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    Was sind agentenbasierte Workflows?

    Agentenbasierte Workflows – auch agentische oder Agentic Workflows genannt – kombinieren Automatisierung, Analyse und KI-Agenten, um Aufgaben auszuführen, die traditionell ein menschliches Eingreifen erforderten. Anstatt festen Regeln zu folgen, treffen agentenbasierte Workflows kontextbezogene Entscheidungen, die sich in Echtzeit an Daten, Benutzereingaben und sich ändernde Bedingungen anpassen.

    Erweiterte Definition

    Agentenbasierte Workflows stellen die nächste Stufe der Automatisierung dar, indem intelligente Agenten mit Analysen und Orchestrierung kombiniert werden, um Aufgaben auszuführen, die früher menschliches Eingreifen erforderten. Diese Systeme folgen nicht einfach nur vorprogrammierten Regeln. Stattdessen interpretiert jeder „Agent“ den Kontext, greift auf relevante Daten zu und führt Schritte aus – oft in Abstimmung mit anderen Agenten –, um definierte Ergebnisse zu erzielen.

    Diese Entwicklung ist wichtig, weil sich die Grenze zwischen Mensch und Maschine weiterentwickelt. Laut Gartner treiben Fortschritte in der KI die Entstehung„neuer Rollen und Fähigkeiten in Data Analytics“ voran, was unterstreicht, dass Technologien wie Echtzeit-Entscheidungsfindung und Agentensysteme den Arbeitsalltag verändern. Forbes berichtet zudem, dass viele Unternehmen immer noch Schwierigkeiten haben, Analysen stärker in ihre Belegschaft zu integrieren, was unterstreicht, dass der wahre Wert erst dann entsteht, wenn diese Fähigkeiten auch die Beschäftigten in Service und Produktion erreichen und nicht nur Fachleute.

    Agentic Automation baut auf dieser Prämisse auf. Sie nutzt Datenintegration, KI-Entscheidungslogik und kontinuierliche Feedback-Schleifen, um sich anzupassen, wenn sich die Bedingungen ändern – unabhängig davon, ob es sich um Datenvorbereitung, Modellausführung oder Workflow-Orchestrierung handelt. Bei Plattformen wie Alteryx One bedeutet dies, dass Analytics Automation nicht länger starr ist. Benutzer:innen konfigurieren intelligente Workflows, die Daten überwachen, Modelle aufrufen, Maßnahmen ergreifen und im Laufe der Zeit lernen – alles innerhalb festgelegter Rahmenbedingungen.

    Letztendlich transformieren agentenbasierte Workflows die Art und Weise, wie Arbeit abläuft, nicht nur durch die Automatisierung weiterer Schritte, sondern durch die Integration entscheidungsfähiger Agenten in Prozesse. Dies ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse direkt am Handlungsort zu liefern, manuelle Eingriffe zu reduzieren und die Intelligenz über Funktionen und Teams hinweg zu skalieren.

    Wie agentenbasierte Workflows in Geschäft und Daten angewendet werden

    Unternehmen nutzen agentenbasierte Workflows, um entscheidungsintensive Prozesse zu automatisieren und komplexe Analysen zu optimieren.

    Im Finanzwesen können sie Transaktionen abgleichen, Anomalien kennzeichnen und Compliance-Zusammenfassungen erstellen. Marketingteams setzen sie ein, um Kampagnenparameter basierend auf Live-Leistungsdaten anzupassen. Lieferketten-Manager nutzen sie, um Nachfrageverschiebungen zu simulieren und automatisch Nachbestellungen auszulösen. Im Kundensupport können agentenbasierte Workflows Tickets priorisieren, den Verlauf zusammenfassen und in Echtzeit nächste Maßnahmen vorschlagen.

    Bei Analysen und Datenvorgängen überwachen agentenbasierte Workflows Pipelines, erkennen Schemaänderungen und trainieren Machine-Learning-Modelle automatisch neu. Sie bringen Governance, Entscheidungslogik und Ausführung zusammen, damit Analysen nicht nur schneller, sondern kontinuierlich erfolgen.

    Durch die Kombination menschlicher Ziele mit autonomen Agenten verwandeln diese Workflows datengesteuerte Prozesse von reaktiv zu proaktiv.

