Warum die Zukunft von Shared Services multi-agentenbasiert ist

2. Nur strukturierte Arbeit

Herzstück der traditionellen BPO und RPA ist die Verarbeitung strukturierter Daten. Wenn Sie über saubere Tabellen, Formulare oder klar definierte Regeln verfügen, können diese Tools helfen. Aber die meisten Geschäftsdaten sind nicht strukturiert.

Analysten schätzen, dass 80 bis 90 Prozent der Unternehmensdaten unstrukturiert sind. Dazu gehören E-Mails, PDFs, Chats, Audiodateien, handgeschriebene Dokumente und freie Textfelder. RPA-Tools können diese Informationen nicht lesen und verstehen. Infolgedessen benötigen Unternehmen weiterhin Menschen, um die Lücke zu schließen.

3. Keine Lernschleife

Vielleicht das größte Manko sowohl von RPA-Bots als auch von Offshore-BPO-Mitarbeitern ist, dass sie sich im Laufe der Zeit nicht verbessern. Bots tun, was sie programmiert wurden zu tun. Wenn sie auf eine neue Situation stoßen, scheitern sie still oder werfen einen Fehler. Es gibt kein Lernen. Es gibt keine eingebaute Rückkopplungsschleife.

Dies schafft Risiken in großem Maßstab. Wenn ein Bot anfängt, fehlerhafte Daten zu verarbeiten oder die falsche Regel anzuwenden, kann er den Fehler über Tausende von Transaktionen hinweg wiederholen. Ohne Intelligenz oder Aufsicht vervielfachen sich die Fehler, anstatt frühzeitig aufgedeckt zu werden.

4. Grenzen des menschlichen Skalierens

Die Skalierung eines BPO-Betriebs bedeutet die Einstellung weiterer Mitarbeiter. Die Skalierung einer RPA-Lösung bedeutet oft den Aufbau weiterer Bots. In beiden Fällen steigen die Kosten linear mit dem Volumen. Wenn Arbeitsabläufe komplexer werden und Ausnahmen zur Norm werden, wird das Skalieren durch Personalbestände oder Skripte unbezahlbar.

Dies ist einer der Hauptantriebe hinter dem Übergang zu intelligenter Automatisierung. Führungskräfte erkennen, dass der nächste 10-fache Gewinn nicht durch die gleiche Arbeit mit billigeren Menschen oder schnelleren Skripten erzielt werden kann. Es wird durch das Überdenken, wie die Arbeit überhaupt erledigt wird, erreicht.

Was Unternehmen wirklich brauchen: Flexibilität, keine Skripte

Die Einschränkungen der traditionellen BPO und RPA verlangsamen nicht nur die Abläufe, sondern schaffen auch Reibungen im gesamten Unternehmen. Was Unternehmen heute wollen, ist nicht nur Automatisierung. Sie wollen Automatisierung, die sich anpassen kann.

Prozesse sind nicht mehr statisch. Regeln ändern sich. Daten ändern sich. Kundenerwartungen ändern sich. Der einzige Weg, mit diesen Änderungen Schritt zu halten, besteht darin, Systeme zu verwenden, die sich zusammen mit dem Geschäft entwickeln können.

1. Die meiste Arbeit ist nicht mehr wiederholbar

Moderne Unternehmensabläufe sind voller Randfälle, unstrukturierter Eingaben und Systemabhängigkeiten. Ein HR-Team muss möglicherweise Dokumente in mehreren Formaten verarbeiten. Ein Finanzteam könnte Daten aus fünf verschiedenen Plattformen abgleichen. Ein Kundenserviceteam könnte mit zehn verschiedenen Anfragetypen in einem Gespräch umgehen.

In diesen Szenarien zerfallen Skripte und statische Abläufe. Was benötigt wird, ist ein System, das den Kontext versteht, Ausnahmen behandelt und dynamische Entscheidungen trifft.

2. Der Aufstieg der Hyperautomation

Um dies zu lösen, haben viele Organisationen das von Gartner als Hyperautomation bezeichnete Konzept übernommen, die koordinierte Nutzung von KI, RPA, APIs und Analysen zur Automatisierung ganzer Geschäftsprozesse. Das Zusammennähen dieser Tools erfordert jedoch oft komplexe Technik, ständige Wartung und menschliche Überwachung.

