Agentic Workflows: Wie KI-Agenten eigenständig komplexe Aufgaben lösen
Ein einzelner Prompt an ein LLM liefert eine Antwort. Ein Agentic Workflow liefert ein Ergebnis. Der Unterschied ist fundamental: Statt eine Frage zu beantworten, zerlegt ein KI-Agent eine Aufgabe in Teilschritte, nutzt Werkzeuge, reflektiert Zwischenergebnisse und iteriert, bis das Ziel erreicht ist.
Für Unternehmen, die über einfache Chatbot-Integrationen hinausgehen wollen, sind Agentic Workflows der architektonische Schlüssel. Sie ermöglichen es, komplexe Geschäftsprozesse end-to-end zu automatisieren: von der Dokumentenanalyse über die Datenrecherche bis zur Entscheidungsvorbereitung. In diesem Artikel erklären wir die technischen Grundlagen, Architektur-Patterns und praktischen Einsatzszenarien von Agentic Workflows.
Was sind Agentic Workflows?
Ein Agentic Workflow ist ein Software-Architekturpattern, bei dem ein oder mehrere KI-Agenten eine Aufgabe iterativ und autonom bearbeiten. Der Agent folgt keinem festgelegten Ablaufplan. Stattdessen analysiert er den aktuellen Zustand, entscheidet über den nächsten Schritt und führt diesen aus, in einer Schleife, bis das definierte Ziel erreicht ist oder eine Abbruchbedingung greift.
Die Kernkomponenten eines Agentic Workflow:
- Reasoning-Engine: Ein LLM (Large Language Model), das als Entscheidungsinstanz fungiert
- Tool-Set: Externe Werkzeuge, die der Agent aufrufen kann (APIs, Datenbanken, Dateisysteme, Berechnungen)
- Memory: Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis für Kontext und Erfahrungen
- Planning-Modul: Fähigkeit zur Aufgabenzerlegung und Priorisierung
- Execution-Loop: Die iterative Schleife aus Denken, Handeln und Beobachten
Das Konzept baut direkt auf den Grundlagen auf, die wir in unserem Artikel über KI-Agenten im Unternehmenseinsatz beschrieben haben. Während jener Artikel die strategische Einordnung und Architektur-Patterns behandelt, gehen wir hier tiefer in die technischen Mechanismen eines Agentic Workflow.
Vergleich: Simple Prompting vs. Chain of Thought vs. ReAct vs. Full Agent
Nicht jede KI-Interaktion ist ein Agentic Workflow. Die folgende Tabelle zeigt die Abstufungen und macht die Unterschiede in den Kernfähigkeiten deutlich:
Der entscheidende Unterschied: Bei Simple Prompting und Chain of Thought ist der Ablauf zur Designzeit festgelegt und besteht aus einem einzigen Durchlauf. Bei ReAct-Agenten und Full Agentic Workflows entscheidet der Agent zur Laufzeit, welche Schritte er in welcher Reihenfolge ausführt. Das macht sie flexibler und deutlich leistungsfähiger, aber auch anspruchsvoller in der Implementierung.
Das ReAct-Pattern: Reasoning + Acting
Das ReAct-Pattern (Reasoning and Acting) bildet das theoretische und praktische Fundament der meisten Agentic Workflows. Es wurde 2022 im ReAct-Paper von Yao et al. beschrieben und hat sich seitdem als Standard-Architektur für KI-Agenten etabliert.
So funktioniert ReAct
Der Agent durchläuft eine iterative Schleife aus drei Schritten:
1. Thought (Reasoning) Der Agent analysiert den aktuellen Zustand und die bisherigen Ergebnisse. Er formuliert eine Hypothese oder einen Plan für den nächsten Schritt. Dieser Schritt ist rein intern und produziert keine externe Aktion. Entscheidend ist: Das LLM verbalisiert seinen Denkprozess, was Nachvollziehbarkeit und Debugging ermöglicht.
2. Action (Acting) Basierend auf dem Reasoning wählt der Agent ein Tool aus und führt eine konkrete Aktion aus: einen API-Call, eine Datenbankabfrage, eine Berechnung oder eine Websuche. Die Wahl des Tools wird durch die Tool-Registry bestimmt, in der jedes verfügbare Werkzeug mit Beschreibung und Parametern registriert ist.
