Die 5 Elemente intelligenter Automatisierung im Jahr 2026

Intelligente Automatisierung wird nicht mehr primär als Möglichkeit dargestellt, Personal abzubauen oder Betriebskosten zu senken. Im Jahr 2026 setzen viele Unternehmen Automatisierung ein, um die Kundenerfahrung zu verbessern, die Zuverlässigkeit von Services zu erhöhen und das Wachstum zu beschleunigen – Ziele, durch die Automatisierungsentscheidungen näher an die Chefetage als an ein einzelnes IT-Team rücken.

Das liegt zum Teil daran, dass Automatisierung weit über „Batch-Jobs“ hinausgewachsen ist. Moderne Workflows durchlaufen Cloud-Services, SaaS-Apps, Datenplattformen, DevOps-Toolchains und Event-Streams. Wenn diese Workflows ausfallen, sind die geschäftlichen Auswirkungen unmittelbar und umfassen verfehlte SLAs, verzögerte Daten, unterbrochene Customer Journeys und eine langsamere Reaktion auf Incidents.

Weitere Informationen finden Sie in unserem aktuellen Erklärartikel zu intelligenter Automatisierung. 

Auch Branchenforscher haben beschrieben, dass sich Automatisierung zu einer durchgängigen Strategie mit Verantwortung auf Führungsebene entwickelt. Forresters Automation Survey beschrieb Automatisierung als „Diskussion in der Chefetage“, wobei die oberste Führungsebene die Strategie vorantreibt. 

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Eine klare Perspektive: Von Effizienz zu Innovation und Geschäftsergebnissen

Kostensenkung ist nach wie vor eine gängige Begründung, doch Unternehmen bewerten Automatisierung zunehmend anhand von Geschäftsergebnissen wie einer schnelleren Markteinführung, besserem Kundenservice, weniger Betriebsunterbrechungen und einer zuverlässigeren Datenbereitstellung.

Diese ergebnisorientierte Perspektive ist ein wesentlicher Grund dafür, dass Workflow-Orchestrierung zu einer strategischen Entscheidung wird. Orchestrierung – allgemein die Koordination von Abhängigkeiten und Ausführung über Systeme hinweg – entscheidet darüber, ob Automatisierung über Teams hinweg fragmentiert bleibt oder zu einer zuverlässigen Unternehmensfähigkeit wird.

Eine praxisnahe Betrachtungsweise von Orchestrierung im Jahr 2026 ist die eines „Gewebes“, das Daten, Anwendungen und Events mit messbaren Ergebnissen verbindet. Der Einkaufsleitfaden von BMC zur Workflow-Orchestrierung ordnete Orchestrierung als Kategorie ein, in der Skalierung und operative Kontrolle wichtige Bewertungskriterien sind. 

Neue Gleichung: Intelligente Automatisierung = Kognition + Orchestrierung

Die meisten Definitionen intelligenter Automatisierung beinhalten die Kombination von Automatisierungstools mit KI. IBM beschrieb intelligente Automatisierung als Kombination von KI- und Automatisierungstechnologien. Auch SAP definierte intelligente Automatisierung als den Einsatz von KI zur Optimierung von Prozessen, die herkömmliche Automatisierung allein nicht vollständig bewältigen kann. 

Die Veränderung im Jahr 2026 besteht darin, dass KI-Funktionen zunehmend nur dann relevant sind, wenn sie mit Orchestrierung kombiniert werden – der Ebene, die Absichten in Ausführung und die Ausführung in gesteuerte, beobachtbare Abläufe überführt. Dieser „1 + 1 = 3“-Effekt zeigt sich, wenn KI mehr Menschen dabei unterstützt, Workflows sicher zu entwerfen, wenn Systeme in Echtzeit auf Events reagieren und wenn Monitoring proaktiv statt reaktiv erfolgt.Die Botschaft der Control-M-Roadmap von BMC spiegelt diese Kombination wider, wobei die KI-gestützte Erstellung von Workflows, ereignisgesteuerte Orchestrierung sowie Monitoring- und Insight-Funktionen hervorgehoben werden, die für den Betrieb über heterogene Stacks hinweg ausgelegt sind.

