Daniel Dines, Gründer und CEO von UiPath

Der punktuelle Einsatz von KI reicht dafür nicht. Aufgaben, Entscheidungen und Workflows müssen über die gesamte Organisation hinweg ineinandergreifen. Mitarbeitende, IT-Systeme, Automatisierungslösungen und KI-Agenten übernehmen dabei unterschiedliche Aufgaben. Entscheidend ist, dass ihr Zusammenspiel in einem klar definierten Rahmen koordiniert wird. Unternehmen müssen klar regeln, wer Entscheidungen verantwortet, wie Ergebnisse überprüft werden und der Einsatz von KI gesteuert und kontrolliert wird. Die zentrale Frage lautet daher, wie sich KI sicher, messbar und sinnvoll in den Arbeitsalltag integrieren lässt.

Die Herausforderung fragmentierter KI-Landschaften Die heutige Mischung aus Automatisierungs- und KI-Tools in Unternehmen ist meist gewachsen und nicht ganzheitlich geplant: Die Finanzabteilung nutzt beispielsweise RPA für die Rechnungsverarbeitung, die IT eine Integrationsplattform, operative Teams arbeiten mit Low-Code-Workflows und der Kundenservice mit einem KI-Chatbot.

Jedes dieser Tools kann ein konkretes Problem lösen. In Summe entstehen jedoch schnell Datensilos, separate Workflows, unterschiedliche Governance-Modelle und eine zunehmend komplexe Technologielandschaft. Dadurch steigen Wartungs- und Betriebskosten und der Überblick darüber, wie Arbeit tatsächlich im Unternehmen erledigt wird, geht verloren. Gleichzeitig entstehen neue Risiken, wenn KI-Agenten über Systeme hinweg agieren, ihnen aber wichtige Informationen oder notwendiger Kontext fehlen.

Ein KI-Agent kann beispielsweise den nächsten Schritt in einem Prozess erkennen. Um diesen tatsächlich auszuführen, muss er aber möglicherweise auf ein Unternehmenssystem zugreifen, einen automatisierten Workflow anstoßen oder die Entscheidung eines Mitarbeitenden einholen. Fehlt die übergreifende Koordination, kann Arbeit ins Stocken geraten, doppelt ausgeführt werden oder die erforderlichen Kontrollen fehlen.

Orchestrierung als koordinierende Ebene Genau hier setzt das Konzept der Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT) an – ein Begriff, den Gartner für eine neue Kategorie von Unternehmenssoftware verwendet.

BOAT-Plattformen verbinden Funktionen wie Prozessorchestrierung, Automatisierung, Integration, Low-Code-Entwicklung, intelligente Dokumentenverarbeitung und KI-gestützte Entscheidungsfindung, um deren Zusammenarbeit effizienter zu gestalten. Das Ziel ist mehr Transparenz darüber, wie Arbeit tatsächlich ausgeführt wird, eine klarere Zuordnung von Verantwortlichkeiten und eine einheitliche Grundlage, um den Beitrag von KI und Automatisierung zu konkreten Geschäftsergebnissen zu messen.

Daher werden diejenigen Unternehmen die größten Fortschritte machen, die über isolierte KI-Experimente hinausgehen.

Orchestrierung in der Praxis UiPath führt diese Funktionen auf einer gemeinsamen Plattform zusammen: UiPath Maestro™ koordiniert als Orchestrierungsebene die Zusammenarbeit von Systemen, Software-Robotern, KI-Agenten und Mitarbeitenden.

In der Praxis erkennt beispielsweise ein KI-Agent, welche Aktion als Nächstes erforderlich ist. Ein automatisierter Workflow führt diese Aktion aus, ein bestehendes Unternehmenssystem liefert die benötigten Informationen und ein Mitarbeitender prüft oder genehmigt das Ergebnis, wenn menschliches Urteilsvermögen gefragt ist. Sicherheits- und Governance-Kontrollen lassen sich dabei über den gesamten Prozess hinweg anwenden.

Das ist entscheidend, denn der Wert von KI wird nicht daran gemessen werden, wie viele KI-Agenten ein Unternehmen einsetzt. Ausschlaggebend ist vielmehr, ob diese Agenten zuverlässig in die bestehenden Abläufe des Unternehmens eingebettet werden können – mit den richtigen Daten, dem notwendigen Kontext, geeigneten Kontrollmechanismen und einer sinnvollen Einbindung des Menschen.

Der Gründer und CEO von UiPath, Daniel Dines, argumentiert in seinem Buch „The Work That Remains“, dass die zentrale Herausforderung für den Einsatz von KI in Unternehmen nicht einfach darin besteht, KI-Agenten anzuschaffen.

Vielmehr geht es darum, zu verstehen, wie Arbeit tatsächlich erledigt wird, und einen kontrollierten Rahmen zu schaffen, in dem Menschen, Systeme, Automatisierung und KI wirksam zusammenarbeiten können.

Daher werden diejenigen Unternehmen die größten Fortschritte machen, die über isolierte KI-Experimente hinausgehen. Sie schaffen die Voraussetzungen für eine koordinierte, verantwortungsvolle und messbare Arbeitsweise – und verankern KI und Automatisierung so im Unternehmen, dass daraus langfristig konkreter Geschäftswert entsteht.