Die Wette von 2019: Automatisierung wird ein Service — und sie wird autonom.

2019 war Automatisierung ein Projektgeschäft. Unternehmen kauften RPA-Lizenzen, ließen Bots bauen — und blieben dann mit ihnen allein: Wartung, Ausnahmen, Änderungen, Betrieb. Robert Aksan, damals seit über zwei Jahrzehnten in Enterprise-Programmen unterwegs, zog daraus zwei Schlüsse, die er zur Grundlage einer Firma machen wollte. Erstens: Automatisierung scheitert selten an der Technik, fast immer am Betrieb — sie gehört als Service geliefert, nicht als Projekt abgeworfen. Er nannte es Automation as a Service. Zweitens: Mit Machine Learning würden diese Systeme nicht nur Schritte abspielen, sondern zunehmend eigenständig arbeiten — Dokumente verstehen, Fälle entscheiden, Ausnahmen selbst behandeln.

2020 wurde aus der These die BOTFORCE GmbH, gegründet in Wien. Die ersten Jahre waren bewusst bodenständig: RPA-Projekte als UiPath-Partner, Dokumenten-KI im Prozess, daneben harte Delivery-Arbeit in regulierten Umgebungen — ein Kreditforderungs-Wertstrom bei einer führenden österreichischen Bank, die EMEA-Cutover-Leitung eines globalen S/4HANA-Programms über fünf Länder. Genau dort entstand das Handwerk, das heute jeden Agenten-Rollout trägt: Go-lives verantworten, Ausnahmen managen, Systeme betreiben, die nicht ausfallen dürfen.

Ab 2022 lieferten große Sprachmodelle die fehlende Zutat. Was den Bots immer gefehlt hatte — Sprache, Kontext, Urteilsvermögen — war plötzlich verfügbar. BOTFORCE baute damit zuerst intern: über zwanzig eigene Produkte, von Tender-Intelligence bis Planungstools, entwickelt und betrieben vom eigenen Team. Nicht als Selbstzweck, sondern als Übungsplatz: Wer Software selbst betreibt, lernt schneller als jede Beratung, was hält und was bricht.

Heute ist die Wette von 2019 Realität — unter neuem Namen. Agentic AI heißt jetzt, was damals „autonomes Arbeiten mit ML“ hieß: Software, die Ergebnisse übernimmt statt Schritte. BOTFORCE entwirft, baut und betreibt diese Agenten für regulierte Branchen in Österreich und Deutschland — mit Identität, Grenzen, Audit-Trail und menschlicher Aufsicht ab dem ersten Tag. Denn die zweite Hälfte der ursprünglichen These gilt unverändert: Entscheidend ist nicht, was die Technik kann, sondern ob man sie verantwortungsvoll betreiben kann.