08 #BestPractice: Vom Prozessmodell zur Ausführung – was der Einsatz von Agentic AI verändert

0: Willkommen zu re:invented, dem  Business Podcast von Scheer IDS.

0: Wir sprechen über Cloud, Prozesse und digitale Transformation.

0: Praxisnah, verständlich und immer mit Blick auf das,

0: was Ihrem Unternehmen echten Mehrwert bietet.

0: Prozesse

0: modellieren, analysieren, optimieren — das kennen viele Unternehmen.

0: Aber was passiert, wenn Prozesse  nicht nur verstanden werden,

0: sondern eigenständig ausgeführt werden können? In dieser Folge von re:invented

0: wollen wir sprechen über Agentic AI, also KI-Agenten, die nicht nur

0: Vorschläge machen, sondern auch  noch dazu ganz aktiv direkt handeln,

0: also Entscheidungen vorbereiten oder Prozesse aktiv unterstützen.

0: Ich bin Susan Zare

0: und mache das glücklicherweise nicht alleine, sondern mit zwei Expertinnen

0: und Experten. Mit Josèphe Blondaut. Sie ist Vice

0: President bei SAP, leitet also das SAP Signavio Produktmarketing

0: und ist damit oft eine Brücke zwischen dem Produkt und den Märkten.

0: Ich grüße dich.

0: Hallo. Hallo!

0: Vielen Dank, dass ich dabei sein darf.

0: Wir freuen uns auf dich. Und mit dabei auch Dr.

0: Andreas Kronz bei Scheer IDS, Head of Process

0: and Management Consulting in AI and Partnerships.

0: Ich freue mich, dass wir miteinander noch mal sprechen können,

0: Andreas. Hallo! Ja, ich freue mich auch.

0: Hallo, Susan. Hallo, Josèphe. Schön, dass wir zusammen sind.

0: Die Scheer IDS setzt ja Signavio auch ein.

0: Deswegen haben wir auch da noch mal eine Schnittstelle.

0: Aber unsere große Frage heute ist ja: Wie verändern KI-Agenten

0: Geschäftsprozesse wirklich? Und wie bringen Agentic AI und zum Beispiel

0: SAP-Signavio-Lösungen, die Prozesse vom Modell in so eine Ausführung?

0: Deswegen, ja, Josèphe — vielleicht kurz noch mal, um ein bisschen anzukommen —

0: vielleicht kannst du uns noch einmal

0: ganz simpel erklären, was du in deinem Alltag genau machst

0: mit Signavio.

0: Oh, das ist eine schöne Frage. Danke.

0: Also wie gesagt, ich leite das Produktmarketing für SAP Signavio.

0: Was bedeutet das? Ein bisschen wie du es schon gesagt hast.

0: Wir sind eine Brücke zwischen der Produktentwicklung und den Märkten.

0: Wenn ich Märkte sage, dann meine ich aber auch Kunden, Partner etc.,

0: also alle Teilnehmer des Markts.

0: Und letztendlich ist vielleicht —

0: um auf das Thema zurückzukommen —

0: KI-Agenten wären ein gutes Beispiel für meine Arbeit.

0: Also zum Beispiel gibt es in der Entwicklung,

0: im Produktmanagement, im Product Engineering, wie wir das nennen,

0: viele Gedanken rund um das Thema KI-Agenten,

0: Welche KI-Agenten können wir entwickeln? Welche machen Sinn?

0: Was brauchen unsere Partner, was brauchen unsere Kunden?

0: Da wird natürlich viel diskutiert und entwickelt.

0: Und wir sind im Prinzip in dem Moment die Brücke zwischen diesen Gedanken

0: und den Gedanken der Partner und der Kunden und stellen auch sicher,

0: dass wir das auch entsprechend kommunizieren, erklären.

0: Auch der Podcast heute gehört dazu.

0: Was machen wir mit KI-Agenten?

0: Warum brauchen wir das?

0: Warum ist es für Geschäftsprozessmanagement  relevant? Und dann entsprechend

0: das Ganze ausrollen, wie man im  Produktmarketing sagt. Also dazwischen.

0: Jetzt sind wir schon direkt mittendrin.

0: Und Andreas, ich nutze es direkt mal  aus, um den Ball zu dir zu werfen.

0: Vielleicht müssen wir erst mal noch mal ganz kurz

0: diese Begrifflichkeiten erklären.

0: Ich habe das jetzt ja gerade so als Laie versucht: KI-Agenten, Agentic AI.

0: Ist das überhaupt das Gleiche?

0: Es gibt schon so feine Unterschiede.

0: Und ich glaube, das muss man auch ein bisschen mal auseinanderdividieren,

0: weil, auf der einen Seite das Thema künstliche Intelligenz

0: uns ja total überrollt hat in den letzten Jahren, seitdem da

0: tatsächlich ChatGPT auf der Bildschirmoberfläche

0: von vielen Benutzern aufgetaucht ist und viele so fasziniert

0: waren von den Möglichkeiten, die ChatGPT bietet.

0: Und das war eigentlich der erste Punkt, wo ganz viele überhaupt mal

0: mit der künstlichen Intelligenz einen Berührungspunkt hatten.

0: Vorher war das ja so eine geheimnisvolle Magie,

0: geheimnisvolle Technologie, die irgendwelche Informatiker

0: in irgendwelchen geheimen Laboren gebastelt haben.

0: Und plötzlich war das anfassbar.

0: Plötzlich hieß es:

0: „Ah, künstliche Intelligenz — ich verstehe, was das ist,

0: weil ich habe da so eine Oberfläche, ich kann mit der sprechen

0: und die antwortet in natürlicher Sprache.“

0: Das ist das, was diese Sprachmodelle tun.

0: Und das war ganz faszinierend für  viele, weil sie das vorher noch nie

0: erlebt haben.

