Was ist KI-Orchestrierung? KI-Modelle im großen Maßstab koordinieren

Bei komplexen Prozessen erledigen KI-Tools Aufgaben oft nicht durchgängig von Anfang bis Ende. Ein Modell kann sich etwa bei Speech to Text auszeichnen, während ein anderes die Zahlungsabwicklung übernimmt. Sie benötigen daher eine Ebene zwischen diesen Systemen, die Schritte sequenziert, Kontext übergibt und entscheidet, was als Nächstes geschieht. 

KI-Orchestrierung ist diese Ebene. Sie koordiniert mehrere Modelle, Agenten und Tools, damit sie als ein System arbeiten. Statt einen einzelnen KI-Agenten für mehrere Aufgaben zu optimieren, profitieren Sie mit KI-Orchestrierung von mehreren Agenten, die jeweils auf ihre eigene Funktion spezialisiert sind. Das steigert nicht nur die Effizienz, sondern erleichtert auch Upgrades und die Fehlerbehebung, wenn etwas schiefläuft.

Dieser Artikel erklärt, was KI-Orchestrierung ist, wie sie funktioniert und wo sie bereits eingesetzt wird, damit Sie sie in Ihren eigenen Workflows nutzen können.

Zusammenfassung

• KI-Orchestrierung koordiniert Modelle, Agenten und Tools in einem zentral gesteuerten Workflow. Sie sequenziert Schritte, teilt Kontext und entscheidet, wann eine Aufgabe von Menschen geprüft werden muss.
• KI-Orchestrierung wird nötig, sobald eine Aufgabe mehrere Schritte umfasst, etwa Identitätsprüfungen, Datenabfragen und Richtlinienentscheidungen. Denn die Übergaben zwischen ihnen müssen verwaltet werden.
• Leistungsfähige Orchestrierungsplattformen unterstützen mehrere LLMs, erhalten den Kontext über einen gesamten Workflow hinweg und kombinieren regelbasiertes sowie modellgesteuertes Routing – je nachdem, wie viel Sicherheit ein Schritt erfordert.
• Branchen von Finanzdienstleistungen über das Gesundheitswesen bis zum Einzelhandel nutzen Orchestrierung, um ihre bestehenden Systeme – CRM, EHR und Zahlungstools – zu einer durchgängigen Kundeninteraktion zu verbinden.

Was ist KI-Orchestrierung und warum ist sie wichtig?

KI-Orchestrierung koordiniert mehrere KI-Komponenten wie Sprachmodelle, spezialisierte Agenten, Abrufsysteme und Tools von Drittanbietern, damit sie als ein zentral gesteuerter Workflow arbeiten.

Ein Modell, das eine einzelne Frage beantwortet, kann isoliert gut funktionieren. Umfasst ein Prozess jedoch mehrere Schritte über verschiedene Systeme hinweg, ist Orchestrierung erforderlich. Wenn beispielsweise ein KI-Kundenservice-Agent einem Kunden beim Erstellen eines Support-Tickets hilft, muss er:

• Identität verifizieren: Bestätigen, wer der Kunde ist, und sein Konto aufrufen.
• Wissensdatenbank prüfen: Bestätigen, dass das Problem einem bekannten Problem mit RAG entspricht.
• Richtlinien anwenden: Feststellen, ob das Problem für eine Rückerstattung oder einen Ersatz qualifiziert ist.
• Protokollieren und bestätigen: Das Ticket im CRM erfassen und die nächsten Schritte mit dem Kunden bestätigen.

Jede dieser Aufgaben kann eine Reihe unterschiedlicher Modelle, Agenten oder Tools erfordern. Etwas muss sie synchron halten und ihr Zusammenspiel sicherstellen. 

Investitionen in KI-Orchestrierung werden immer wichtiger, da Unternehmen mehr KI-Agenten einsetzen und erwarten, dass sie zusammenarbeiten. Gartner verzeichnete einen starken Anstieg von Unternehmensanfragen zu Multi-Agenten-Systemen in den vergangenen zwei Jahren und prognostiziert, dass 40 % der Unternehmensanwendungen aufgabenspezifische KI-Agenten enthalten werden – bis 2026, nach weniger als 5 % im Jahr 2025. 

Doch die Einführung allein ist nicht die Herausforderung. Die NANDA-Initiative des MIT stellte fest, dass 95 % der generativen KI-Pilotprojekte in Unternehmen keinen messbaren Nutzen liefern, obwohl die Modelle selbst gut funktionieren. Den umgebenden Systemen fehlen Architektur, Governance und die nötige Integrationstiefe für einen zuverlässigen Betrieb im großen Maßstab. 

Orchestrierung ist das fehlende Element, das die erfolgreichen 5 % nutzen. 

So automatisiert KI-Orchestrierung komplexe Workflows

Bei mehrstufigen Prozessen, die auf verschiedenen Agenten basieren, verbindet Orchestrierung unterschiedliche Systeme und schafft eine stimmige, komplexe Antwort.

