Agentic Automation: Der Weg zu gesteuerter autonomer Kontrolle

Agentic-AI-Systeme sind eine Form künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, autonom Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen, ohne kontinuierliche menschliche Aufsicht. Im Gegensatz zur traditionellen Automatisierung, die vordefinierten Regeln folgt, ermöglicht Agentic Automation Systemen, ihre Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen auf Basis gelernter Muster zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Dazu gehört auch das kontinuierliche Lernen aus Ereignissen, die Anpassung an neue Informationen und die Optimierung der Leistung im Laufe der Zeit.

Für die Enterprise-IT bedeutet dies einen Wandel von statischer, deterministischer Jobausführung hin zu dynamischen, adaptiven und intent-basierten Betriebsmodellen. Wie Melahat Elis, VP of Product, erklärt, ist ANOW! eine „strukturelle Neugestaltung für Enterprise Operations – der Wechsel von traditioneller Job-Orchestrierung hin zu gesteuerten, KI-nativen und ergebnisorientierten Operations.“

Diese neue Phase erfordert eine Ausrichtung auf messbaren geschäftlichen Mehrwert und stellt gleichzeitig Compliance, Kontrolle und Transparenz sicher.

Während agentische KI-Funktionen in verschiedenen Anwendungen entstehen (z. B. ServiceNow, SAP oder CI/CD-Tools), entwickeln diese Systeme ihre eigene domänenspezifische Orchestrierung. Dadurch entsteht eine zentrale Herausforderung: Wie kann eine übergeordnete Koordination – traditionell durch Workload Automation gesteuert – über diese fragmentierten und autonomen Domänen hinweg Governance gewährleisten?

Workload Automation behält dabei ihre entscheidende Rolle in der Verbindung verschiedener Systemdomänen und stellt sicher, dass der gesamte Prozess End-to-End funktioniert. Wie Dan Twing feststellt: „Workload Automation wird die Orchestratoren orchestrieren und mit zunehmender Variabilität umgehen.“

Das bedeutet einen Wandel von passivem Monitoring hin zur Bereitstellung von aktivem Entscheidungskontext, der Priorisierung, Risikobewertung und Ausführungszeitpunkte unterstützt. Signale werden zu direkten Eingaben für Orchestrierungsentscheidungen und verwandeln Observability in Echtzeit-Steuerung.

Die ANOW!-Roadmap von Beta Systems basiert auf fünf Säulen für skalierbare, sichere, intelligente und ergebnisorientierte Enterprise Operations:

• Skalierbarkeit: Enterprise-KI-Orchestrierung erfordert eine elastische, verteilte Ausführung, um Millionen dynamischer, ereignisgesteuerter Jobs zu verarbeiten. Ohne elastische Ausführung bleibt KI-gestützte Orchestrierung experimentell.

• Security und Governance: Mit zunehmender Autonomie muss Governance von Anfang an integriert sein – nicht erst nachträglich. Jede Aktion muss auditierbar, erklärbar und richtlinienkonform sein, um Sicherheits- und Datenhoheitsanforderungen zu erfüllen.

• Automation für Observability: Observability entwickelt sich über das reine Infrastrukturmonitoring hinaus und verwandelt Telemetriedaten in Echtzeit-Orchestrierungsintelligenz. Dadurch werden Ausführungsdaten zu Entscheidungsdaten – sowohl für operative Teams als auch für das Management.

• KI-Automatisierung: Die direkte Integration von KI in die Orchestrierungsumgebung bringt intelligente und agentische Fähigkeiten ein, während Kontrolle, Compliance und Nachvollziehbarkeit erhalten bleiben. Dadurch wird jede KI-gestützte Entscheidung in der Execution Lineage dokumentiert.

• Ergebnisorientierte Operations: Dieser Ansatz definiert Orchestrierung neu – nicht mehr anhand von Aktivitäten, sondern anhand von Ergebnissen. Die zentrale Frage verschiebt sich von „Hat das System ausgeführt?“ zu „Hat sich das Geschäftsergebnis verbessert?“ Dafür muss Ausführung intent-basiert werden und Automatisierung an messbaren Ergebnissen ausgerichtet sein.

Die Einführung eines neuen Systems in einer komplexen hybriden Umgebung kann zunächst disruptiv wirken. Unser Ansatz ist daher bewusst auf schrittweise Rollouts ausgelegt, sodass Sie unsere Lösung inkrementell integrieren können – ohne operative Unterbrechungen.

Wir priorisieren die Koexistenz mit Ihren bestehenden Tools und schützen Ihre bisherigen Investitionen, um einen reibungslosen Übergang mit minimalem Risiko zu gewährleisten.

Erreichen Sie innerhalb von 12 Monaten einen nachweisbaren ROI – durch weniger manuelle Aufgaben, weniger SLA-Verletzungen und eine deutlich reduzierte Mean Time to Resolution (MTTR). Wir zeigen klare Wege zu messbaren Kennzahlen, die sich direkt in erheblichen Kosteneinsparungen und geringerem Risiko niederschlagen.

Möchten Sie erfahren, wie Agentic Automation Ihre Operations zukunftssicher machen kann? Kontaktieren Sie uns für eine Beratung.