KI Agents vs. Workflows: Was ist der Unterschied?

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen eine unglaubliche Chance, viele ihrer Abläufe zu automatisieren. Aber nicht alle Automatisierung funktioniert gleich. Wenn Sie auf Begriffe wie "KI-Workflows" und "KI-Agenten" gestoßen sind und sich gefragt haben, was sie unterscheidet, oder welcher Ansatz der richtige für Ihr Unternehmen ist, sind Sie nicht allein.

KI-Agenten vs. KI-Workflows: Hauptunterschiede

Die Unterscheidung zwischen KI-Agenten und KI-Workflows ist entscheidend für die Auswahl des richtigen Automatisierungswerkzeugs. Im Folgenden vergleichen wir die beiden Ansätze anhand verschiedener Faktoren:

Überblick

Automatisierungstyp

KI-Workflows folgen einer vordefinierten Abfolge von Schritten und automatisieren sich wiederholende Prozesse, die Konsistenz und regelbasierte Ausführung erfordern. Sie funktionieren wie Fließbänder – effizient für strukturierte Aufgaben, aber unflexibel bei Abweichungen.

KI-Agenten ermöglichen eine dynamischere Automatisierung durch kontextbewusste Entscheidungsfindung. Sie bewerten kontinuierlich Eingaben und passen Aktionen in Echtzeit an, was sie ideal für Aufgaben mit unvorhersehbaren Szenarien macht, wie z.B. die Optimierung von Logistikrouten basierend auf aktuellen Verkehrsdaten.

Lernfähigkeit

KI-Workflows lernen nicht aus früheren Ausführungen; sie verlassen sich auf explizit programmierte Logik und erfordern manuelle Anpassungen zur Leistungsverbesserung.

KI-Agenten nutzen künstliche Intelligenz, um ihre Aktionen im Laufe der Zeit zu verfeinern. Durch die Analyse historischer Daten und Benutzerinteraktionen können sie Muster erkennen, Bedürfnisse vorhersehen und die Entscheidungsfindung verbessern.

Während ein Workflow-basiertes System in der Beschaffung beispielsweise immer Bestellungen oberhalb eines festgelegten Budgets kennzeichnet, könnte ein KI-Agent Ausgabemuster analysieren und auf Basis von Lieferantentrends Kosteneinsparungen vorschlagen.

Entscheidungsfähigkeiten

KI-Workflows arbeiten auf der Grundlage fester Regeln und führen Aufgaben in einem einfachen Schritt-für-Schritt-Verfahren aus.

KI-Agenten können dagegen unabhängige Entscheidungen treffen, indem sie den relevanten Kontext analysieren und sich an neue Informationen anpassen. Im Kundendienst könnte ein KI-Workflow beispielsweise Tickets einfach nach vordefinierten Kategorien an Teams zuweisen, während ein KI-Agent die Stimmung des Kunden einschätzen, Probleme priorisieren und Antworten auf der Grundlage früherer Interaktionen anpassen könnte.

Anpassungsfähigkeit

Da KI-Workflows auf starrer Logik basieren, können sie sich nur schwer an wechselnde Bedingungen anpassen, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Jede Abweichung von den erwarteten Eingaben oder Prozessen führt oft zu Fehlern oder Ineffizienzen.

KI-Agenten sind dagegen für Anpassungsfähigkeit konzipiert. Sie verarbeiten neue Daten in Echtzeit und passen ihr Verhalten entsprechend an. In einer Lieferkette könnte ein KI-Workflow beispielsweise einem festen Nachfüllplan folgen, während ein KI-Agent Bestellungen dynamisch auf der Grundlage von Echtzeit-Nachfrageschwankungen und Lieferantenbeschränkungen anpassen könnte.

Aufgabenkomplexität

KI-Workflows eignen sich hervorragend für klar definierte, lineare Prozesse mit strukturierten Eingaben und vorhersehbaren Ergebnissen. Sie sind ideal für Aufgaben wie die Rechnungsverarbeitung, bei der die Schritte jedes Mal gleich bleiben.

KI-Agenten können Aufgaben mit höherer Komplexität bewältigen, bei denen mehrere Variablen das Ergebnis beeinflussen. Bei der Betrugserkennung könnte ein KI-Workflow beispielsweise Transaktionen oberhalb eines bestimmten Schwellenwerts kennzeichnen, während ein KI-Agent den Transaktionsverlauf, das Benutzerverhalten und kontextbezogene Signale analysieren könnte, um die Wahrscheinlichkeit betrügerischer Aktivitäten zu bestimmen.

Anwendungsbereich

KI-Workflows sind auf einen engen, aufgabenspezifischen Fokus ausgerichtet und eignen sich daher ideal zur Automatisierung von Prozessen innerhalb einer bestimmten Abteilung oder Funktion. Sie erfordern weniger Anpassung und sind in der Regel einfacher zu implementieren, aber ihre Auswirkungen beschränken sich auf bestimmte, vordefinierte Aufgaben.

KI-Agenten bieten dagegen eine breitere betriebliche Flexibilität und können in mehrere Systeme integriert und über verschiedene Funktionen hinweg angepasst werden. Sie können komplexe, abteilungsübergreifende Prozesse verwalten und es Unternehmen ermöglichen, ihre Abläufe in größerem Maßstab zu optimieren – von der Ressourcenzuweisung bis zum Kundeninteraktionsmanagement.

KI-Workflows im Detail

KI-Workflows verwandeln komplexe Aufgaben in strukturierte, wiederholbare Prozesse und machen Abläufe effizienter, während sie menschliche Fehler reduzieren. Man kann sie sich als schrittweise Automatisierungspipelines vorstellen, die sicherstellen, dass alles reibungslos abläuft – sei es die Rechnungsverarbeitung, das Routing von Support-Tickets oder Compliance-Prüfungen.

Hauptfunktionen von KI-Workflows

KI-Workflows setzen auf eine Mischung aus NLP, RPA und den von Ihnen verwendeten Software-Tools. Gemeinsam schaffen diese Technologien einen Rahmen, der in der Lage ist, komplexe Geschäftsprozesse präzise zu verwalten.

KI-Agenten erklärt

Sobald Unternehmen sich wiederholende Aufgaben mit KI-Workflows automatisiert haben, können sie mit KI-Agenten die nächste Stufe erreichen – Programme, die eigenständig mit minimaler menschlicher Eingabe arbeiten und Entscheidungen treffen können.

KI-Agenten sind eigenständige Programme, die in der Lage sind, eigenständig Entscheidungen zu treffen und in Echtzeit zu funktionieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungswerkzeugen nutzen diese Agenten fortschrittliche Technologien, um unabhängig zu handeln.

Wie KI-Agenten funktionieren

KI-Agenten vereinen Technologien wie NLP und autonome Entscheidungssysteme. Ihre Funktionalität basiert auf drei Hauptfähigkeiten:

Wann Sie was verwenden sollten

Die Wahl zwischen KI-Agenten und -Workflows hängt von Ihren Automatisierungsanforderungen ab. Während KI-Workflows vordefinierte Aufgaben mit Präzision erledigen, kommen KI-Agenten bei autonomen, entscheidungsorientierten Rollen zum Einsatz.