0: Die kannten Computerprogramme, die man irgendwie bedienen muss mit der Maus.

0: Da muss man irgendwo hinklicken, und dann macht das Softwareprogramm irgendwas.

0: Und ich hatte jetzt plötzlich wie einen Gesprächspartner.

0: Plötzlich hatte ich eine Software, mit der ich sprechen kann

0: und die mir geantwortet hat, als wäre es mein Kollege gegenüber.

0: Und die erstaunlicherweise auch viel über die Welt wusste,

0: also die mir auch tatsächlich etwas sagen kann —

0: tatsächlich manchmal über mich selber,  über irgendwelche fachlichen Themen.

0: Aber man konnte der ja auch sagen: „Erzähl mir eine Gute-Nacht-Geschichte.“

0: Also da waren ganz viele Leute völlig baff und haben gesagt:

0: Das ist jetzt — und das ist jetzt mal was Neues.

0: Das hatten wir vorher noch gar nicht.

0: Nun hat man — wenn man so ein bisschen hinter die Kulissen schaut —

0: sind das ja tatsächlich Softwaresysteme, die Sprache erzeugen. Man hat so eine Eingabe,

0: und dann erzeugt das entsprechend eine Ausgabe, die man dann lesen kann,

0: die man später auch hören konnte, weil es dann Programme gibt,

0: die mir so einen Text vorlesen. Aber im Prinzip ist es eine

0: Spracherzeugung aufgrund von statistischen Methoden —

0: aber in einer ganz faszinierenden Art und Weise.

0: Und das ist erst mal

0: eine sehr interessante Art und Weise,

0: mit Sprache umzugehen, mit Wissen umzugehen

0: und auch mit dem Benutzer eines  Rechners überhaupt mal zu kommunizieren.

0: Nur tatsächlich — so ein Sprachmodell,

0: überhaupt diese künstliche Intelligenz —

0: die macht erst mal gar nichts. Die erzeugt mir nur Sprache.

0: Das ist faszinierend genug.

0: Aber erst mal gibt es gar keine Interaktivität.

0: Erst mal gibt es — also Interaktivität schon mit dem Benutzer —

0: aber es gibt keine Interaktivität mit der realen Welt oder mit

0: anderen Softwareprogrammen.

0: Und was man

0: dann in der Folge tatsächlich gemacht hat, ist,

0: dass man sich angeschaut hat: Wie kann ich denn so ein bisschen Action

0: in die Sache reinbringen?

0: Und das hat man wie folgt gemacht: Wenn man so ein Sprachmodell fragt,

0: dann gibt es ja nicht nur Wissen preis, sondern das kann ja teilweise

0: mir auch einen Plan machen für irgendwas.

0: Ich mache mal ein Beispiel:

0: Also wenn ich jetzt,

0: sagen wir mal, ein Mittagsmeeting planen will mit der Josèphe —

0: ich möchte mit ihr essen gehen — dann  muss ich mir ja auch einen Plan machen.

0: Dann muss ich ja sagen: Wann? Wann habe ich Zeit?

0: Wann hat die Josèphe Zeit?

0: Was findet sie überhaupt gut?

0: Findet sie Sushi gut,

0: oder gehe ich mit ihr irgendwie lieber in die Kantine,

0: oder wie auch immer? Es gibt  ja ganz viele Möglichkeiten.

0: Also ich muss mir einen Plan machen,

0: auch in eine zeitliche Reihenfolge  bringen und diese Dinge abarbeiten.

0: Das ist so ungefähr, als würde ich so einen — als hätte ich einen Assistenten,

0: einen sehr willigen Assistenten, der sagt:  „Ah, mit der Josèphe einen Termin ausmachen?

0: Okay, ich leg los. Ich mach mal!“

0: Und das kann im Prinzip das Sprachmodell auch.

0: Das kann mir so einen Plan machen und sagt  dann: Mach erst A, B, C, D, E, F, G etc.

0: Und danach haben wir dann ein Meeting quasi oder haben wir dann Lunch ausgemacht.

0: Und die Idee war jetzt zu sagen: Wenn denn in dem Text der Plan drinsteht,

0: dann könnte es ja ein Softwareprogramm geben, das diese Planung nimmt

0: und dann diese einzelnen Schritte ausführt.

0: Also das schaut dann in  meinem Outlook-Kalender nach,

0: das schaut in Josèphes Outlook- Kalender nach,

0: das stellt vielleicht auch Rückfragen über den Rechner.

0: Also sagt zum Beispiel: „Andreas, wie ist denn das eigentlich —

0: die Josèphe, ist die vielleicht Vegetarierin?

0: Vielleicht sollte man dann lieber so ein vegetarisches Restaurant aussuchen.“

0: Also auch solche Rückfragen.

0: Das ist alles Teil des Plans.  Und das Softwareprogramm,

0: das sich diesen Plan anschaut und dann ausführen kann —

0: das ist eigentlich der Agent, also dieser KI-Agent.

0: Das sind eigentlich zwei Teile, aus denen er besteht.

0: Der hat so eine Art — der hat das Sprachmodell

0: so als Brain, so als Planer.

0: Und das Agentische ist halt,

0: dass wirklich Dinge ausgeführt  werden, interagieren.

0: Und das Faszinierende ist,

0: dass der so ein bisschen in Runden arbeiten kann.

0: Das heißt, er kann seinen Plan noch anpassen —

0: ähnlich wie so ein Assistent, weil der sagt ja auch:

0: „Ich habe einen super Griechen ausgesucht.“

0: Und dann fragt er mich und sagt dann: „Vegetarierin?

0: Also nein, eigentlich nicht.

0: Müssen wir was anderes aussuchen?"

0: Und dann macht er einen neuen Plan.

0: Und das ist —

0: das ist eine ganz schöne neue Erfahrung,  die man mit Softwaresystemen vorher

0: so nicht hatte.

