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Die vier Wege der Prozessautomatisierung – und wann welcher trägt
September 16 | Sharam Dadashnia
Automatisierung ist nicht gleich Automatisierung. Trotzdem werden in vielen Diskussionen vier sehr verschiedene Ansätze unter demselben Begriff geführt: ein regelbasierter Workflow, ein einzelner KI-Agent, ein Agent als Orchestrator und ein Geschäftsprozess, in dem eine Process Engine Agenten gezielt steuert.
Das führt zu schlechten Entscheidungen. Ein Team erwartet von einem KI-Agenten die Nachvollziehbarkeit eines BPMN-Prozesses. Ein anderes baut eine monatelange Prozessarchitektur, obwohl eine feste Regel genügt hätte. Wieder ein anderes automatisiert einzelne Aufgaben, obwohl der Engpass zwischen Abteilungen, Systemen und Wartezeiten liegt.
Die richtige Frage lautet deshalb nicht: Wo können wir KI einsetzen? Sondern: Welche Art von Entscheidung fällt an welcher Stelle eines Prozesses – und welche Form der Automatisierung passt dazu?
Der aktuelle Stand bestätigt diese Unterscheidung. Der BPM Pulse Survey 2026 von BearingPoint beschreibt KI im Prozessmanagement als relevantes Thema, während der produktive Einsatz agentischer Systeme zugleich Fragen zu Steuerung, Transparenz und Verantwortung aufwirft. Agenten erweitern Prozessautomatisierung. Sie machen sie nicht automatisch besser.
Im Folgenden stehen vier Wege nebeneinander – mit ihren passenden Einsatzfeldern und ihren Grenzen.
Weg 1: Regelbasierte Automatisierung
Regelbasierte Automatisierung ist der richtige Ansatz, wenn der Ablauf bekannt, die Eingaben strukturiert und die Entscheidung eindeutig ist.
Ein Beispiel: Eine Rechnung wird freigegeben, wenn Bestellnummer, Betrag und Kostenstelle mit den hinterlegten Daten übereinstimmen. Eine Bestellung wird weitergeleitet, wenn sie einen festgelegten Wert überschreitet. Ein Datensatz wird angelegt, sobald alle Pflichtfelder gefüllt sind.
Hier ist kein Agent nötig. Es gibt keine offene Frage zu interpretieren. Die Regel kann geprüft, getestet und bei Bedarf geändert werden.
Das ist kein Rückschritt gegenüber KI. Im Gegenteil: Deterministische Schritte sind oft schneller, günstiger und leichter nachvollziehbar. Sie sollten dort bleiben, wo sie passen.
Regelbasierte Automatisierung trägt besonders gut, wenn:
- Entscheidungen auf klaren Kriterien beruhen.
- Die Daten in festen Strukturen vorliegen.
- Der Ablauf selten Ausnahmen kennt.
- Geschwindigkeit, Kostenkontrolle und Reproduzierbarkeit wichtig sind.
- Ein Prozessschritt auch in Jahren noch exakt gleich erklärt werden muss.
Ihre Grenze liegt bei unstrukturierten Informationen und Fällen, die Urteil erfordern. Eine E-Mail eines Kunden, ein technisches Dokument, eine Reklamation mit widersprüchlichen Angaben oder eine Anfrage in natürlicher Sprache lassen sich nicht zuverlässig mit einem starren Wenn-dann-Regelwerk behandeln.
Dann beginnt der Bereich, in dem KI-Agenten sinnvoll werden.
Weg 2: Ein einzelner KI-Agent für eine abgegrenzte Aufgabe
Ein einzelner KI-Agent übernimmt eine Aufgabe, bei der Sprache, Dokumente, Kontext oder eine begründete Einschätzung gefragt sind.
Er kann etwa:
- eingehende E-Mails kategorisieren und priorisieren,
- Informationen aus Dokumenten extrahieren,
- Auffälligkeiten in Daten markieren,
- Antwortentwürfe erstellen,
- Fälle für einen Sachbearbeiter vorbereiten,
- Wissen aus mehreren Quellen zusammenführen.
