Was ist agentische Ursachenanalyse?

Bei der agentischen Ursachenanalyse übernimmt ein KI-Agent die Schrittfolge, die sonst eine Analystin oder ein Analyst manuell durchläuft: Auffälligkeit erkennen, Hypothesen bilden, sie gegen die Prozessdaten prüfen, verwerfen oder bestätigen und das Ergebnis begründen. Der Agent arbeitet iterativ und kann viele Hypothesen parallel prüfen, statt sich auf die naheliegendsten zu beschränken. Das Ergebnis ist keine Kennzahl, sondern eine belegte Erklärung samt der zugehörigen Fälle.

Warum ist das wichtig?

Der Engpass in der Prozessverbesserung ist selten das Erkennen einer Abweichung, sondern das Erklären ihrer Ursache – dieser Schritt ist zeitaufwendig und stark erfahrungsabhängig. Wird er automatisiert, verschiebt sich der menschliche Beitrag vom Suchen zum Bewerten und Entscheiden.