»Für Elise« in der Warteschleife und generische Textantworten per E-Mail wirken im Zeitalter von KI wie Relikte aus einer analogen Welt. Immer mehr Unternehmen transformieren ihre manuellen Prozesse in agentenbasierte Workflows. Doch mit der wachsenden Leistungsfähigkeit von KI-Agenten steigt die Bedeutung eines oft unterschätzten Faktors: des Menschen im Prozess.

Kunden, die heute mit einem Unternehmen in Kontakt treten, erwarten sofortige, präzise Antworten, keine endlosen Warteschleifen mit musikalischer Dauerberieselung. KI-Agenten versprechen hier einen grundlegenden Wandel. Sie können innerhalb von Sekunden strukturierte Rückmeldungen liefern und Anfragen automatisiert bearbeiten. Doch die eigentliche Transformation liegt nicht im schnelleren Antworten, sondern im strukturierten Entscheiden. Moderne KI-Agenten interpretieren Ziele, planen nächste Schritte und greifen auf angebundene Systeme zu. Damit sie dabei verlässlich, regelkonform und nachvollziehbar handeln, müssen sie in klar definierte Geschäftsprozesse eingebettet werden.

Voraussetzung dafür ist der Mensch. Die KI bereitet vor, doch Entscheidungslogiken im Prozess und der »Human-in-the-Loop« sichern Qualität und Governance. Erst diese orchestrierte Zusammenarbeit von Agenten, Regelwerk und Fachverantwortlichen beendet nicht nur die Warteschleife, sondern hebt Serviceprozesse auf ein neues Niveau.

Automatisierte Bearbeitung von Anfragen – ein Beispiel von vielen

Ein gängiger Anwendungsfall für den Einsatz von KI-Agenten ist die Bearbeitung von Kundenanfragen. Nach Angaben der Service Quality Measurement (SQM) Group liegt die Chance, dass ein Anliegen beim ersten Kontakt gelöst wird, bei 70 bis 79 Prozent [1]. In bis zu 30 Prozent der Fälle ist also mehr als eine Interaktion erforderlich, bis das Anliegen gelöst werden kann. Häufige Ursachen sind Wissenslücken, Medienbrüche, Weiterleitungen oder eine unvollständige Bearbeitung. Um diese Reibungsverluste zu reduzieren, überführen Unternehmen ihre analogen Abläufe zunehmend in KI-gestützte, digitale Workflows.

Der Ablauf sieht dann üblicherweise wie folgt aus: Ein Kunde füllt ein Formular aus und klickt auf »Senden«. Im Hintergrund startet ein agentenbasierter Workflow. Das Workflowsystem entscheidet, welcher KI-Agent wann aktiv wird. Der Agent analysiert Freitexte, extrahiert relevante Daten, erkennt die Absicht, bereitet eine strukturierte Antwort oder Entscheidungsvorlage auf und ordnet die Anfrage dem richtigen Team zu.

Ähnliche agentenbasierte Workflows entstehen inzwischen auch in:

IT-Support und Incident-Management
HR-Prozessen wie Bewerbervorauswahl oder Onboarding
Finance-Workflows, etwa bei Rechnungsprüfung oder Compliance-Checks
Marketing-Automatisierung und Lead-Qualifizierung
Einkauf und Lieferkettenmanagement
Wissensmanagement und interner Dokumentensuche
Qualitätsmanagement und Produktionsanalyse

Agent Orchestrierung: Prozessbasierte Workflows als Betriebssystem für KI

Entscheidend für den erfolgreichen Einsatz ist nicht der Agent allein, sondern das ihn steuernde Workflowsystem. Diese prozessbasierten Plattformen orchestrieren KI-Assistenten: Sie definieren, wann ein Agent aktiv wird, welche Aufgaben er übernimmt und wie Ergebnisse weiterverarbeitet werden.

Damit verlagert sich der Fokus von reiner Automatisierung hin zur prozessgesteuerten Vorbereitung von Entscheidungen mit anschließender menschlicher Kontrollinstanz. Gerade in geschäftskritischen oder regulierten Bereichen – etwa im Finanzsektor – bleibt die aktive Einbindung von Menschen in den Betrieb und die Überwachung von KI-Systemen entscheidend. KI-Agenten handeln also nicht autonom im luftleeren Raum, sondern arbeiten innerhalb klar definierter Regelwerke, Policy-Checks und menschlicher Freigaben, um Effizienz mit Kontrolle zu verbinden.