Ohne Intelligenz im Kern wird Hyperautomation zu einer weiteren Ebene technologischer Schulden. Aus diesem Grund verlagern die zukunftsorientiertesten Unternehmen ihren Fokus auf AI-native Arbeitsabläufe, wo Denken, Anpassungsfähigkeit und Zusammenarbeit integriert sind.

3. Unternehmen wollen mehr als nur Kostenersparnis

Shared-Service-Leiter sind unter Druck, mehr zu tun als nur Kosten zu senken. Ihnen wird erwartet, dass sie Erkenntnisse liefern, die Genauigkeit verbessern und schneller auf geschäftliche Bedürfnisse reagieren. Dies erfordert Automatisierung, die über Effizienz hinausgeht.

Ein Chatbot, der FAQs beantwortet, ist nicht mehr genug. Ein Finanzbot, der blind Rechnungen bucht, ist nicht mehr ausreichend. Führungskräfte wollen Systeme, die:

• Anomalien erkennen und Ausnahmen kennzeichnen

• Unordentliche oder mehrdeutige Eingaben interpretieren

• Empfehlungen für Aktionen geben, nicht nur Schritte wiederholen

• Aus früheren Ergebnissen lernen und sich verbessern

Kurz gesagt, sie wollen Automatisierung, die denken kann.

4. Von Aufgabenautomatisierung zu Ergebnisautomatisierung

Das alte Modell war: eine einzelne Aufgabe nehmen, automatisieren und weitermachen. Das neue Modell ist anders. Unternehmen wechseln von der Automatisierung von Schritten zur Automatisierung von Ergebnissen.

Anstatt zu fragen: „Können wir Rechnungseingabe automatisieren?“, wird die Frage: „Können wir den gesamten Fluss von Rechnung zu Zahlung automatisieren, einschließlich Genehmigungen, Abstimmungen und Follow-ups?“

Dies erfordert mehrere Systeme, die synchron arbeiten. Es erfordert Intelligenz, die sich an verändernde Bedingungen anpassen kann. Es erfordert eine neue Art von Automatisierung – eine, die mehr wie ein koordiniertes Team als ein einzelnes Skript handelt.

Genau das sollen Multi-Agent-Systeme liefern.

Einführung des Multi-Agent-Systems: Wie es funktioniert und warum es gewinnt

Wenn Bots der alten Schule Aufgabenläufer sind und KI-Copiloten Assistenten sind, sind Multi-Agent-Systeme etwas ganz anderes. Sie sind Teams von KI-Arbeitern, die planen, handeln und zusammenarbeiten über gesamte Arbeitsabläufe hinweg, ohne dass Menschen bei jedem Schritt erforderlich sind.

Dieser Architekturwechsel macht sie mächtig. Anstatt ein Werkzeug zu bitten, alles zu tun, weist ein Multi-Agent-System verschiedene Teile eines Prozesses verschiedenen Agenten zu, jeder mit seiner eigenen Rolle. Diese Agenten kommunizieren, validieren gegenseitig ihre Arbeit und passen sich gemeinsam an, wenn sich die Bedingungen ändern.

1. Denken Sie in Teams, nicht in Tools

Multi-Agent-Systeme spiegeln die Funktionsweise echter Geschäftsteams wider. Jeder Agent spezialisiert sich auf eine bestimmte Aufgabe. Einige könnten Daten extrahieren. Andere könnten Informationen validieren, die Einhaltung prüfen oder Aktionen in Kerngeschäftssystemen ausführen.

Anstatt dass ein einzelner Bot den gesamten Arbeitsablauf bearbeitet, arbeiten Agenten parallel und übergeben Ergebnisse oder kennzeichnen Problembereiche bei Bedarf. Das Ergebnis ist eine schnellere, zuverlässigere Ausführung.

Zum Beispiel kann in einem Finanzprozess wie Order-to-Cash ein Agent die Rechnung lesen, ein anderer prüft sie gegen die Bestellung und ein dritter bucht die Transaktion. Ein vierter Agent könnte Ausnahmen bearbeiten und nur eskalieren, wenn nötig.

