Beitrag von Melvin Kaats – Lead Business Consultancy bei LINKITSYSTEMS
Jede Organisation möchte schneller arbeiten, bessere Entscheidungen treffen und Kosten senken. Dennoch bleiben viele Prozesse in sich wiederholenden, manuellen Aufgaben wie Prüfungen, Validierungen und Berichterstattung stecken.
Agentic AI ermöglicht es, diese Aufgaben an digitale Kolleginnen und Kollegen zu übertragen, die selbstständig arbeiten: von der Datenerfassung über die Durchführung von Analysen bis hin zur Dokumentation der Ergebnisse.
Laut aktuellen Marktdaten nutzen mittlerweile 47% der Organisationen Agentic AI in ihren Workflows, und 62% der Führungskräfte erwarten, dass sie damit ihren ROI innerhalb eines Jahres verdoppeln. Wer klug beginnt, erkennt schnell, wo sich Automatisierung lohnt und wo menschliche Expertise unersetzlich bleibt.
Was ist eine „Exekution“?
Jedes Mal, wenn ein Agent eine Aufgabe ausführt, nennen wir das eine Exekution.
Das kann sein:
- eine Prüfung von Datenfeldern durchführen
- Daten aus mehreren Systemen zusammenführen
- einen Bericht erstellen oder aktualisieren
Manchmal verwendet ein Agent dabei ein Tool innerhalb einer Agentic-AI-Umgebung, zum Beispiel wie die AI Workbench in OutSystems.
Ein solches Tool ist ein Hilfsmittel, das der Agent einsetzt, um etwas Bestimmtes zu tun, etwa Daten abzurufen, Berechnungen durchzuführen oder eine Datenbank zu aktualisieren.
Beispiel:
Angenommen, ein Agent überprüft automatisch Kundendaten in der CRM-Datenbank. Dabei nutzt der Agent das System, um Kundennummern, Adressen und Ansprechpartner abzurufen und diese mit den neuesten Daten zu vergleichen. Dieser gesamte Prozess, vom Abrufen der Daten aus dem Tool (CRM) über die Überprüfung bis hin zum Aktualisieren der Daten, gilt als eine einzige Exekution.
Jede Exekution verbraucht Rechenleistung, Speicher und Datenzugriff. Mit Agentic-Low-Code-Umgebungen wie der OutSystems AI Workbench wird dies vollständig transparent: Man sieht, was ein Agent tut, wie oft und welche Auswirkungen das auf Budget und Wertschöpfung hat.
Ein Agent, eine Aufgabe, eine Exekution
Eine einfache Faustregel sorgt für Übersicht: Ein Agent führt eine Aufgabe aus. Jedes Mal, wenn er arbeitet, zählt das als eine Exekution, einschließlich aller internen Schritte wie Datenabfragen, Speichervorgänge und Ergebnisbereitstellung.
Das macht die Budgetierung transparent und verhindert versteckte Kosten.
Beispiel:
Ein Service-Manager lässt einen Agenten eingehende Tickets auf ihre Dringlichkeit prüfen. Der Agent ruft Kontextinformationen ab, vergleicht frühere Meldungen und weist dem Ticket im System eine Priorität zu.
Ergebnis:
- Weniger Wartezeit für Kunden und Benutzer
- Weniger manuelle Triagearbeit
- Direkter Einblick in den Verbrauch (100 bewertete Tickets = 100 Exekutionen)
Transparente Automatisierung
Durch die Messung dieses Prozesses entsteht etwas Neues: transparente Automatisierung. Man weiß genau, wo die Ressourcen eingesetzt werden, und kann dies mit dem Mehrwert, den ein Agent schafft, in Beziehung setzen. Das Ergebnis: Einblick in den Ertrag pro Aufgabe, Klarheit über die Kapazität und eine vorhersehbare Kostenentwicklung.
Klein anfangen und schnell lernen
Erfolgreiche Organisationen starten nicht mit einem großen Projekt, sondern mit einem gezielten Use Case einer einzelnen Aufgabe, die sich derzeit leicht beschreiben lässt, etwa die Überprüfung von Formularen, das Zusammenführen von Berichten oder das Erkennen von Abweichungen.
Dank der Geschwindigkeit von Low-Code-Umgebungen kann ein solcher Agent innerhalb weniger Tage einsatzbereit sein. Die Ergebnisse folgen schnell:
- wie viel manuelle Arbeit übernommen wird
- wie viel Zeit und Fehler dadurch eingespart werden
- und welche tatsächlichen Ausführungskosten entstehen: die Exekutionen
Dieses Wissen bildet die Grundlage für die weitere Skalierung: Was funktioniert, wird ausgeweitet; was keinen Mehrwert schafft, wird angepasst. So wächst die Automatisierung kontrolliert und rentabel.
Praxisbeispiele wie Axos Bank und Thermo Fisher Scientific zeigen, dass Unternehmen ihre operative Effizienz deutlich steigern und die menschliche Arbeitsbelastung reduzieren, indem sie wiederkehrende Aufgaben mit der Agent Workbench automatisieren.
Warum das jetzt relevant ist
Agentic AI ist inzwischen ausgereift, sicher und immer zugänglicher. Low-Code-Agentic-Umgebungen (wie die AI Workbench in OutSystems) vereinen Governance, Monitoring, Koordination und Integration in einer einzigen Plattform. Wer jetzt mit kleinen, messbaren Schritten beginnt, schafft sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil mit Transparenz über Kosten, Wert und Skalierbarkeit von Tag eins an.
