Workflow-Automatisierung

Siemens hat mit dem Eigen Engineering Agent eine innovative KI-Lösung für das Totally Integrated Automation Portal (TIA Portal) entwickelt, die die Prozesse in der industriellen Automatisierung erheblich beschleunigt und vereinfacht. Diese Technologie ermöglicht eine effiziente Programmierung von speicherprogrammierbaren Steuerungen, die Visualisierung von Mensch-Maschine-Schnittstellen sowie die Konfiguration von Geräten und die Integration von ECAD-Systemen. Anwender berichten von einer Effizienzsteigerung, die Aufgaben zwei- bis fünfmal schneller erledigt und die allgemeine Engineering-Effizienz um bis zu 50 % erhöht. Zudem konnte die Qualität der Lösungen um 80 % verbessert und die Einarbeitungszeit für neues Personal drastisch verkürzt werden. Der Eigen Engineering Agent wird bereits in über 100 Unternehmen in 19 Ländern eingesetzt und ist in Thailand über ein Abonnement-Modell erhältlich. Die nahtlose Integration in das TIA-Portal-Ökosystem minimiert manuelle Schnittstellenfehler. Siemens plant, die Leistungsfähigkeit des Systems auf der NECTEC ACE 2026 am 3. September 2026 zu demonstrieren, um seine Führungsrolle im Bereich generative künstlicher Intelligenz in der Industrie zu unterstreichen.

OpenClaw hat die Version 2.0 seines Open-Source-Personal-AI-Agenten veröffentlicht, die eine vereinfachte Installation und eine überarbeitete Browseroberfläche bietet. Die Installation erkennt nun vorhandene Ressourcen auf dem Computer des Nutzers, was den Konfigurationsaufwand erheblich reduziert. Die neue Browseranwendung fungiert als zentrale Schnittstelle für die Interaktion mit dem Agenten und die Überwachung von Aufgaben. Ein herausragendes neues Feature sind die gemeinsamen Cloud-Sitzungen, die es mehreren Nutzern ermöglichen, an Agenten-Workflows teilzunehmen und Aufgaben im Kontext zu teilen. Trotz positiver Rückmeldungen gab es gemischte Reaktionen, insbesondere hinsichtlich Problemen bei Migration und Authentifizierung. OpenClaw bleibt seiner modellunabhängigen Architektur treu und unterstützt verschiedene Kommunikationskanäle. Die Entwicklung dieser Version dauerte länger als erwartet, da die Änderungen an Installation und Benutzeroberfläche in eine umfassendere Umstrukturierung des Projekts mündeten.

LogicGate hat mit seiner Sommer 2026-Version bedeutende Fortschritte im Bereich Governance, Risk und Compliance (GRC) erzielt, indem neue GRC-Agenten und KI-Verbesserungen eingeführt wurden. Diese Agenten ermöglichen es Risikoteams, sich von administrativen Aufgaben zu befreien und sich auf strategische Entscheidungen zu konzentrieren, was die Effizienz der GRC-Prozesse steigert. Zu den neuen Funktionen gehören automatisierte Kontrolle-Tests und die Möglichkeit, mehrere Datensätze gleichzeitig zu verknüpfen, was die Bearbeitungszeit verkürzt. Zudem wurde das GRC-Lifecycle-Management aktualisiert, um eine sichere Testumgebung für neue Workflows zu schaffen. Die Plattform bietet verbesserte Suchfunktionen und erweiterte Anpassungsoptionen, um den Nutzerbedürfnissen gerecht zu werden. Durch die Partnerschaft mit PwC und die Teilnahme an Branchenveranstaltungen festigt LogicGate seine Position als führende AI GRC-Plattform. CEO Diego Panama hebt hervor, dass die Agentic GRC-Funktionen den Kunden helfen, sich besser in einem sich wandelnden Bedrohungsumfeld zu positionieren.