0: Also ganz einfach ist es eben nicht nur das Sprachmodell

0: wie bei der KI, sondern die Agentic  AI handelt dann auch schon direkt.

0: Also nicht nur das Verstehen, sondern auch direkt das Umsetzen.

0: Das klingt natürlich erst mal großartig.

0: Josèphe,

0: jetzt vielleicht mal noch mal in die

0: Praxis kurz rübergeblickt aus deiner Perspektive:

0: Wie verändern denn solche

0: KI-Agenten dann ganz konkret Geschäftsprozesse?

0: Weil SAP Signavio nutzt ja  beispielsweise Lösungen,

0: bei denen ja auch diese  KI-Agenten involviert sind.

0: Ja, genau. Das ist echt eine

0: gute Frage.

0: Und das verändert Geschäftsprozesse maßgeblich — und eigentlich auf zweierlei

0: Art, kann man sagen.

0: Also das verändert das Thema  Geschäftsprozessmanagement,

0: indem es im Prinzip

0: ein Tool

0: für die Geschäftsprozessmodellierung, für Process Mining geworden ist.

0: Also mit KI kann man im Prinzip Agenten einsetzen,

0: um bestimmte Aktivitäten bei der Modellierung

0: bei dieser — wie wir es immer sagen — bei der As-is-Aufnahme.

0: Also: Wie sind die Geschäftsprozesse jetzt?

0: Wie wollen wir unsere  Geschäftsprozesse in Zukunft gestalten?

0: Wie wollen wir Geschäftsprozesse analysieren?

0: Was müssen wir wissen etc.?

0: Und dabei spielen mittlerweile KI-Agenten auch in SAP Signavio

0: eine extrem große Rolle — jetzt schon.

0: Sprich, es gibt einen Agenten,

0: der hilft zum Beispiel, mit Texten einfach einen Prozess zu erstellen.

0: Also ich tippe etwas oder ich mache Copy-Paste

0: von einem Dokument, und daraus kann  ich schon mal einen Prozess erstellen.

0: Das ist schon basierend auf KI.

0: Auch kann ein KI-Agent mir helfen, ein Dashboard zu verstehen,

0: Process Mining zu verstehen:

0: Was sind die Gründe für ein bestimmtes  Problem in einem besonderen Geschäftsprozess?

0: Also das spielt alles eine Rolle.

0: Wie gesagt,

0: bei der tatsächlichen  Geschäftsprozessmanagementaufgabe,

0: die wir ja im Prinzip

0: jetzt heute Andreas und ich ja repräsentieren —

0: das ist die eine Seite.

0: Da gibt es ja noch ganz viele. Da kommen wir später darauf zurück.

0: Die andere Seite, wie Agenten, wie KI im Prinzip

0: Geschäftsprozessmanagement verändert,

0: kommt zurück auf dein Beispiel gleich, Andreas, ist im Prinzip:

0: Es macht ja die Ausführung  von dem Geschäftsprozess.

0: Das heißt, ich nutze nicht  nur KI bei der Erstellung

0: von meinem Geschäftsprozess, bei den Gedanken,

0: die ich mir für die Zukunft mache, sondern ich sage einem KI-Agenten,

0: was er eigentlich so zu tun hat, in  welchem Prozess, warum er das auch tut.

0: Und um auf das Beispiel zurückzukommen:

0: Der Agent — im Prinzip, ja — er setzt um.

0: Im Prinzip setzt er um, was wir ihm sagen.

0: Das heißt, wir sagen ihm — das  Thema Lunch ist ja natürlich

0: ein gutes Beispiel — aber wir können das

0: auf einen richtigen Geschäftsprozess übertragen.

0: Ich habe einen Kreditantrag. So — was muss ich machen?

0: Und ich habe einen Agent, der sich um diese Kreditantragfreigabe

0: und Bedingungen vielleicht kümmert.

0: Und diesem Agent muss ich ganz viele Informationen

0: mitgeben, damit er das auch richtig  tut — wie ein richtiger Mitarbeiter.

0: Potenziell auch besser, irgendwann,  je nachdem — oder nicht besser.

0: Aber er muss wissen: Okay, was ist die Kredithöhe?

0: Was sind die Kreditbedingungen?

0: In welchem Land ist die Person?

0: Was ist die Kredit — das Wort fällt mir nicht ein.

0: Also die

0: Kreditwürdigkeit. Dankeschön. Die Kreditwürdigkeit des Klienten etc.

0: Und das muss er alles

0: mit in Betracht nehmen, damit er seinen  Job auch an der Stelle richtig machen kann.

0: Noch ein letztes Wort dazu —

0: und dann lasse ich dich bestimmt  darüber sprechen, Andreas.

0: Und dafür

0: kann man ja normale  Modellierungsmethoden natürlich nutzen.

0: Aber es gibt auch neue Konzepte rund um die Modellierung, rund um die Vorgabe

0: von diesen Informationen für die KI-Agenten.

0: Das nennen wir bei Signavio Process Atoms.

0: Und das ist im Prinzip ein neuer  Weg, einem KI-Agenten zu sagen:

0: Okay, das und das musst du  betrachten, das sind die Limits,

0: das sind die Zeiträume, die du betrachten musst.

0: Es gibt bestimmte Risiken, die musst du auch in Betracht nehmen.

0: Und bis zu dem und dem Datum muss das und das gemacht werden.

0: Aber Andreas, jetzt frage ich mich —

0: Josèphe, danke,

0: das war ein guter Einblick —  frage ich mich natürlich als Laie:

0: Warum kommt denn das Thema jetzt gerade so auf?

0: Gibt es da — also wo sind die Grenzen?

0: An welchen Punkt sind wir denn gerade überhaupt?

0: Was können wir denn überhaupt schon machen?

0: Ja, es geht schon relativ

0: viel. Und Josèphe hat es eben  auch schon ganz gut dargestellt.