KI-Orchestrierung besteht aus vier zentralen Ebenen:

1. Aufgabenzerlegung und Routing: Eine Anfrage in Schritte aufteilen und jeden an das passende Modell, den passenden Agenten oder das passende Tool senden.
2. Kontext- und Statusverwaltung: Gesprächsverlauf, abgerufene Dokumente und Variablen weiterführen, damit spätere Schritte über alle benötigten Informationen verfügen.
3. Tool- und API-Ausführung: Externe Systeme wie ein CRM oder einen Zahlungsdienst aufrufen und die Ergebnisse in den Workflow zurückführen.
4. Übergangslogik: Entscheiden, wann zum nächsten Schritt übergegangen wird – entweder anhand einer festen Regel oder der Einschätzung eines Modells.

KI-Orchestrierungsplattformen unterscheiden sich häufig bei der Übergangslogik. Ein deterministischer Übergang bietet Ihnen eine Garantie. Schlägt etwa eine Zahlung fehl, leitet der Workflow immer zum selben Ausweichschritt weiter. Ein modellbewerteter Übergang verarbeitet dagegen Freitexteingaben besser, benötigt aber Guardrails, damit ein falsch interpretiertes Signal niemanden auf den falschen Weg führt. 

Die meisten Produktionssysteme nutzen beides: feste Regeln, wenn Korrektheit entscheidend ist, und die Einschätzung eines Modells, wenn sich die Eingabe nicht im Voraus eindeutig festlegen lässt. ElevenAgents-Workflows funktionieren ebenfalls so: Jeder Übergang zwischen Unteragenten kann als deterministisch festgelegt oder der Bewertung des Modells überlassen werden.

Mit der Orchestrierungs-Engine von ElevenAgents übernimmt ein eigenständiger Agent eine Interaktion mit einem klaren Zweck – mit System-Prompt, Wissensdatenbank und Toolset. Ein Workflow ergänzt einen gerichteten Graphen spezialisierter Unteragenten mit definierten Aufgaben, darunter Verifizierung, Abrechnung und Eskalation. 

Jeder Unteragent erhält nur einen begrenzten Kontext, sodass keine Informationen in Rollen gelangen, zu denen sie nicht gehören. Die Übergänge zwischen ihnen können regelbasiert oder modellbewertet sein – abhängig davon, wie viel Sicherheit der jeweilige Schritt erfordert.

Die wichtigsten Vorteile der KI-Orchestrierung

Der Nutzen der Orchestrierung zeigt sich weniger in einzelnen Interaktionen als darin, was Teams langfristig damit erreichen können. Das gewinnen Operations-, Engineering- und Support-Teams mit Orchestrierung:

• Skalierbarkeit: Neue Anwendungsfälle werden in einen bestehenden Workflow integriert, statt jedes Mal eine neue Einzellösung zu benötigen.
• Konsistenz: Dieselbe Aufgabe läuft gleich ab, unabhängig davon, welches Modell oder welcher Agent sie bearbeitet.
• Governance: Jede Übergabe, jeder Tool-Aufruf und jede Entscheidung wird protokolliert und ist prüfbar.
• Schnellerer Nutzen: Teams stellen vorhandene Agenten und Tools zu neuen Workflows zusammen, statt Integrationen von Grund auf neu zu erstellen.
• Weniger Tool-Wildwuchs: Ein koordiniertes System ersetzt einen Flickenteppich separater KI-Tools und manueller Übergaben zwischen ihnen.

Indem jedes Tool spezialisiert bleibt, macht Orchestrierung das gesamte System robuster. So können Sie auf neue Anwendungsfälle skalieren und Erlebnisse bieten, die Ihre Kunden tatsächlich schätzen. 

Anwendungsfälle für KI-Orchestrierung in verschiedenen Branchen

KI-Orchestrierung funktioniert in jeder Branche gleich: Sie ordnet Identitätsprüfungen, Datenabfragen und Richtlinienregeln zu einer durchgängigen Interaktion. Was sich ändert, sind die verbundenen Systeme – etwa ein CRM im Kundenservice oder ein EHR im Gesundheitswesen. So sieht das in einigen Branchen aus:

Kundenservice

Freedom Forever, einer der größten Installateure von Solaranlagen für Privathaushalte in den USA, nutzt ElevenAgents, um jeden Anrufer an einen spezialisierten Vertriebs- oder Support-Agenten weiterzuleiten, Routinefragen und Kontoänderungen zu bearbeiten und bei Bedarf mit vollständigem Gesprächsprotokoll an einen Menschen zu übergeben. Der Einsatz steigerte die Supporteffizienz um 90 %.

