KI-Integration bringt neues Vokabular

Der rasante Aufstieg Künstlicher Intelligenz in der Unternehmens-IT hat zu einer Vielzahl neuer Fachbegriffe geführt – eine Übersicht über die wichtigsten Definitionen im Kontext moderner Prozesssteuerung.

Häufig werden Begriffe der Automatisierung synonym verwendet, obwohl sie unterschiedliche Konzepte beschreiben. Eine präzise Abgrenzung bildet das Fundament für das Verständnis weiterführender Konzepte der Künstlichen Intelligenz (KI).

● Aufgabenautomatisierung (Task Automation): Dies bezeichnet den Einsatz von Technologie zur automatischen Ausführung einzelner, klar abgegrenzter Aufgaben, meist ohne Kontext über den Gesamtprozess. Ein Beispiel hierfür ist die robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA), bei der Software-Roboter repetitive, regelbasierte Aufgaben übernehmen.

● Prozessorchestrierung (Process Orchestration): Im Gegensatz zur reinen Aufgabenautomatisierung koordiniert die Prozessorchestrierung sämtliche Aufgaben, aus denen ein Prozess besteht – sowohl automatisierte als auch manuelle. Sie fungiert wie ein Dirigent in einem Orchester und verwaltet die Interaktionen und Abhängigkeiten aller Aufgaben innerhalb eines Prozesses, um sicherzustellen, dass End-to-End-Geschäftsprozesse effizient zwischen Menschen, Systemen, KI-Agenten und Geräten ausgeführt werden.

● Prozessautomatisierung: Dieser Begriff beschreibt eine Kombination aus Prozessorchestrierung und Aufgabenautomatisierung, wobei der Automatisierungsgrad je nach Anwendungsfall variieren kann.

Die Akteure: KI-Agenten

Im Zentrum der aktuellen Entwicklung stehen autonome Systeme.

● KI-Agent (AI Agent): Ein KI-Agent ist ein autonomes Softwareprogramm, das ein Ziel verfolgt, ohne jeden Schritt explizit vorgegeben zu bekommen. Der Agent nutzt in der Regel ein großes Sprachmodell (LLM), Kontextdaten in Echtzeit und verschiedene Werkzeuge, um Aufgaben zur Erreichung des Ziels zu entscheiden und auszuführen.

● Large Language Model (LLM): Hierbei handelt es sich um KI-Programme, die darauf trainiert sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, sowie Aufgaben auszuführen wie das Zusammenfassen von Text oder das Schreiben von Quellcode.

Orchestrierungsformen im Vergleich

Die Art und Weise, wie Prozesse gesteuert werden, entwickelt sich von starren Regeln hin zu adaptiven Systemen.

● Deterministische Orchestrierung: Die traditionelle Form der Prozesssteuerung folgt einem vordefinierten Pfad und weicht nicht davon ab, außer durch spezifisch festgelegte Regeln. Sie ist vorhersehbar, überprüfbar und ideal für strukturierte Prozesse mit klar definierten Ergebnissen.

● Dynamische Orchestrierung: Dynamische Orchestrierung erweitert deterministische Prozesse um KI-gestützte Entscheidungen. KI-Agenten bestimmen während der Ausführung die nächsten Schritte, was Flexibilität durch Anpassung an Echtzeitkontexte ermöglicht.

● Agentic Orchestration: Dieses Konzept verbindet deterministische und dynamische Orchestrierung in einem gemeinsamen, ausführbaren Modell. Bekannte, wiederholbare Pfade werden durch deterministische Prozesslogik gesteuert, während unvorhersehbare Pfade an KI-Agenten delegiert werden. Es handelt sich um die gesteuerte Koordination von KI-Agenten, Menschen und Systemen innerhalb eines End-to-End-Workflows.

Feinheiten der Terminologie: Agent vs. Agentic

Ein häufiges Missverständnis besteht zwischen der bloßen Koordinierung von Agenten und der sogenannten "Agentic Orchestration".

● Agent Orchestration: Dies bezieht sich auf die Koordination mehrerer KI-Agenten – die Entscheidung, wie, wann und in welcher Reihenfolge diese Agenten handeln, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Die Orchestrierung wird dabei von einem zentralen Orchestrator durchgeführt, nicht von den Agenten selbst.

