Die Diskussion um Künstliche Intelligenz hat in den letzten Monaten einen neuen Schub bekommen. Neben Chatbots und Automatisierung tauchen immer häufiger zwei Begriffe nebeneinander auf: KI-Workflows und KI-Agenten. Auf den ersten Blick klingen beide ähnlich – doch in der Praxis gibt es entscheidende Unterschiede. Im kommenden Herbst-Release am 19.11.2025 präsentieren wir, wie wir für unsere Kunden beide Welten in der aiSuite zusammenführen.
Lesen Sie in diesem Blogbeitrag:
- Wodurch sich KI-Workflows von KI-Agenten unterscheiden
- Welcher Methodenansatz sich für welchen Use Case eignet
- Und wann es sinnvoll ist, beide Methoden miteinander zu verbinden
KI-Workflows vs. KI-Agenten
KI-Workflows sind klar strukturierte, vordefinierte Abläufe, in die Künstliche Intelligenz an bestimmten Stellen eingebunden wird. Sie funktionieren wie ein Fließband: Jeder Schritt ist festgelegt, und die KI sorgt dafür, dass Routineaufgaben schneller, zuverlässiger und intelligenter erledigt werden. Typische Einsatzfelder sind die automatische Rechnungsverarbeitung, das E-Mail-Routing im Kundenservice oder das Bewerber-Screening im HR. KI-Workflows sind aber nicht mit RPA (Robotic Process Automation) zu verwechseln. Denn KI-Workflows gehen über rein regelbasierte Automatisierung hinaus, indem sie Texte, Bilder und Muster verstehen und darauf reagieren können.
Beispiel: Bewerbermanagement
1. Bewerbungen automatisch einsortieren und Skills erkennen
2. KI erstellt Kandidatenprofile & Ranking
3. Automatisierte Terminvorschläge für Interviews (Kalenderabgleich)
4. Versand von Absagen, Verträgen und Onboarding-Informationen
Das Einsatzgebiet von KI-Agenten ist weitergefasst: KI-Agenten sind eigenständige, adaptive Akteure, die ein Ziel verstehen und selbst entscheiden, wie sie es erreichen. Anstelle eines festen Ablaufs folgen sie einer dynamischen Logik – ähnlich wie ein Mitarbeiter, der improvisiert, recherchiert und kreative Lösungen findet. KI-Agenten sind besonders wertvoll, wenn das Ziel klar ist, der Weg dorthin jedoch variabel oder unvorhersehbar bleibt. Beispiele sind Kundenservice-Agenten, die komplexe Anfragen bearbeiten, Research-Agenten, die Daten aus verschiedenen Quellen bündeln und verdichten, oder HR-Agenten, die nicht nur Bewerberpools durchsuchen und Kompetenzprofile abgleichen, sondern auch erste Gespräche führen.
KI-Architekturen im Überblick
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aiSuite: Das Beste aus beiden Welten
Als Experte für Konversationstechnologien haben wir mit der aiSuite eine leistungsstarke Plattform gebaut, mit der die Vorteile von KI-Workflows und agentiver KI kombiniert werden können. Im kommenden Herbst-Release werden wir mit einem KI-Workflow-Editor die Weichen für noch flexiblere und präzisere KI-Automatisierung stellen. Damit wollen wir unseren Kunden die Möglichkeit bieten, einfache Prozesse schnell und unkompliziert zu automatisieren. Parallel dazu können Sie Ihre Arbeitsumgebung mit KI-Agenten dynamisch neu ausrichten.