So wird der »Human-in-the-Loop«-Ansatz nicht nur organisatorisch, sondern auch technisch verankert. KI-Agenten entwickeln sich vom punktuellen Helfer zu integrierten Prozessakteuren. Ihre Stärke liegt nicht in maximaler Autonomie, sondern in der kontrollierten Zusammenarbeit mit Regelwerk und Fachverantwortlichen.

Agent Orchestration sorgt so für:

klare Steuerung und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen
Governance und Compliance durch definierte Prozesslogiken
Qualitätssicherung durch menschliche Freigaben
reproduzierbare Ergebnisse statt unkontrollierter Automatisierung

System-Prompts statt Programmierung

Ein KI-Agent benötigt keine klassische Programmierung, sondern wird über strukturierte System-Prompts gesteuert. Der Prompt könnte beispielsweise lauten: »Du bist ein Servicemitarbeiter. Dein Ziel ist es, Name, E-Mail-Adresse, etc. aus eingehenden E-Mails zu extrahieren und zu entscheiden, ob sie an den Service oder ein anderes Team gehen. Außerdem analysierst du das Problem eigenständig und erstellst direkt einen Lösungsvorschlag.«

Je leistungsfähiger Agenten werden, desto wichtiger wird ihre kontrollierte Steuerung. KI-Systeme arbeiten probabilistisch: Ohne klare Leitplanken können sie falsche Annahmen treffen oder sogenannte Halluzinationen erzeugen. Werden solche Ergebnisse automatisiert weiterverarbeitet, multiplizieren sich Fehler entlang des Prozesses.

Hier wird der Human-in-the-Loop zum zentralen Qualitätsmerkmal. Menschen definieren Ziele, prüfen Ergebnisse und passen Prompts sowie Entscheidungslogiken iterativ an. Jede Korrektur wirkt dabei wie ein Trainingssignal für den organisatorischen Umgang mit KI. Zusammen mit dem Workflow-System entsteht so ein stabiler, verlässlicher Prozess.

Vom Problemlöser zur lernenden Unternehmensfunktion

Paradoxerweise gewinnt der Faktor Mensch mit zunehmender Automatisierung an Bedeutung: Repetitive Aufgaben erledigen digitale Assistenten, während Mitarbeiter komplexe Probleme lösen, Kundenbeziehungen pflegen und Prozesse kontinuierlich verbessern.

Das Marktforschungsunternehmen Gartner prognostiziert, dass bis 2029 voraussichtlich 80 % der Kundendienstinteraktionen ohne menschliches Eingreifen durch KI-Agenten gelöst werden [2]. Erfolgreich werden jedoch vor allem jene Unternehmen sein, die KI-Agenten nicht als Ersatz, sondern als lernende Erweiterung menschlicher Arbeit verstehen – gesteuert durch Regelwerk, Workflow und Human-in-the-Loop.

Prozessbasierte Workflowsysteme und Agent Orchestrierung verbinden Automatisierung mit Kontrolle, Geschwindigkeit mit Governance und Innovation mit Verantwortung. Unternehmen ohne digitale, agentenbasierte Prozesse werden künftig Schwierigkeiten haben, wettbewerbsfähig zu bleiben. Dasselbe gilt jedoch auch für Unternehmen ohne menschliche Steuerung ihrer KI.

Gregor Greinke, CEO GBTEC Software AG

Gregor Greinke ist ein wahrer Pionier im Bereich KI-gestützte Business-Transformation. Über zwei Jahrzehnte hinweg hat er Fortune 500-Unternehmen und international agierende KMUs bei der Gestaltung, Analyse und Optimierung ihres IT- und Prozessportfolios begleitet. Mit der Gründung von GBTEC im Jahr 2005 hat er ein heute weltweit bekanntes Softwareunternehmen im Bereich Business Process Management, Enterprise Architecture Management und Governance, Risk und Compliance etabliert. https://www.gbtec.com/

[1] https://www.sqmgroup.com/resources/library/blog/fcr-metric-operating-philosophy#:~:text=Based%20on%20a%20post%2Dcall,is%2070%25%20to%2079%25

[2] https://www.cxtoday.com/contact-center/agentic-ai-gartner-predicts-80-of-customer-problems-solved-without-human-help-by-2029/

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[1] https://www.sqmgroup.com/resources/library/blog/fcr-metric-operating-philosophy#:~:text=Based%20on%20a%20post%2Dcall,is%2070%25%20to%2079%25

[2] https://www.cxtoday.com/contact-center/agentic-ai-gartner-predicts-80-of-customer-problems-solved-without-human-help-by-2029/

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