Das Unternehmen orchestrieren: Das nächste Kapitel der intelligenten Automatisierung

In einer Welt, in der Unternehmen mit weniger Ressourcen schneller und bessere Ergebnisse liefern sollen, ist intelligente Automatisierung keine Option mehr – sie wird zur grundlegenden Fähigkeit.

Da von Unternehmen zunehmend erwartet wird, mit weniger Ressourcen schneller und bessere Ergebnisse zu liefern, ist intelligente Automatisierung keine Option mehr – sie wird zur grundlegenden Fähigkeit. Doch für viele Unternehmen ist die operative Realität noch immer von Pipeline-Fehlern, verfehlten SLAs, fragilen Automatisierungsketten und isolierten Tools geprägt, die zwar einzelne Aufgaben automatisieren können, die Arbeit aber nicht zuverlässig durchgängig koordinieren. 

In der nächsten Phase der intelligenten Automatisierung geht es weniger darum, eine Aufgabe nach der anderen zu automatisieren, sondern vielmehr darum, Workflows systemübergreifend so zu koordinieren, dass sie beobachtbar, revisionssicher und sicher genug sind, um Teil der zentralen Geschäftsabläufe zu werden.

Lesen Sie bei eWeek mehr über die Entwicklung der Automatisierung von datengetriebenen Effizienzbestrebungen hin zu stärker durch Intelligenz geprägten Abläufen, einschließlich der wachsenden Rolle von KI bei Monitoring und IT-Betrieb.

Software-Spotlight: BMC

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Das Problem im Jahr 2026: Automatisierung überall, Abstimmung nirgends

Die meisten Definitionen laufen auf dieselbe Idee hinaus: Intelligente Automatisierung verbindet Automatisierungstechnologien mit KI-Funktionen, sodass Systeme komplexere Aufgaben bewältigen können als mit reinen Regeln.IBM beschreibt intelligente Automatisierung als Kombination aus KI- und Automatisierungstechnologien. Auch SAP versteht intelligente Automatisierung als Einsatz von KI zur Optimierung von Prozessen die herkömmliche Automatisierung allein nicht vollständig bewältigen konnte. 

In der Praxis gelangen Unternehmen häufig schrittweise zur intelligenten Automatisierung. Zunächst kommen Skripte und Jobplanung zum Einsatz, dann RPA- und Workflow-Tools, anschließend KI-gestützte Entscheidungsfindung und heute eine stärker integrierte Orchestrierung, die auf Echtzeit-Trigger reagieren und Ergebnisse kontinuierlich validieren kann.

Diese Entwicklung ist wichtig, weil moderne Abläufe nur selten auf klar abgegrenzte, isolierte Weise ausfallen. Engpässe treten als systemübergreifende Probleme auf. Verzögerungen in Datenpipelines führen zu Problemen bei der Berichterstattung, Störungen bei Cloud-Diensten unterbrechen Customer Journeys oder Übergaben zwischen Teams verlangsamen die Behebung von Vorfällen.

Von Automatisierungsinseln zur Orchestrierungsstruktur

Ein häufiges Hindernis ist die Entstehung von „Automatisierungsinseln“ – Bereichen mit lokaler Automatisierung, die jedoch nicht durchgängig koordiniert sind. Mit der Zahl der Tools nehmen auch die Übergaben, fragilen Integrationen und operativen blinden Flecken zu.

Hier ist die Workflow-Orchestrierung zentral geworden. Anstatt sich auf einzelne Skripte zu konzentrieren, sollen Orchestrierungsplattformen Abhängigkeiten verwalten, Richtlinien durchsetzen und Transparenz über Workflows hinweg schaffen, die sich über Anwendungen, Datenplattformen und Infrastruktur erstrecken.Der Einkaufsleitfaden von BMC ordnet die Workflow-Orchestrierung ein als eine Reihe von Funktionen, die Käufer bewerten sollten, darunter Skalierbarkeit und operative Kontrolle.

Der übergeordnete Trend besteht darin, dass Orchestrierung zunehmend an messbare Geschäftsergebnisse und nicht nur an den IT-Durchsatz geknüpft wird. Ein Workflow, der eine Auftragspipeline aktuell hält, verhindert, dass Betrugswarnungen ins Stocken geraten, oder sicherstellt, dass Analytics-SLAs eingehalten werden, ist ein operatives Asset und kein Hintergrundjob.

Warum ereignisgesteuerte Automatisierung das Denken in „Zeitplänen zuerst“ ablöst

Batch-Planung bleibt wichtig, doch feste Zeitfenster und statische Runbooks können mit Systemen, die auf kontinuierlichen Signalen basieren, nur schwer Schritt halten. Ereignisgesteuerte Muster machen die Automatisierung reaktionsfähiger, indem sie Workflows auf Grundlage dessen auslösen, was gerade geschieht – nicht dessen, was laut Uhr geschehen sollte.