3. Observation Der Agent empfängt das Ergebnis der Aktion und integriert es in seinen Kontext. Basierend auf der Observation beginnt der Zyklus erneut, mit aktualisiertem Wissen. Der Agent entscheidet: Ist das Ziel erreicht? Brauche ich weitere Informationen? Muss ich den Plan anpassen?
ReAct in der Praxis: Ein Beispiel
Nehmen wir einen Agent, der eine Wettbewerbsanalyse für einen Kunden erstellt:
Thought: Ich muss die Top-3-Wettbewerber identifizieren.
Der Kunde ist im Bereich E-Commerce für Tiernahrung.
Action: web_search("E-Commerce Tiernahrung Deutschland Marktführer 2026")
Observation: Ergebnisse: Fressnapf, Zooplus, Futterhaus...
Thought: Ich habe die Wettbewerber. Jetzt brauche ich deren
Umsatzzahlen und digitale Strategie.
Action: web_search("Fressnapf Umsatz 2025 E-Commerce Strategie")
Observation: Umsatz 3,8 Mrd EUR, 45% Online-Anteil...
Thought: Ich habe genug Daten für Fressnapf. Weiter mit Zooplus.
Action: web_search("Zooplus Umsatz 2025 Marktanteil")
Observation: Umsatz 2,1 Mrd EUR, rein online...
Thought: Die Umsatzdaten sind plausibel. Ich prüfe nun die
internen Vergleichsdaten aus unserem CRM.
Action: crm_query(customer_id="K-4821", field="competitor_notes")
Observation: Historische Notizen zu Fressnapf und Zooplus vorhanden...
Thought: Alle Daten gesammelt. Ich erstelle jetzt den Bericht
im geforderten Format.
Action: generate_report(template="competitor_analysis", data=...)
Observation: Bericht erstellt, 12 Seiten.
Thought: Der Bericht ist fertig. Aufgabe abgeschlossen.
Jeder Schritt baut auf den vorherigen auf. Der Agent entscheidet autonom, welche Informationen er braucht, wo er sie findet und wann er fertig ist. Der gesamte Ablauf ist nachvollziehbar protokolliert.
Tool Use: Die Hände des Agenten
Ein Agent ohne Tools ist ein Chatbot. Erst durch Tool Use wird der Agent handlungsfähig. Tools erweitern die Fähigkeiten des LLM über reine Textgenerierung hinaus und ermöglichen die Interaktion mit der realen Welt.
Architektur von Tool Use
Die Tool-Use-Architektur folgt einem standardisierten Muster:
1. Tool-Registry Eine Sammlung aller verfügbaren Tools mit Beschreibungen, Parametern und Rückgabetypen. Der Agent wählt anhand der natürlichsprachlichen Beschreibungen, welches Tool er für eine Aufgabe braucht. Die Qualität der Tool-Beschreibungen ist entscheidend: Unklare Beschreibungen führen zu falscher Tool-Auswahl.
2. Tool-Execution-Layer Die Ausführungsschicht, die Tool-Aufrufe des Agenten entgegennimmt, validiert und an die entsprechenden Systeme weiterleitet. Hier werden Berechtigungen, Rate-Limits und Fehlerbehandlung implementiert. Ein robuster Execution-Layer fängt fehlerhafte Aufrufe ab, bevor sie Schaden anrichten.
3. Ergebnis-Parsing Die Rückgabe des Tools wird in ein Format überführt, das der Agent versteht und in seinen nächsten Reasoning-Schritt integrieren kann. Strukturierte Formate (JSON, tabellarisch) funktionieren besser als unformatierter Text.
Typische Tool-Kategorien
Die Integration von RAG-Systemen als Tool ist besonders wertvoll: Der Agent kann bei Bedarf auf das gesamte Unternehmenswissen zugreifen, ohne dass dieses Wissen dauerhaft im Kontext gehalten werden muss. Das reduziert Token-Kosten und verbessert die Antwortqualität, weil nur relevante Informationen abgerufen werden.