EncodeDots hat seine AI-gestützte Anwendungsentwicklung erweitert, um Unternehmen bei der Automatisierung von Prozessen zu unterstützen. Die neue Plattform ermöglicht es Unternehmen, maßgeschneiderte Anwendungen schneller und effizienter zu erstellen, indem sie fortschrittliche KI-Technologien integriert. Dies verbessert nicht nur die Produktivität, sondern auch die Flexibilität in der Anpassung an spezifische Geschäftsbedürfnisse. Die Lösung zielt darauf ab, die Entwicklungskosten zu senken und gleichzeitig die Qualität der Anwendungen zu steigern. Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben können Unternehmen Ressourcen freisetzen und sich auf strategische Initiativen konzentrieren. EncodeDots positioniert sich damit als Vorreiter im Bereich der digitalen Transformation und bietet Unternehmen die Werkzeuge, um im wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich zu sein.

Digital Science hat die Bewerbungsrunde für den Catalyst Grant 2026 eröffnet, der innovative Technologien zur Entwicklung vertrauenswürdiger, AI-gestützter Forschungsagenten fördert. Mit einem Preisgeld von bis zu 25.000 Pfund sollen Lösungen unterstützt werden, die sich auf auditierbare und governance-orientierte Arbeitsabläufe konzentrieren. Steve Scott, VP Portfolio Development, hebt hervor, dass zukünftige Forschungserfolge durch autonome, mehrstufige Arbeitsabläufe erzielt werden, die von Institutionen als zuverlässig angesehen werden. Der Grant richtet sich an Einzelpersonen, Startups und Forschungsteams weltweit, die bereits mit einem Prototyp oder einer gut ausgearbeiteten Idee teilnehmen können. Bewerber müssen das zu lösende Problem, ihren Ansatz und den aktuellen Stand ihrer Arbeit darlegen. Die Frist für die Einreichung endet am 5. Oktober 2026. Neben finanzieller Unterstützung bietet der Grant auch wertvolle Vernetzungsmöglichkeiten mit Experten, um Innovationen zu fördern.

Der globale Markt für agentische KI wird bis 2035 voraussichtlich 211,99 Milliarden USD erreichen, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 46,87 % zwischen 2026 und 2035. Dies ist auf die zunehmende Einführung autonomer KI-Systeme zurückzuführen, die komplexe Geschäftsprozesse mit minimaler menschlicher Interaktion steuern können. Die Nachfrage nach intelligentem Workflow-Management und schnelleren Entscheidungen fördert den Übergang von herkömmlicher Automatisierung zu KI-Agenten. Fortschritte in großen Sprachmodellen und der retrieval-augmented generation (RAG) verbessern die Effizienz und Entscheidungsqualität, was zu einer breiteren Integration in verschiedene Branchen führt. Besonders in Japan wird der Ausbau autonomer Unternehmensabläufe vorangetrieben, was die Marktchancen erhöht. Die Region Asien-Pazifik zeigt das schnellste Wachstum, unterstützt durch digitale Transformationsprogramme und steigende Investitionen in KI-Technologien. Unternehmen setzen auf sichere und skalierbare KI-Lösungen, um Effizienz und Automatisierung zu steigern. Die fortlaufende Entwicklung und Integration von KI-Agenten in Unternehmenssoftware wird als entscheidend für die zukünftige Marktentwicklung angesehen.

In der Arbeit mit KI-Workflows treten häufige Fehler auf, die schwerwiegende Folgen haben können. Ein kritischer Fehler ist das Fitting von Preprocessing vor der Datenaufteilung, was zu irreführenden Genauigkeitswerten führt, da Testdaten in die Merkmale einfließen. Ein weiteres Problem ist das zufällige Aufteilen von nicht unabhängigen Daten, was die Generalisierungsfähigkeit der Modelle beeinträchtigt. Zudem können unterschiedliche Preprocessing-Codes beim Training und der Inferenz zu erheblichen Abweichungen in den Vorhersagen führen. Verwirrung zwischen den Zuständen der Evaluierung und deaktivierten Gradienten kann ebenfalls inkorrekte Ergebnisse zur Folge haben. Auch das Verstecken falscher Tensorformen durch Broadcasting kann unerwartete Verlustberechnungen verursachen. Schließlich ist es riskant, ein gespeichertes Modell als inertes Objekt zu betrachten, da es potenziell schädlichen Code ausführen kann. Um diese Fehler zu vermeiden, sollten Entwickler ihre Workflows regelmäßig überprüfen und alle Schritte dokumentieren.