Automatisierung ist in produzierenden Unternehmen seit Jahrzehnten etabliert. Sobald Prozesse jedoch Abstimmungen, Freigaben und Ausnahmen erfordern, stößt klassische Automatisierung an ihre Grenzen: Informationen verteilen sich über unterschiedliche Systeme und Entscheidungswege verlängern sich. An diesen Übergängen entstehen Intransparenz, Zeitverlust und manuelle Zusatzarbeit. Hier setzt Agentic AI als unterstützende Ebene an, die Informationen kontextualisiert und Prozesse koordiniert.
AI Agents in der Praxis
In der industriellen Praxis sind KI Agenten keine autonomen Entscheider, sondern haben eine klar umrissene Rolle. Sie übernehmen Aufgaben, die bislang manuell, zeitintensiv oder fehleranfällig waren, etwa Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammentragen, Inhalte fachlich einordnen oder relevante Dokumente identifizieren und in Beziehung setzen. Auf dieser Basis bereiten sie Entscheidungen vor, stoßen definierte Workflows an oder eskalieren Vorgänge gezielt an die zuständigen Rollen.
Entscheidend ist dabei weniger Autonomie als Kontextualisierung: Ein Agent erkennt, welche Informationen zu einem Vorgang gehören, welche Regelwerke oder Freigabeketten gelten und welche Personen eingebunden werden müssen. Wichtig ist: Ein guter Agent denkt nicht für Menschen, sondern sortiert für Menschen. Er agiert innerhalb klarer Leitplanken und folgt bestehenden Prozessen, statt sie zu ersetzen.
Praxisbeispiel: Abweichung im laufenden Produktionsprozess
Ein typisches Szenario: Während der Fertigung wird eine Abweichung festgestellt, etwa bei einem Bauteil oder einem Prozessparameter. Diese muss dokumentiert, bewertet und freigegeben werden. Meist beginnt nun eine manuelle Suche nach betroffenen Aufträgen, Spezifikationen, Zuständigkeiten oder ähnlichen Fällen. Hier kann ein KI-Agent unterstützen, indem er automatisch relevante Informationen zusammenträgt – etwa betroffene Aufträge, technische Dokumente, Prüfprotokolle, frühere Abweichungen oder Freigabehistorien. Er ordnet diese Informationen dem konkreten Vorgang zu, macht Abhängigkeiten sichtbar und bereitet eine strukturierte Entscheidungsgrundlage vor. Anschließend stößt der Agent den vorgesehenen Freigabeprozess an und informiert die zuständigen Rollen. Die Entscheidung über Maßnahmen oder Produktionsfreigaben bleibt beim Menschen. Ähnliche Muster lassen sich in weiteren Anwendungsfällen nutzen, etwa bei Reklamationsbearbeitung, Serienanlauf, Lieferantenabweichungen oder Änderungsmanagement.
Agenten nicht in der Verantwortung
Ein wichtiger Grundsatz beim Einsatz von KI-Agenten ist, dass diese Entscheidungen unterstützen, aber Verantwortung nicht ersetzen. In vielen industriellen Abläufen gibt es bewusst definierte Punkte, an denen ein Mensch die finale Freigabe geben muss. In der Praxis bedeutet das, dass ein AI Agent eine Entscheidung vorbereiten kann, getroffen wird sie jedoch von einer verantwortlichen Person.
Für die Akzeptanz im Werk muss klar sein, warum dieser Vorschlag gemacht wurde, welche Informationen herangezogen wurden, welche Alternativen möglich sind und wer die Freigabeverantwortung trägt. Ein praxistauglicher Agent muss außerdem mit Ausnahmen umgehen können. Gerade in der Produktion sind Sonderfälle die Regel: fehlende Dokumente, widersprüchliche Versionen, abweichende Lieferungen, Zeitdruck. Ein Agent sollte solche Situationen transparent machen, etwa durch gezieltes Eskalieren an die richtige Stelle, statt einen Prozess stillschweigend weiterzuschieben.
Voraussetzungen und Stolpersteine
Damit KI-Agenten in der Produktion sinnvoll eingesetzt werden können, sind nicht zuerst neue Technologien entscheidend, sondern Grundlagenarbeit. Drei Voraussetzungen sind dabei besonders wichtig:
Klare Prozesse und Verantwortlichkeiten: Ein Agent kann nur dann koordinieren, wenn klar ist, wie ein Vorgang standardmäßig läuft: Welche Freigabeschritte gibt es? Welche Rolle entscheidet? Welche Fristen gelten? Wo sind harte Stopps vorgesehen? Viele Unternehmen merken hier, dass Prozesse zwar existieren, aber nicht durchgängig dokumentiert sind oder sie werden im Alltag unterschiedlich ausgeführt. Agentic AI bietet hier einen Hebel und macht solche Unschärfen sichtbar.
Kontext entsteht aus zugänglichen Inhalten: Oft stecken entscheidende Informationen in unstrukturierten Quellen. Sind diese schwer auffindbar, uneinheitlich benannt oder Versionsstände unklar, kann auch ein Agent nur begrenzt helfen. Deshalb ist ein realistischer Startpunkt oft, Zugriffe, Ablagen, Versionierung und Metadaten so zu ordnen, dass der nötige Kontext zuverlässig bereitgestellt werden kann.
Governance, Rechte und Nachvollziehbarkeit sind Pflicht: Gerade wenn Agenten Informationen systemübergreifend nutzen, müssen Rollen- und Rechtekonzepte sauber greifen: Wer darf was sehen? Wer darf was anstoßen? Was wird protokolliert? Praktisch relevant sind Audit-Trails, Freigabeprotokolle und klare Regeln, welche Aktionen automatisch angestoßen werden dürfen und welche ausschließlich nach Bestätigung. Ohne diese Leitplanken entsteht schnell Skepsis.
Typische Stolpersteine liegen dabei weniger in der KI selbst, sondern sind oft organisatorisch bedingt: zu breite Use Cases, fehlende Zuständigkeiten oder die Erwartung, dass Agenten sofort End-to-End-Prozesse autonom übernehmen. Erfolgreicher ist meist ein schrittweises Vorgehen mit einem klar abgegrenzten Prozess, der dann schrittweise ausgebaut wird.
Kein Systemersatz
Der Nutzen von Agentic AI entsteht dort, wo sie bestehende Prozesse stabil unterstützen und Medienbrüche reduzieren kann. Für produzierende Unternehmen bietet dies die Gelegenheit für einen pragmatischen Einstieg: Bestehende Systeme bleiben erhalten, während AI Agents als koordinierende Ebene helfen, Informationen nutzbar zu machen und Abläufe effizienter zu gestalten.
