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KI-Workflows

Definition

Ein KI-Workflow ist eine mehrstufige Automatisierung, die KI-Rezepte mit Kontrollflusslogik verkettet – Bedingungen, Schleifen, parallele Verzweigungen, manuelle Genehmigungsschritte, LLM-Prompts, Evaluierungs-Qualitätsschritte, Router und Aggregatoren. Workflows unterstützen sequenzielle oder DAG-Ausführung und verwandeln isolierte KI-Aufgaben in Ende-zu-Ende-Geschäftsprozesse, die mit minimalem menschlichem Eingriff ablaufen.

Wie KI-Workflows funktionieren

Ein Workflow definiert eine Reihe von Schritten. Jeder Schritt kann ein Rezeptschritt (führt ein KI-Rezept aus), ein Bedingungsschritt (verzweigt basierend auf Werten), ein Schleifenschritt (iteriert über eine Sammlung), ein Parallelschritt (führt Verzweigungen gleichzeitig aus) oder ein Genehmigungsschritt (pausiert für manuelle Überprüfung) sein. Daten fließen automatisch zwischen den Schritten – jeder Schritt erhält die Ausgabe des vorherigen Schritts als Eingabe. Workflows können manuell, nach Zeitplan oder durch Webhook-Ereignisse ausgelöst werden.

Neun Schritttypen

Rezeptschritte führen KI-Rezepte mit automatischer Eingabezuordnung und Wiederholungslogik aus. Bedingungsschritte werten Ausdrücke aus, um die Ausführung zu verzweigen. Schleifenschritte iterieren über Sammlungen. Parallelschritte führen Verzweigungen gleichzeitig aus. Genehmigungsschritte pausieren für manuelle Überprüfung. LLM-Schritte senden Prompts direkt ohne Rezeptummantelung. Evaluierungsschritte bewerten Ausgaben nach Qualitätskriterien und können Konvergenzschleifen zur iterativen Verfeinerung auslösen. Routerschritte klassifizieren Eingaben und verzweigen zu spezialisierten Pfaden. Aggregatorschritte kombinieren Ausgaben paralleler Verzweigungen über Zusammenführungs-, Best-of- oder Synthesestrategien. Diese neun Bausteine können nahezu jeden Geschäftsprozess abbilden.

Workflows vs. einfache Automatisierung

Traditionelle Automatisierungstools (Zapier, Make) konzentrieren sich auf Trigger-Action-Muster: Wenn X passiert, führe Y aus. KI-Workflows gehen weiter, indem sie jedem Schritt Reasoning hinzufügen. Ein Workflow bewegt nicht nur Daten – er liest Dokumente, bewertet Leads, verfasst Inhalte, trifft Entscheidungen und fordert menschliche Überprüfung an. Die Kombination von KI-Reasoning mit echten Workflow-Bausteinen (Verzweigungen, Schleifen, Parallelverarbeitung) unterscheidet KI-Workflows von einfacher "Wenn-Dann"-Automatisierung.

Zeitplanung und Trigger

Workflows können bei Bedarf, nach Cron-Zeitplan (täglich, wöchentlich, benutzerdefiniert) oder durch Webhook-Ereignisse externer Systeme ausgelöst werden. Geplante Workflows eignen sich für wiederkehrende Aufgaben wie wöchentliche Berichterstellung, tägliche Ticket-Triage oder monatliche Vorstandsvorbereitung. Webhook-Trigger verbinden Workflows mit Ihren bestehenden Tools – wenn ein neuer Lead im CRM erscheint, ein Support-Ticket erstellt oder ein Dokument hochgeladen wird.

Monitoring und Observability

Jeder Workflow-Lauf verfolgt den vollständigen Ausführungsverlauf: welche Schritte ausgeführt wurden, ihre Ein- und Ausgaben, wie lange jeder Schritt gedauert hat und wie viele Token verbraucht wurden. Fehlgeschlagene Schritte zeigen Fehlerdetails und können wiederholt werden. Blockierte Workflows werden durch einen automatischen Watchdog erkannt. Diese Transparenz stellt sicher, dass Sie Probleme debuggen, Kosten optimieren und Zuverlässigkeit aufrechterhalten können, wenn Ihre Automatisierung skaliert.

Überzeugen Sie sich selbst

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