0: Also der neue Punkt ist diese Flexibilität.

0: Es gibt ja viele, die schon sagen: Na ja, Prozessautomatisierung aufgrund

0: von Regeln hatten wir schon  vorher. Das ist auch richtig.

0: Man hat sich immer dann schwergetan,

0: wenn es entweder sehr viele Regeln gibt,  die es gleichzeitig zu beachten gilt,

0: oder wenn man sehr flexibel darauf reagieren muss.

0: Das war so eine typische Domäne, wo man gesagt hat:

0: Da braucht man dann den Menschen,

0: weil diese Flexibilität bekommen

0: irgendwie, die Softwareprogramme einfach nicht hin.

0: Und ich glaube da gibt es mit der KI,

0: mit der künstlichen Intelligenz, gibt es mehr Flexibilität,

0: neue Möglichkeiten, dort etwas zu tun.

0: Aber ganz klar: Es gibt auch —

0: es ist eine Technologie, es ist eine Software —

0: Es gibt natürlich auch Grenzen.

0: Man darf das nicht zu weit sehen.

0: Also dieser Agent, der kann einzelne Aufgaben oder tatsächlich relativ

0: große Teile eines Prozesses schon ausführen. Aber der braucht Grenzen.

0: Warum?

0: Weil wir ihm vielleicht auch nicht genug Regeln gegeben haben.

0: Und weil er sich schon manchmal auch verläuft.

0: Muss mal ganz klar sagen. Also es braucht

0: ein gutes Regelwerk. Da wird man auch immer den Menschen

0: brauchen, nämlich so etwas zu formulieren.

0: Das heißt, das Prozesswissen, wird immer noch beim Menschen bleiben.

0: Und man muss auch klar sagen: Die Businessrelevanz oder das,

0: was das Geschäft ausmacht oder das auch, was das Unternehmen ausmacht —

0: das ist der Mensch, der das auch in  Regeln definiert, in den Vorgaben

0: für den Agenten. Und der Agent führt das dann tatsächlich aus.

0: Also insofern sind Agenten schon auch immer noch Ausführende

0: einer Unternehmensorganisation,

0: die bestimmte Regeln hat, den Regeln folgt  und die auch gewisse Businessziele hat.

0: Insofern —

0: ja, Automatisierungstechnologie, aber mit einer neuen Art und Weise,

0: mit Daten umzugehen und auch, ich möchte  mal sagen, Entscheidungen zu treffen.

0: Aber diese Entscheidungen

0: sind auch immer etwas, die wir weiter als Menschen kontrollieren müssen

0: oder mit dem — Und das sind die  Dinge, die wir uns jetzt als SAP

0: und auch als Scheer fragen: Wie können wir solche Systeme managen?

0: Weil wir reden ja jetzt nicht

0: nur über einen Agenten, zwei, sondern vielleicht habe ich plötzlich 50 da

0: bei mir werkeln, möchte ich mal  sagen — die muss ich managen.

0: Also: Was tun die denn gerade?

0: Und die muss ich auch in irgendeiner  Art und Weise überwachen,

0: ob die denn tatsächlich das tun. Weil

0: natürlich sind das Softwaresysteme, natürlich machen die Fehler.

0: Vielleicht sind die auch nicht richtig konfiguriert, muss man sagen.

0: Vielleicht sind meine Regeln nicht vollständig.

0: Das mag ja sein.

0: Und ich will natürlich verhindern,

0: dass der jetzt einen Kredit vergibt, der jetzt irgendwie viel zu groß ist,

0: an jemanden, der aus irgendwelchen Gründen

0: kreditwürdig erscheint, weil die Regeln so sind.

0: Aber jeder mit dem normalen Menschenverstand würde sagen:

0: Moment mal, an der Stelle muss ich mal noch mal nachhaken.

0: Das wäre jetzt auch tatsächlich so ein bisschen meine Frage,

0: die ich an Josèphe gerne weitergeben würde: Wie gut passt denn Agentic AI wie es jetzt ist

0: überhaupt schon zu der klassischen Prozess-

0: Welt, die jetzt bisher so bestand — also mit der Steuerung beispielsweise?

0: Wie passt das überhaupt da dazu — realistisch?

0: Genau, perfekte Brücke.

0: Ich war gerade dabei einzuspringen.

0: Das passt.

0: Es passt dazu in dem Sinne, dass zum Beispiel

0: am Mining — haben wir ja schon seit  langem — also Geschäftsprozessmanagement,

0: einen Teil von unserem Fall  ist ja auch Prozess Mining.

0: Und tatsächlich ist das Thema  Agenten-Mining jetzt auch

0: ein richtig großes Thema.

0: Sprich: Um darauf zurückzukommen, was Andreas sagte — ich muss ja

0: prüfen, dass der Agent sich so  benimmt, wie ich das auch will.

0: Das habe ich auch früher machen  müssen für normale Systeme

0: oder für Mitarbeiter, um zu gucken: Gibt es bestimmte Prozessvariationen,

0: die in unseren Zielen nicht entsprechen?  Gibt es bestimmte Prozessvariationen,

0: die ein gewisses Risiko bergen und bestimmte Risiken dann im Prinzip brechen?

0: Und das Gleiche kann man — und tut  man dann auch — für KI-Agenten.

0: Sprich, man schaut sich das Verhalten von diesen KI-Agenten über die Zeit an

0: und schaut, ob es Prozessvariationen gibt, ob er bestimmte Regeln

0: befolgt oder nicht befolgt. Bzw. —

0: das hilft auch in dem Moment zu lernen:

0: Okay,

0: ich sehe, dass dieser Agent — dein Beispiel, Andreas — der hat doch ein Kredit

0: vergeben an eine Person, die  noch nicht kreditwürdig ist.