Der große Unterschied zur Regelautomatisierung: Der Agent arbeitet nicht nur eine feste Bedingung ab. Er bewertet Informationen innerhalb eines vorgegebenen Rahmens. Dafür nutzt er ein Sprachmodell, Kontext, Werkzeuge und klar definierte Ein- und Ausgaben.
Gerade bei Dokumenten- und Kommunikationsprozessen kann das viel manuelle Vorarbeit abnehmen. Fraunhofer IAIS nennt intelligente Prozessautomatisierung unter anderem für Dokumentenprozesse sowie Anwendungen in Vertrieb, Einkauf und HR als Einsatzfeld für KI. Entscheidend ist dabei, dass die KI nicht losgelöst arbeitet, sondern kontrolliert in betriebliche Abläufe eingebunden wird. Siehe Fraunhofer IAIS: Intelligent Process Automation.
Ein einzelner Agent ist sinnvoll, wenn:
- eine Aufgabe klar abgegrenzt ist,
- unstrukturierte Daten verarbeitet werden müssen,
- die Entscheidung zunächst einen Vorschlag liefern darf,
- ein Mensch die finale Freigabe übernehmen kann,
- der Vorgang keine lange, systemübergreifende Laufzeit hat.
Die Grenze: Ein hilfreicher Agent ist noch kein steuerbarer End-to-End-Prozess.
Wenn ein Agent eine E-Mail zusammenfasst, ist das eine Aufgabe. Wenn diese E-Mail eine Kundenanfrage eröffnet, die technische Prüfung startet, Daten aus mehreren Systemen benötigt, auf eine Freigabe wartet, ein Angebot erzeugt und nach zehn Tagen eine Wiedervorlage auslöst, reicht ein einzelner Agent nicht mehr aus.
Der Agent kann einzelne Schritte bearbeiten. Er sollte nicht allein bestimmen, was mit dem gesamten Vorgang geschieht.
Weg 3: Ein Orchestrator-Agent für mehrstufige Aufgaben
Ein Orchestrator-Agent plant und koordiniert mehrere Arbeitsschritte. Er entscheidet zum Beispiel, welche Werkzeuge er nutzt, welche Informationen ihm fehlen und in welcher Reihenfolge Teilaufgaben ausgeführt werden.
Das klingt nach einem natürlichen nächsten Schritt: Statt fünf spezialisierte Automatisierungen zu bauen, gibt man einem Agenten ein Ziel und die nötigen Tools. Der Agent prüft Daten, ruft Systeme auf, bewertet Ergebnisse und setzt den nächsten Schritt.
Für begrenzte, wissensintensive Aufgaben kann das funktionieren. Etwa bei einer Recherche, einer Vorprüfung, einer Fallanalyse oder der Zusammenstellung einer Entscheidungsvorlage. Auch Plattformanbieter beschreiben inzwischen Arbeitsabläufe, in denen Agenten neben klassischen Workflows eingesetzt werden. Microsoft unterscheidet dabei ausdrücklich zwischen Agenten und Workflows: Agenten sind für variablere, kontextabhängige Arbeit gedacht, während Workflows einen vorab bestimmten Ablauf ausführen. Siehe Microsoft Learn: Agent workflows.
Die Stärke eines Orchestrator-Agenten liegt in Situationen, in denen der Weg zum Ergebnis nicht jedes Mal gleich ist.
Beispiel: Eine Anfrage für ein komplexes Ersatzteil geht ein. Der Agent liest die Anfrage, prüft die vorhandenen Informationen, sucht passende Produktdaten, erkennt offene Punkte und erstellt eine Rückfrage oder eine strukturierte Vorlage für den Vertrieb.
Das ist deutlich mehr als ein einzelner Prompt. Trotzdem bleibt die Frage: Wer hält den Vorgang, wenn er nicht in Minuten, sondern in Wochen abgeschlossen wird?
Ein Orchestrator-Agent stößt an Grenzen, wenn:
- mehrere Abteilungen beteiligt sind,
- ein Vorgang über längere Zeit ruht,
- Fristen, Eskalationen und Wiedervorlagen notwendig werden,
- Entscheidungen verbindlich freigegeben werden müssen,
- sich das Prozessmodell während laufender Vorgänge ändert,
- Auditierbarkeit je Prozessschritt erforderlich ist,
- mehrere Agenten und Systeme nachvollziehbar zusammenspielen sollen.
