Glossar
Automation, KI, Agenten, AI Act — zum Nachlesen.
Vier Kapitel, die die Begriffe hinter agentischer Automatisierung ausführlich erklären — mit Beispielen aus der Praxis und Zeichnungen. Geschrieben für Entscheider und Fachabteilungen, nicht für Forscher.
Automatisierung & RPA
Wo alles begann: vom Skript zum Software-Roboter. Die Begriffe hinter klassischer Prozessautomatisierung — und ihre eingebaute Grenze.
8 BegriffeKapitel lesen 02KI & Machine Learning
Vom lernenden Modell zum Sprachmodell: die Begriffe hinter der Technik, die Automatisierung das Verstehen beigebracht hat.
9 BegriffeKapitel lesen 03Agentic AI
Wenn KI nicht mehr nur antwortet, sondern Arbeit übernimmt: Agenten, ihre Werkzeuge, ihre Schleife — und die Kontrollen, die sie unternehmenstauglich machen.
9 BegriffeKapitel lesen 04EU AI Act
Das Regelwerk für KI in Europa: Risikoklassen, Pflichten, Fristen — und was davon für agentische Systeme im Unternehmen konkret zählt.
9 BegriffeKapitel lesenDie Entwicklung
Wie es zu Agenten kam.
Die Geschichte der Automatisierung ist eine Geschichte wachsender Reichweite. Skripte und Schnittstellen verbanden Systeme, die dafür gebaut waren. RPA (ab ca. 2015) durchbrach diese Grenze: Software-Roboter bedienten jede Anwendung über deren Oberfläche — schnell eingeführt, aber starr, denn der Bot kann nur das Drehbuch, das man ihm gab. Machine Learning (ab ca. 2018 breit im Einsatz) brachte das Verstehen in den Prozess: Dokumente lesen, Fälle klassifizieren, Risiken schätzen. Die Durchlaufquoten stiegen — doch jede echte Ausnahme landete weiter beim Menschen, weil den Modellen die Sprache und der Kontext fehlten.
Genau das änderten große Sprachmodelle (ab 2022): Software konnte plötzlich lesen, argumentieren und formulieren. Der letzte Schritt ist der zu Agenten (ab ca. 2024): LLMs bekommen Werkzeuge, mit denen sie in echten Systemen handeln, und eine Schleife, in der sie wahrnehmen, planen, handeln und sich selbst prüfen. Damit übernimmt Software erstmals Ergebnisse statt Schritte — und damit beginnt die eigentliche Arbeit: Identität, Grenzen, Aufsicht und Nachvollziehbarkeit, denn Handlungsfähigkeit ohne Governance ist kein Fortschritt, sondern ein Risiko.