Sicherheit bei Tool Use
Tool Use erfordert strenge Sicherheitsmaßnahmen. Ein Agent, der schreibenden Zugriff auf Produktionsdatenbanken hat, kann erheblichen Schaden anrichten. Deshalb gelten folgende Prinzipien:
- Least Privilege: Jedes Tool erhält nur die minimal notwendigen Berechtigungen
- Sandbox-Execution: Tool-Aufrufe laufen in isolierten Umgebungen
- Human Approval: Kritische Aktionen (Löschungen, finanzielle Transaktionen) erfordern menschliche Freigabe
- Audit-Logging: Jeder Tool-Aufruf wird protokolliert, mit Input, Output und Kontext
- Input-Validierung: Alle Parameter werden vor der Ausführung geprüft, um Injection-Angriffe zu verhindern
Planung und Dekomposition
Komplexe Aufgaben erfordern Planung. Ein erfahrener KI-Agent arbeitet eine große Aufgabe nicht einfach sequenziell ab, sondern erstellt zunächst einen Plan, identifiziert Abhängigkeiten und priorisiert die Teilschritte.
Planungsstrategien
Top-Down-Dekomposition Der Agent zerlegt die Gesamtaufgabe in Teilaufgaben, diese in Sub-Teilaufgaben, bis jeder Schritt atomar ausführbar ist. Vorteil: Strukturierte, nachvollziehbare Vorgehensweise. Nachteil: Unflexibel bei unvorhergesehenen Ergebnissen.
Iterative Verfeinerung Der Agent beginnt mit einem groben Plan und verfeinert ihn nach jedem Schritt basierend auf neuen Erkenntnissen. Flexibler, aber schwerer zu überwachen.
Hybride Planung Die Kombination beider Ansätze: Top-Down für die Gesamtstruktur, iterative Verfeinerung für die Detailschritte. Dieses Pattern hat sich in der Praxis als am robustesten erwiesen und ist unser Standard bei IJONIS.
Dekomposition in der Praxis
Betrachten wir einen Agent, der einen Lieferantenvergleich durchführen soll:
Gesamtaufgabe: Lieferantenvergleich für Verpackungsmaterial erstellen
Plan:
├── 1. Anforderungen klären
│ ├── 1.1 Spezifikationen aus dem Anfrage-Dokument extrahieren
│ ├── 1.2 Budget-Rahmen aus Einkaufsrichtlinie ermitteln
│ └── 1.3 Lieferzeitvorgaben identifizieren
├── 2. Lieferanten recherchieren
│ ├── 2.1 Bestehende Lieferanten aus ERP-System abrufen
│ ├── 2.2 Neue potenzielle Lieferanten identifizieren
│ └── 2.3 Vorauswahl auf 5 Kandidaten reduzieren
├── 3. Vergleich durchführen
│ ├── 3.1 Preisangebote einholen/zusammenstellen
│ ├── 3.2 Qualitätskennzahlen ermitteln
│ └── 3.3 Bewertungsmatrix erstellen
└── 4. Bericht erstellen
├── 4.1 Executive Summary formulieren
├── 4.2 Detailvergleich in Tabellenform
└── 4.3 Empfehlung mit Begründung
Der Agent kann parallele Pfade erkennen (1.1, 1.2 und 1.3 sind unabhängig voneinander) und abhängige Schritte korrekt sequenzieren (3.3 erfordert die Ergebnisse aus 3.1 und 3.2). Diese Fähigkeit zur Parallelisierung unterscheidet einen gut konzipierten Agentic Workflow von einer einfachen sequenziellen Abarbeitung.
Memory: Kurzzeit- und Langzeitgedächtnis
Memory ist die Komponente, die einen Agent von einer zustandslosen Textgenerierung unterscheidet. Ohne Memory vergisst der Agent nach jedem Aufruf alles. Mit Memory kann er lernen, Kontext aufrechterhalten und aus vergangenen Interaktionen Schlüsse ziehen.
Kurzzeit-Memory (Working Memory)
Das Kurzzeit-Memory umfasst den aktuellen Kontext einer Aufgabenbearbeitung:
- Konversationshistorie: Bisherige Reasoning-Schritte und Tool-Ergebnisse
- Aktuelle Variablen: Zwischenergebnisse, die für nachfolgende Schritte relevant sind
- Task-State: Der aktuelle Stand der Aufgabenbearbeitung (welche Teilschritte sind erledigt, welche offen)
Das Kurzzeit-Memory ist durch die Kontextfenstergröße des LLM begrenzt. Bei langen Aufgabensequenzen muss es aktiv gemanagt werden: unwichtige Informationen werden zusammengefasst oder verworfen, um Platz für neue Ergebnisse zu schaffen. Effektives Context-Management ist einer der kritischsten Aspekte bei der Implementierung von Agentic Workflows.