2. Sie befolgen nicht nur Regeln, sondern verfolgen Ziele

Legacy-Bots werden Schritt für Schritt programmiert. Wenn sich etwas ändert, scheitern sie. Multi-Agent-Systeme beginnen mit dem Ziel, nicht nur den Anweisungen.

Sagen Sie einem System: „Stellen Sie sicher, dass diese Rechnung korrekt verarbeitet wird“, und es kann überlegen, wie man das erreicht. Wenn ein Pfad fehlschlägt, versucht es einen anderen. Wenn etwas falsch erscheint, kann es dies kennzeichnen oder eskalieren, ohne menschliche Aufforderung.

Diese Art von Autonomie ist das, was Agenten so anders macht. Sie sind zielorientiert, nicht regelgebunden.

3. Gebaut für Komplexität

Moderne Prozesse umfassen oft mehrere Systeme, Datenformate und Entscheidungspunkte. Multi-Agent-Systeme sind gebaut, um damit umzugehen. Jeder Agent kann mit Tools, APIs, Datenbanken oder sogar externen Diensten interagieren. Einige Agenten sind optimiert für das Lesen von Dokumenten. Andere sind besser bei der logischen Argumentation oder im Umgang mit natürlicher Sprache.

Zusammen formen sie ein System, das modular, flexibel und intelligent ist, in der Lage, mit Komplexität umzugehen, die einen geskripteten Arbeitsablauf brechen würde.

4. Mehr als ein Schlagwort

Das ist keine Science-Fiction. Große KI-Forschungslabore wie Anthropic und Microsoft entwickeln heute fortschrittliche Multi-Agent-Systeme. Analystenfirmen nennen die Koordination durch Multi-Agenten eines der vielversprechendsten Gebiete in Unternehmensautomatisierung. Und Plattformen wie Beam setzen bereits Agenten produktiv in Finanz-, HR- und Support-Workflows ein.

Weiter Informationen dazu, wie Beam's Agenten Shared Services automatisieren, finden Sie in unserem Deep Dive zur BPO-Transformation.

Kurz gesagt, Multi-Agent-Systeme sind nicht nur eine bessere Version von Bots. Sie sind ein anderes Betriebsmodell insgesamt. Eines, das Argumentation, Koordination und Ausführung kombiniert, und eines, das endlich automatisieren kann, was früher als zu komplex für Maschinen galt.

RPA vs. Copilots vs. Multi-Agenten-Systeme

Da die KI-Einführung beschleunigt, stehen Unternehmensleiter vor einer wachsenden Auswahl an Automatisierungsoptionen. Drei Modelle dominieren heute die Diskussion: RPA-Bots, KI-Copiloten und Multi-Agenten-Systeme. Jedes dient einem anderen Zweck, und das Verständnis der Unterschiede ist entscheidend bei der Gestaltung moderner Shared Services.

1. RPA: Schnell aber anfällig

RPA-Tools sind dazu da, menschliche Klicks und Tastatureingaben zu simulieren. Sie sind gut darin, routinemäßige, strukturierte Aufgaben innerhalb spezifischer Anwendungen zu automatisieren. Aber sie beruhen auf fragilen Skripten, die häufig zusammenbrechen, wenn sich Schnittstellen ändern oder Ausnahmen auftreten.

Sie fehlen auch Kontext. Ein RPA-Bot „weiß“ nicht, warum er einen Schritt ausführt. Er befolgt lediglich Anweisungen. Wenn etwas nicht dem entspricht, worauf er trainiert wurde, scheitert er.

Wie in unserer RPA vs. APA-Zusammenfassung diskutiert, könnte dieses Modell weiterhin in hochgradig repetitiven Umgebungen einen Platz haben. Aber seine Rolle könnte schrumpfen, da die Komplexität wächst und Unternehmen zunehmend adaptivere Lösungen verlangen.

2. Copilots: Hilfreich, aber begrenzt

KI-Copiloten stellen die nächste Evolution dar. Sie bringen Intelligenz an den Tisch, große Sprachmodelle, die zusammenfassen, entwerfen, empfehlen oder einen Benutzer durch einen Workflow führen können.

