AI Workflow Automation: KI Agenten skalierbar nutzen

Was sind Agentic Workflows und was versteht man unter AI Workflow Automation?

Agentic Workflows bezeichnen automatisierte Prozessketten, in denen künstliche Intelligenz selbständig Entscheidungen trifft oder Aufgaben ausführt. Ziel ist es, Abläufe zu beschleunigen, Daten zu analysieren und manuelle Arbeitsaufwände zu reduzieren.

AI Workflow Automation geht einen Schritt weiter. Sie verbindet klassische Prozessautomatisierung mit generativer AI. Dabei agiert ein AI Agent ähnlich wie ein digitaler Mitarbeiter, der Informationen interpretiert, Schlüsse zieht und eigenständig Handlungsschritte startet. So entstehen dynamische Prozesse, die sich flexibel an unterschiedliche Kontexte anpassen können.

In diesem Zusammenhang spielt der Begriff Orchestrierung eine entscheidende Rolle. In traditionellen Workflow-Systemen ist der Orchestrator ein klar definierter Mechanismus, der jeden Schritt nach transparenten Regeln koordiniert. Jede Aktion ist nachvollziehbar und überprüfbar, was bedeutet, dass der gesamte Prozess auf Wunsch für Benutzer*innen oder Administrator*innen sichtbar gemacht werden kann. Diese Transparenz sorgt für ein hohes Maß an Zuverlässigkeit und Reproduzierbarkeit.

Im Gegensatz dazu ist der Orchestrator innerhalb eines agentenbasierten Workflows selbst ein AI Agent. Dies macht ihn zwar wesentlich flexibler und anpassungsfähiger, führt aber auch zu einer gewissen Unvorhersehbarkeit und fehlender Transparenz. Der Zustand und der Entscheidungsprozess eines solchen Orchestrators sind nicht vollständig nachvollziehbar, und auch seine Argumentation lässt sich nicht immer reproduzieren. Dies führt zu einem Kompromiss zwischen Flexibilität und Kontrolle – ein Gleichgewicht, das aktuelle KI-Workflows oft nur schwer aufrechterhalten können.

In der Theorie gilt das als Fortschritt der KI-gestützten Automatisierung. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass AI Workflows in ihrer bisherigen Form nicht immer effizient, verlässlich oder kostengünstig sind.

Grenzen von Agentic Workflows

Der aktuelle Hype um Agentic Workflows hat zahlreiche Tools hervorgebracht, die mit vollautomatisierten, KI-basierten Prozessen werben. Doch bei genauerem Hinsehen offenbaren sich entscheidende Schwächen.

Das größte Problem ist die Wirtschaftlichkeit. Die meisten Lösungen setzen bei jedem Schritt auf KI und rechnen über Tokens, Credits oder API-Aufrufe ab. Das bedeutet, selbst einfache Aufgaben wie das Weiterleiten von Daten oder das Ausführen logischer Entscheidungen werden mit KI berechnet. Sobald Unternehmen versuchen, diese Prozesse hochzuskalieren, reichen die anfangs verlockenden Lizenzpakete nicht mehr aus und Unternehmen sehen sich mit hohen Kosten konfrontiert.

Hinzu kommt das Risiko unvorhersehbarer Ergebnisse. Wenn jeder Prozessschritt durch KI interpretiert wird, können sogenannte Halluzinationen auftreten. Damit gemeint sind erfundene Inhalte oder fehlerhafte Zusammenhänge, die die KI generiert, um eine zufriedenstellende Antwort zu liefern. Das gefährdet die Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit der Workflows und sorgt außerdem dafür, dass selbst für einfache logische Abfragen Tokens eingesetzt werden.

Ein weiterer Schwachpunkt besteht darin, dass viele Agentic Workflows vollständig KI-basiert sind. Es fehlt eine klare Grenze zwischen deterministischer Logik und kreativem Denken. Unternehmen benötigen jedoch strukturierte Prozesse, in denen kritische Entscheidungen reproduzierbar bleiben und festgelegte Abläufe ohne kreativen Input eingehalten werden.

Die Zukunft der AI Workflow Automation liegt daher nicht in einer vollständigen Abhängigkeit von KI, sondern in der Kombination von klarer Prozesslogik mit gezieltem, intelligentem KI-Einsatz.

FlowDrop als neue Antwort auf die Schwächen klassischer AI Workflows

AI Workflows sind ein zentraler Bestandteil moderner Prozessautomatisierung, stoßen jedoch in ihrer aktuellen Form auf Limitationen. Aus diesem Grund haben wir unsere eigene Lösung für komplexe KI-Workflows unter Einsatz von Agenten entwickelt: FlowDrop. 

FlowDrop ist ein Open-Source Tool, das es ermöglicht komplexe Workflows durch die Verbindung aus klarer Prozesslogik und gezieltem KI-Einsatz aufzusetzen. Hierbei entsteht eine intelligente, kosteneffiziente und kontrollierbare Lösung für Unternehmen, die ihre digitalen Abläufe zukunftssicher gestalten wollen.

Die Besonderheit liegt in der gezielten Trennung von Automatisierung und Künstlicher Intelligenz. FlowDrop nutzt AI nur dann, wenn Interpretation, Anaylse, Recherche, Generierung oder Kontextverständnis erforderlich sind. In allen anderen Fällen greift es auf stabile, regelbasierte Prozesslogik zurück.

Diese Kombination reduziert Kosten, vermindert die Fehlerquote durch übermäßigen KI-Einsatz und schafft nachvollziehbare Workflows, die skalierbar und effizient bleiben. So entsteht ein neues Modell intelligenter Prozessautomatisierung, das sowohl kreativ als auch kontrolliert funktioniert.

FlowDrop lässt sich in seiner aktuellen Version direkt in das Content Management System (CMS) Drupal integrieren und verbindet KI-Agenten mit einem klar definierten Automatisierungsmodell. Integrationen in weitere Software-Systeme sind bereits auf der Roadmap. Unser Lösungsansatz mit FlowDrop zeigt, dass AI Workflows nicht ausschließlich auf Künstlicher Intelligenz basieren müssen, um skalierbare Prozessautomatisierungen zu ermöglichen. 

Die wahre Stärke von AI Workflow Automation liegt im Zusammenspiel aus generativer Intelligenz und logischer Präzision.