Langzeit-Memory (Persistent Memory)
Das Langzeit-Memory speichert Wissen über einzelne Aufgaben hinaus:
- Erfahrungswissen: Welche Strategien haben bei ähnlichen Aufgaben funktioniert?
- Benutzer-Präferenzen: Wie bevorzugt der Anwender die Ergebnisse formatiert?
- Domänenwissen: Kontextinformationen über das Unternehmen, Prozesse und Richtlinien
- Fehlerwissen: Welche Ansätze haben nicht funktioniert und warum?
Memory-Architektur
In der Praxis kombinieren wir bei IJONIS verschiedene Speichertechnologien:
Die Kombination mit einem gut aufgebauten RAG-System ermöglicht es dem Agent, jederzeit auf das gesamte Unternehmenswissen zuzugreifen, ohne es permanent im Kontext halten zu müssen. Das semantische Memory ist dabei die Brücke zwischen dem begrenzten Kontextfenster des LLM und dem umfangreichen Wissensbestand des Unternehmens.
Multi-Agent-Koordination
Für komplexe Geschäftsprozesse reicht ein einzelner Agent oft nicht aus. Multi-Agent-Systeme verteilen die Arbeit auf spezialisierte Agenten, die zusammenarbeiten. Das Prinzip ist vergleichbar mit einem Team aus Spezialisten: Jeder Agent beherrscht sein Fachgebiet, und die Koordination sorgt dafür, dass das Gesamtergebnis mehr ist als die Summe der Teile.
Koordinations-Patterns
Orchestrator-Pattern Ein zentraler Orchestrator-Agent verteilt Teilaufgaben an spezialisierte Worker-Agenten und konsolidiert deren Ergebnisse. Der Orchestrator kennt die Fähigkeiten jedes Workers und entscheidet, wer welche Aufgabe bekommt. Geeignet für Workflows mit klar abgrenzbaren Teilaufgaben.
Pipeline-Pattern Agenten sind in einer festen Reihenfolge angeordnet. Das Ergebnis eines Agenten ist der Input des nächsten. Geeignet für sequenzielle Prozesse wie Dokumentenverarbeitung (Extraktion, Validierung, Klassifizierung, Archivierung).
Debate-Pattern Mehrere Agenten bearbeiten dieselbe Aufgabe unabhängig voneinander. Ein Evaluator-Agent vergleicht die Ergebnisse und wählt das beste aus oder synthetisiert eine Lösung. Dieses Pattern erhöht die Qualität bei komplexen Entscheidungen durch die Diversität der Ansätze.
Hierarchisches Pattern Manager-Agenten delegieren an Team-Agenten, die wiederum an Worker-Agenten delegieren können. Ermöglicht die Abbildung komplexer Organisationsstrukturen und eignet sich für unternehmensweite Automatisierungsprojekte.
Kommunikation zwischen Agenten
Multi-Agent-Systeme benötigen definierte Kommunikationskanäle:
- Synchrone Kommunikation: Agent A wartet auf die Antwort von Agent B. Einfach zu implementieren, aber langsam bei komplexen Abhängigkeiten.
- Asynchrone Kommunikation: Agent A sendet eine Nachricht an eine Queue und arbeitet weiter. Agent B verarbeitet die Nachricht und sendet das Ergebnis zurück. Skalierbar, aber komplexer in der Implementierung.
- Shared State: Alle Agenten greifen auf einen gemeinsamen Zustand zu. Ermöglicht implizite Koordination, erfordert aber sorgfältiges State-Management und Concurrency-Kontrolle.
Wer tiefer in die technische Implementierung von KI-Agenten im Unternehmenskontext einsteigen möchte, findet in unserem dedizierten Artikel Architektur-Patterns, Sicherheitskonzepte und einen konkreten Fahrplan.
