„Generative Aktion ausführen“ in Power Automate ist sinnvoll, wenn der Flow nicht starr immer dieselben Einzelschritte ausführen soll, sondern die KI je nach Eingabe selbst entscheidet, welche vorbereiteten Aktionen in welcher Reihenfolge nötig sind. Microsoft beschreibt generative Aktionen als KI-gestützte Aktionen, bei denen du nur die Absicht, Eingaben, Ausgaben und optional Leitlinien/Referenzdokumente definierst; die KI orchestriert dann die passenden Schritte zur Laufzeit. Aktuell ist das Ganze noch als Preview/Vorschau dokumentiert.
Wofür du die Aktion verwenden solltest
Gut ist sie für Fälle wie:
- E-Mails oder Texte analysieren und danach passende Folgeaktionen auswählen
- Freitext-Anfragen klassifizieren und dann z. B. Dataverse, Outlook, Teams oder Genehmigungen unterschiedlich ansteuern
- flexible Prozesse, bei denen der genaue Pfad nicht immer gleich ist.
Weniger geeignet ist sie für streng deterministische Abläufe, bei denen du jeden Schritt exakt kontrollieren musst. Dann sind klassische Aktionen, Bedingungen und Switch-Fälle meist robuster.
So funktioniert es praktisch
Es gibt im Grunde 2 Ebenen:
- Generative Aktion erstellen
Im Cloud-Flow-Designer definierst du die generative Aktion selbst: Ziel, Eingaben, Ausgaben, erlaubte Aktionen/Connectoren, Regeln und ggf. Referenzquellen. Microsoft sagt, dass die KI daraus Vorschläge für Inputs, Outputs sowie passende Aktionen und Connectoren erzeugen kann. - „Generative Aktion ausführen“ im Flow verwenden
Danach nutzt du im eigentlichen Flow die Aktion „Ausführen einer generativen Aktion“. Laut Connector-Doku wählst du dabei den Namen der generativen Aktion aus und übergibst die Inputs als dynamische Werte; die Outputs kommen dynamisch zurück und können in den nächsten Schritten weiterverwendet werden.
Typischer Aufbau in einem Flow
Ein realistisches Muster sieht so aus:
Trigger
„Wenn eine neue E-Mail eintrifft“
Vorverarbeitung
Betreff, Body, Absender, Anhänge sammeln
Generative Aktion ausführen
Beispiel-Input:
- EmailSubject
- EmailBody
- Sender
- optional: Dokumentinhalt / Kundendaten / Regeln
Ergebnis verwenden
Die generative Aktion liefert z. B. zurück:
- Kategorie = „Beschwerde“
- Priorität = „Hoch“
- Empfohlene Aktion = „Ticket anlegen + Team benachrichtigen“
Danach klassische Flow-Schritte
- Dataverse-Zeile anlegen
- Teams-Nachricht posten
- Bestätigungs-E-Mail senden
Genau dafür ist die Aktion gedacht: KI entscheidet zuerst, klassische Flow-Logik setzt dann um.
Einfaches Beispiel
Stell dir vor, du bekommst Support-Mails.
Du baust eine generative Aktion mit dem Ziel:
„Analysiere eingehende Support-Anfragen, bestimme Kategorie, Dringlichkeit und nächste Bearbeitungsschritte.“
Inputs
- Betreff
- Mailtext
- Kundennummer
Outputs
- Kategorie
- Priorität
- EmpfohleneWeiterleitung
- Antwortentwurf
Im Flow:
- Outlook-Trigger
- Generative Aktion ausführen
- Bedingung: Wenn Priorität = Hoch
- Dann Teams-Alarm + Ticket anlegen
- Sonst nur Ticket anlegen
- Optional Antwortentwurf per Outlook verschicken
Der Vorteil: Du musst nicht dutzende verschachtelte Bedingungen für jede Formulierung in einer Mail bauen.
Was du bei den Inputs beachten solltest
Microsoft nennt für Inputs eine Grenze von 2.500 Zeichen. Das heißt: Übergib nicht blind riesige Texte.
Sehr wichtige Praxisregel
Die generative Aktion ist kein Ersatz für saubere Flow-Logik. Nutze sie für:
- Interpretation
- Klassifikation
- Entscheidungsunterstützung
- flexible Orchestrierung
Nutze danach weiterhin normale Aktionen für:
- Daten schreiben
- Freigaben
- Benachrichtigungen
- Fehlerbehandlung
- Compliance-kritische Entscheidungen
Denn Microsoft weist auch auf Grenzen hin: Die generative Aktion kann nur mit den gegebenen Inputs, Referenzen und den definierten/authentifizierten Aktionen arbeiten.
Gute Einsatzmuster
Am sinnvollsten ist „Generative Aktion ausführen“, wenn du einen dieser Fälle hast:
1. Unstrukturierte Texte verstehen
z. B. E-Mails, Kommentare, Formulare, Notizen.
2. Flexible Prozesssteuerung
z. B. Anfrage bewerten und den passenden Bearbeitungspfad wählen.
3. Nächste Schritte vorschlagen lassen
z. B. „Soll ein Ticket erstellt, genehmigt oder an Vertrieb weitergegeben werden?“
Schlechte Einsatzmuster
Ungeeignet ist es eher für:
- exakte Berechnungen
- harte fachliche Regeln
- revisionssichere Entscheidungen ohne Nachkontrolle
- Prozesse, in denen jeder Schritt zu 100 % reproduzierbar sein muss
Dafür sind klassische Bedingungen, Regeln, Expressions und Switches besser. Das ist die ehrliche Grenze der Funktion.
Technisch wichtig
Der zugehörige Connector dokumentiert die Aktion als „Ausführen einer generativen Aktion“. Dabei gibst du die generative Aktion an; die Inputs werden als item übergeben, und die Rückgaben sind dynamisch, siehe Screenshot:
Meine klare Empfehlung
Verwende „Generative Aktion ausführen“ dann, wenn du in Power Automate sonst anfangen würdest, unzählige If-/Switch-Konstrukte zu bauen, nur um menschliche Sprache oder uneinheitliche Eingaben auszuwerten.
Verwende sie nicht, wenn der Prozess eigentlich klar regelbasiert ist. Dann baust du dir mit KI nur zusätzliche Unsicherheit ein.
Ein gutes Muster ist also:
KI interpretiert → klassischer Flow führt aus
Das ist meist die sauberste Nutzung.
Fazit: Generative Antworten haben den smarten und großen Vorteil, dass es zukünftig nicht erforderlich ist eine komplexe Logik erstellen zu müssen, sondern die KI interpretiert, ggf. angereichert mit zusätzlichem Wissen, erstellt Vorschläge und führt eigenständig Aktionen zuverlässig aus.
Leider, da ein Vorschau-Feature, hat die verbundene Wissensquelle keinerlei Einfluss auf das Ergebnis gehabt, diese wurde schlicht ignoriert.
Dennoch ein weiterer wichtiger Meilenschritt und Fortschritt, das Feature ist klasse!
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