0: Das heißt, daraus kann ich als Unternehmen lernen.

0: Man sagt: Okay,

0: wir brauchen hier neue Richtlinien,

0: neue Guidelines für unseren  Agenten, damit er sagt:

0: Aber okay,

0: ich muss auch noch auf das

0: und das achten, wenn ich bei  dieser Kreditvergabe arbeite.

0: Sprich,

0: das ist eine

0: neue Ebene in Prozessmanagement.

0: Aber das verändert im Prinzip das Fach nicht in dem Sinne,

0: dass man Prozesse definiert, Prozesse umsetzt

0: und im Prinzip auch Prozesse  analysiert. Meint, zu gucken,

0: dass alles richtig läuft und das Ganze kontinuierlich zu optimieren.

0: Also an der Stelle ist es nur ein andere Ebene.

0: Das würde ich jetzt vielleicht noch ganz gerne unterstützen —

0: so als positive Botschaft auch an  alle Prozessmanager da draußen.

0: Die Methoden bleiben eigentlich gleich.

0: Man muss jetzt nicht irgendwie sagen:

0: Das, was wir die letzten 20 Jahre  gelernt haben über Unternehmensabläufe,

0: das werfen jetzt über Bord und das  machen jetzt alles die Agenten.

0: Nein, das ist eigentlich eher im Gegenteil.

0: Diese klassische Methode des Prozessmanagements

0: gewinnt eigentlich an Bedeutung, weil wir damit sehr gut

0: mit dieser Technologie umgehen können  und sie auch kontrollieren können.

0: Und, ich denke, das wird die Unternehmen weiterbringen.

0: Denn viele Unternehmen fragen sich ja: Wie gehe ich mit diesem Thema KI um?

0: Und wir vertreten nun die Meinung, dass gerade das Prozessmanagement

0: der entscheidende Schlüssel ist, um diese Technologie wirklich —

0: sagen wir — von einem reinen Assistenzsystemen zu heben

0: auf eine Technologie, die das Unternehmen weiterbringt

0: und unterscheidet auch von anderen Unternehmen.

0: Andreas, gibt es denn

0: Aufgaben, bei denen du sagen würdest,

0: da eignen sich die Agenten besonders  gut — und andere vielleicht auch nicht?

0: Ja, das kann man durchaus sagen.

0: Und da muss man auch schauen:

0: An welchen Stellen kann ich denn Agenten einsetzen?

0: Also über Agenten nachzudenken macht immer da Sinn,

0: bei dem ich viele Varianten habe, bei dem  ich Flexibilität brauche und bei dem ich

0: reagieren muss auf das, was letztendlich innerhalb

0: oder im Rahmen der Aktivitäten so passieren.

0: Wenn ich nun einen Prozess habe, der

0: sehr wohl strukturiert ist  und in der Vergangenheit

0: auch schon sehr gut funktioniert oder der automatisierbar war,

0: dann werde ich nicht unbedingt einen Agenten  einsetzen, weil das funktioniert schon.

0: Also alles über Bord zu werfen jetzt nur, weil es Agenten gibt,

0: macht jetzt an der Stelle auch keinen Sinn.

0: Gerade wenn es um Prozesse geht, die sehr strukturiert sind

0: und die vielleicht auch nach außen strukturiert dargestellt werden können —

0: aufgrund von Regularien, aufgrund von Nachweispflichten —

0: an dieser Stelle kann ich schon wohl strukturierte Prozesse weiter verwenden.

0: Das macht auf jeden Fall Sinn.

0: Der zweite Punkt ist in Richtung Daten.

0: Man muss natürlich schauen:

0: Welche Daten

0: darf der Agent verwenden? Wo darf er drauf zugreifen?

0: Wo wandern die Daten hin?

0: Das ist im Moment ein Riesenthema, das  wir auch ganz offen diskutieren müssen.

0: Wer hat eigentlich Datenhoheit?

0: Wem gehören die Daten? Und auch: Welche Qualität haben Daten?

0: Auch der KI-Agent wird auf einer

0: fragwürdigen Datenbasis natürlich auch

0: fragwürdige Entscheidungen treffen.

0: Wenn man aber ganz ehrlich ist: Das war vorher auch schon so.

0: Von daher macht es vielleicht so  manche Dinge noch mal sichtbarer,

0: die vorher eigentlich schon als —

0: zumindest Herausforderung in  Unternehmen — sowieso schon

0: sichtbar waren.

0: Und das Zweite: Wo eignet es sich auch nicht?

0: Also man darf dem auch keine zu großen Aufgaben geben.

0: Es gibt ein ganz schönes Beispiel, kann man sich vielleicht mal anschauen.

0: Es gab den Versuch mit einem KI-Agenten,

0: so einen Snackautomaten zu  kontrollieren oder zu führen —

0: also einen kleinen Laden quasi wie so kleinen Emma-Laden.

0: Das war so ein Automat, der stand,

0: glaube ich, im Wall Street Journal und der sollte dieses Geschäft führen.

0: Aber man muss sagen:

0: Der hat schon hier und dort ein  paar Schwierigkeiten gehabt.

0: Also wer mal so ein bisschen

0: sich da mal eine lustige Story anschauen will — das ist sehr nett gemacht.

0: Wie gesagt: Wall Street Journal. Man hat viel gelernt.

0: Manche haben auch gesagt: Das zeigt, dass KI-Agenten

0: eigentlich gar nicht das  leisten, was sie versprechen.

0: Ich sehe das ein bisschen anders.

0: Es ist ein schönes Beispiel dafür, wo Grenzen sind.

0: Und es zeigt einem ganz gut auf, wie man Agenten einsetzen kann

0: und wo Limitationen sind, die jede Technologie hat und der man sich

0: aber einfach als Unternehmenslenker gerade bewusst sein muss.

0: Josèphe, Andreas — wir sind jetzt quasi schon mittendrin.