Dann wird aus einer intelligenten Aufgabe ein Geschäftsprozess. Und Geschäftsprozesse brauchen mehr als Planung durch ein Modell.
Weg 4: Eine Process Engine orchestriert Agenten
Im vierten Ansatz bleibt der Prozess die führende Struktur. Eine Process Engine steuert den Vorgang: Reihenfolge, Zuständigkeiten, Fristen, Wartezustände, Eskalationen, menschliche Freigaben und die Anbindung von Systemen. KI-Agenten kommen dort zum Einsatz, wo Urteil, Sprache oder die Verarbeitung unstrukturierter Informationen gebraucht werden.
Das ist der entscheidende Unterschied.
Nicht ein Agent versucht, den gesamten Ablauf im Kopf zu behalten. Der Prozess hält den Zustand. Nicht ein Sprachmodell entscheidet allein, welche Handlung zulässig ist. Das Prozessmodell und die Berechtigungen geben den Rahmen vor. Nicht Logs müssen später mühsam zusammengesucht werden. Der Vorgang bringt eine nachvollziehbare Historie mit.
Ein Angebotsprozess zeigt, warum das wichtig ist:
- Eine Anfrage geht ein.
- Ein Agent extrahiert Anforderungen aus E-Mail und Anhängen.
- Die Process Engine erstellt den Vorgang und prüft Pflichtdaten.
- Ein Fachbereich bewertet die technische Machbarkeit.
- Ein Agent bereitet auf Basis freigegebener Daten einen Angebotsentwurf vor.
- Ein Mensch gibt das Angebot frei.
- Der Prozess wartet auf die Kundenantwort.
- Nach einer definierten Frist startet eine Wiedervorlage oder Eskalation.
Der Agent ist hier nicht weniger wertvoll. Er wird nur an der Stelle eingesetzt, an der er seinen Vorteil ausspielt. Das System liest, bewertet, strukturiert oder formuliert. Die Process Engine sorgt dafür, dass der Vorgang über Systemgrenzen, Wartezeiten und Verantwortlichkeiten hinweg steuerbar bleibt.
Genau darauf zielt Agentic Process Orchestration: Workflows, Daten, APIs und KI-Agenten werden in einer gemeinsamen Ausführung zusammengeführt. Bei Scheer PAS ist die Process Engine die Instanz, die Prozesse ausführt und Datenflüsse steuert; BPMN kann dabei die Prozesslogik transparent abbilden. Weitere Informationen zum Ansatz finden sich auf der Scheer-PAS-Seite zu Agentic Process Orchestration.
Dieser Weg trägt besonders, wenn:
- Prozesse mehrere Systeme und Teams verbinden,
- Vorgänge Tage, Wochen oder Monate laufen,
- Agenten kontrolliert handeln sollen,
- menschliche Entscheidungen Teil des Ablaufs sind,
- Berechtigungen und Datenflüsse gesteuert werden müssen,
- Nachweise für Audit, Revision oder Compliance gefragt sind,
- Unternehmen nicht einzelne Demos, sondern einen betreibbaren Prozess aufbauen wollen.
