Agentic Orchestration bezeichnet die koordinierte Steuerung autonomer Einheiten innerhalb eines Unternehmens, um Prozesse effizienter und flexibler zu gestalten. Unternehmen, die Agentic Orchestration ernsthaft implementieren, werden nicht länger punktuelle Effizienzgewinne erzielen, sie transformieren Prozesse nachhaltig auf ein vollkommen neues Level und schaffen neue operative Fähigkeiten. Die Einführung von Agentic Orchestration führt zu einer deutlich höheren Reaktionsfähigkeit, da Produktionsabläufe automatisiert und in Echtzeit angepasst werden.

Seit Jahren diskutieren wir, wie Automation und künstliche Intelligenz kombiniert werden können, um Unternehmen effizienter zu machen. Robotic Process Automation (RPA) hat den Weg bereitet und gezeigt, wie sich wiederkehrende Aufgaben zuverlässig automatisieren lassen. Mit der Integration von künstlicher Intelligenz wurde das Spektrum nochmals erheblich erweitert.

Doch das volle Potenzial bleibt bislang ungenutzt: Prozesse waren oft nur punktuell einsetzbar, entweder regelbasiert und damit starr, oder die KI-Komponenten arbeiteten isoliert, ohne nahtlose Verzahnung innerhalb der Unternehmensprozesse. Agentic AI adressiert genau diese Lücken. Sie erlaubt es, KI-Agenten, traditionelle Automationsroboter, LLMs und Menschen als ein orchestriertes Ganzes zu betreiben und so komplexe, langlaufende Geschäftsprozesse sicher, zuverlässig und messbar zu automatisieren.

Autonome Agenten: Intelligenz im Dienst der Prozesse. Um zu verstehen, wie dieses Ineinandergreifen aussehen kann, muss man zunächst klären, was genau mit Agenten gemeint ist und wie sie funktionieren. Agenten lassen sich als autonome Softwareeinheiten verstehen, die auf ein definiertes Ziel hinarbeiten, Kontext aus unterschiedlichen Systemen sammeln und darauf basierend Entscheidungen treffen oder Empfehlungen aussprechen. Ein orchestrierter Agent kann beispielsweise Preisangebote vergleichen, Risiken in Underwriting-Fällen bewerten oder Liefertermine im Rahmen definierter Vorgaben optimieren.

Technisch bestehen Agenten in der Regel aus modularen Bausteinen:

Datenzugriff über APIs, RPA/ UI-Adapter, Document-Understanding-Komponenten.
Modell- und Entscheidungslogik über LLMs, spezialisierte ML-Modelle oder DMN-Regeln.
Aktionsskripte, die konkrete Aufgaben wie API-Aufrufe, Roboteraktionen oder Benachrichtigungen ausführen.

Charakteristisch für Agenten sind mehrere Merkmale: Sie verfügen über Kontextbewusstsein, indem sie Daten aus ERP-, CRM-Systemen, Dokumenten und Drittquellen aggregieren, bevor eine Aktion erfolgt. Sie sind zudem zielorientiert, da jeder Agent auf explizit definierte Business-Outcomes ausgerichtet ist, wie etwa die Ermittlung des besten Preises innerhalb vereinbarter Service Levels. Ein weiteres wesentliches Merkmal ist die Interaktion: Agenten kommunizieren nicht isoliert, sondern kollaborativ – mit Robotern, Menschen und anderen Agenten. Darüber hinaus besitzen sie Lernfähigkeit. Durch Feedback-Loops und überwachte Nachsteuerung verbessern sie ihre Leistung kontinuierlich.

Die Entwicklung solcher Agenten folgt einem strukturierten Vorgehen: von der Zieldefinition und Prozessmodellierung (häufig auf Basis von Standards wie BPMN oder DMN) über Datenaufbereitung, Modell- und Schnittstellenauswahl bis hin zu Simulation, Deployment und kontinuierlichem Monitoring. Die Orientierung an diesen Standards sorgt dafür, dass Prozesse verständlich, auditierbar und wiederverwendbar bleiben – ein wichtiger Aspekt, um Vertrauen im produktiven Einsatz aufzubauen.

