KI, die Arbeit übernimmt.

Workflow oder Agent? Die passende Automatisierungsstufe für Ihren Prozess

Worin unterscheiden sich Workflow und Agent?

Ein Workflow folgt einem festgelegten Ablauf: Schritte und Reihenfolge sind vorab definiert, ein Sprachmodell übernimmt darin einzelne Aufgaben wie Zusammenfassen oder Einordnen. Ein Agent entscheidet dagegen selbst, welchen Schritt und welches Werkzeug er als Nächstes nutzt, um ein Ziel zu erreichen. OpenAI beschreibt in seinem Praxisleitfaden zum Bau von KI-Agenten, dass Agenten vor allem dort Stärken haben, wo regelbasierte Ansätze an Grenzen stoßen – bei komplexen Abwägungen, schwer pflegbaren Regelwerken oder vielen unstrukturierten Daten.

Für Sie heißt das: Mehr Autonomie ist nicht automatisch besser. Sie bringt Flexibilität, macht Ergebnisse aber weniger vorhersehbar und aufwendiger zu prüfen. Oft ist eine Mischung sinnvoll: ein fester Ablauf, in dem nur einzelne Schritte flexibel von einem Modell erledigt werden.

Wann reicht eine einfache Automatisierung?

Wenn sich ein Prozess vollständig in klaren Wenn-dann-Regeln beschreiben lässt, ist eine regelbasierte Lösung meist die bessere Wahl. Typische Anzeichen:

• Die Eingangsdaten kommen immer im gleichen Format.
• Jeder Schritt folgt einer eindeutigen Regel, Ausnahmen sind selten.
• Das Ergebnis muss jedes Mal auf dieselbe Weise zustande kommen, etwa für Nachweise oder Abrechnungen.

Ihr Vorteil: weniger Aufwand in Betrieb und Wartung, nachvollziehbare Ergebnisse und geringere Abhängigkeit von einem Modell. KI kommt gezielt dort hinein, wo Sprache verstanden oder freier Text verarbeitet werden muss.

Welche Schritte sollte ein Mensch freigeben?

Alle, die nach außen wirken oder sich schwer rückgängig machen lassen: eine E-Mail an Kunden, eine Änderung im CRM, eine Veröffentlichung auf der Website. Bewährt hat sich ein Zuschnitt, bei dem das System vorbereitet und eine Person bestätigt, korrigiert oder verwirft.

So bleibt die Verantwortung dort, wo sie hingehört. Gleichzeitig zeigt jede Korrektur, an welcher Stelle Regeln, Daten oder Anweisungen nachgeschärft werden sollten.

Was passiert, wenn die KI danebenliegt?

Sprachmodelle können plausibel klingende, aber falsche Ergebnisse liefern. Deshalb gehört die Fehlerbehandlung von Anfang an zum Entwurf: Was tut das System, wenn Daten fehlen, eine Schnittstelle nicht antwortet oder ein Ergebnis unsicher ist? Klare Abbruchregeln, eine Übergabe an einen Menschen und ein Protokoll jedes Durchlaufs machen solche Fälle beherrschbar. Vor dem produktiven Einsatz gehört ein Testlauf mit echten, auch schwierigen Beispielfällen dazu.

Der Nutzen für Sie: Fehler fallen auf, bevor sie Folgen haben, und lassen sich im Nachhinein nachvollziehen. Dieselbe Haltung – messen, prüfen, nachsteuern – steckt auch hinter unseren Marketingprojekten, dokumentiert in den Referenz-Studien zu einem EHS-Softwareanbieter aus Rheine, der Textildruckerei Clopen und den Städte-Landingpages einer Jazzband.