Business Value mit GenAI Produktiver KI-Einsatz: Das machen die erfolgreichen 5 Prozent besser

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Hyland Software Germany GmbH

Generative KI ist in vielen Unternehmen angekommen, aber noch kaum in den Ergebnissen. Während Vorstände belastbare Nutzenrechnungen fordern, zeigt eine MIT-Studie: Rund 95 Prozent der GenAI-Pilotprojekte bleiben hinter den Erwartungen zurück. Der Grund liegt selten im Modell selbst, sondern in der Architektur.

Denn dort, wo künstliche Intelligenz (KI) tatsächlich messbaren Geschäftswert liefert, wird sie nicht als smarter Baustein für einzelne Use Cases verstanden, sondern als integraler Teil eines durchgängigen, ergebnisorientierten Workflows. Die „erfolgreichen fünf Prozent“ eint ein anderes Betriebsmodell für KI: Sie denken in Orchestrierung, End-to-End-Prozessen und Agenten, nicht in Proof-of-Concepts.

Das Problem: KI ohne Prozessverantwortung

Auf dem Papier passt alles: Die Modelle funktionieren, Prompts sind feinjustiert, ein einzelner Anwendungsfall wie etwa Textgenerierung oder Klassifizierung liefert sogar beeindruckende Demos. Und trotzdem bleibt der Business Impact minimal. Das Problem: Zum einen werden KI-Funktionen häufig isoliert eingeführt, etwa als Feature im Kundenservice-Frontend, als Assistent im Fachbereich oder als Proof of Concept rund um Dokumentenverarbeitung.

Was aber fehlt, ist die Einbettung in die gesamte Prozesskette vom Trigger über Datenzugriffe und Bewertungen bis zur tatsächlichen Ausführung in den Backend-Systemen. Zudem ist die Umsetzung an der Schnittstelle zur Realität oft eine Hürde. Ein Modell schlägt etwas vor, aber wer setzt es um? Wer gibt frei? Wie werden ERP-, CRM- oder SCM-Systeme angesteuert, wie werden Ausnahmen behandelt, wie werden Governance und Auditierbarkeit sichergestellt?

Ohne Antworten auf diese Fragen bleibt KI ein teurer Experimentierbaukasten. Der Fokus liegt vielerorts noch auf dem, was das Modell kann und nicht auf der Frage, wie es gelingt, Menschen, Systeme und KI-Agenten so zu orchestrieren, dass ein robuster, auditierbarer und auch skalierbarer Prozess entsteht.

Vom isolierten Use Case zum ergebnisorientierten KI-System

Genau hier setzt Agentic Automation an. Statt klassische RPA als regelbasierte Automatisierung und KI lose nebeneinander zu stellen, wird eine zweite Evolutionsstufe erreicht: Zielgerichtete Agenten übernehmen Aufgaben in einem End-to-End-Prozess, treffen Entscheidungen innerhalb definierter Leitplanken und arbeiten bei deterministischen Aufgaben eng mit Software-Robotern sowie Menschen zusammen.

Diese vier Architekturprinzipien machen KI-Orchestrierung erfolgreich:

1. End-to-End statt Inseln
Statt nur einen Teilprozess, etwa die Beantwortung einer Kundenanfrage, zu automatisieren, wird die ganze Kette betrachtet: Anfrageeingang, Klassifikation, Recherche, Entscheidung, Ausführung im Kernsystem, Rückmeldung an den Kunden, Monitoring. KI ist dabei ein Baustein von vielen in einem orchestrierten Ablauf.

2. Orchestrierung als zentrale Steuerungsebene
Im Zentrum steht eine Orchestrierungsschicht, die Prozesse modelliert, visualisiert und steuert. Sie legt fest, wann ein Software-Roboter eine klar definierte Aufgabe übernimmt, ein KI-Agent eine kontextabhängige Entscheidung trifft oder ein Mensch etwa für Freigaben, Risikoentscheidungen oder Ausnahmefälle als „Human-in-the-Loop“ eingebunden wird.

3. Transparenz, Governance und Sicherheit by Design
Alle Aktionen im Workflow werden mitgeloggt, sind auditierbar und mit technischen und organisatorischen Kontrollmechanismen hinterlegt. Das senkt nicht nur regulatorische Risiken, sondern schafft auch Vertrauen im Unternehmen. KI „entscheidet“ nicht irgendwo intransparent, sondern agiert in nachvollziehbaren Bahnen.

4. Kontinuierliche Optimierung statt einmaligem Roll-out
Orchestrierung ermöglicht, End-to-End-Prozesse in Echtzeit zu beobachten: Wo entstehen Bottlenecks? Welche Schritte verursachen Fehler? Wo sollte menschliche Arbeit durch Agenten ergänzt oder ersetzt werden und wo nicht? So wird Automatisierung zum kontinuierlichen Verbesserungsprozess, nicht zum Einmalprojekt.