Evaluation und Monitoring
Ein Agentic Workflow in der Produktion erfordert systematische Überwachung. Anders als bei klassischen APIs gibt es keine deterministische Ausgabe: Der Agent kann bei identischem Input unterschiedliche Wege zum Ziel nehmen. Das macht Monitoring anspruchsvoller, aber auch wichtiger.
Evaluation-Dimensionen
Monitoring in der Produktion
Für den produktiven Betrieb empfehlen wir ein dreistufiges Monitoring:
1. Trace-Level-Monitoring Jeder einzelne Reasoning-Schritt, Tool-Aufruf und sein Ergebnis wird aufgezeichnet. Tools wie LangSmith oder Langfuse ermöglichen die vollständige Nachverfolgung ganzer Agent-Läufe. Jeder Trace ist reproduzierbar und kann für Debugging und Optimierung verwendet werden.
2. Aggregiertes Monitoring Dashboards zeigen Erfolgsraten, Durchschnittskosten und Latenzverteilungen über definierte Zeiträume. Anomalie-Erkennung warnt bei plötzlichen Veränderungen. Trends in der Fehlerrate zeigen frühzeitig, ob ein Modell-Update oder eine Anpassung der Tool-Definitionen nötig ist.
3. Business-KPI-Monitoring Die übergeordneten Geschäftsmetriken: Bearbeitungszeit im Vergleich zum manuellen Prozess, Kundenzufriedenheit, Fehlerrate in nachgelagerten Systemen. Diese Ebene zeigt, ob der Agentic Workflow tatsächlich Geschäftswert erzeugt.
Textuelle Workflow-Darstellung: Vom Input zum Ergebnis
Der folgende schematische Ablauf zeigt, wie ein vollständiger Agentic Workflow von der Aufgabenstellung bis zum Ergebnis verläuft:
[Aufgabe eingegeben]
│
▼
┌─────────────────┐
│ PLANNING │ → Aufgabe analysieren, Teilschritte definieren
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ REASONING │ → Aktuellen Zustand bewerten, nächste Aktion wählen
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ TOOL USE │ → API aufrufen, Daten abfragen, Berechnung ausführen
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ OBSERVATION │ → Ergebnis empfangen und in Kontext integrieren
└────────┬────────┘
│
┌────┴────┐
│ Ziel │──── Nein ──→ Zurück zu REASONING (mit Memory-Update)
│erreicht?│
└────┬────┘
│ Ja
▼
┌─────────────────┐
│ OUTPUT │ → Ergebnis formatieren und zurückgeben
└─────────────────┘
Dieser Loop ist der Kern jedes Agentic Workflow. Die Qualität des Systems hängt davon ab, wie gut jede einzelne Komponente implementiert ist und wie robust die Übergänge zwischen den Schritten funktionieren. In der Praxis kommen zusätzliche Mechanismen hinzu: Timeout-Handling, maximale Iterationszahlen, Fehler-Recovery und Eskalationslogik.
Wann lohnen sich Agentic Workflows?
Nicht jeder Prozess braucht einen Agentic Workflow. Die Investition lohnt sich, wenn bestimmte Kriterien erfüllt sind:
Gut geeignet:
- Prozesse mit variablen Inputs, die nicht alle vorhersehbar sind
- Aufgaben, die mehrere Informationsquellen erfordern
- Workflows mit Entscheidungspunkten, die Kontextverständnis benötigen
- Prozesse mit hohem Volumen und signifikanter manueller Bearbeitungszeit
- Szenarien, in denen die Schrittfolge vom konkreten Input abhängt
Weniger geeignet:
- Vollständig deterministische Prozesse (hier reicht klassische Automatisierung)
- Aufgaben mit extremen Latenz-Anforderungen (unter 100ms)
- Prozesse, bei denen jeder Fehler katastrophale Folgen hat und keine Fallback-Strategie existiert
- Einfache CRUD-Operationen ohne Entscheidungslogik
Die Kunst liegt in der richtigen Einordnung. Prozessautomatisierung mit KI ist ein Spektrum: von einfachen regelbasierten Automationen über Prompt Chains bis hin zu vollständig autonomen Agentic Workflows. Nicht jeder Prozess braucht das volle Spektrum. Oft ist ein hybrides Modell am effektivsten, bei dem deterministische Teile klassisch automatisiert werden und nur die Entscheidungspunkte durch einen Agent gesteuert werden.
