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title: "Wo Agentic Automation heute steht - Reife, Grenzen und Voraussetzungen in der Praxis"
description: "Agentische Automatisierung in regulierten Umgebungen: Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren für hybride Mensch-Maschine-Prozesse."
canonical_url: "https://www.shiftcx.de/mediathek/asset/wo-agentic-automation-heute-steht-reife-grenzen-und-voraussetzungen-in-der-praxis.html"
published: "2026-01-13"
updated: "2026-06-16"
language: "de"
content_type: "VideoObject"
publisher: ""
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# Wo Agentic Automation heute steht - Reife, Grenzen und Voraussetzungen in der Praxis

**Aufgezeichnet am:** 10.06.2026
**Dauer:** 40 Min.

## Sprecher
- [Björn Negelmann](/experten/bjoern-negelmann.html) — Head of Content & Conferences, Kongress Media
- [Alexander Clarus](/experten/alexander-clarus-1.html) — Head of Partner Management, Enterprise Bot
- [Rémon Elsten](/experten/remon-elsten.html) — Managing Partner, Forward

Agentische Automatisierung in regulierten Umgebungen: Chancen, Grenzen und Erfolgsfaktoren für hybride Mensch-Maschine-Prozesse.

Agentische Automatisierung und Conversational AI stehen im Zentrum einer Paneldiskussion, die sich auf die Herausforderungen und Potenziale in regulierten, komplexen Unternehmensumgebungen konzentriert. Zwei Perspektiven – Technologieanbieter und Beratung – beleuchten, wie modulare Architekturen, Governance und hybride Mensch-Maschine-Prozesse sichere und skalierbare Automatisierung ermöglichen. Die Diskussion hebt die Abgrenzung agentischer Systeme von klassischen Bots hervor, betont die Bedeutung adaptiver Prozesssteuerung und thematisiert die Notwendigkeit klarer Guard Rails sowie einer konsolidierten Datenbasis. Besonderes Augenmerk liegt auf der Integration von Intent-Erkennung, der Rolle von Human-in-the-Loop und der differenzierten Analyse von Use Cases für die Automatisierung.
Im Austausch zeigen die Panelisten, dass agentische Automatisierung flexible Bearbeitung von Kundenanliegen ermöglicht, jedoch explizite Steuerung und Governance erfordert, um Risiken zu begrenzen. Die Praxis in Versicherungen und Beratungsunternehmen verdeutlicht, dass vollständige Automatisierung selten realisiert wird; hybride Ansätze mit klarer Übergabe zwischen System und Mensch dominieren. Die Implementierung basiert auf modularen Blueprints, die kanalübergreifend funktionieren und Insellösungen vermeiden sollen. Die Panelisten empfehlen, generische Module wie Anliegerkennung zu standardisieren, kontinuierlich an Datenqualität zu arbeiten und technische wie organisatorische Maßnahmen zur Absicherung kritischer Prozesse zu etablieren. Die Kombination verschiedener Systeme innerhalb einer Plattform und die konsequente Einbindung von Human-in-the-Loop gelten als zentrale Erfolgsfaktoren für eine produktive und sichere Automatisierung.

## Kernaussagen
- <p>Agentische Automatisierung ermöglicht flexible und adaptive Bearbeitung von Kundenanliegen, erfordert aber klare Guard Rails und Governance zur Risikobegrenzung.
- Ein hybrider Ansatz, bei dem repetitive Aufgaben automatisiert und komplexe Fälle an menschliche Agenten übergeben werden, steigert Effizienz und Kundenzufriedenheit.
- Die Implementierung von Conversational AI sollte auf modularen, fachlich und technisch durchdachten Blueprints basieren, um Insellösungen und Fragmentierung zu vermeiden.
- Human in the Loop bleibt essenziell, insbesondere zur Sicherstellung von Security und Qualität bei kritischen Prozessen.
- Die Auswahl und Konfiguration von Automatisierungskomponenten muss sich an Use Cases, Datenqualität und operativen Risiken orientieren.</p>

## Zitat
> Agentische Automatisierung bringt uns in eine ganz andere Position: Wir orchestrieren verschiedene Funktionsbausteine intelligent, um Aufgaben adaptiv und flexibel zu lösen – weit über klassische, statische Bots hinaus. – Alexander Clarus
Die Realität ist: Unternehmen wollen Entscheidungen nicht einer Blackbox oder irgendeiner Cloud überlassen. Deshalb bleibt agentische Automation in der Praxis ein modularer Ansatz, der sich an klaren Prozessen und Governance orientieren muss. – Rémon Elsten
Human in the Loop ist aktuell das A und O – gerade bei kritischen Prozessen. Wir brauchen Guard Rails und nachgelagerte Prüfungen, um Sicherheit und Kontrolle trotz KI-Flexibilität zu gewährleisten. – Alexander Clarus