0: Und da könnten wir wahrscheinlich noch  in alle Richtungen auch weiter überlegen.

0: Aber ich würde gern noch ein bisschen

0: zur konkreten Umsetzung gehen aus der Perspektive eines Betriebs —

0: also, ja, zum Agenten hin.

0: Josèphe: Wenn jetzt Unternehmen starten wollen — was heißt eigentlich

0: das Starten,

0: Dieses KI-Agent Designen?

0: Also was würdest du da mitgeben wollen?

0: Was ich da mit geben will? Ganz viel.

0: Aber im Prinzip —

0: da würde ich eigentlich sagen: Back to the roots oder back to basics.

0: Und zum Thema Process Management  und Unternehmensführung,

0: Unternehmensorganisation: Also KI

0: ist im

0: Prinzip jetzt nicht etwas, wo man sagt: Ich setze alle

0: möglichen KI-Agenten einfach so ein und denke mir, das wird gut.

0: Und das Beispiel mit dem Shop ist auch ganz süß.

0: Das heißt eigentlich muss  man sich Gedanken machen.

0: Also wirklich —

0: das ist eine strategische Aufgabe, damit es auch zum Erfolg führt — ist:

0: Wie laufen meine Geschäftsprozesse?

0: In welchen Prozessen macht es Sinn, dass ich bestimmte Agenten einsetzt?

0: Welche Prozesse eignen sich besonders? Wenn ich jetzt an die SAP-Welt denke,

0: ist tatsächlich auch zu sagen: Okay, ich habe bestimmte Einkaufs-, Finanzprozesse.

0: Gibt es vielleicht auch da Agenten, die mir direkt helfen können,

0: bestimmte Bereiche

0: in meinen Prozessen zu optimieren? Aber wirklich vom Prozess her zu starten —

0: vom Need, von den Problemen oder von der Automatisierbarkeit

0: bestimmter Prozessen ausgehen und nicht von dem Agenten.

0: Also wir denken nicht erst mal Agent, sondern man muss wirklich erst mal process

0: first denken und dann sich anschauen: Wo macht was Sinn?

0: Was würde es uns bringen,

0: in dem Einkaufsprozess den und den Agenten einzusetzen?

0: Das ist wirklich —

0: das ist die Mindestvoraussetzung aus meiner Perspektive.

0: Und das ist auch der einzige Weg, überhaupt einen Erfolg zu erreichen.

0: Das hatten wir vorhin mit den Geschäftszielen.

0: Das muss das Ziel sein.

0: Also wir haben in Unternehmensstrategien bestimmte Prozesse —

0: und dann schaut man, was können  die KI-Agenten an der Stelle tun?

0: Es gibt eigentlich viele Unternehmen, die

0: die anbieten werden, KI-Agenten  zu managen oder zu governen.

0: Der ist schon da.

0: Der wird im Prinzip technisch  betrachtet wie ein IT-System.

0: Ist ja schön und gut,

0: aber das reicht nicht, um  Geschäftsprozesse im Prinzip

0: richtig zu umzusetzen und zum Erfolg zu führen.

0: Man muss wirklich von den Steps ausgehen.

0: Was kann man wie nutzen? Und dann auch — das ist aber wieder Thema

0: Geschäftsprozessmanagement — das  kontinuierlich analysieren und optimieren.

0: Also das wäre wirklich

0: die beiden Richtungen für mich: erst mal gucken

0: vom Prozess aus, von der Strategie, von der Prozessseite aus —

0: und dann auch wirklich diese kontinuierliche Analyse und Optimierung.

0: Das wäre das Zweite, damit man überhaupt  KI-Agenten erfolgreich umsetzen kann.

0: Was wären das für Methoden aus dem Prozessmanagement,

0: die dabei helfen könnten?

0: Das wäre aber wiederum —

0: dann sind wir bei der Prozessanalyse Wo stehen wir?

0: Was möchte ich mit meinem  Einkaufsprozess erreichen?

0: Was sind meine verschiedene Einkaufsprozesse?

0: Was habe ich für Lieferanten etc? Also Geschäftsprozessanalyse,

0: Bestandsanalyse —

0: Punkt eins: Und dann in dem  kontinuierlichen Geschäft

0: dieses Thema Process Mining  oder KI-Agenten-Mining,

0: um das Ganze kontinuierlich zu optimieren.

0: Da kommen wir wieder zu unseren  Basics vom Geschäftsprozessmanagement.

0: Andreas, was würdest du für den richtigen Einstieg mitgeben —

0: vielleicht auch mit dem Stichwort Build-Pfade?

0: Ich denke, dass man sich schon tatsächlich

0: Dinge anschauen kann, die es  schon gibt, um so ein paar

0: erste

0: Ideen zu bekommen.

0: Ich bin aber kein Freund davon,  jetzt einfach mal Ideen zu sammeln

0: und dann auf den Tisch zu legen und dann zu sagen: Ich nehme mal A, B, C.

0: Sondern zu schauen: Was beschäftigt mich als Unternehmen

0: im Moment? Ist es zum Beispiel, dass ich neuen Regularien gegenüberstehe?

0: Ist das ein Punkt? Oder ist es vielleicht ein Punkt,

0: dass ich mit sehr heterogenen Daten zurzeit umgehen muss?

0: Also ein Beispiel wäre:

0: Ich bekomme Rechnungen, aber die bekomme ich als E-Mail, als Fax,

0: über irgendwelche Standards und noch irgendwie

0: drei andere Möglichkeiten, die da in mein Unternehmen reinfluten.

0: Also zu schauen: Wo, an welcher  Stelle habe ich denn im Moment

0: durchaus Überlegungen, besser zu werden?

0: Wo möchte ich denn tatsächlich

0: meine Vorteile vielleicht auch als Unternehmen

0: in dem Markt ausbauen — in Form einer ganz strategischen Analyse.