FAQ: Agentic Workflows im Unternehmen
Was ist der Unterschied zwischen einem Agentic Workflow und einem klassischen Workflow-Tool wie Zapier?
Klassische Workflow-Tools arbeiten regelbasiert: Wenn Trigger X, dann Aktion Y. Agentic Workflows nutzen ein LLM als Entscheidungsinstanz, das den Kontext versteht und autonom den nächsten Schritt wählt. Das ermöglicht die Verarbeitung unstrukturierter Daten und die flexible Reaktion auf unvorhergesehene Situationen. Zapier ist ideal für deterministische Integrationen; Agentic Workflows sind die Wahl, wenn Kontextverständnis und Flexibilität gefragt sind.
Wie zuverlässig sind Agentic Workflows in der Produktion?
Die Zuverlässigkeit hängt von der Architektur ab. Mit definierten Guardrails (Tool-Berechtigungen, Output-Validierung, Human-in-the-Loop für kritische Schritte) erreichen gut implementierte Agentic Workflows Erfolgsraten von 90-98%, je nach Komplexität der Aufgabe. Entscheidend ist ein systematisches Evaluation-Framework, das vor dem Go-Live mit realen Testdaten validiert wird.
Welche LLMs eignen sich für Agentic Workflows?
Für Agentic Workflows werden Modelle mit starken Reasoning-Fähigkeiten und zuverlässigem Tool Use benötigt. Stand 2026 sind GPT-4o, Claude Opus und Gemini Pro die führenden Modelle für komplexe Agent-Aufgaben. Für einfachere Workflows oder kostenoptimierte Szenarien eignen sich auch kleinere Modelle wie Claude Haiku, GPT-4o-mini oder lokale Open-Source-Modelle (Llama 3, Mistral). Die Modellwahl sollte immer durch Benchmarks mit realen Use-Case-Daten validiert werden.
Was kosten Agentic Workflows im Betrieb?
Die Betriebskosten setzen sich zusammen aus LLM-API-Kosten (abhängig von Modell und Token-Verbrauch pro Aufgabe), Infrastruktur-Hosting (Vektordatenbank, Compute, Monitoring) und Wartung. Typische Kosten pro Agent-Ausführung liegen zwischen 0,02 und 0,50 EUR, abhängig von der Komplexität und der Anzahl der Tool-Aufrufe. Bei hohen Volumina amortisiert sich die Investition in der Regel innerhalb von 3 bis 6 Monaten.
Wie starte ich mit Agentic Workflows im Unternehmen?
Beginnen Sie mit einem klar definierten, abgegrenzten Prozess mit hohem Volumen. Identifizieren Sie einen Use Case, der heute manuell bearbeitet wird und bei dem Fehler keine katastrophalen Folgen haben. Bauen Sie einen Proof-of-Concept mit einem Single-Agent und wenigen Tools. Validieren Sie mit realen Daten. Skalieren Sie nach erfolgreicher Evaluation schrittweise auf komplexere Workflows.
Fazit: Agentic Workflows als Architektur für autonome Prozesse
Agentic Workflows sind keine theoretische Spielerei. Sie sind die Architektur, die den Unterschied macht zwischen einem KI-System, das Texte generiert, und einem KI-System, das Aufgaben erledigt. Das ReAct-Pattern, Tool Use, Planning und Memory bilden zusammen ein Framework, das komplexe Geschäftsprozesse end-to-end automatisieren kann.
Der Schlüssel liegt nicht in der Wahl des richtigen Modells, sondern in der Architektur: klar definierte Tools, robuste Guardrails, systematische Evaluation und ein Memory-System, das den Agent mit dem richtigen Kontext versorgt. Unternehmen, die diese Grundlagen beherrschen, können schrittweise von einfachen Prompt Chains zu vollständig autonomen Workflows skalieren. Ein aktuelles Beispiel für die Chancen und Risiken solcher autonomer Agenten zeigt OpenClaw — der virale KI-Agent, der Anfang 2026 sowohl Begeisterung als auch eine Sicherheitskrise ausgelöst hat.
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