Agentische BPM-Systeme: Autonomie und datengetriebene Optimierung

Seit den frühen 1990er Jahren hat die Business Process Management (BPM)-Disziplin durch fortschreitende Automatisierungstechnologien stetig neue Impulse erhalten. Während frühere Entwicklungen vor allem einzelne Aufgaben automatisierten, richteten sich spätere Ansätze auf die Orchestrierung kompletter Geschäftsprozesse. Der aktuelle Trend, angetrieben von generativer und agentischer künstlicher Intelligenz, verspricht eine weitere Revolution – diesmal mit Fokus auf Autonomie statt bloßer Automatisierung.

In einem Position Paper, das auf einer Keynote des Workshops „AI for BPM 2025“ basiert, wird erläutert, wie Prozess-Mining als Fundament dient, auf dem Agenten Prozesszustände erfassen, Verbesserungspotenziale erkennen und eigenständig handeln können. Diese Agenten ermöglichen ein datengetriebenes Management, das weit über das traditionelle, designorientierte BPM hinausgeht.

Das Papier skizziert die Architektur von Agentic Business Process Management Systems (A‑BPMS), Plattformen, die Autonomie, logisches Denken und Lernfähigkeit in die Prozesssteuerung integrieren. A‑BPMS sollen Prozesse in einem Kontinuum von menschlich gesteuert bis vollständig autonom abbilden, wodurch die Grenzen von Automatisierung und Governance neu definiert werden.

Mit dieser Vision eröffnet sich ein neues Kapitel in der Prozessoptimierung: Systeme, die nicht nur Aufgaben ausführen, sondern aktiv Entscheidungen treffen und kontinuierlich aus Daten lernen, um Geschäftsabläufe effizienter und flexibler zu gestalten.