.jpg)
Rechnungen prüfen, ERP-Bestellungen bearbeiten oder Kundendaten analysieren: Bei all diesen zeitraubenden Geschäftsaufgaben kann ein KI-Agent zur Hand gehen.
Besonders kleine Betriebe und mittelständische Unternehmen profitieren von dieser Entwicklung. KI-Agenten machen intelligente Automatisierung nämlich auch ohne eigene Entwicklerteams oder große IT-Budgets zugänglich.
Doch wie genau unterscheidet sich ein KI-Agent von anderen Systemen, welche technologische Architektur steckt dahinter und welche Möglichkeiten bieten KI-Agenten für ERP-Systeme? Und wie können Sie erfolgreich einen KI-Agent erstellen? Die Antworten finden Sie in diesem Artikel.
Webcast
In diesem Webcast erfahren Sie, wie Sie durch die Analyse historischer Calls aktuelle Servicefälle schneller und effizienter bearbeiten. Ein spezieller Fokus liegt auf der standardisierten Integration der Lösung in Ihr Proalpha ERP.
Was ist ein KI-Agent? - Definition und Grundlagen
Ein KI-Agent ist ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Softwareprogramm, das mit seiner Umgebung interagieren, Daten sammeln und diese verwenden kann. In komplexeren Systemen arbeiten mehrere spezialisierte Agenten zusammen. Dabei koordiniert ein übergeordneter Agent die Abläufe und integriert alle Ergebnisse in eine Lösung.
Das Konzept des KI-Agenten entwickelte sich aus der Forschung zur künstlichen Intelligenz in den 1950er Jahren. Frühe Systeme konnten nur einfache regelbasierte Aktionen ausführen. Heutzutage können AI Agents komplexe Aufgaben selbständig bearbeiten und aus Fehlern lernen.
Anders als Standardprogramme wählen sie dabei unabhängig die besten Aktionen aus, um definierte Ziele zu erreichen – ein Durchbruch für die KI im Mittelstand, weil dadurch viele aufwendige Programmierungen und manuelle Datenübertragungen wegfallen.
Welche Typen von KI-Agenten gibt es?
KI-Agenten können nach Lernverhalten klassifiziert werden:
- Regelbasierte KI-Agenten arbeiten nach festen, vordefinierten Regeln und sind ideal für sich wiederholende Aufgaben.
- Lernbasierte AI Agents erweitern ihr Wissen durch maschinelles Lernen. Sie sind in der Lage, vergangene Interaktionen zu berücksichtigen und auf diese Weise ihre Entscheidungen stetig zu verbessern.
- Hybride LLM-Agenten vereinen regelbasierte Entscheidungslogiken mit datengetriebenem maschinellem Lernen.
Eine weitere Möglichkeit, Agenten zu kategorisieren, ist die Art, wie sie mit Nutzern interagieren: Konversationelle Agenten führen direkte Gespräche und verstehen natürliche Sprache in Echtzeit. Hintergrund-Agenten arbeiten unsichtbar und erledigen Aufgaben automatisch ohne direkte Nutzerinteraktion.
Wie funktioniert ein KI-Agent?
Die Funktionsweise von KI-Agenten variiert je nach Typ und Architektur. Einfache Agenten greifen oft nur auf vordefinierte Regeln zurück. Im Gegensatz dazu nutzen fortgeschrittene Systeme komplexe Lernalgorithmen und passen sich an neue Situationen an.
Am Beispiel aktueller LLM-basierter Systeme wird die Funktionsweise transparent: Moderne LLM-basierte Agenten funktionieren durch das Zusammenspiel mehrerer Hauptkomponenten. Zusätzlich mit praktischen Tools ausgestattet, können diese Agenten selbst kompliziertere Anfragen verstehen und ausführen:
- Das Sprachmodell bildet das Herzstück und kann Anweisungen befolgen, logische Schlussfolgerungen ziehen und komplexe Anfragen verstehen.
- Die Orchestrierung als Steuerzentrale koordiniert alle Abläufe und verwaltet Speicher und Gesprächsverläufe.
- Tools für erweiterte Fähigkeiten ermöglichen dem Agenten die Interaktion mit externen Datenquellen, Diensten und Funktionen über die reine Sprachverarbeitung hinaus.
Wie unterscheiden sich KI-Agenten von anderen Systemen?
KI-Agenten unterscheiden sich von anderen Systemen, indem sie eigenständig und proaktiv handeln. Im Vergleich dazu reagieren KI-Assistenten auf konkrete Anfragen, generative KI erstellt Inhalte und traditionelle KI-Systeme unterstützen bei der Datenanalyse. Jedes System hat seinen spezifischen Einsatzbereich und unterschiedliche Autonomiegrade.