Aber Copiloten sind immer noch so konzipiert, dass sie einem Menschen helfen. Sie arbeiten innerhalb von Tools, nicht über diese hinaus. Sie müssen nach Aufforderung arbeiten. Sie treffen keine Entscheidungen oder initiieren eigenständig Aktionen.

Dies macht sie großartig, um die Produktivität in spezifischen Apps zu steigern (wie beim Schreiben in E-Mails oder beim Codieren in einer IDE), aber nicht gut geeignet für die Automatisierung ganzer Geschäftsprozesse. Kurz gesagt, Copiloten sind Helfer. Sie sind nicht die Eigentümer des Ergebnisses.

3. Multi-Agenten-Systeme: Autonom und Ende-zu-Ende

Multi-Agenten-Systeme kombinieren das Beste aus beiden Welten, strukturierte Ausführung und intelligente Entscheidungsfindung, während die Notwendigkeit ständiger menschlicher Überwachung entfällt.

Im Gegensatz zu RPA-Bots verstehen Agenten Ziele und passen ihre Handlungen an, wenn sich Eingaben ändern. Im Gegensatz zu Copiloten schlagen sie nicht nur den nächsten Schritt vor. Sie nehmen ihn. Sie arbeiten mit anderen Agenten zusammen, um vollständige Workflows zu bearbeiten.

Deshalb sind Multi-Agenten-Systeme das einzige Modell, das für wahre Ende-zu-Ende-Automatisierung in Shared Services geeignet ist. Sie können eine Anfrage entgegennehmen, sie in Schritte unterteilen, jeden Schritt dem richtigen Spezialisten zuweisen und dann den gesamten Prozess von Anfang bis Ende koordinieren.

Sie automatisieren nicht nur eine Aufgabe. Sie delegieren ein ganzes Ergebnis an ein Team von KI-Arbeitern, und sie können rund um die Uhr mit hoher Zuverlässigkeit und fast ohne Aufsicht arbeiten.

Vorteile der Agentenkollaboration

Die eigentliche Durchbruch hinter Multi-Agenten-Systemen ist nicht nur, dass sie klüger sind. Es ist, dass sie wie ein Team arbeiten. Diese Zusammenarbeit ermöglicht Vorteile, die einzelne Bots oder Copiloten einfach nicht bieten können.

1. Schnelligkeit durch parallele Ausführung

Wenn mehrere Agenten Teile eines Workflows gleichzeitig bearbeiten, wird die Arbeit schneller erledigt. Anstatt Schritte nacheinander zu verarbeiten, teilen die Agenten die Arbeit auf und laufen parallel.

Zum Beispiel könnte ein Agent Daten aus einem Dokument extrahieren, während ein anderer es gegen eine Datenbank prüft. Ein dritter Agent kann basierend auf den Ergebnissen eine Nachricht entwerfen, alles innerhalb von Sekunden.

Diese Parallelität verkürzt die Zykluszeiten dramatisch. In Anwendungsfällen wie Kundenunterstützung, Rechnungsverarbeitung oder Onboarding kann sie die Wartezeiten von Stunden auf Minuten reduzieren.

2. Eingebaute Genauigkeit und Fehlerbehandlung

In einem Multi-Agenten-System kann ein Agent die Arbeit eines anderen doppelt überprüfen. Ein Validierungsagent könnte eine Diskrepanz zwischen einem Formular und einem Datenbankeintrag kennzeichnen. Ein Überprüfungsagent kann eine risikobehaftete Antwort auffangen, bevor sie gesendet wird.

Diese Redundanz verringert die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler durchrutschen. Sie schafft ein System, in dem Agenten gegenseitig die Arbeit überprüfen, was zu qualitativ hochwertigen Ergebnissen ohne menschliches Mikromanagement führt.

Anstatt sich auf Menschen zu verlassen, die jeden Schritt beaufsichtigen, bauen Sie die Qualität direkt in den Prozess ein.

3. Widerstandsfähigkeit unter Druck

Wenn ein Prozess sich ändert oder ein Agent auf etwas Neues stößt, fällt das System nicht auseinander. Andere Agenten können einspringen, das Problem eskalieren oder Alternativen vorschlagen.

