basis aktueller und relevanter Informationen generieren.
- Computer Use: Wo keine APIs verfügbar sind, können KI-Agenten Benutzeroberflächen analysieren und Software ähnlich wie ein Mensch bedienen.
Die technologischen Grundlagen sind eine wichtige Voraussetzung für agentische Automatisierung. Ihr produktiver Einsatz gelingt jedoch erst, wenn sie sinnvoll in bestehende Prozesse und IT-Landschaften integriert sowie durch geeignete organisatorische und technische Rahmenbedingungen ergänzt werden.
Herausforderungen auf dem Weg zur agentischen Automatisierung
Während RPA standardisierte Prozesse seit Jahren zuverlässig automatisiert, erweitern KI-Agenten diese um intelligente Entscheidungen und den Umgang mit unstrukturierten Informationen. Damit steigen jedoch auch die Anforderungen an Integration, Governance und den produktiven Betrieb.
- Integration in bestehende IT-Landschaften: KI-Agenten müssen nahtlos mit vorhandenen Systemen, Datenquellen und Prozessen zusammenarbeiten.
- Modell- und Technologieauswahl: Die rasante Entwicklung neuer KI-Modelle erfordert flexible Architekturen und eine unabhängige Technologieauswahl.
- Transparenz und Governance: Nachvollziehbare Entscheidungen und Human-in-the-loop-Konzepte schaffen Vertrauen und unterstützen regulatorische Anforderungen.
- Datenschutz und Compliance: Der produktive Einsatz von KI setzt einen verantwortungsvollen Umgang mit Unternehmensdaten sowie geeignete Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen voraus.
- Verantwortung und Betrieb: Klare Verantwortlichkeiten, kontinuierliches Monitoring und eine kontrollierte Einführung stellen sicher, dass KI-Agenten zuverlässig und im Einklang mit Unternehmensrichtlinien arbeiten.
Praxisbeispiele: So schaffen KI-Agenten heute messbaren Mehrwert
Sind die technischen und organisatorischen Voraussetzungen geschaffen, können KI-Agenten ihr volles Potenzial entfalten. Die folgenden Kundenprojekte zeigen, wie Unternehmen bestehende Automatisierungslösungen gezielt um KI-Agenten erweitern. So entstehen intelligente Prozesse, in denen regelbasierte Automatisierung und KI ihre jeweiligen Stärken ausspielen.
Automatisierte Bestellverarbeitung mit KI-Agenten
Für den italienischen Hersteller von Kennzeichnungssystemen EIDOS S.r.l. entwickelte DataSpark eine agentische Lösung zur automatisierten Bestellverarbeitung. Mehrere KI-Agenten übernehmen Dokumentenanalyse, Informationsextraktion und ERP-Abgleich. Rund 95 % der relevanten Bestellinformationen werden automatisiert verarbeitet und der Vertriebsprozess deutlich beschleunigt.
KI-gestützte Vertragsprüfung nach DORA
Für den Finanzdienstleister DZ Compliance Partner (DZ-CP) entwickelte DataSpark eine KI-Lösung zur automatisierten Prüfung regulatorischer Anforderungen nach DORA. Verträge werden analysiert und Compliance-Anforderungen konsistent bewertet. Das reduziert den manuellen Prüfaufwand erheblich.
Intelligente Dokumentenverarbeitung in der Versicherungsbranche
Für den Versicherungsmakler [pma:] automatisiert eine KI-Lösung die Verarbeitung eingehender Dokumente. Sie klassifiziert Dokumente, extrahiert relevante Informationen und stellt diese strukturiert für nachgelagerte Prozesse bereit.
Diese Beispiele zeigen, dass KI-Agenten heute bereits in unterschiedlichsten Branchen produktiv eingesetzt werden. Entscheidend ist dabei nicht die Technologie allein, sondern ihre passgenaue Integration in bestehende Geschäftsprozesse. So entstehen Automatisierungslösungen, die flexibel skalieren, Mitarbeitende gezielt entlasten und Unternehmen dabei unterstützen, steigende Anforderungen effizient zu bewältigen
Fazit
Die Entwicklung von RPA hin zu agentischer Automatisierung markiert den nächsten Schritt der digitalen Transformation. Während klassische Prozessautomatisierung strukturierte und wiederkehrende Aufgaben zuverlässig übernimmt, eröffnen KI-Agenten neue Möglichkeiten für Prozesse, die bislang menschliches Verständnis und Entscheidungen erforderten.
Die Beispiele aus unseren Kundenprojekten zeigen, dass diese Entwicklung längst begonnen hat. Unternehmen setzen KI-Agenten bereits heute produktiv ein. Entscheidend ist dabei nicht, bestehende Automatisierung zu ersetzen, sondern für jeden Anwendungsfall die passende Technologie einzusetzen. So entstehen Lösungen, die standardisierte Abläufe mit intelligenten Entscheidungen verbinden.
Unternehmen, die jetzt erste produktive Anwendungsfälle realisieren, schaffen die Grundlage für eine skalierbare und zukunftsfähige Automatisierungsstrategie. KI-Agenten sind damit kein Selbstzweck, sondern ein weiterer Baustein auf dem Weg zu intelligenten, effizienten und resilienten Geschäftsprozessen.
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