0: Und im nächsten Schritt werde ich dann schauen: Sind dann

0: Agenten in der Lage, mir da zu helfen?

0: Und dann ist es so ein bisschen

0: die klassische IT-Build-or-buy-Entscheidung,

0: dass ich mir anschaue: Gibt es —

0: es gibt so Kataloge, da kann man halt schauen —

0: was gibt es denn so für Agenten? Würden die mir dann an der Stelle helfen?

0: Oder bin ich an ein paar Stellen  durchaus auch in einer Situation,

0: bei dem ich mir einen Partner suche, der mir dort Lösungen baut

0: oder tatsächlich auch selber Know-how aufbaue,

0: um gewisse Dinge dort auch wirklich zu implementieren?

0: Also gerade wenn es darum geht, dass ich Unternehmenswissen

0: in irgendeiner Art und Weise

0: schon im Unternehmen auch halten will und  nicht irgendwie einer Cloud anvertrauen

0: will, die jetzt sonst wo liegt — nach GDPR sowieso nicht erlaubt —

0: dann würde ich schauen:  Brauche ich auch selber Wissen,

0: um das in irgendeiner Art  und Weise zu realisieren?

0: Ich gebe mal ein Beispiel: Wenn ich zum Beispiel Bilder erkennen

0: will, also Bilder, vielleicht  meiner Produkte erkennen will,

0: dann sind vielleicht auch spezifische  Eigenschaften meiner Produkte

0: auch wichtig.

0: Und diese spezifischen Eigenschaften, die möchte ich natürlich

0: als Unternehmenswissen auch bei mir im Unternehmen halten.

0: Und das sind so typische Beispiele, wo ich sage: Das ist etwas,

0: das ich zwar mit KI verarbeite, aber eigentlich

0: unter meiner Kontrolle und nicht  unter der Kontrolle von anderen.

0: Und wenn wir beim Einstieg bleiben, Andreas — vielleicht auch das noch als

0: als Stichwort rübergeworfen:

0: Welche Rolle spielen dann KPIs, Kennzahlen, dabei?

0: KPIs sind deswegen wichtig, weil es sind so

0: die Leitplanken, die ich mir selber  gebe — also die Kennzahl als solches,

0: aber natürlich auch der  entsprechende Wert dieser Kennzahl.

0: Also eine typische Kennzahl wäre ja: Ich  will, wenn ein Kundenauftrag reinkommt,

0: den innerhalb von einem Tag

0: irgendwie bearbeiten können oder zumindest  eine Rückkehrindikation geben können.

0: Wenn das mein Benchmark ist, dann ist das natürlich etwas, was ich

0: sehr schön auf Prozessen definieren kann.

0: Und wenn

0: der Agent in dem Prozess arbeitet, dann habe ich den quasi mit einem Aufwasch

0: gerade mitgemacht, sozusagen.

0: Dann ist es eigentlich fast egal, welche Technologie ich benutze.

0: Also das ist eigentlich das Schöne, dass ich dann

0: diese Kennzahlen vielleicht  gar nicht auf den Agenten,

0: sondern auf den Prozess anwende, in dem der Agent arbeitet.

0: Und das macht es mir viel einfacher, weil so Kennzahlensysteme —

0: das gibt es einfach schon. Das muss ich ja auch nicht neu erfinden.

0: Und das ist eine schöne Art und Weise, dort mit

0: mit dieser Technologie auch zurechtzukommen,

0: weil — um auf das Thema künstliche Intelligenz zurückzukommen —

0: diese Modelle, die tun ja immer was, die laufen ja eigentlich typischerweise.

0: Man kennt das ja, wenn ich ChatGPT frage.

0: Der sagt ja nie: „Weiß ich nicht“, sondern zur Not erfindet er was.

0: Ja, das ist auf der IT-Seite

0: so ein bisschen das Problem: Der macht immer irgendwas.

0: Aber ob das sinnvoll ist — das ist halt die zweite Frage.

0: Das sehe ich dann an der KPI.

0: Weil wenn ich dann irgendwie zwar  schnell ein Angebot rausschicke,

0: aber der Kunde sagt: „Das hat aber mit  dem, was ich wollte, gar nichts zu tun“,

0: dann weiß ich: Obacht —

0: hier muss ich vielleicht noch mal drauf schauen.

0: Josèphe, du hast jetzt gerade ganz vehement  mitgenickt. Und das möchte ich aufgreifen,

0: um auch schon Richtung Ende noch eine  kleine Zusammenfassung mit euch zu finden.

0: Ich würde dich gerne noch mal fragen:

0: Was würdest du uns vielleicht auch

0: zum Abschluss mitbringen aus dem, was wir besprochen haben,

0: unserem kleinen Einblick?

0: Was sind die wichtigsten Punkte für Entscheider, die Sie bedenken sollten?

0: Warum es sich vielleicht auch lohnt?

0: Ja, danke für die Frage.

0: Ich habe vehement mit genickt.

0: Das kann ich gut. Aber —

0: Also wenn man sich die Zahlen anguckt,

0: na ja, also das ist tatsächlich in Richtung

0: Schlussfolgerung für heute:

0: Es sind sehr viele Unternehmen,

0: die sich mit dem Thema KI und KI-Agenten beschäftigen,

0: Aber wenn man jetzt bei Gartner guckt, was für Zahlen da rauskommen:

0: Also in diesem Jahr werden  80 % in Unternehmen im Prinzip

0: schon mal mit AI getestet haben.

0: Viele machen sich natürlich Sorgen zeitgleich.

0: Man sieht ja auch Studien von Gartner, dass eigentlich die Benefits,

0: also die Vorteile eigentlich wirklich wesentlich größer sind als die Risiken.