„Ereignisgesteuerte Workflows“ bedeutet laut BMC, weit verbreitete Messaging- und Ereignissysteme wie Kafka, AWS SQS, RabbitMQ und Azure Service Bus zu überwachen. BMC beschreibt ereignisgesteuerte Workflows außerdem als Möglichkeit, Ereignisse zu erkennen und Workflows auszulösen oder neu zu gestalten – und zwar in Echtzeit. 

In einer Produktionsumgebung kann ereignisgesteuerte Orchestrierung die Latenz in Daten- und Anwendungspipelines reduzieren, Reaktionen auf Änderungen vorgelagerter Systeme beschleunigen und kaskadierende Ausfälle begrenzen – insbesondere in Verbindung mit Monitoring und Richtlinienkontrollen.

Governance wird zum Beschleuniger, nicht zur Bremse

Mit zunehmender Automatisierung verändert sich auch das Risikoprofil. Schnellere Automatisierung kann bedeuten, dass sich Fehler schneller ausbreiten. Ein falsch konfigurierter Workflow kann Daten an den falschen Ort verschieben, die falschen nachgelagerten Jobs auslösen oder Dienste überlasten.

Deshalb wird Governance zunehmend als Enabler betrachtet. Rollenbasierte Kontrollen, Audit-Trails und Leitplanken machen es realistischer, intelligente Automatisierung über einige wenige Experten hinaus zu skalieren. So kann BMCs generativer KI-Assistent Jett die Workflow-Performance in Control-M SaaS analysieren und Informationen zur Fehlerbehebung liefern sowie Berichte erstellen, nachdem ein Benutzer eine Anfrage in natürlicher Sprache eingegeben hat. 

Für Käufer überschneidet sich Governance außerdem mit der Einführung von KI. Wenn Teams KI bei der Workflow-Erstellung und Fehlerbehebung einsetzen möchten, erwarten Führungskräfte in der Regel Klarheit über Zugriffskontrollen, Erklärbarkeit und operative Verantwortlichkeit.

Mit KI-gestütztem Workflow-Design Qualifikationshürden senken

Ein weiterer Problempunkt ist der Fachkräftemangel. Viele Unternehmen versuchen, mehr zu automatisieren und sich dabei auf weniger spezialisierte Fachkräfte zu stützen. Das hat Anbieter dazu bewegt, Oberflächen zu entwickeln, die den Bedarf an tiefgreifenden Skripting-Kenntnissen verringern und mehr Menschen eine sichere Beteiligung ermöglichen.

In der Darstellung von BMC wird KI-Unterstützung über den gesamten Lebenszyklus hinweg eingesetzt – beim Entwerfen, Ausführen und Verwalten –, sodass Teams die Zeit bis zum Mehrwert verkürzen können, ohne auf operative Sorgfalt zu verzichten.

Dieser Ansatz spiegelt eine breitere Marktentwicklung wider: KI-Funktionen sind besonders wertvoll, wenn sie die Verbindung zwischen Absicht und Umsetzung enger gestalten und zugleich die Verantwortung für Freigaben, Richtlinien und Ergebnisse beim Menschen belassen.

Was Führungskräfte bei der Einführung intelligenter Automatisierung priorisieren sollten

Die nachhaltigsten Programme für intelligente Automatisierung beginnen in der Regel mit Workflows, die direkt an Geschäfts-KPIs und operative Risiken geknüpft sind, und standardisieren anschließend, wie diese Workflows gesteuert und überwacht werden. Führungskräfte können dies konkreter gestalten, indem sie zunächst prüfen, wo Automatisierungsfehler bereits geschäftliche Probleme verursachen – etwa durch verfehlte SLAs, verzögerte Datenpipelines oder wiederholte manuelle Eingriffe.

Anschließend können Teams Workflow-Abhängigkeiten systemübergreifend abbilden, ein oder zwei ereignisgesteuerte Anwendungsfälle mit messbaren Ergebnissen priorisieren und Kontrollen für Beobachtbarkeit und Governance einführen, bevor sie die Automatisierung breiter ausrollen.

Für Organisationen, die Plattformen bewerten, läuft die praktische Checkliste häufig auf Hybridfähigkeit, die Tiefe der Integrationsbibliothek, Beobachtbarkeit, Ereignisreaktivität und Governance hinaus – insbesondere da sich KI-Funktionen von der Experimentierphase in den produktiven Betrieb bewegen.

Weitere Informationen finden Sie in unserer Übersicht über AIOps-Tools für zusätzlichen Kontext zu Tools für KI-gesteuerte Abläufe. 

Fazit: Intelligente Automatisierung entwickelt sich weiter 

Intelligente Automatisierung entwickelt sich zu einer operativen Struktur, die Daten, Anwendungen und Ereignisse in hybriden Umgebungen verbindet. Der entscheidende Unterschied besteht nicht mehr darin, wie viel eine Organisation automatisieren kann, sondern wie zuverlässig sie KI-Absichten in kontrollierte, geschäftskritische Ergebnisse übersetzen kann.