KI-Agenten in der Prozessmodellierung

Die nächste Entwicklungsstufe der KI

KI-Agenten sind die nächste Evolutionsstufe der Künstlichen Intelligenz.
In der Prozessmodellierung ermöglichen sie automatisierte, lernfähige und sich selbst optimierende Abläufe – von der Modellierung über die Analyse bis zur Compliance.

Was sind KI-Agenten?

Nach der Ära der Chatbots und KI-Assistenzsysteme wie ChatGPT oder Copilot beginnt nun das Zeitalter der KI-Agenten. Während klassische KI-Modelle auf konkrete Anfragen reagieren, gehen Agenten einen Schritt weiter: Sie handeln eigenständig, planen Aufgaben, interagieren mit Systemen und lernen aus Erfahrungen, um Ziele zu erreichen.

Damit werden Agenten zu digitalen Mitarbeitenden, die nicht nur antworten, sondern tatsächlich agieren können. Viele Fachleute betrachten sie daher als die nächste Evolutionsstufe der KI – von der reaktiven Intelligenz hin zu autonomen, zielgerichteten Systemen.

Beispiele aus der Praxis:

• Ein Wartungs-Agent erkennt frühzeitig drohende Maschinenausfälle, plant automatisch Servicetermine ein und bestellt Ersatzteile – bevor überhaupt ein Problem entsteht.
• Oder ein Prozess-Agent überwacht Lieferketten, erkennt Engpässe und steuert Auftragsprioritäten neu, um Verzögerungen zu vermeiden.

Funktionsweisen von KI-Agenten

Damit ein KI-Agent nicht nur Empfehlungen ausspricht, sondern auch wirklich handeln kann, braucht er Zugriff auf Systeme und Datenquellen. Das geschieht über Schnittstellen, sogenannte APIs (Application Programming Interfaces), die es dem Agenten ermöglichen, direkt mit anderen Anwendungen zu kommunizieren.

Revolutioniert wird dieser Ansatz derzeit durch die Definition einer Standardschnittstelle, dem Model Context Protocol (MCP). Durch diese Standardisierung wird eine Art plug-in-Konzept für KI-Systeme ermöglicht. Ein „MCP-Server“ und ein „Client“ können miteinander kommunizieren, ohne sich zu kennen. Ein Übersicht von derzeit etwa 17.000 verfügbaren MCP-Server finden Sie auf der Website mcp.so.

Wie KI-Agenten die Prozessmodellierung verändern

In modernen Prozessmodellierungs- und Ausführungssystemen eröffnen KI-Agenten ganz neue Möglichkeiten. Sie verändern, wie Prozesse entworfen, analysiert und überwacht werden – von der ersten Idee bis zur laufenden Optimierung. Die folgenden drei Szenarien zeigen, wie das konkret aussieht:

BPMN-Modellierung

Anstatt manuell BPMN-Diagramme zu zeichnen, beschreibt man den Prozess einfach in Alltagssprache:
„Wenn eine Bestellung eingeht, prüfe den Bestand, bestelle nach, wenn nötig, und informiere den Einkauf.“
Oder noch einfacher:
„Generiere mir einen typischen Bestellprozess.“

Ein Modellierungs-Agent erzeugt daraus automatisch ein vollständiges, syntaktisch korrektes Prozessmodell – inklusive Rollen, Schnittstellen und Dokumentation.
In ibo Prometheus können Prozesse einfach und effizient mithilfe von KI modelliert werden. Mehr Informationen dazu erhalten Sie in unserem Blogartikel zu „KI-Unterstützung in ibo Prometheus„.

Analyse von Auffälligkeiten zur Verbesserung

Nachdem der Prozess modelliert wurde, übernimmt ein Analyse-Agent. Er überprüft die tatsächlichen Abläufe, erkennt Auffälligkeiten und schlägt konkrete Verbesserungen vor.

Beispiel:
Im Bestellprozess zeigt sich, dass in über 50 % der Fälle der Lagerbestand zu gering ist, was zu Verzögerungen führt. Der Agent macht auf die Engpässe aufmerksam und schlägt vor, die Lagerkapazität zu erhöhen oder die Bestelllogik anzupassen.

Erkennung von Regelverstößen und Risiken

Ein Compliance-Agent prüft Prozesse auf Risiken, Regelverstöße und fehlende Kontrollen. Auf die Frage „Welche Risiken siehst du in diesem Prozess und wie könnten sie minimiert werden?“
stellt er fest, dass Bestellungen über 10.000 € derzeit ohne zusätzliche Freigabe erfolgen und für neue Lieferanten keine Auswahlkriterien existieren.

Das birgt das Risiko, gegen interne Einkaufsrichtlinien zu verstoßen oder Budgetgrenzen zu überschreiten. Der Agent empfiehlt daher, eine zusätzliche Genehmigungsstufe einzuführen und die Lieferantenauswahl zu dokumentieren.

Der selbstoptimierende Prozess: Ein Blick in die Zukunft

Diese Agenten können zusammenarbeiten, Informationen austauschen und sich gegenseitig anstoßen. Ein KI-Agenten-Netzwerk überwacht in Echtzeit, wie ein Prozess tatsächlich läuft. Es erkennt etwa, dass ein Genehmigungsschritt regelmäßig verzögert ist, analysiert die Ursache (z. B. Urlaubszeiten oder doppelte Prüfungen), simuliert Alternativen und passt den Prozess automatisch an – natürlich unter Berücksichtigung von Richtlinien und Unternehmenszielen.

Der Mensch gibt den Rahmen vor – die KI-Agenten halten den Betrieb am Laufen, optimieren ihn kontinuierlich und schlagen Innovationen vor. Kurz gesagt: Der Prozess „denkt mit“.

Sicherheit und Verantwortung in einer vernetzten KI-Welt

Die Fähigkeit von KI-Agenten, über offene Schnittstellen wie APIs oder das Model Context Protocol (MCP) auf externe Systeme zuzugreifen, eröffnet enorme Potenziale – aber auch Risiken.
Wenn eine KI etwa in der Lage ist, ein Kraftwerk zu steuern, kann sie intelligente Entscheidungen treffen – etwa tageszeit- oder wetterabhängige Regelungen zur Energieeinsparung.
Doch dieselbe Fähigkeit birgt die Gefahr, dass eine KI in einem falschen Kontext oder ohne ausreichende Sicherheitsmechanismen Fehlentscheidungen trifft – etwa den Energiefluss unterbricht, weil sie „glaubt“, Strom werde nicht mehr benötigt.

Fazit

KI-Agenten markieren den Übergang von reaktiver KI zu proaktiver Intelligenz. In der Prozessmodellierung werden sie zum Schlüssel für automatisierte, adaptive und lernfähige Unternehmensprozesse.
Wer heute die Grundlagen legt, hat morgen Systeme, die nicht nur Aufgaben ausführen – sondern Ziele verstehen und selbstständig erreichen.

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