Wenn ein Agent fehlschlägt, arbeiten die anderen weiter. Wenn sich eine Richtlinie ändert, könnte nur ein Agent ein Update benötigen, nicht das gesamte System.

Dies macht Multi-Agenten-Systeme viel anpassungsfähiger als Skripte oder Einzeltask-Tools. Sie sind durch Design widerstandsfähig, nicht abhängig von starren Abläufen oder hart codierten Regeln.

4. Klügere Entscheidungen, nicht nur schnellere Aufgaben

Da Agenten Kontext und Ausgaben teilen, können sie Einsichten kombinieren, um bessere Entscheidungen zu treffen. Ein Agent kann Anomalien kennzeichnen. Ein anderer kann basierend auf früheren Ergebnissen einen nächsten Schritt vorschlagen. Ein dritter könnte Risiken bewerten oder Handlungen basierend auf Richtlinien vorschlagen.

Diese Koordination verwandelt Automatisierung von einem handwerklichen Vorgang in einen Entscheidungsmotor. Agenten tun nicht nur Dinge schneller. Sie tun sie besser.

5. Immer verfügbare Dienste im großen Maßstab

Schließlich können Agentensysteme bei Bedarf skalieren. Müssen 10.000 Tickets über Nacht verarbeitet werden? Einfach mehr Agenten erstellen. Keine Einstellungen. Keine Überstunden. Kein Training.

Und da sie 24/7 ohne Erschöpfung laufen, können Multi-Agenten-Systeme sofortigen Service im globalen Maßstab liefern, ein großer Vorteil in Shared Services, die über Zeitzonen hinweg operieren.

Anwendungsfälle in Finanzen, HR und Kundensupport

Multi-Agenten-Systeme sind nicht theoretisch. Sie liefern bereits messbare Ergebnisse in zentralen Shared-Service-Funktionen. Vom Rechnungsverarbeitungsprozess bis hin zur Kandidatenauswahl beweisen diese Systeme, dass sie in der Lage sind, hochvolumige, komplexe Arbeitsabläufe mit Geschwindigkeit und Genauigkeit zu bewältigen.

1. Finanzen: Order-to-Cash-Automatisierung

In einem typischen Order-to-Cash (O2C)-Prozess sind mehrere Schritte in verschiedenen Systemen erforderlich — die Bestellung validieren, die Bonität prüfen, die Rechnung erstellen, Zahlungen verfolgen und Verzögerungen kennzeichnen.

In einem Multi-Agenten-Setup:

• Ein Agent validiert die eingehende Bestellung

• Ein zweiter prüft die Kreditwürdigkeit des Kunden

• Ein dritter erstellt die Rechnung

• Ein vierter überwacht den Zahlungsstatus und sendet Erinnerungen

• Ein fünfter bearbeitet Ausnahmen oder Eskalationen

Diese Agenten arbeiten parallel und koordiniert miteinander, wodurch der gesamte Prozess schneller abgeschlossen wird als bei einem menschlichen Team. Unternehmen, die auf agentenbasierte O2C-Automatisierung setzen, berichten von Verbesserungen im Cashflow, weniger Rechnungsfehlern und einer besseren Erfahrung sowohl für Kunden als auch Finanzteams.

2. Finanzen: Procure-to-Pay (P2P)

Procure-to-Pay umfasst das Abgleichen von Bestellungen, Rechnungen und Quittungen, bevor eine Zahlung genehmigt wird. Traditionell ist dieser Prozess mit schwerer manueller Überprüfung oder fragilen RPA-Bots verbunden.

Mit Agenten:

• Ein Dokumentverarbeitungsagent extrahiert die wichtigsten Daten aus Rechnungen

• Ein Abgleichsagent vergleicht Rechnungen mit Bestellungen und Quittungen

• Ein Compliance-Agent überprüft auf Verstöße gegen Richtlinien

• Ein Finanzagent genehmigt oder kennzeichnet für menschliche Überprüfung

• Ein Zahlungsagent loggt sich in ERP-Systeme ein und schließt die Transaktion ab

Dieser Arbeitsablauf beseitigt die meiste manuelle Arbeit und beschleunigt die Zahlungszyklen. Er reduziert auch verspätete Gebühren und hilft Unternehmen, Frühzahlungsrabatte zu nutzen.

