Agentic Workflows: So steuern KI-Agenten Ihre Prozesse

Agentic Workflows verändern, wie Unternehmen Prozesse automatisieren - weg von starren Regeln, hin zu KI-Agenten, die Aufgaben eigenständig planen und ausführen. Laut Gartner werden bis 2028 rund 33 % aller Unternehmensanwendungen agentenbasierte KI enthalten, gegenüber weniger als 1 % im Jahr 2024. Gleichzeitig zeigt der Microsoft Work Trend Index 2025, dass 81 % der Führungskräfte eine Integration von KI-Agenten in den nächsten 12 bis 18 Monaten planen. Für den Mittelstand bedeutet das: Wer heute versteht, wie agentenbasierte Workflows funktionieren, verschafft sich einen konkreten Vorsprung bei der Automatisierung komplexer Abläufe.

Kennzahlen auf einen Blick

Kennzahl	Wert
Unternehmen mit KI-Agenten im Einsatz	14 % weltweit
Führungskräfte mit Integrationsplänen	81 % in 12-18 Monaten
Anteil agentenbasierter Enterprise-Software bis 2028	33 %
Deutsche Unternehmen mit KI-Einsatz	41 % (ab 20 Beschäftigte)

Quellen: Capgemini Research Institute 2025, Microsoft Work Trend Index 2025, Gartner 2024, Bitkom 2026

Was sind Agentic Workflows?

Agentic Workflows beschreiben Arbeitsabläufe, in denen KI-Agenten nicht nur einzelne Befehle ausführen, sondern mehrstufige Aufgaben selbstständig planen, koordinieren und abschließen. Der Begriff “agentic” leitet sich vom englischen “agent” ab und betont die Handlungsfähigkeit der KI: Sie analysiert eine Aufgabe, zerlegt sie in Teilschritte, wählt passende Werkzeuge aus und passt ihren Plan an, wenn sich Rahmenbedingungen ändern. In unserem Artikel zu Agentic AI erklären wir die technischen Grundlagen dieser Architektur im Detail.

Der Unterschied zu klassischen Chatbots und regelbasierten Automatisierungen ist grundlegend. Ein herkömmlicher Chatbot antwortet auf eine Frage und wartet dann auf die nächste Eingabe. Ein KI-Agent in einem Agentic Workflow hingegen verfolgt ein Ziel über mehrere Schritte hinweg. Er kann Daten aus verschiedenen Systemen abrufen, Entscheidungen treffen und andere Agenten oder Tools einbinden, ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt anstoßen muss.

Konkret heißt das: Statt “Suche mir die günstigsten Angebote für Büromaterial” als Einzelbefehl auszuführen, kann ein agentenbasierter Workflow den gesamten Beschaffungsprozess steuern - von der Bedarfsermittlung über den Angebotsvergleich bis zur Bestellfreigabe. Der Agent erkennt dabei selbstständig, welche Informationen er braucht, ruft sie aus den relevanten Systemen ab und trifft Zwischenentscheidungen nach vorgegebenen Regeln.

Wie unterscheiden sich Agentic Workflows von klassischer Automatisierung?

Die Unterscheidung zwischen agentenbasierten und klassischen Workflows ist entscheidend für die richtige Einordnung im Unternehmen. Klassische Automatisierung folgt festen Regeln: Wenn Bedingung X eintritt, führe Aktion Y aus. Agentic Workflows dagegen arbeiten zielbasiert und können auf unvorhergesehene Situationen reagieren. Diese Flexibilität macht den Unterschied, wenn Prozesse nicht linear verlaufen.

Für einfache, wiederkehrende Aufgaben - etwa das Verschieben von Dateien oder das Versenden von Standardmails - bleibt klassische Automatisierung die effizientere Wahl. Agentenbasierte Workflows lohnen sich dort, wo Prozesse Variabilität aufweisen, mehrere Systeme beteiligt sind und Entscheidungen im Ablauf nötig werden. Unser Guide zur Workflow Automation zeigt, wo die Grenze zwischen beiden Ansätzen in der Praxis verläuft.

Welche Aufgaben eignen sich für agentenbasierte Workflows?

