Agentenbasierte Orchestrierung: Der Gamechanger im Customer Lifecycle Management

15.April

Die Zukunft der Prozessautomatisierung ist angebrochen – und sie heißt AI Agent. In Kombination mit intelligenter Prozessorchestrierung bieten KI-gesteuerte Agenten Unternehmen eine einmalige Chance: die Automatisierung nicht nur effizienter, sondern auch flexibler, skalierbarer und kundenorientierter zu gestalten.

Was ist Prozessorchestrierung – und warum ist sie so wichtig?

Automatisierte Geschäftsprozesse bestehen selten aus einer einzigen Software. Sie laufen über verschiedenste Systeme, Schnittstellen und menschliche Beteiligte hinweg – vom CRM über ERP bis hin zu KI-Komponenten. Die Prozessorchestrierung sorgt dafür, dass all diese Elemente reibungslos zusammenspielen. Sie ist der Dirigent im Hintergrund, der bestimmt, wer was wann wie tut.

Der klassische Weg: Deterministische Orchestrierung

In der deterministischen Prozessorchestrierung ist der Ablauf eines Prozesses vorab exakt definiert. Es gibt ein klares Modell, das festlegt, welche Schritte wann ausgeführt werden – ideal für standardisierte Abläufe wie Rechnungsfreigaben, Compliance-Prozesse oder das klassische Onboarding. Eine Reihe von wichtigen Prozessen können im Customer Lifecycle Management über diese Wege abgebildet werden.

Vorteile:

  • Hohe Kontrolle und Vorhersehbarkeit

  • Erfüllung regulatorischer Anforderungen

  • Einfache Dokumentation und Auditierbarkeit

Nachteile:

  • Unflexibel bei unerwarteten Situationen

  • Aufwändig bei häufigen Prozessänderungen

Die flexible Alternative: Nicht-deterministische Orchestrierung

Hier treffen wir auf die neue Generation der Automatisierung. Nicht-deterministische Orchestrierung erlaubt es, Prozessentscheidungen zur Laufzeit zu treffen – oft basierend auf Daten, Kontext und KI-Modellen. Statt einem festen Ablauf reagiert das System dynamisch auf Eingaben oder unvorhergesehene Ereignisse.

Beispiel: Bei einer Kundenbeschwerde analysiert ein AI Agent den Kontext, prüft historische Daten, schlägt eine passende Lösung vor – und passt den Prozess automatisch an.

Vorteile:

  • Hohe Anpassungsfähigkeit

  • Individuelle Kundeninteraktion

  • Automatisierung komplexer, unstrukturierter Abläufe

Nachteile:

  • Geringere Transparenz

  • Schwieriger zu prüfen oder zu dokumentieren

Die Lösung: Agentenbasierte Orchestrierung verbindet beide Welten

Agentenbasierte Prozessorchestrierung kombiniert das Beste aus beiden Ansätzen. Prozesse können teils deterministisch ablaufen – etwa bei der Identitätsprüfung oder Compliance-Schritten – während AI Agents in bestimmten Abschnitten dynamisch Entscheidungen treffen. Damit heben Sie Ihr Customer Lifecycle Management auf eine neue Ebene!

So entstehen hybride Prozessmodelle, die Kontrolle und Flexibilität vereinen.

Ein typisches Beispiel aus dem Customer Lifecycle Management:

  • Der Kunde durchläuft einen festen Anmeldeprozess (deterministisch).

  • Basierend auf seinem Verhalten entscheidet ein AI Agent über eine personalisierte Produktberatung oder Cross-Selling-Maßnahme (nicht-deterministisch).

  • Das Feedback fließt zurück ins CRM und beeinflusst zukünftige Interaktionen (automatisierter Lernkreislauf).

Fazit: Intelligente Automation braucht Balance

Die Einführung von AI Agents ist nur dann erfolgreich, wenn sie eingebettet in eine durchdachte Orchestrierung erfolgt. Eine agentenbasierte Architektur ermöglicht genau das: Sie erlaubt es, strukturierte Abläufe beizubehalten und gleichzeitig Raum für flexible, KI-gestützte Entscheidungen zu schaffen.

Unternehmen, die heute auf diese hybride Form der Automatisierung setzen, schaffen die Grundlage für skalierbare Innovation, effiziente Prozesse und eine deutlich verbesserte Kundenerfahrung über den gesamten Customer Lifecycle hinweg.

Extra-Tipp: Analysieren Sie Ihre bestehenden Prozesse – welche sind klar strukturiert und eignen sich für deterministische Steuerung? Und wo könnten AI Agents echten Mehrwert bringen durch Flexibilität, Personalisierung oder intelligente Entscheidungen?

Sie möchten mehr erfahren darüber, wie künstliche Intelligenz ihr Customer Lifecycle Management verbessern kann? Kontaktieren Sie uns jetzt!