3. HR: Rekrutierung und Onboarding

Die Einstellung ist voll von komplexen, hochsensiblen Arbeitsabläufen. Aber viele Schritte können jetzt von zusammenarbeitenden Agenten bearbeitet werden.

In einem modernen Rekrutierungsablauf:

• Ein Sourcing-Agent zieht Kandidaten von mehreren Plattformen

• Ein Screening-Agent bewertet Lebensläufe und filtert unqualifizierte Bewerber heraus

• Ein Terminplanungsagent koordiniert Interviews über Kalender hinweg

• Ein Compliance-Agent stellt sicher, dass Dokumente eingereicht und überprüft werden

• Ein Willkommens-Agent sendet Willkommensmaterialien und verfolgt den Abschluss

Das Ergebnis ist ein schnelleres, konsistenteres Erlebnis für Kandidaten und weniger Arbeit für HR-Teams. In einigen Konfigurationen durchführen KI-Agenten sogar strukturierte Sprach-Screenings oder analysieren Interviewtranskripte, um die endgültigen Entscheidungen zu unterstützen.

4. Kundensupport: Umfassende Falllösung

Der Kundenservice basierte früher auf gestaffelter Eskalation — Chatbots für einfache Anfragen und Menschen für alles Komplexere. Multi-Agenten-Systeme ändern dieses Modell.

So kann ein Supportticket von Agenten gelöst werden:

• Ein Intake-Agent liest die Anfrage und identifiziert den Problemtyp

• Ein Datenabruf-Agent zieht relevante Konto- und Produktdetails

• Ein Argumentationsagent verfasst eine Lösung oder einen empfohlenen Aktion

• Ein Policy-Agent validiert die vorgeschlagene Lösung

• Ein Messaging-Agent sendet eine personalisierte Antwort an den Kunden

Der gesamte Prozess kann ohne menschliches Eingreifen ablaufen. Und da jeder Agent sich auf ein Teilstück des Puzzles spezialisiert, ist die Qualität oft höher als das, was ein einzelner Bot oder Agent liefern könnte.

Dieser Ansatz leitet nicht nur Kundenanfragen weiter. Er löst sie — mit mehr Geschwindigkeit, mehr Kontext und mehr Vertrauen.

Analysten- und Marktsignale: Warum es jetzt passiert

Der Aufstieg von Multi-Agenten-Systemen ist nicht nur eine Perspektive von Beam. Es ist Teil einer größeren Verschiebung, die über die Unternehmenslandschaft hinweg Gestalt annimmt. Analysten, VCs und KI-Forscher weisen alle auf agentenbasierte Systeme hin als die nächste große Welle der Unternehmensautomatisierung.

1. McKinsey: Agentengeführte Arbeitsabläufe werden das nächste Betriebsmodell definieren

In seinem CEO-Leitfaden zu Gen AI 2025 empfiehlt McKinsey Unternehmen, über Chatbots und Assistenten hinauszugehen. Das Unternehmen betont die Notwendigkeit bestehende Arbeitsabläufe von Grund auf neu zu gestalten, mit KI-Agenten im Mittelpunkt.

Anstatt KI zu alten Prozessen hinzuzufügen, empfiehlt der Bericht, vollständige Abläufe um intelligente Agenten herum zu entwerfen, die denken, entscheiden und handeln können. Diese Verschiebung, sagt McKinsey, ist nicht nur eine Frage der Produktivität. Es geht darum, AI-native Betriebsmodelle zu entwickeln, die völlig neuen Wert freisetzen.

2. Gartner: Autonome Agenten werden den Kundenservice dominieren

Gartner prognostiziert, dass bis 2029 AI-Agenten eigenständig 80 Prozent der Kundenserviceprobleme lösen und die Betriebskosten um 30 Prozent senken werden.

Es wird auch ein Anstieg von AI-zu-AI-Interaktionen prognostiziert. Da Kunden beginnen, ihre eigenen KI-Agenten zu benutzen, müssen Unternehmen über agentenbasierte Systeme verfügen, die diese digitalen Assistenten verstehen und darauf reagieren können, nicht nur Menschen.