Nicht jeder Prozess braucht einen KI-Agenten. Die besten Kandidaten für Agentic Workflows teilen drei Merkmale: Sie erstrecken sich über mehrere Schritte, erfordern Entscheidungen auf Basis wechselnder Daten und binden verschiedene Tools oder Datenquellen ein. Je mehr manuelle Übergaben und Systemwechsel ein Ablauf heute enthält, desto größer ist der Hebel durch agentenbasierte Automatisierung.

Typische Einsatzbereiche im Mittelstand:

1. Beschaffung und Einkauf: KI-Agenten analysieren Bedarfe, vergleichen Lieferantenangebote, prüfen Rahmenverträge und erstellen Bestellvorschläge - über mehrere Datenquellen hinweg.
2. Kundenservice: Ein Agent nimmt eine Kundenanfrage entgegen, prüft den Bestellstatus im ERP-System, formuliert eine Antwort und eskaliert nur bei komplexen Fällen an einen Mitarbeiter.
3. Buchhaltung und Rechnungsprüfung: Eingehende Rechnungen werden automatisch erfasst, mit Bestellungen abgeglichen, geprüft und zur Freigabe weitergeleitet.
4. IT-Service-Management: Agenten klassifizieren Support-Tickets, führen Standard-Diagnosen durch und lösen Routineprobleme eigenständig.
5. Recruiting und HR: Von der Vorauswahl eingehender Bewerbungen über die Terminkoordination bis zur Kommunikation mit Kandidaten.

Der entscheidende Vorteil zeigt sich bei Prozessen, die heute mehrere Zwischenschritte und Rückfragen erfordern. Wo Mitarbeiter bisher zwischen drei oder vier Systemen wechseln mussten, übernimmt ein agentenbasierter Workflow die Koordination im Hintergrund. Weitere Ansätze zur Automatisierung mit KI finden Sie in unserem Praxis-Guide für den Mittelstand.

Wie setzen Unternehmen Agentic Workflows in der Praxis ein?

Der Weg vom Konzept zur Umsetzung folgt in den meisten Unternehmen einem ähnlichen Muster. Laut Capgemini Research Institute (2025) haben erst 14 % der Unternehmen weltweit KI-Agenten produktiv im Einsatz. Gleichzeitig planen 81 % der Führungskräfte eine Integration innerhalb der nächsten 12 bis 18 Monate (Microsoft Work Trend Index 2025). Die Lücke zwischen Interesse und Umsetzung ist groß - und liegt selten an der Technik, sondern an fehlenden klaren Prozessdefinitionen.

Ein typisches Praxisbeispiel: Ein mittelständischer Großhandel mit 120 Mitarbeitern setzt agentenbasierte Workflows im Bestellwesen ein. Der Agent überwacht Lagerbestände, erkennt Nachbestellbedarf, ruft aktuelle Preise bei drei Lieferanten ab und erstellt eine Entscheidungsvorlage für den Einkaufsleiter. Statt vier manueller Arbeitsschritte pro Bestellvorgang bleibt ein einziger Freigabeschritt. Die Durchlaufzeit pro Bestellung sinkt von einem halben Tag auf unter eine Stunde.

Entscheidend für den Erfolg ist die klare Definition von Entscheidungsspielräumen. Welche Aktionen darf der Agent eigenständig ausführen? Ab welchem Bestellwert muss ein Mensch freigeben? Unternehmen, die diese Grenzen vorab festlegen, vermeiden Kontrollverlust und gewinnen gleichzeitig Geschwindigkeit. In unserem Artikel zu KI-Agenten für Unternehmen finden Sie einen detaillierten Leitfaden für den Einstieg in die Arbeit mit autonomen Agenten.

Welche Tools und Plattformen unterstützen Agentic Workflows?

Der Markt für agentenbasierte Workflow-Plattformen wächst schnell. Für den Mittelstand sind vor allem Lösungen relevant, die sich ohne tiefes Programmierwissen einrichten lassen und bestehende Systeme anbinden. Die Bandbreite reicht von Enterprise-Plattformen mit umfassender Governance bis zu Open-Source-Frameworks für Entwicklerteams, die maximale Kontrolle über den Code benötigen.

Für Unternehmen mit bestehendem Microsoft-Ökosystem ist Copilot Studio oft der naheliegendste Einstieg, weil vorhandene Daten und Berechtigungen direkt genutzt werden können. Wer mehr Kontrolle über die Architektur braucht, greift zu Open-Source-Frameworks wie LangChain - hier ist allerdings ein Entwicklerteam nötig. Plattformen wie Make bieten einen niedrigschwelligen Einstieg für Teams, die erste agentenbasierte Workflows ohne Programmierung testen wollen.