Die vier Wege im Vergleich
| Kriterium | Regelbasierte Automatisierung | Einzelner KI-Agent | Orchestrator-Agent | Process Engine orchestriert Agenten |
| Passender Einsatz | Klare, wiederholbare Schritte | Abgegrenzte Aufgaben mit Sprache oder Dokumenten | Variable, mehrstufige Wissensarbeit | End-to-End-Prozesse über Teams und Systeme |
| Entscheidungslogik | Fest definiert | Kontextabhängig innerhalb einer Aufgabe | Kontextabhängig über mehrere Teilaufgaben | Prozessregeln plus gezielte Agentenentscheidungen |
| Daten | Vorwiegend strukturiert | Häufig unstrukturiert | Strukturiert und unstrukturiert | Beides, über integrierte Systeme hinweg |
| Laufzeit | Sekunden bis Minuten | Meist Sekunden bis Minuten | Minuten bis begrenzte Fallbearbeitung | Tage, Wochen oder Monate |
| Umgang mit Ausnahmen | Regel ergänzen oder an Menschen geben | Agent markiert, erklärt oder bereitet vor | Agent entscheidet oder fragt nach | Prozess steuert Ausnahme, Freigabe und Eskalation |
| Human-in-the-Loop | Bei definierten Freigaben | Oft sinnvoll | Bei risikoreichen Entscheidungen nötig | Fester Bestandteil des Prozessmodells |
| Nachvollziehbarkeit | Hoch, wenn Regeln dokumentiert sind | Abhängig von Logging und Ausgabeformat | Komplexer, weil Planung und Tool-Nutzung variieren | Prozesshistorie, Rollen, Schritte und Agentenhandlungen zusammenführbar |
| Typische Grenze | Keine gute Lösung für unstrukturierte Fälle | Kein Ersatz für langlebige Prozesse | Schwieriger Betrieb bei vielen Vorgängen und Verantwortlichkeiten | Höherer Architektur- und Einführungsaufwand |
Die eigentliche Designentscheidung
Es geht nicht darum, möglichst viele Agenten einzusetzen. Es geht darum, die Grenze sauber zu ziehen.
Ein Agent passt dort, wo Kontext, Interpretation oder eine Einschätzung notwendig sind. Regelbasierte Automatisierung passt dort, wo Eindeutigkeit zählt. Die Process Engine gehört dorthin, wo ein Vorgang über Zeit, Systeme, Rollen und Entscheidungen hinweg geführt werden muss.
Auch die Datenfrage gehört an den Anfang: Welche Informationen braucht der Agent wirklich? Aus welchen Quellen kommen sie? Welche Daten dürfen das Unternehmen oder eine bestimmte Systemgrenze verlassen? Und welche Handlung darf ein Agent ausführen, ohne dass ein Mensch zustimmt?
Diese Fragen entscheiden darüber, ob aus einem überzeugenden Prototyp ein betreibbarer Prozess wird.
Denn ein KI-Agent kann eine Aufgabe lösen. Ein Unternehmen muss Vorgänge verantworten.
Man muss sich nur vor Augen führen, was ein Geschäftsprozess eigentlich festlegt. Er bestimmt, wo Informationen ins System gelangen, wie eine Entscheidung getroffen wird, welche Systeme ein Agent erreichen darf und wann eine Ausnahme an einen Menschen eskaliert werden muss. Bettet man einen KI-Agenten in diese Struktur ein, entstehen echte operative Grenzen, ohne den Agenten in starre Regeln zu zwängen. Der Prozess wird zur Leitplanke. Auf diesem Prinzip baut Scheer PAS auf: Agenten sind Teilnehmer orchestrierter Unternehmens-Workflows, keine frei agierenden, isolierten Komponenten, wodurch intelligente Automatisierung an den tatsächlichen Prozessen und Governance-Standards der Organisation ausgerichtet bleibt.
Governance, von Anfang an mitgedacht statt nachgerüstet
Mit der Verbreitung von KI in einer Organisation lässt sich Governance nicht mehr auf später verschieben. Sie muss von Beginn an Teil der Architektur sein, so wie Bauvorschriften bereits beim Hochziehen eines Hauses einzuhalten sind und nicht erst bei einer Abnahme entdeckt werden, wenn die Wände längst geschlossen sind. Das bedeutet zentrale Administration, klar zugewiesene Verantwortlichkeiten, kontrollierten Zugriff und einheitliche Betriebsstandards überall dort, wo KI das Unternehmen berührt.
Scheer PAS unterstützt genau das, unter anderem durch zentrale Administration von Agenten, flexible Rollen- und Berechtigungskonzepte, konfigurierbare Prozessintegration und transparente operative Aufsicht über das, was gerade läuft. Der praktische Nutzen ist die Fähigkeit, KI über Abteilungen und Geschäftsbereiche hinweg zu skalieren, ohne dass Governance in ein Dutzend uneinheitlicher Insellösungen zerfällt.
