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Roland Günhartinger (Axians ICT Austria) Armin Hofer (IBM) – Das Erwachen der Maschinen
Automatisierung war lange ein Werkzeug für Routineaufgaben – zuverlässig, effizient, aber vorhersehbar. Mit RPA haben Unternehmen gelernt, Prozesse stabil und skalierbar zu automatisieren. Doch jetzt beginnt ein neues Kapitel: Agentic AI bringt Lernfähigkeit, Anpassung und Eigeninitiative ins Spiel.
Was bedeutet das für Datensouveränität, für die Rolle von IT-Teams und für den praktischen Einsatz im Unternehmen? Im Gespräch mit Armin Hofer von IBM und Roland Günhartinger von Axians wird klar: Die Zukunft der Automatisierung ist nicht nur smarter – sie ist auch komplexer und spannender.
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Welche Rolle spielt Datensouveränität bei der Auswahl und Umsetzung von Automatisierungslösungen?
Armin Hofer:
Wenn es ausschließlich um Automatisierung (RPA) und nicht um Agentic AI geht, steht nicht primär die Datensouveränität im Fokus, sondern die Nähe der Automatisierung zu den Daten.
Bei Agentic AI-Ansätzen, die adaptive Lernprozesse beinhalten, spielt Datensouveränität jedoch eine zentrale Rolle, da diese Lösungen oft in privaten Clouds betrieben werden müssen, um sensible Daten zu schützen. Hier braucht es klare Regeln.
Wie siehst du den aktuellen Reifegrad von Unternehmen, wenn es um den Einsatz von RPA und Agentic AI geht?
Roland Günhartinger:
RPA ist bereits aus den Kinderschuhen gewachsen und hat seinen Platz in der Automatisierung gefunden. Es hat Routine entwickelt, funktioniert zuverlässig, und das Fehlerrisiko ist überschaubar, da es deterministisch arbeitet.
Agentic AI ist hingegen im „Teenageralter“: Viele Unternehmen nutzen es bereits in Pilotprojekten und probieren sich aus. Die Implementierung erfordert eine enge Governance (Stichwort: „Halluzinationen“), um Datenzugriffe und Prozesseffizienz sicherzustellen.
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Wo liegen die größten Hürden, wenn man RPA- und AI-Ansätze on-premises umsetzen will?
Roland Günhartinger:
Für RPA gibt es keine signifikanten Hindernisse beim On-Premises-Einsatz.
AI-Ansätze hingegen benötigen leistungsstarke und spezialisierte Hardware. Die Skalierbarkeit dieser Leistung, potenzielle Sicherheitsbedenken sowie lange Beschaffungszyklen stellen zusätzliche Herausforderungen dar.
Wir als Axians haben diese Herausforderungen erkannt und bieten mit der Axians On-Prem Cloud die Möglichkeit, AI im österreichischen Rechenzentrum zu betreiben. Die Daten bleiben somit in einem geschützten Raum, während der Bedarf an „AI-Leistung“ flexibel skaliert werden kann.
Welche Use Cases haben sich in deiner Praxis als besonders wertvoll und nachhaltig erwiesen?
Armin Hofer:
Besonders wertvoll sind Use Cases, die Kunden- und Mitarbeitendeninteraktionen betreffen, sowie Anwendungen, die umfangreiche Dokumente mit RAG (Retrieval Augmented Generation) integrieren.
Dadurch kann schnell auf lokales Wissen zugegriffen werden, z. B. in Compliance-Prüfungen, HR-Prozessen oder im IT-Support.
Agentic AI agiert hier wie ein superorganisiertes Teammitglied, das komplexe Dokumente mühelos durchsuchbar macht und relevante Informationen sofort bereithält – sei es für Compliance, Personalwesen oder IT-Support.
Wie verändert Agentic AI die Art und Weise, wie Automatisierung geplant und betrieben wird?
Roland Günhartinger:
Agentic AI bringt eine neue Dimension in die Automatisierung, da es sich um lernende Systeme handelt, die iterativ agieren.
Man kann sich das wie einen lebendigen Organismus vorstellen, der ständig dazulernt und sich anpasst. Das bedeutet, dass wir Prozesse mit mehr Flexibilität und einem Human-in-the-Loop-Ansatz planen und betreiben müssen.
Aber wer möchte nicht mit einem Team arbeiten, das immer besser wird?
Welche Kompetenzen müssen IT- und Business-Teams entwickeln, um Automatisierung souverän zu steuern?** ARMIN (Notwendige Skills und Steps für die erfolgreiche Integration)
Armin Hofer:
Zunächst sind qualitative Prozesse entscheidend. Für RPA sind spezifische Werkzeugkompetenzen notwendig. Bei RPA brauchen Sie die Fähigkeit, mit Tools umzugehen, ähnlich wie beim Bedienen eines Autos. Bei AI müssen zusätzlich Kenntnisse über die Entwicklungsprozesse (Training und Test) sowie Fähigkeiten zur Identifikation und Umsetzung von Rahmenbedingungen (Governance, Fehlerdefinition und -behandlung) vorhanden sein. Hier geht es um Verständnis der Entwicklungsprozesse und der Schaffung von Rahmenbedingungen. Im AI-Kontext ist zudem ein ethisches und gesetzeskonformes Umgang mit sensiblen Daten notwendig, um Vorurteile zu erkennen.
AI ist ein Teamsport und braucht unterschiedliche Disziplinen, Skills und Regeln um diese erfolgreich umzusetzen. (Fussballteam – Stars, Trainer, Physio, Linienrichter)
Wie lässt sich der Wertbeitrag von Automatisierung messbar und transparent machen – gerade gegenüber dem Management?
Armin Hofer:
Der Mehrwert von Automatisierung kann sowohl qualitativ (z.B. durch Fehlerfrequenz und Kundenzufriedenheit) als auch quantitativ (Durchlaufzeiten, Kosteneffizienz, Compliance-KPIs wie SLA-Erfüllung) bewertet werden.
AI und Automatisierung arbeiten Hand in Hand zusammen, denn nur durch die Einbindung von AI-Fähigkeiten in die Prozesse, können daraus Mehrwerte entstehen.
Welche Trends und Technologien werden aus deiner Sicht in den nächsten drei Jahren den größten Einfluss haben?
Armin Hofer:
In den kommenden drei Jahren wird der Trend Richtung Integration von RPA und AI gehen – wobei speziell die Entwicklung von SLMs (SMALL Language Models) als besonders aussichtsreich angesehen wird, die je nach Anwendungsfall nutzbar werden (Kostengünstiger und Präziser als LLMs). Es wird erwartet, dass die Grundlagen dieser Technologien weiter verbessert werden. Was den Einsatz für kritische Daten mit OnPREM AI Lösungen erhöht. Die Integration in die Geschäftsprozesse wird zudem wichtiger, da nur durch die Integration Mehrwerte entstehen können.
Roland Günhartinger:
Agentic AI ist das Verbindungselement, dass StandardSoftware und Prozesse verbinden wird, um mit dem Human in the Loop die Geschäftsprozesse simplifiziert werden können.