Jenseits des Prototypings:Wie agentische KI-Lösungen die Transformation in regulierten Branchen beschleunigen

Strenge regulierte Branchen kämpfen darum, der Falle der Agenten-KI-Piloten zu entkommen. Während beispielsweise 78 % der Schaden- und Unfallversicherer die neueste KI eingeführt haben, haben nur 4 % sie auf ihre Schadensabwicklung ausgeweitet und nur 27 % haben versucht, eine durchgängige Schadentransformation durchzuführen. Behauptungen, dass KI den größten Nutzen bringen sollte, bleiben für fast alle beim Proof of Concept stecken.

Die heutigen KI-gestützten Codierungstools geben jedem das Gefühl, ein Baumeister zu sein, und Unternehmen ermutigen ihre Teams, Prototypen mit den neuesten KI-Assistenten zu erstellen. Doch obwohl viele kleine Pilotprojekte zur persönlichen Produktivität erfolgreich waren, war es sehr schwierig, selbst Transaktionsprozesse mit KI zu transformieren. Die Einbettung von KI in Ihre kritischsten und komplexesten Prozesse ist nicht nur eine Herausforderung bei der Codierung – es geht um Vertrauen, Konsistenz und Compliance. Damit kämpfen heute so viele führende Unternehmen.

In diesem Blog werde ich die entscheidenden Merkmale darlegen, die eine Agentenlösung benötigt, um in einer Unternehmensumgebung erfolgreich zu sein. Ich erkläre, warum für die meisten regulierten Arbeitsabläufe und Transaktionsprozesse eine speziell entwickelte Lösung oft schneller und zuverlässiger Governance, Orchestrierung und Domänenexpertise bereitstellt als eine völlig neue Lösung.

Wann sollten Sie Ihre Agentenlösung erstellen oder kaufen?

Der Build-First-Ansatz hat absolut seine Berechtigung. Wenn der Prozess, den Sie umwandeln möchten, so spezifisch für Ihr Unternehmen ist, dass niemand sonst ihn packen könnte, dann macht der Aufbau Sinn. Das Gleiche gilt, wenn Sie über eine ausgereifte KI-Engineering-Organisation, eine starke MLOps-Disziplin und die Risiko- und Compliance-Muskeln verfügen, um nichtdeterministische Systeme in der Produktion zu steuern. Auch experimentelle Anwendungsfälle an der Grenze dessen, was mit KI möglich ist, gehören oft ins Build-Camp.

Was sollten Sie jedoch tun, wenn es sich bei dem Prozess um einen gut verstandenen, wiederholbaren Workflow mit ähnlichen Prozessen in jedem Unternehmen Ihrer Branche handelt? Erwägen Sie die Bearbeitung von Rechnungen, die Verwaltung von Kundenansprüchen, „Know Your Customer“ (KYC), Bestandsverwaltung und Order-to-Cash. In diesen Fällen kämpfen alle Konkurrenten in Ihrer Branche mit den gleichen Schritten, Ausnahmen und regulatorischen Verpflichtungen. Der Aufbau einer eigenen Agentenlösung ist hier wie die Inbetriebnahme eines maßgeschneiderten ERP im Jahr 2026:technisch machbar, aber nicht lohnenswert.

Auch die Zeit bis zur Wertschöpfung spielt eine Rolle, wenn der Prozess stark reguliert ist und die Kosten für Fehler eher zu Bußgeldern und Reputationsschäden als zu verlorenen Entwicklerstunden führen können. Untersuchungen des MIT ergaben, dass der Kauf von KI-Tools von spezialisierten Anbietern in fast 70 % der Fälle erfolgreich ist, während interne Builds weniger als ein Drittel so oft erfolgreich sind. Für die meisten Arbeitsabläufe, die Unternehmensleiter transformieren möchten, erweisen sich speziell entwickelte Agentenlösungen als wertvoll.

Was sind Agentenlösungen?

