Marcell Wach
Senior Consultant bei METAPOTT
Agentic Process Automation (APA) ist ein neues Paradigma im Bereich der Prozessautomatisierung, welches in den letzten Monaten viel Aufsehen erregte, sowohl in der Praxis als auch in der Wissenschaft. Der CEO von UiPath Verkündet seine „Agentic Future“ und ein Forscherteam von mehreren Universitäten stellte ihre ersten Prototypen basierend auf Python vor.
APA hat das Potenzial, weit über die Fähigkeiten traditioneller Robotic Process Automation (RPA) hinauszugehen. Während RPA hauptsächlich für regelbasierte, repetitive Aufgaben eingesetzt wird, zielt APA darauf ab, durch Prompts komplexere Prozesse zu automatisieren, die menschliche Intelligenz und Entscheidungsfähigkeit erfordern.
Für eine bessere Einordnung, differenziere ich zwischen RPA, Intelligent Automation (IA) und APA:
🦾 Robotic Process Automation (RPA)
• Regelbasierte Automatisierung: RPA ist ideal für die Automatisierung einfacher, repetitiver Aufgaben, die klar definierten Regeln folgen.
• Manuelle Workflow-Konstruktion: Workflows müssen manuell erstellt und implementiert werden, was Zeit und Aufwand erfordert.
• Work Orchestration: RPA kann Aufgaben wie Terminierung und Warteschlangen verwalten, benötigt jedoch klare Anweisungen.
Einschränkungen: RPA ist in seiner Flexibilität begrenzt und kann nur strukturierte Daten verarbeiten.
🧠 Intelligent Automation (IA)
• IA integriert Technologien wie Machine Learning (ML), Computer Vision und Natural Language Processing (NLP), um komplexere Aufgaben zu automatisieren.
• Verarbeitung unstrukturierter Daten: Im Gegensatz zu RPA kann IA auch unstrukturierte Daten analysieren und verwenden.
Automatisierung kognitiver Aufgaben: IA ist in der Lage, Aufgaben zu automatisieren, die kognitive Fähigkeiten erfordern, wie z.B. Entscheidungsfindung und Computer Vision.
🤖 Agentic Process Automation (APA)
• Verwendung von LLM-basierten Agenten: APA nutzt AI-Agenten, die auf Large Language Models (LLMs) basieren, um komplexe Prozesse autonom zu verwalten und durchzuführen.
• Automatisierte Workflow-Konstruktion: Im Gegensatz zu RPA, das manuelle Arbeit erfordert, kann APA Workflows automatisch erstellen und anpassen.
• Dynamische Entscheidungsfindung: APA-Agenten können in Echtzeit Entscheidungen treffen, basierend auf aktuellen Daten und Kontext.
• Hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: APA passt sich an wechselnde Bedingungen und Anforderungen an, was es ideal für dynamische und komplexe Prozesse macht.
Intelligente Handhabung komplexer Aufgaben: APA ist darauf ausgelegt, auch anspruchsvolle Aufgaben zu bewältigen, die ein tiefes Verständnis und die Fähigkeit zur Anpassung an neue Situationen erfordern.
Fazit:
RPA eignet sich für einfache, regelbasierte Automatisierung. IA erweitert die Fähigkeiten durch die Integration von KI. APA stellt den fortschrittlichsten Ansatz dar, indem es AI-Agenten nutzt, um hochkomplexe, dynamische Prozesse autonom zu steuern und kontinuierlich zu optimieren.
Während RPA der Einstiegspunkt für Automatisierung ist, führen IA und APA die Technologie auf eine neue Ebene der Komplexität und Intelligenz, was Unternehmen ermöglicht, in einem immer anspruchsvolleren Umfeld wettbewerbsfähig zu bleiben.
Obwohl APA ein vielversprechendes Konzept ist, ist es noch nicht so weit verbreitet und ausgereift wie traditionelle RPA- oder IA-Lösungen. Es hat das Potenzial, die Automatisierungslandschaft zu revolutionieren, aber es gibt noch Herausforderungen zu überwinden. Dazu gehören die Sicherstellung der Zuverlässigkeit und Sicherheit der von KI-Agenten getroffenen Entscheidungen sowie die Integration in bestehende IT-Infrastrukturen.
APA bietet eine spannende Vision für die Zukunft der Automatisierung, indem es die Grenzen von RPA und IA erweitert. Es ist jedoch noch keine vollständig ausgereifte Technologie und wird in den kommenden Jahren weiterentwickelt und verfeinert werden müssen, bevor es sich in der Breite durchsetzen kann 😉