    So funktionieren agentenbasierte Workflows

    Agentenbasierte Workflows folgen in der Regel einer dreistufigen Schleife:

    1. Wahrnehmen: Kontext erfassen durch Dateneingaben, Benutzereingaben oder Systemereignisse
    2. Abwägen: Ziele interpretieren, Bedingungen evaluieren und die beste Vorgehensweise auswählen
    3. Handeln : Ausgewählte Schritte ausführen, wie die Durchführung von Analysen, die Aktualisierung von Systemen oder die Generierung von Inhalten, und dann aus dem Feedback lernen, um sich im Laufe der Zeit zu verbessern

    Diese Workflows umfassen oft mehrere Systeme und verwenden Orchestrierungsebenen, um Berechtigungen, Datenzugriff und Übergaben zu verwalten. In Alteryx One wird dieser Regelkreis durch integrierte Automatisierung und gesteuerte KI unterstützt, sodass Unternehmen das Verhalten von Agenten sicher über ihre Analyselandschaft hinweg skalieren können.

    Beispiele und Use Cases

    • Automatisiertes Datenqualitätsmanagement – Erkennen, korrigieren und validieren von Anomalien ohne manuelle Überprüfung
    • Dynamische Prognosen – Prädiktive Modelle kontinuierlich mit neuen Daten ausführen
    • Kundenservice-Triage – Tickets zusammenfassen und automatisch weiterleiten
    • Vertriebsunterstützung – Individuelle Angebote und Preisempfehlungen generieren
    • Pipeline-Überwachung – Fehlgeschlagene Jobs erkennen und anhand historischer Muster automatisch korrigieren
    • Compliance-Berichterstellung: Regulatorische Meldungen aus Live-Datenfeeds erstellen und formatieren
    • Ressourcenoptimierung – Personal- oder Produktionspläne in Echtzeit anpassen
    • Generierung von Erkenntnissen – Aus Analyseegebnissen Managementberichte oder Dashboards erstellen

    Branchenbeispiele

    • Finanzdienstleistungen: Eine globale Bank könnte agentenbasierte Workflows nutzen, um Risikomodelle zu überwachen und Compliance-Abweichungen automatisch zu kennzeichnen.
    • Einzelhandel : Ein Händler könnte sie einsetzen, um Preise und Lagerbestände auf Grundlage von Nachfrage- und Logistikdaten in Echtzeit zu aktualisieren.
    • Gesundheitswesen: Ein Krankenhaussystem könnte agentenbasierte Workflows verwenden, um Patientendaten zusammenzufassen und Ärztinnen/Ärzte auf potenzielle Versorgungslücken aufmerksam zu machen.
    • Fertigung : Ein Hersteller könnte Sensordaten und Wartungsprotokolle koordinieren, um Ausfallzeiten zu vermeiden.
    • Öffentlicher Sektor: Eine Behörde könnte agentenbasierte Workflows einsetzen, um Anträge oder Bürgeranfragen automatisch zu verarbeiten.

    Häufig gestellte Fragen

    Wie unterscheiden sich agentenbasierte Workflows von herkömmlicher Automatisierung?
    Herkömmliche Automatisierung führt vordefinierte Aufgaben der Reihe nach aus. Agentenbasierte Workflows führen Entscheidungslogik ein: KI-Agenten entscheiden anhand von Kontext, Ergebnissen und Feedback, welche Maßnahmen ergriffen werden sollen.

    Ersetzen agentenbasierte Workflows die menschliche Entscheidungsfindung?
    Nein. Sie ergänzen die menschliche Arbeit, indem sie wiederholbare Entscheidungen automatisieren und Erkenntnisse schneller gewinnen. Ziele, Überprüfungen und Governance bleiben in menschlicher Verantwortung.

    Welche Technologien ermöglichen agentenbasierte Workflows?
    Zu den wichtigsten Voraussetzungen gehören KI-Agenten (unterstützt durch LLMs), Automatisierungs-Orchestrierungsplattformen, APIs und verwaltete Datenpipelines. Diese Elemente werden kombiniert, damit Systeme nahezu in Echtzeit interpretieren, entscheiden und handeln können.

    Weitere Ressourcen zu agentenbasierten Workflows

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Agentische Automatisierung
    • Autonome Workflows
    • KI-gesteuerte Prozessautomatisierung
    • Kognitive Automatisierung

    Dazugehörige Begriffe

     

    Zuletzt überprüft

    Oktober 2025

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.