Der Begriff „KI-Agent“ ist zu einem der am meisten überladenen Begriffe in der Unternehmenssoftware geworden. Hier lohnt es sich, zwischen Agenten und Lösungen zu unterscheiden.

Ein Agent ist eine Softwareeinheit, die eine bestimmte Aufgabe begründen, planen und ausführen kann – beispielsweise die Überprüfung eines Dokuments, die Prüfung einer Transaktion oder die Ausarbeitung eines Einspruchs. Ein guter KI-Agent ist beeindruckend. Aber wenn man in einen komplexen Prozess einsteigt, hat es Probleme ohne die richtige Grundlage, die richtigen Werkzeuge und das Team, das den Prozess umgibt. Es kann die Arbeit isoliert erledigen, aber ohne ordnungsgemäße Orchestrierung kann es das Ergebnis nicht zuverlässig liefern.

Eine Agentenlösung ist die vollständige Betriebsumgebung rund um diesen Agenten. Es handelt sich um ein speziell entwickeltes, vorgefertigtes Angebot, das spezialisierte KI-Agenten, deterministische Automatisierungen, Human-in-the-Loop-Überprüfungen, Integrationen sowie die Governance- und Prüfungskontrollen vereint, die ein reguliertes Unternehmen benötigt. Es zielt auf einen spezifischen, hochwertigen Workflow ab und stellt die bereits eingebettete Domänenexpertise, Richtlinien und Best Practices bereit.

Entscheidend ist, dass eine Agentenlösung auch den gesamten Prozess orchestriert. Einige der leistungsfähigsten KI-Assistenten von heute können Aufgaben koordinieren und sogar mehrstufige Arbeitsabläufe im Handumdrehen aneinanderreihen. Aber in der Praxis folgen keine zwei Läufe dem gleichen Weg, und dieser Mangel an Konstanz ist kein Grund für eine streng regulierte Arbeit. Konsistenz und Zuverlässigkeit erfordern eine dedizierte Steuerungsebene:eine, die KI-Agenten, Automatisierungen und Menschen durchgängig koordiniert. Eine Möglichkeit, die über Tage, Wochen oder Monate hinweg angehalten, fortgesetzt und beibehalten werden kann. Dabei handelt es sich um eine agentenbasierte Geschäftsorchestrierung, bei der Unternehmen von der Aufgabenautomatisierung zur echten Prozesstransformation übergehen.

Warum Agentenlösungen in regulierten Arbeitsabläufen erfolgreich sind

Speziell entwickelte Lösungen verkürzen die Zeit bis zur Wertschöpfung, mit der maßgeschneiderte Lösungen zu kämpfen haben. Die Komponenten sind bereits montiert. Ihr Team verbringt seine Zeit damit, Ihre Richtlinien, proprietären Regeln und Daten zu konfigurieren, anstatt das Framework zu erstellen. Branchen-Benchmarks zeigen, dass gleichwertige interne Builds in der Regel viele Monate benötigen, um die erste Produktion zu erreichen, während speziell entwickelte Bereitstellungen in Wochen gemessen werden. Für einen Prozessverantwortlichen oder Entscheidungsträger, der unter dem Druck steht, einen schnellen ROI zu erzielen, ist das oft der Unterschied zwischen einem skalierbaren und einem stillgelegten Programm.

Agentische Lösungen verfügen außerdem über eingebettetes Fachwissen und die gesammelte Erfahrung unzähliger früherer Bereitstellungen. Grenzfälle wurden bereits antizipiert und Richtlinien kodiert. Leitplanken, Erklärbarkeit, Prüfpfade und Compliance-Kontrollen für Vorschriften wie HIPAA und DSGVO sind vom ersten Tag an Teil der Lösung. In regulierten Branchen ist dies wohl das wichtigste Argument für die Umstellung auf vorgefertigte Lösungen.