Agentic Workflows und der EU AI Act

Wer agentenbasierte Workflows im Unternehmen einsetzt, muss die regulatorischen Rahmenbedingungen kennen. Der EU AI Act, der seit Februar 2025 schrittweise in Kraft tritt, klassifiziert KI-Systeme nach ihrem Risikopotenzial. Agentic Workflows fallen in den meisten Geschäftsanwendungen in die Kategorie “begrenztes Risiko” - mit Transparenzpflichten, aber ohne die strengen Auflagen der Hochrisiko-Kategorie.

Drei Aspekte sind für den Mittelstand besonders relevant:

1. Transparenzpflicht: Kunden und Geschäftspartner müssen wissen, wenn sie mit einem KI-Agenten interagieren, nicht mit einem Menschen. Das gilt besonders im Kundenservice und bei automatisierter E-Mail-Kommunikation.
2. Nachvollziehbarkeit: Unternehmen müssen dokumentieren können, welche Entscheidungen ein Agent getroffen hat und auf welcher Datenbasis. Ein Logging der Agenten-Aktionen ist Pflicht.
3. DSGVO-Konformität: Wenn KI-Agenten personenbezogene Daten verarbeiten - etwa im Kundenservice oder Recruiting - gelten die üblichen Datenschutzanforderungen. Eine Datenschutz-Folgenabschätzung ist vor dem Produktivstart nötig.

In der Praxis bedeutet das: Logging einrichten, klare Kennzeichnung automatisierter Kommunikation und eine saubere Dokumentation der Datenflüsse. Unternehmen, die diese Grundlagen von Anfang an mitdenken, sparen sich spätere Nachbesserungen. Wer tiefer einsteigen will, findet in unserem Guide zur KI-Prozessoptimierung weitere Hinweise zur sicheren Integration.

So starten Sie mit Agentic Workflows im Unternehmen

Der Einstieg in Agentic Workflows gelingt am besten mit einem klar abgegrenzten Pilotprojekt. Statt sofort den gesamten Kundenservice umzubauen, wählen erfolgreiche Unternehmen einen einzelnen Prozess mit hohem Wiederholungsgrad und messbarem Ergebnis. Bitkom beziffert den Anteil deutscher Unternehmen mit KI-Einsatz auf 41 % - wer noch nicht dazugehört, findet in einem fokussierten Pilot den schnellsten Einstieg.

Ein bewährter Fahrplan in vier Schritten:

1. Prozess identifizieren: Wählen Sie einen Ablauf, der mindestens drei manuelle Schritte umfasst, mehrere Systeme einbindet und häufig vorkommt. Rechnungsprüfung, Bestellwesen oder Ticket-Bearbeitung sind typische Startpunkte.
2. Entscheidungsgrenzen definieren: Legen Sie fest, was der Agent eigenständig tun darf und wo menschliche Freigabe nötig ist. Klare Leitplanken schaffen Vertrauen im Team.
3. Plattform auswählen: Orientieren Sie sich an Ihrer bestehenden IT-Landschaft. Wer bereits Microsoft 365 nutzt, startet mit Copilot Studio. Wer mehr Flexibilität braucht, evaluiert Open-Source-Optionen.
4. Messen und skalieren: Definieren Sie vorab KPIs - etwa Durchlaufzeit, Fehlerquote oder eingesparte Arbeitsstunden. Nach vier bis sechs Wochen liefern diese Daten die Grundlage für die Entscheidung, ob der Workflow auf weitere Prozesse ausgeweitet wird.

Agentic Workflows ersetzen keine Mitarbeiter - sie übernehmen die koordinierenden Routineaufgaben, die heute zwischen Systemen, Abteilungen und Postfächern verloren gehen. Unternehmen, die jetzt mit einem fokussierten Pilotprojekt starten, sammeln praktische Erfahrung, bevor agentenbasierte Workflows in den nächsten zwei Jahren zum Standard werden.

Sie möchten KI-Agenten und Agentic Workflows in Ihrem Unternehmen einsetzen? Sprechen Sie uns an - wir beraten Sie unverbindlich.