Das bedeutet, dass jede Unternehmensfunktion, die den Kunden berührt, von Dienstleistung über Abrechnung bis hin zu Support eine Agentenstrategie haben wird.

3. a16z und Foundation Capital: Agenten werden die nächste Generation von Unternehmenssoftware antreiben

Führende Risikokapitalfirmen sind ebenfalls optimistisch über Multi-Agenten-Systeme. Andreessen Horowitz stellte einen starken Anstieg der Einführung von AI-Tools in Unternehmen fest, wobei viele Unternehmen jetzt mehrere Modelle in verschiedenen Abteilungen verwenden. Dies ist ein grundlegender Schritt in Richtung zur Entwicklung von Agentennetzwerken.

In der Zwischenzeit beschreibt Foundation Capital Multi-Agenten-Architekturen als den besten Weg, komplexe, zielorientierte Geschäftaufgaben zu lösen. Aus ihrer Sicht liegt die wahre Innovation nicht nur in intelligenteren Modellen, sondern in intelligenten Systemen von Zusammenarbeit und Delegation.

So wie Cloud und APIs die Software in den 2010er Jahren umgestalteten, stehen Agenten davor, die Unternehmensautomatisierung in den kommenden Jahren umzugestalten.

4. Die BPO-Industrie beginnt bereits sich zu verändern

Sogar traditionelle Outsourcing-Anbieter gehen in diese Richtung. Viele packen jetzt ihre Dienste als „AI-gestützt“ oder bieten agentenbasierte Bereitstellungsplattformen an.

Dies ist nicht nur Marketing. Es spiegelt einen echten Wandel in der Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird wieder. Anstatt mehr Menschen auf ein Problem zu werfen, integrieren führende BPOs KI-Agenten, um Volumen zu bewältigen, die Bearbeitungszeiten zu verkürzen und die Genauigkeit zu verbessern.

Die nächste Generation von BPO dreht sich nicht um das Auslagern von Aufgaben. Es geht darum, intelligente Agenten zu orchestrieren, die Ergebnisse schneller, günstiger und im großen Maßstab liefern.

Fazit: Warum BPO-Leiter den agentenbasierten Wandel annehmen müssen

Die Zukunft von Shared Services besteht nicht aus mehr Skripten, mehr Bots oder mehr Menschen. Es ist multi-agentisch. Intelligente Systeme, die als Teams agieren, sich an Veränderungen anpassen und Ergebnisse liefern, nicht nur Aufgaben.

Für BPO- und Unternehmensleiter ist diese Verschiebung sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance. Die Herausforderung ist klar: Traditionelle Modelle skalieren nicht mehr. Manuelle Prozesse sind zu langsam. Scriptbasierte Automatisierung ist zu anfällig. Die Kosten für Komplexität steigen schnell.

Aber die Chance ist größer. Multi-Agenten-Systeme können handle, was ältere Tools nicht konnten. Sie können unstrukturierte Daten verarbeiten, über Systeme hinweg koordinieren und Arbeitsabläufe von Anfang bis Ende lösen. Sie sind schneller, genauer und rund um die Uhr verfügbar. Und sie beweisen sich bereits in den Bereichen Finanzen, HR und Kundenoperationen.

Dies ist nicht eine weit entfernte Zukunft. Es passiert bereits. Analysten unterstützen es. Investoren finanzieren es. Technologieführer bauen es. Und Dienstleister positionieren sich neu darum.

Jetzt ist der Moment zu handeln. Die Organisationen, die Agenten akzeptieren, werden operative Geschwindigkeit, Genauigkeit und Maßstab neu definieren. Diejenigen, die es nicht tun, werden zurückbleiben, festgehalten bei der Verwaltung von Menschen und Skripten, während andere Ergebnisse an KI-Systeme delegieren, die lernen und sich verbessern.

Wenn Sie gerade erst diese Reise antreten, kann Ihnen unsere Aufschlüsselung von RPA zu APA helfen, den Wandel zu verstehen. Aber das Fazit ist einfach: Das agentische Modell ist der nächste Sprung in der Unternehmensautomatisierung. Und diejenigen, die jetzt darauf aufbauen, werden die Zukunft von Shared Services gestalten.