Finanzdienstleistungen

Better.coms kreditvermittelnder Agent Betsy, der mit ElevenAgents betrieben wird, authentifiziert Kreditnehmer, ruft Konto- und Kreditstatus ab und führt sie unter Einhaltung der Compliance-Anforderungen der Hypothekenbranche durch die nächsten Schritte. Betsy automatisiert inzwischen 35,5 % der Kreditnehmeranfragen, senkt die Vergabekosten und verdoppelt die Kreditkonversion.

Gesundheitswesen

EliseAIs mit ElevenAgents betriebenen Voice Agents vereinbaren Termine, beantworten Abrechnungsfragen und leiten klinische Fragen an Mitarbeitende von Gesundheitsdienstleistern im ganzen Land weiter. Das System ermöglicht natürlich klingende Interaktionen und gewährleistet zugleich die Offenlegung des KI-Einsatzes. So können Gesundheitsdienstleister hohe Anrufvolumen effizient verwalten.

Vertrieb und Lead-Qualifizierung

ElevenLabs nutzt seinen eigenen KI-SDR zur Prüfung eingehender Leads aus dem Kontaktformular für den Vertrieb. Er fragt nach Anwendungsfall, erwartetem Volumen und Zeitplan, bevor er direkt einen Termin im Kalender eines Vertriebsmitarbeiters bucht. Der Agent qualifiziert 78 % der eingehenden Leads ohne menschliche Beteiligung am Gespräch und erreicht eine durchschnittliche Kundenzufriedenheit von 8,7 von 10.

Einzelhandel und E-Commerce

Meesho, einer der größten E-Commerce-Marktplätze Indiens, entwickelte einen Voice Agent, der Lieferverzögerungen, Stornierungen und Rückerstattungen auf Hindi und Englisch bearbeitet. Der Agent bearbeitet inzwischen mehr als 60.000 Anrufe täglich ohne menschliches Eingreifen.

Wichtige Funktionen einer KI-Orchestrierungsplattform

Orchestrierungsplattformen unterscheiden sich stark darin, wie viel Komplexität sie tatsächlich bewältigen können. 

Achten Sie vor der Auswahl auf Folgendes:

• Multi-LLM-Unterstützung: Sie sind nicht an einen einzelnen Anbieter gebunden und können Modelle wechseln, wenn sich Preise oder Leistung ändern.
• Status- und Kontextverwaltung: Die Plattform verfolgt Gesprächsverlauf und Variablen über jeden Schritt hinweg, sodass ein Workflow nicht vergisst, was drei Schritte zuvor passiert ist.
• Flexibles Routing: Sowohl regelbasierte als auch modellbewertete Logik wird unterstützt. So wählen Sie für jeden Schritt das richtige Maß an Kontrolle, statt jede Entscheidung durch denselben Ansatz zu erzwingen.
• Guardrails und Audit-Protokolle: Sie arbeiten als unabhängige Systemprüfungen außerhalb der eigenen Schlussfolgerungen des Modells. Dadurch werden schlechte Antworten automatisch erkannt, statt sich darauf zu verlassen, dass ein Prompt sie verhindert.
• Human-in-the-Loop-Kontrollen: Aktionen mit hohem Risiko können eine Freigabe erfordern oder mit vollständig erhaltenem Kontext an eine reale Person übergeben werden. So werden Fehler bei Zahlungen, Rückerstattungen oder Kontoänderungen erkannt, bevor sie umgesetzt werden.
• Integrationsumfang: Die Plattform verbindet sich mit den Systemen, auf die der Workflow zugreifen muss, darunter CRM, Zahlungen, Terminplanung, Telefonie und interne Datenbanken.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist, wie schwierig es ist, einen orchestrierten KI-Agenten produktiv zu schalten. Mit ElevenLabs können die meisten Teams einen Agenten mit geringer Komplexität bereitstellen – über die No-Code-Webplattform in weniger als einer Stunde. Bei komplexeren Workflows können Forward Deployed Engineers gemeinsam mit Ihrem Team den Umfang definieren und die Lösung direkt entwickeln.

Starten Sie mit ElevenAgents für optimierte KI-Orchestrierung

Einen orchestrierten Workflow von Grund auf aufzubauen bedeutet, Statusverwaltung, Tool-Integration und Übergangslogik zu lösen, bevor Sie sich überhaupt Ihrem eigentlichen Anwendungsfall widmen. Mit dem visuellen Workflow-Builder von ElevenAgents können Teams mehrstufige Gespräche mit mehreren Agenten in einer No-Code-Umgebung gestalten. Deterministische Workflows sichern risikoreiche Aktionen durch Freigaben ab, Guardrails arbeiten außerhalb der eigenen Schlussfolgerungen des Modells und jedes Gespräch wird für Audits protokolliert. 

Für ElevenAgents registrieren und einen individuellen Agenten für Ihre eigenen Workflows erstellen oder mit unserem Team sprechen, um zu erfahren, wie wir Ihr Team bei der Bereitstellung von KI-Agenten unterstützen können.

FAQ: Was ist KI-Orchestrierung?