Von der Idee zum KI-Agenten: Wie Webasto mit n8n den Einstieg in die intelligente Prozessautomatisierung gestaltet

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant. Nach Chatbots und digitalen Assistenten wie Microsoft Copilot rücken zunehmend sogenannte KI-Agenten in den Mittelpunkt. Doch wie gelingt der Schritt von ersten KI-Anwendungen hin zu einer Plattform, die eigenständig Prozesse unterstützt und Entscheidungen vorbereitet? Antworten darauf gibt Stefan Harr auf der Lean-Administration-Konferenz 2026. Im Gespräch mit Judith Fellsches gewährt er bereits vorab spannende Einblicke in ein aktuelles Transformationsprojekt bei Webasto SE.

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KI-Agenten statt einzelner KI-Tools

Während viele Unternehmen derzeit erste Erfahrungen mit generativer KI sammeln, verfolgt Webasto bereits den nächsten Entwicklungsschritt. Erst vor wenigen Wochen wurde ein unternehmensweites Projekt gestartet, das den Aufbau einer KI-Agentisierungsplattform auf Basis von n8n zum Ziel hat.

Dabei geht es nicht darum, einzelne Chatbots bereitzustellen, sondern eine technische Plattform zu schaffen, auf der intelligente KI-Agenten eigenständig Aufgaben übernehmen können. Parallel zum technischen Aufbau werden Governance-Strukturen entwickelt und erste konkrete Anwendungsfälle umgesetzt. Die Initiative wird unmittelbar vom CEO unterstützt und besitzt damit eine hohe strategische Bedeutung.

Mit den richtigen Anwendungsfällen beginnen

Zu Beginn konzentriert sich das Projekt auf zwei Unternehmensbereiche: Human Resources sowie den Prozess „Procurement to Pay“. Ziel ist es, dort Aufgaben zu identifizieren, die bislang einen hohen manuellen Aufwand verursachen.

Eine einfache, aber wirkungsvolle Fragestellung unterstützt dabei die Suche nach geeigneten Einsatzmöglichkeiten:

Stellt euch vor, ihr hättet unendlich viele Werkstudenten oder Praktikanten. Welche Aufgaben würdet ihr ihnen übertragen?

Genau diese Tätigkeiten bilden häufig den idealen Ausgangspunkt für den Einsatz intelligenter KI-Agenten.

Ein Praxisbeispiel aus dem Personalbereich

Besonders anschaulich beschreibt Stefan Harr einen Anwendungsfall aus der Entgeltabrechnung. Vor jeder Gehaltszahlung werden Auffälligkeiten geprüft – beispielsweise ungewöhnlich hohe Gehaltsänderungen gegenüber dem Vormonat. Bislang erfolgt diese Kontrolle manuell.

Ein KI-Agent soll künftig diese Prüfung weitgehend selbstständig übernehmen. Er erkennt Auffälligkeiten, öffnet relevante Dokumente wie Beförderungsschreiben, interpretiert deren Inhalt und bewertet, ob eine Gehaltsänderung nachvollziehbar ist. Nur wenn Unsicherheiten bestehen, wird ein Mitarbeitender eingebunden.

Dieses Beispiel verdeutlicht, dass KI-Agenten weit mehr leisten können als klassische Automatisierung. Sie verbinden Informationen aus unterschiedlichen Quellen, verstehen deren Inhalt und treffen auf dieser Grundlage nachvollziehbare Entscheidungen.

Governance wird zum Erfolgsfaktor

Gerade weil KI-Agenten auf sensible Unternehmensdaten zugreifen können, spielt Governance von Beginn an eine zentrale Rolle.

Stefan Harr beschreibt die Herausforderung sehr offen: Technisch wäre vieles möglich – entscheidend sei jedoch die Frage, welche Berechtigungen ein Agent tatsächlich erhalten soll und wie sich diese kontrollieren lassen. Deshalb entstehen technische Plattform und Governance-Regeln parallel. Ziel ist ein sicherer und nachvollziehbarer Einsatz intelligenter Automatisierung.

Die Suche nach geeigneten Use Cases ist anspruchsvoller als gedacht

Ein wichtiger Erfahrungswert des Projekts betrifft die Identifikation geeigneter Anwendungsfälle. Obwohl die Möglichkeiten zunächst nahezu unbegrenzt erscheinen, zeigt sich im Projektverlauf schnell, dass nicht jede Idee technisch oder wirtschaftlich sinnvoll umgesetzt werden kann.

Die Fachbereiche müssen zunächst verstehen, welche Fähigkeiten KI-Agenten tatsächlich besitzen. Gleichzeitig wird früh geprüft, welche Systeme angebunden werden müssen und welche technischen Voraussetzungen bestehen. Erst diese Kombination ermöglicht eine realistische Bewertung der Potenziale.

Zwischen SAP, RPA und KI-Agenten

Viele Anwendungsfälle bewegen sich im Umfeld von SAP. Der Zugriff auf Unternehmenssysteme stellt derzeit noch eine technische Herausforderung dar.

Aktuell werden deshalb teilweise Robotic-Process-Automation-Lösungen (RPA) eingesetzt, die Daten aus SAP auslesen, an den KI-Agenten übergeben und die Ergebnisse anschließend wieder zurückschreiben. Langfristig soll diese Zwischenlösung durch eine direkte Integration ersetzt werden. Die angekündigte Zusammenarbeit zwischen SAP und n8n eröffnet hierfür zusätzliche Perspektiven.

Lean-Kompetenz als Vorteil

Interessant ist die Rolle von Stefan Harrs Lean-Hintergrund innerhalb des Projekts. Seine Erfahrungen aus Prozessmanagement und kontinuierlicher Verbesserung helfen insbesondere bei der Analyse und Strukturierung der Anwendungsfälle.

So nutzt er beispielsweise die aus Lean-Projekten bekannte A3-Methode als Grundlage für die Beschreibung neuer KI-Use-Cases. Dadurch entstehen standardisierte Entscheidungsgrundlagen, mit denen technische Machbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Nutzen transparent bewertet werden können. Lean-Methoden bilden damit eine Brücke zwischen Prozessverständnis und moderner KI-Technologie.

KI gehört bereits zum Arbeitsalltag

Auch persönlich nutzt Stefan Harr KI heute bereits täglich. Microsoft Copilot unterstützt ihn unter anderem beim Brainstorming, beim Formulieren und Übersetzen von E-Mails sowie bei der Erstellung und Überarbeitung von Präsentationen.

Für ihn ist KI damit längst kein Zukunftsthema mehr, sondern ein digitaler Kollege, der viele alltägliche Aufgaben erleichtert.

Das Interview zeigt eindrucksvoll, dass der erfolgreiche Einsatz von KI-Agenten weit über die Einführung neuer Software hinausgeht. Entscheidend sind eine klare Governance, ein tiefes Prozessverständnis und die Fähigkeit, geeignete Anwendungsfälle systematisch zu identifizieren.

Stefan Harr macht deutlich, dass Lean Management und Künstliche Intelligenz keine Gegensätze sind. Im Gegenteil: Lean liefert die Methoden, um Prozesse zu verstehen und Verbesserungspotenziale sichtbar zu machen. KI-Agenten eröffnen anschließend neue Möglichkeiten, diese Potenziale intelligent und weitgehend autonom zu realisieren.

Der Vortrag auf der Lean-Administration-Konferenz verspricht deshalb praxisnahe Einblicke in ein Projekt, das zeigt, wie Unternehmen den Schritt von klassischen Automatisierungslösungen hin zu intelligenten KI-Agenten erfolgreich gestalten können.

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