0: Aber um diese Benefits, um diese  Vorteile dann zu erreichen,

0: muss man wirklich, wie wir heute besprochen haben,

0: das ganze Thema KI aus der Unternehmensstrategie

0: und aus den Unternehmensgeschäftsprozesse heraus anschauen.

0: Wirklich überlegen: Was wollen wir mit den KI-Agenten erreichen?

0: Warum setzen wir diese ein?

0: Wie messen wir den Erfolg von dem  Unternehmen und somit von unseren

0: KI-Agenten in bestimmten Geschäftsprozessen?

0: Und dann spricht im Prinzip

0: nichts mehr gegen den Einsatz  von KI und KI-Agenten.

0: Das wäre der erste Punkt, so mehr die strategische Seite.

0: Und tatsächlich kann man auch sagen:

0: Start small, think big.

0: Auch bei KI-Agenten, bei KI insgesamt,

0: ist es glaube ich, eine  ganz gute Herangehensweise.

0: Also wirklich vielleicht sich ein paar

0: Pilotprojekte aussuchen, ein paar Ecken.

0: Vielleicht unser Beispiel mit  dem Kreditmanagement angucken

0: oder in einen speziellen Bereich

0: im Einkauf sich Piloten aufzubauen und auch daraus zu lernen,

0: wie die Organisation darauf reagiert und wie viele Benefits da kommen.

0: Aber auch: Welche Fehler man  gemacht hat, damit man das

0: im großen Maße nicht mehr macht.

0: Josèphe sagt also:

0: Start small, think big. Und  Andreas, ich würde auch dich gerne

0: noch mal nach deinen konkreten Schritten fragen, die du für uns mitgeben würdest,

0: die Unternehmen bedenken können, wenn sie sich hin

0: zu KI-Agenten bewegen wollen — als Fazit.

0: Ja, so der Hinweis von Joséphe ist sicherlich richtig:

0: klein starten, um die ersten Schritte zu gehen.

0: Das aber in einen gewissen Rahmen  setzen, damit man auch weiß:

0: Wenn es funktioniert — was mache  ich denn als Nächstes? Und wie?

0: Wie unterstütze ich denn insgesamt das Unternehmen?

0: Ich denke immer: Angst ist  ein schlechter Ratgeber.

0: Natürlich kann man sich die ganzen Studien

0: anschauen und sagen: Na, oh Gott —

0: jetzt setzen das alle ein und dann komme ich ins Hintertreffen.

0: Ja, wir leben aber tatsächlich in einer Welt, die sich schnell verändert,

0: die sich stark verändert

0: und bei der man Chancen ergreifen muss.  Und dort muss man tatsächlich überlegen:

0: Ist KI für mich eine Chance — und wenn ja, an welcher Stelle?

0: Und das ist genau der Punkt,

0: nämlich: An welcher Stelle  könnte ich das einsetzen?

0: Dazu brauche ich erst mal Wissen.

0: Das heißt, der Aufbau von Wissen

0: innerhalb

0: des Unternehmens über künstliche Intelligenz ist, glaube ich, schon

0: ein relativ strategischer Punkt und wichtiger Punkt.

0: Und man muss leider sagen auch tatsächlich  für eine gewisse Managementebene.

0: Die muss gewisse Grundzüge der  künstlichen Intelligenz zumindest mal

0: grob verstanden haben, um es in die Überlegungen

0: mit einbeziehen zu können.

0: Da geht es nicht um Details, aber es geht schon darum zu verstehen,

0: was die Möglichkeiten sind,

0: die mit diesem strategischen Rahmen tatsächlich existieren.

0: Weil es gibt auch tatsächlich Projekte —

0: es gibt auch Unternehmen,

0: die sagen: "Ich habe die ersten Piloten gemacht,

0: die waren auch ganz okay, Aber ich weiß irgendwie nicht so richtig,

0: wie ich jetzt weitermachen soll."

0: Und das muss man sich insgesamt überlegen.

0: Und da braucht man tatsächlich

0: Unternehmenslenker, tatsächlich  gewisse Visionen, wo es hingehen soll.

0: Ich möchte nicht so weit gehen, dass jetzt jedes Unternehmen

0: sich ein völlig neues Geschäftsmodell überlegen muss oder sagen muss:

0: „Aber jetzt — morgen mache ich mein, mache ich mein Geschäft völlig anders.“

0: Nichtsdestotrotz kann es verändern.

0: Und man muss als Unternehmen  natürlich immer sehen:

0: Wie verhält sich der Markt?

0: Oder gibt es vielleicht Marktbegleiter, die ihr Geschäftsmodell verändern?

0: Und muss ich da in irgendeiner Art und Weise darauf reagieren?

0: Also man muss ein paar Dinge gleichzeitig tun —

0: tatsächlich.

0: Das ist aber, denke ich bei jeder Veränderung so oder bei jeder,

0: sagen wir,

0: Marktveränderung, die uns dort in den letzten Jahren begegnet ist.

0: Und ich denke, es braucht  vor allen Dingen auch eben

0: die richtigen Ansprechpersonen, die einen unterstützen können,

0: die Expertise.

0: Deswegen freue ich mich, dass wir gemeinsam einen Einblick heute

0: wagen konnten in die Welt von Agentic AI.

0: Vielen Dank an dich, Joséphe Blondaut. Dr.

0: Andreas Kronz. Ich habe mich gefreut, dass wir uns miteinander

0: in dieses Thema reingewagt haben.

0: Und ich wünsche noch einen schönen Tag.

0: Vielen Dank.

0: Wünsche ich auch. Schönen Tag noch.

0: Vielen Dank.

0: Das war re:invented

0: der Business Podcast von Scheer IDS.

0: Mehr Impulse, Best Practices und Hintergründe

0: finden Sie auf scheer-ids.de.

0: Wenn Sie wollen, hören wir uns in der nächsten Folge wieder.

0: Bis dahin machen Sie's gut.