Fünf Sprossen der Leiter intelligenter Automatisierung: Ausgabe 2026

1. Tools: Aufgaben automatisieren und anschließend verbinden

Die meisten Automatisierungsprogramme beginnen mit Tools für bestimmte Aufgaben, darunter Skripte, Scheduler, punktuelle Workflow-Tools und Integrationen, die den manuellen Aufwand reduzieren. Frühe Erfolge sind häufig, doch es besteht die Gefahr einer unüberschaubaren Tool-Landschaft und von „Automatisierungsinseln“, die sich nicht team- oder systemübergreifend koordinieren lassen.

In dieser Phase profitieren Unternehmen davon, sich auf Tools zu standardisieren, die Arbeit über verschiedene Umgebungen hinweg verbinden und eine gemeinsame Transparenz schaffen können. BMC positioniert Control-M als Workflow-Orchestrierung für durchgängige Workflows und nicht nur für eine zeitbasierte Planung. 

2. Prozesse: Abläufe auf Ergebnisse statt auf Aktivitäten ausrichten

Die zweite Sprosse ist die Prozessreife: Man tritt einen Schritt zurück, automatisiert nicht mehr nur einzelne Schritte und gestaltet den gesamten Prozess neu, indem redundante Übergaben entfernt, Zuständigkeiten geklärt und messbar definiert wird, was „fertig“ bedeutet.

Bei der Neugestaltung von Prozessen muss zunehmend die hybride Realität von Workflows berücksichtigt werden, die On-Premises-Systeme, SaaS-Anwendungen und Cloud-Services überqueren. Die Herausforderung bei der Implementierung besteht weniger darin, ein Flussdiagramm abzubilden, sondern vielmehr darin, sicherzustellen, dass der Prozess über all diese Komponenten hinweg ausführbar und beobachtbar ist. Orchestrierung verbindet diese Elemente zu einem kontrollierten, durchgängigen Ablauf.

3. RPA: Beibehalten, aber Bots als Komponenten statt als Rückgrat betrachten

RPA bleibt für repetitive, regelbasierte Aufgaben nützlich, insbesondere wenn sich Systeme nicht sauber integrieren lassen. Bot-lastige Ansätze können jedoch spröde werden, wenn sich Benutzeroberflächen ändern, und Governance-Lücken schaffen, wenn einzelne Teams Automatisierungen unabhängig voneinander bereitstellen.

Der nachhaltigere Ansatz besteht darin, RPA-Schritte als Komponenten innerhalb eines umfassenderen orchestrierten Workflows zu behandeln – mit standardisierten Kontrollen und Monitoring, sodass sich Fehler über die gesamte Kette hinweg zurückverfolgen lassen und nicht nur innerhalb einer Bot-Plattform.

4. Daten: Von Batch-Fenstern zu ereignisbewussten Pipelines

Daten sind die Sprosse, an der viele Automatisierungsprogramme entweder Fahrt aufnehmen oder ins Stocken geraten. Intelligente Automatisierung hängt von Datenqualität, Verfügbarkeit und Aktualität ab, und moderne Unternehmen benötigen zunehmend Daten-Workflows, die auf Geschäftssignale und nicht nur auf Zeitpläne reagieren.

Ereignisgesteuerte Orchestrierung ist ein entscheidender Wendepunkt. Die Control-M-Dokumentation von BMC beschrieb „Control-M for Event-Driven Workflows“ als Lösung, die Events von Message Brokern Drittanbieter erfasst, um Workflows in Echtzeit auszulösen, und nannte Kafka, Amazon SQS, RabbitMQ und Azure Service Bus als unterstützte Message Broker. 