Agentic Orchestration: Der Unterschied macht den Wert. Der größte Mehrwert entsteht nicht allein durch die Nutzung von Agenten, sondern durch deren Orchestrierung. Agentic Orchestration beschreibt die Integration solcher autonomen Agenten (beispielsweise auf Basis großer Sprachmodelle oder spezialisierter KI-Module), klassischen Automatisierungsrobotern und menschlichen Akteuren in einer gemeinsamen Prozesslandschaft. Ziel ist es, lange, heterogene und oft unstrukturierte End-to-End-Prozesse nicht nur punktuell zu beschleunigen, sondern ganzheitlich intelligenter, flexibler und robuster zu machen. Agenten übernehmen dabei selbstständig Aufgaben, die Urteilsvermögen, Kontextverständnis und Adaptivität erfordern, Roboter automatisieren deterministische Transaktionen, Menschen bleiben eingebunden für Aufsicht, Eskalation und Entscheidungen in Ausnahmefällen. Wie sich das in der Praxis zeigt, verdeutlichen Beispiele aus unterschiedlichen Branchen:

Im Bereich Banking prüfen orchestrierte KI-Agenten Ausweise, screenen Sanktionslisten und füllen Datenlücken, während Roboter Nachweise sammeln und Standard-Checks auslösen. Nur Ausnahmen brauchen menschliche Freigabe. So verläuft das Onboarding schneller, sicherer und auditierbar.

Eine ähnliche »Arbeitsteilung« ist auch im Gesundheitswesen im Bereich der Vorgenehmigungen denkbar. Dort können orchestrierte KI-Agenten Arztbriefe und Tarifregeln analysieren, Roboter holen Daten ein und leiten Standardfälle weiter. Menschen prüfen nur Ausnahmen, was dafür sorgt, dass Genehmigungen schneller und nachvollziehbar erfolgen.

Und genau an dieser Stelle entsteht der Sprung von Evolution zu Revolution: Technologisch baut Agentic AI auf bestehenden Paradigmen wie RPA, BPM und ML-Praktiken auf – das ist Evolution. Die wirkliche Veränderung kommt jedoch durch die Art und Weise, wie diese Technologien nun orchestriert, governanced und skaliert werden. Diese Kombination kann revolutionäre Auswirkungen auf Time-to-Value und Automatisierungsreichweite haben. Unternehmen, die Agentic Orchestration ernsthaft implementieren, werden nicht länger punktuelle Effizienzgewinne erzielen, sie transformieren Prozesse nachhaltig auf ein vollkommen neues Level und schaffen neue operative Fähigkeiten. Und das für unterschiedlichste Einsatzszenarien: Von Procure-to-pay-Prozessen über Claims-Handling bis zu IT-Operations oder HR-Screenings.

Drei Stellschrauben für erfolgreiche Agentic Orchestration. Damit Agentic AI nicht bloß ein Schlagwort bleibt, sondern einen echten Mehrwert schafft, kommt es auf drei zentrale Stellschrauben an.

Prozesse zuerst, Technologie danach
Klare Outcomes und saubere Prozessmodelle sind die Basis. Wer mit Tools oder Modellen startet, riskiert Insellösungen – wer mit Zielen beginnt, schafft messbaren Nutzen.
Governance von Anfang an
Guardrails, Rollouts im Assistive-Mode und transparente Monitoring-Pipelines sorgen für Vertrauen. Nachvollziehbarkeit und Eingriffsmöglichkeiten sind genauso wichtig wie Performance.
Modular skalieren
Besser klein starten als groß scheitern: Wiederverwendbare Agenten-Bausteine und Templates zunächst in Pilotdomänen testen und anschließend kontrolliert in die Breite tragen.

Von der Vision zur skalierbaren Prozessintelligenz. Agentic Automation ist kein Hype, sondern eine konkret umsetzbare Architektur, die KI‑Agenten, Roboter und Menschen in produktive, sichere und messbare Geschäftsprozesse integriert. Unternehmen wie UiPath liefern mit einer offenen, orchestrierenden Plattform die Bausteine, um diese Vision in die Praxis zu überführen: von Modelling über Agent‑Erstellung bis zu Governance und Monitoring. Für IT‑Verantwortliche und das Management bedeutet das: Sie können jetzt den nächsten Schritt gehen. Weg von fragmentierten Experimenten hin zu skalierbarer, vertrauenswürdiger Prozessautomatisierung, die echten Geschäftswert liefert. Die Bühne ist bereitet. Jetzt liegt es an den Unternehmen, das Orchester zu dirigieren.

Saurabh Vartikar,
Area Vice President,
Deutschland & Österreich,
UiPath

Illustrationen: © Tewa Promnuchanont, J2, GenAI | Dreamstime.com

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Saurabh Vartikar, Area Vice President, Deutschland & Österreich, UiPath

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Saurabh Vartikar,
Area Vice President,
Deutschland & Österreich,
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