Das andere Unterscheidungsmerkmal ist die Haltbarkeit auf Unternehmensebene. Die Prozesse, die in einem regulierten Unternehmen am wichtigsten sind, sind langwierig und anfällig für Ausnahmen. Sie können es sich nicht leisten, ihren Staat zu verlieren. Eine gute Agentenlösung ist so konzipiert, dass sie über Monate und Jahre hinweg zuverlässig läuft, mit deterministischer Ausnahmebehandlung und fester Kontrolle durch die Mitarbeiter. Die Arbeit und Orchestrierung der Agenten stellt sicher, dass sie jederzeit innerhalb sicherer, genehmigter Grenzen agieren.

Die Ergebnisse sind eindeutig. Im Gesundheitswesen setzte medlitix die UiPath-Lösung für die Zusammenfassung von Krankenakten ein und verkürzte die durchschnittliche Überprüfungszeit von 70 Minuten auf sechs (eine Reduzierung um 90 %), wodurch Ärzte mehr Zeit für die direkte Patientenversorgung haben. In ähnlicher Weise implementierte die Valley National Bank eine Agentenlösung für die Transaktionsprüfung und automatisierte 61 % der Überprüfungen von Sanktionstreffern. Sie konnten monatlich 14.000 Warnmeldungen bearbeiten, Zahlungen beschleunigen und das Mitarbeitererlebnis verbessern.

Wie fange ich mit Agentenlösungen an?

Der erste Schritt besteht darin, Ihren bevorzugten Lösungspartner zu identifizieren. Der Agentenmarkt ist überfüllt und die Kluft zwischen einer beeindruckenden Demo und einer unternehmenstauglichen Bereitstellung ist riesig.

Priorisieren Sie eine Plattform der Unternehmensklasse, die für regulierte Märkte entwickelt wurde. Es sollte auf Partnerschaften mit Branchenexperten für Technologie und Prozessdesign basieren und nicht auf einem Anbieter, der behauptet, alles selbst zu machen. Das eigentliche Unterscheidungsmerkmal ist eine Plattform, die konform ist, sich im großen Maßstab bewährt und durch ein Ökosystem aus Kunden und Partnern bereichert wird, das das Fachwissen liefert, das Ihre Arbeitsabläufe erfordern.

Sie sollten auch Governance und Vertrauen auf Unternehmensniveau in Betracht ziehen. Das bedeutet Plattformen mit vollständigen Prüfprotokollen, Richtlinienleitlinien, Simulations- und Bewertungstools sowie Kontrollen, die auf die Vorschriften abgestimmt sind, denen Sie täglich unterliegen. Achten Sie schließlich auf Flexibilität und Skalierbarkeit bei der Bereitstellung, denn ein Partner, der Sie auf einen einzigen Mandanten zwingt, stößt bei Ihren sensibelsten Prozessen an Grenzen.

Die Unternehmen, die mit Agenten-KI gewinnen, werden nicht unbedingt diejenigen sein, die die intelligentesten Agenten entwickelt haben. Sie werden diejenigen sein, die den richtigen Bereitstellungspfad für jeden Prozess wählen, sei es beim Aufbau dort, wo er sich wirklich von anderen abhebt, oder bei der Partnerschaft, wo es bereits eine speziell entwickelte Lösung für die Aufgabe gibt. Für die meisten Unternehmensabläufe ist dieser zweite Weg der sicherste und schnellste Weg zu transformativem Wert mit agentischer KI.

Gehen Sie tiefer

Auf dem UiPath Agentic AI Summit letzten Monat haben wir unsere neuesten speziell entwickelten Agentenlösungen für geschäftskritische Prozesse in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Tests und mehr vorgestellt. Schauen Sie sich meinen Zusammenfassungsblog an, um einen vollständigen Überblick über unsere neuen Lösungen zu erhalten, oder schauen Sie sich den Gipfel auf Abruf an.

Quellen:

• Bain &Company, „Skalierte KI verändert den Schadensprozess“, Dezember 2025.

• Fortune, „MIT Report:95 % der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen scheitern“, 18. August 2025.

• TechAhead, „Build vs Buy vs Partner AI:The Enterprise AI Decision Framework for 2026“, 30. März 2026.