Die Control-M-Release-Seite von BMC beschrieb ebenfalls die Verbindung zu Kafka, AWS SQS, RabbitMQ und Azure Service Bus als Bestandteil der ereignisgesteuerten Orchestrierung. In der Praxis werden dadurch Latenz und Risiko in Daten- und Anwendungspipelines reduziert, da Workflows ausgelöst werden können, sobald vorgelagerte Bedingungen erfüllt sind, statt auf ein festgelegtes Zeitfenster zu warten.

5. Intelligenz: Die Lücke zwischen Design, Ausführung und Governance mit KI schließen

Auf der obersten Sprosse geht es bei „Intelligenz“ nicht nur darum, einem Workflow KI hinzuzufügen. Es geht darum, Automatisierung einfacher zu erstellen, zu betreiben und in großem Maßstab zu steuern.

KI wird zunehmend an zwei Stellen eingesetzt: 

• Absichten in ausführbare Workflows übersetzen 
• Betriebliche Erkenntnisse schnell sichtbar machen, wenn etwas schiefläuft

Der „AI Workflow Creator“ von BMC für Control-M nutzt Eingaben in natürlicher Sprache, um Workflow-Struktur, Job-Typen und Abhängigkeiten vorzuschlagen und so Einstiegshürden bei den erforderlichen Kenntnissen zu senken. 

Für den Betrieb beschrieb die Control-M-SaaS-Dokumentation von BMC Jett als ein auf generativer KI basierendes Tool, das die Workflow-Performance analysiert, auf dialogorientierte Eingaben reagiert und Informationen zur Fehlerbehebung sowie zur Erstellung von Performance-Berichten bereitstellt. Auf derselben Seite wurde außerdem angegeben, dass Jett „Informationen auf Grundlage der Benutzerberechtigungen bereitstellt“, sodass Nutzer nur Informationen erhalten, die sie sehen dürfen. 

In der Dokumentation von BMC wurde das Control-M SaaS Dashboard außerdem als Lösung beschrieben, die eine numerische und grafische Analyse auf hoher Ebene zu Job-Status und Ausführungsmetriken bereitstellt, um Trends und Probleme während ihres Auftretens zu erkennen. 

Zusammen veranschaulichen diese Arten von Funktionen das Modell „Kognition + Orchestrierung“ im Produktiveinsatz: KI beschleunigt Erstellung und Fehlerbehebung, während Orchestrierung für eine gesteuerte und beobachtbare Ausführung sorgt.

Governance und Observability: Die entscheidende Ebene

Mit zunehmender Skalierung der Automatisierung geht es bei Governance weniger um Bürokratie als um Sicherheit und Geschwindigkeit. Ohne rollenbasierte Kontrollen, Auditierbarkeit und gemeinsames Monitoring bremsen Unternehmen entweder Veränderungen aus oder akzeptieren ein nicht vertretbares Risiko.

Deshalb betrachten viele Teams Observability und Governance als zentrale Produktanforderungen und nicht als Zusatzfunktionen – insbesondere dann, wenn GenAI-Funktionen in operative Umgebungen eingeführt werden.

So schöpfen Sie 2026 den größtmöglichen Nutzen aus intelligenter Automatisierung

Intelligente Automatisierung liefert den größten Nutzen, wenn kognitive Fähigkeiten mit einer ereignisbewussten, gesteuerten und beobachtbaren Orchestrierung kombiniert werden. Die Leiter mit ihren fünf Sprossen bleibt ein nützliches Reifegradmodell, doch die strategische Veränderung liegt darin, wie Unternehmen Erfolg definieren. Intelligente Automatisierung wird von Effizienzprojekten zu Systemen für Geschäftsergebnisse umgedeutet, und Orchestrierung ist zunehmend die Ebene, die KI-Absichten in eine zuverlässige Ausführung über hybride Unternehmens-Stacks hinweg überführt.