● Der Unterschied zu Agentic Orchestration: Während "Agent Orchestration" lediglich Agenten koordiniert, geht "Agentic Orchestration" einen Schritt weiter: Sie verschmilzt deterministische Prozesslogik mit dynamischem Agentenverhalten in einem einzigen, gemeinsam ausführbaren Modell. Dies ermöglicht es KI-Agenten, innerhalb eines gesteuerten Prozessmodells zu operieren und gewährleistet, dass sowohl traditionelle Prozessschritte als auch KI-gesteuerte Entscheidungsfindung nahtlos koexistieren.

Agentic Automation

Für den Einsatz im Unternehmensumfeld (Enterprise Scale) ist mehr als nur die technische Ausführbarkeit erforderlich.

● Agentic Automation: Dieser Begriff beschreibt die Befähigung von Unternehmen, Multi-Agenten-Systeme, Menschen und Prozesse so zu entwerfen, zu steuern und zu orchestrieren, dass vertrauenswürdige, kontrollierte KI-Autonomie im Unternehmensmaßstab geliefert wird. Agentic Automation ist notwendig, um Agenten zu erstellen, die in Produktionsumgebungen geschäftskritische Arbeiten übernehmen können, während Unternehmen jederzeit die Kontrolle über Reichweite, Autonomie und Entscheidungsräume behalten.

Technische Schlüsselbegriffe und Sicherheitskonzepte

Um KI sicher in Unternehmensprozesse zu integrieren, sind spezifische technische Mechanismen notwendig.

● Business Process Model and Notation (BPMN): Ein etablierter Standard zur grafischen Modellierung von Geschäftsprozessen, der als gemeinsame Sprache dient, um fachliche Anforderungen und technische Umsetzung zwischen IT und Business in Einklang zu bringen.

● Decision Model and Notation (DMN): Dieser Standard ergänzt BPMN und wird genutzt, um Geschäftsregeln und Entscheidungslogik in visuellen Entscheidungstabellen zu definieren. DMN sorgt für Transparenz bei komplexen Entscheidungen und stellt sicher, dass alle Stakeholder ein gemeinsames Verständnis darüber haben, wie Entscheidungen innerhalb eines automatisierten Prozesses getroffen werden.

● Agentic BPMN: Eine Erweiterung des BPMN-Standards, die KI-Agentenverhalten einschließt. Sie erlaubt die Modellierung sowohl deterministischer Prozesslogik als auch dynamischen Agentenverhaltens (wie Reasoning Loops oder Memory) in einem einzigen, ausführbaren Prozessmodell.

● Retrieval-Augmented Generation (RAG): Eine Technik, bei der ein KI-Modell relevante Informationen aus vertrauenswürdigen Datenquellen abruft, bevor es eine Antwort generiert. Dies verhindert sogenannte Halluzinationen – also das Generieren von plausibel klingenden, aber falschen Informationen durch die KI – und erdet die Antworten in Unternehmensdaten.

● Human-in-the-Loop: Da KI-Agenten eine gewisse Autonomie besitzen, ist menschliche Aufsicht oft unerlässlich. Durch die Mischung aus deterministischer und dynamischer Orchestrierung kann menschliche Beteiligung gezielt dort eingebaut werden, wo sie notwendig ist, sei es zur Überprüfung eines Endergebnisses oder zur Konsultation während eines laufenden Prozesses.

● Statefulness (Zustandserhaltung): Dies bedeutet, dass das System den Kontext speichert: Es verfolgt, wo sich ein Prozess oder Agent befindet, was bereits geschehen ist und welche Daten verwendet wurden. Das ist essenziell für Nachvollziehbarkeit und Audit-Sicherheit.

Die Begriffsvielfalt im Bereich der KI-gestützten Prozesssteuerung spiegelt die technologische Evolution wider. Der Trend geht von isolierten Automatisierungs- und KI-Inseln hin zu einer integrierten Agentic Orchestration, die die Verlässlichkeit deterministischer Prozesse mit der Flexibilität autonomer KI-Agenten vereint. Für Unternehmen bedeutet das, dass sie KI nicht als separate Black Box betrachten sollten, sondern als integralen, orchestrierten Bestandteil von End-to-End-Geschäftsprozessen.