1. Ein Workflow folgt definierten Regeln
Ein Workflow verarbeitet bekannte Eingaben in einer festgelegten Reihenfolge. Er ist gut testbar, transparent und meist günstiger im Betrieb.
- Datensatz nach festen Regeln prüfen
- Formularinformationen in ein CRM übertragen
- Nach Freigabe ein Dokument versenden
- Bei einem Statuswechsel eine Aufgabe anlegen
2. Ein Agent entscheidet innerhalb gesetzter Grenzen
Ein Agent kann unstrukturierte Inhalte interpretieren, einen passenden nächsten Schritt wählen und freigegebene Werkzeuge nutzen. Diese Flexibilität erhöht aber Testaufwand und Risiko. Ziele, erlaubte Aktionen und Abbruchregeln müssen deshalb klar sein.
3. Drei Fragen für die Auswahl
Je mehr Varianz und Kontext eine Aufgabe enthält, desto eher kann KI helfen. Je höher die Fehlerfolge, desto enger müssen Regeln und Freigaben sein.
- Sind die Entscheidungsschritte vollständig als Regeln beschreibbar?
- Müssen Texte, Bilder oder Gespräche inhaltlich verstanden werden?
- Darf ein Fehler automatisch eine externe oder irreversible Aktion auslösen?
4. Hybride Prozesse verbinden Stärke und Kontrolle
In der Praxis übernimmt KI häufig das Verstehen, Zusammenfassen oder Vorbereiten. Ein fester Workflow validiert Pflichtfelder, holt Freigaben ein und führt erlaubte Aktionen aus. So bleibt der flexible Teil begrenzt.
5. Beispiele aus Vertrieb, Wissen und Service
Im Vertrieb kann KI ein Signal einordnen, während der Workflow den Datensatz prüft und eine Aufgabe anlegt. Beim Wissensassistenten formuliert KI die Antwort, während Zugriffsrechte und Quellenfilter fest geregelt sind. Im Service erkennt KI das Anliegen, ein Workflow steuert Priorität und Übergabe.
6. Nicht mit Autonomie beginnen
Starten Sie mit der kleinsten Lösung, die den Engpass behebt. Eine assistierende Funktion mit Freigabe liefert oft schneller belastbare Daten als ein vollständig autonomer Agent. Mehr Autonomie sollte erst nach gemessener Qualität folgen.