Wo Agentic Automation heute schon echten Mehrwert liefert

Die erfolgreichen fünf Prozent setzen Agentic Automation vor allem dort ein, wo Komplexität, Volumen und Entscheidungsdichte hoch sind und wo klassische Automatisierung an Grenzen stößt. Ein Beispiel sind Finanzprozesse. Hier kombinieren Unternehmen KI-Agenten, die etwa unstrukturierte Dokumente verstehen, Ausnahmen erkennen oder Buchungsvorschläge machen, mit Software-Robotern, die zuverlässig in ERP-Systemen buchen, Reports erstellen oder Compliance-Regeln überprüfen. Menschen greifen gezielt dort ein, wo Risiko oder Interpretationsspielraum hoch sind, etwa bei atypischen Transaktionen oder sensiblen Freigaben.

Ähnlich im Lieferketten-Management: KI-Agenten analysieren Nachfrageprognosen, Lieferzeiten, Marktbedingungen und externe Signale. Auf Basis dieser Daten treffen sie Vorschläge oder Entscheidungen zu Bestellmengen, Lagerstandorten und Routen. Deterministische Automatisierung setzt diese Entscheidungen in den operativen Systemen um. Und das in allen Prozessschritten von Bestellauslösung über Frachtbuchung bis zur Aktualisierung von Dispositionsparametern. In der Praxis führt das zu weniger Engpässen und besserer Kostenkontrolle, ohne den Menschen aus der Verantwortung zu nehmen.

KI und Automatisierung werden dabei unter einer zentralen Orchestrierungsebene konsolidiert. Diese Ebene abstrahiert die technische Vielfalt: Fachbereiche modellieren Prozesse, definieren Ziele und KPIs, nutzen wiederverwendbare Bausteine, die Integration zu ERP, CRM, Ticketing oder Data Lake erfolgt über standardisierte Konnektoren und APIs. So entsteht ein kontrolliertes Ökosystem statt eines Patchworks von Silo-Lösungen.

Ein weiterer Erfolgsfaktor für eine erfolgreiche Implementierung ist die Nutzung von wiederverwendbaren, modularen Komponenten, die in unterschiedlichen Prozessen einsetzbar sind: ein Standard-Baustein für Dokumentenklassifikation, ein Modul für Identitätsprüfung, ein Agent für Preisempfehlungen. Das reduziert den Implementierungsaufwand, vereinfacht die Wartung und erlaubt es, Erfahrungen aus einem Bereich auf andere Domänen zu übertragen.

Handlungsempfehlungen für den Weg in den produktiven Einsatz

Neben der Nutzung von wiederverwendbaren Automatisierungsbausteinen, der Etablierung einer Orchestrierungsebene und klar umrissenen End-to-End-Prozessen, gilt es für eine erfolgreiche Umsetzung in die Praxis, außerdem folgendes zu berücksichtigen:

• 1. ROI-Kriterien vor Projektstart definieren: Legen Sie vor dem ersten Sprint fest, welche Kennzahlen den Erfolg messen: Durchlaufzeiten, Fehlerquoten, Prozesskosten, Kundenzufriedenheit, Working-Capital-Effekte. Hinterlegen Sie diese KPIs in Ihrer Orchestrierung, um Fortschritte kontinuierlich nachvollziehen zu können.

• 2. Human-in-the-Loop bewusst gestalten: Definieren Sie im Prozessdesign, wann KI-Agenten autonom handeln dürfen und wann menschliche Entscheidungen nötig sind. Richten Sie klare Freigabegrenzen, Eskalationspfade und Rollen ein und stellen Sie sicher, dass diese in der Steuerungsebene technisch abgebildet sind.

• 3. Governance und Compliance technisch verankern: Behandeln Sie Governance nicht als nachgelagerte Richtlinie, sondern als Teil der Systemarchitektur: Rollen- und Rechtemodelle, Logging, Audit-Trails, Datenzugriffsregeln. Damit schaffen Sie die Grundlage, KI-gestützte Automatisierung auch in regulierten Bereichen produktiv zu machen.

• 4. Partnerschaften und Kompetenzen aufbauen: Die erfolgreichen fünf Prozent verlassen sich selten nur auf interne Lernkurven. Sie kombinieren eigene Fachteams mit erfahrenen Technologie- und Implementierungspartnern, etablieren interne „Automation & AI Center of Excellence“ und investieren gezielt in Skills für Prozessmodellierung, Orchestrierung und MLOps.

Business Impact schlägt Modellbenchmark

Wer Agentic Automation als orchestrierten, ergebnisorientierten Ansatz versteht, verlagert die Diskussion weg von Modellbenchmarks hin zu Business Impact. Für Cloud- und IT-Teams bedeutet das: weniger Experimente im luftleeren Raum, mehr produktive Prozesse mit klar messbarem Nutzen. Genau dort wird sich in den kommenden Jahren entscheiden, wer wirklich vom KI-Boom profitiert und wer nur beeindruckende Demos auf Konferenzen zeigt.

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