Warum das in Europa besonders wichtig ist
Unternehmen, die in Europa tätig sind, sehen sich zusätzlichen Erwartungen an digitale Souveränität, Transparenz und verantwortungsvollen KI-Einsatz gegenüber. Da sich die regulatorischen Rahmenbedingungen weiterentwickeln, suchen Unternehmen nach Technologiepartnern, die diese Anforderungen verstehen und eine tragfähige Grundlage bieten, die auch dann Bestand hat, wenn die Regeln ausreifen. Der regulatorische Rahmen der EU für KI ist dafür der maßgebliche Bezugspunkt.
Scheer PAS wurde von Anfang an für komplexe Unternehmensumgebungen entwickelt, in denen Governance, Transparenz und Prozessexzellenz unverzichtbar sind. Indem die Plattform Prozessorchestrierung, Integration, API-Management und KI in einer einzigen Umgebung vereint, erhalten Unternehmen einen kontrollierten Rahmen, um autonome Fähigkeiten in bestehende Prozesse einzuführen, ohne die operative Kontrolle aufzugeben.
Eine Plattform die Vertrauen schafft
Die Zukunft der Enterprise-KI entscheidet sich nicht allein daran, welches Modell das intelligenteste ist. Sie entscheidet sich daran, wie gut Unternehmen autonome Fähigkeiten steuern, orchestrieren und in den realen Betrieb integrieren können. Leistungsfähige Technologie allein bringt einen nicht ans Ziel. Es braucht Transparenz, strukturierte Ausführung, menschliche Kontrolle und eine Governance, die von vornherein mitgedacht und nicht unter Druck nachgereicht wurde.
Deshalb geht Scheer PAS Agentic AI aus einer Prozessperspektive an. Wenn Workflows, APIs, Datenintegration und KI-Agenten gemeinsam in einer gesteuerten Orchestrierungsplattform leben, kann ein Unternehmen von der klassischen Automatisierung zu einer wirklich autonomen Prozessausführung übergehen und dabei die Sichtbarkeit und Kontrolle behalten, auf die es angewiesen ist. In der Ära von Agentic AI ist Vertrauen kein Feature, das man obendrauf setzt. Es ist die Plattform selbst.
Häufig gestellte Fragen zur Prozessautomatisierung
KI-Prozessorchestrierung bezeichnet die Praxis, KI-Agenten in strukturierte, gesteuerte Geschäftsprozesse einzubetten, statt sie eigenständig agieren zu lassen. Die Orchestrierungsschicht legt fest, wo Informationen eintreten, welche Systeme ein Agent erreichen darf, wann ein Mensch einen Schritt freigeben muss und wie jede Aktion protokolliert wird, sodass die Flexibilität der KI innerhalb klarer operativer Grenzen bleibt.
Ja, sofern die KI innerhalb einer Orchestrierungsschicht arbeitet, die Sicherheitsgrenzen, menschliche Freigabepunkte und ein lückenloses Execution Logging durchsetzt. Das Risiko entsteht durch unbeaufsichtigte Autonomie, nicht durch Automatisierung an sich. Wenn Agenten auf definierte Prozesse begrenzt sind und jede Aktion nachvollziehbar ist, erhalten Unternehmen die Produktivitätsgewinne, ohne die Kontrolle abzugeben.
Human-in-the-Loop erlaubt es einer Organisation, genau festzulegen, welche Schritte eine Prüfung oder Freigabe durch einen Menschen erfordern, bevor der Prozess fortgesetzt wird. Routinemäßige, risikoarme Aktionen laufen automatisch, während Entscheidungen mit regulatorischem, finanziellem oder strategischem Gewicht an einen Menschen weitergeleitet werden, alles innerhalb desselben Workflows.
Weil die Orchestrierungsschicht der Ort ist, an dem Governance tatsächlich durchgesetzt wird. Sie liefert zentrale Administration, rollenbasierten Zugriff und vollständige Execution Traces und gibt Compliance- und IT-Teams damit die Sichtbarkeit, die sie benötigen, um Entscheidungen zu auditieren und KI unternehmensweit konsistent zu skalieren.