Die Kernunterschiede auf den Punkt gebracht:
Wie vereinfachen KI-Agenten Abläufe in ERP-Systemen?
KI-Agenten sorgen durch intelligente Sprachbedienung in vertrauten Arbeitsumgebungen für reibungslosere ERP-Abläufe. Sie erleichtern die Zusammenarbeit, indem sie eine einheitliche Benutzeroberfläche schaffen, rollenspezifische Informationen liefern und Prozesse automatisieren.
Einheitliche Benutzeroberfläche
Mittelständische Unternehmen kämpfen oft mit fragmentierten ERP-Landschaften, die Mitarbeiter zwischen verschiedenen Modulen und Anwendungen hin- und herschalten lassen. KI-Agenten lösen dieses Problem durch zentrale Zugangspunkte – beispielsweise direkt in Microsoft Teams oder anderen Tools für die Mitarbeiterkommunikation. Statt zwischen Buchhaltungsmodul, CRM und Lagerverwaltung zu wechseln, erhalten Nutzer alle relevanten Informationen und Funktionen über eine einzige Schnittstelle.
Rollenspezifische Intelligenz
Während herkömmliche ERP-Dashboards alle Nutzer mit denselben Datenansichten überlasten, liefern KI-Agenten maßgeschneiderte Einblicke je nach Rolle und Verantwortungsbereich. Beispielsweise bekommt ein Vertriebsleiter auf diese Art proaktive Warnungen bei kritischen Kundenkonten und ein Geschäftsführer bei Budgetabweichungen, ohne manuell durch verschiedene Reports navigieren zu müssen.
Nahtlose Zusammenarbeit durch Automatisierung
Besonders in wachsenden Mittelstandsunternehmen mit verteilten Teams erleichtern AI Agents durch KI-Automatisierung die Zusammenarbeit, weil sie ERP-Funktionen direkt in bestehende Kommunikationskanäle integrieren. Genehmigungsprozesse, Budgetfreigaben oder Projektaktualisierungen laufen automatisch über die gewohnten Arbeitsabläufe. Dadurch müssen Mitarbeiter nicht extra zwischen verschiedenen Systemen wechseln oder auf Rückmeldungen warten.
Podcast
Connected AI, was ist das überhaupt? Im exklusiven Interview sprechen Daniel Jost von Proalpha und Andreas Maring von Nemo AI über die Integration von AI in moderne ERP-Systeme.
KI-Agent erstellen: Schritt-für-Schritt-Anleitung
Phase 1: Planung und Strategieentwicklung
- Anwendungsfall definieren: Bestimmen Sie konkrete logistische Herausforderungen wie Bestandsoptimierung oder Routenplanung.
- Datenlandschaft bewerten: Prüfen Sie verfügbare Informationsquellen und deren Qualität als Grundlage für KI-Systeme.
- Technologie-Infrastruktur: Wählen Sie skalierbare Plattformen für nahtlose Integration in bestehende Logistiksysteme.
Phase 2: Schrittweise Umsetzung
- Passende Lösungen entwickeln: Setzen Sie auf maßgeschneiderte KI-Tools für spezifische Aufgaben statt auf unpräzise Alleskönner.
- Klein anfangen: Beginnen Sie mit Routineaufgaben wie automatisierter Dokumentenerstellung vor komplexeren Prozessen.
- Systeme verbinden: Verbinden Sie KI-Anwendungen mit Warehouse-Management, Transportplanung und anderen Unternehmenslösungen.
Phase 3: Optimierung und Skalierung
- Monitoring: Überwachen Sie Leistungskennzahlen und Nutzerinteraktionen zur stetigen Verbesserung und etablieren Sie Prüfprozesse zur Validierung von KI-Vorschlägen vor wichtigen Entscheidungen.
- Auf andere Bereiche ausweiten: Übertragen Sie bewährte KI-Lösungen systematisch auf weitere Bereiche für unternehmensweite Effizienz.
KI-Agenten: Grenzen und Chancen
KI-Agenten machen aus starrer Automatisierung eigenständig denkende Systeme. Dadurch entstehen aber auch potenzielle KI-Probleme. Undurchsichtige Algorithmen können voreingenommene Entscheidungen treffen, Sicherheitslücken entstehen und Compliance-Verstöße drohen.
Besonders kritisch wird es, wenn KI-Agenten mit fehlerhaften Daten gefüttert werden. Das führt unweigerlich zu unzuverlässigen Informationen und zu unbrauchbaren Ergebnissen.
Erfolgreiche Implementierung erfordert daher klare Prozesse: Es gilt, Verantwortlichkeiten festzulegen, Datenqualität sicherzustellen und Risikobereiche zu überwachen. Dokumentation und regelmäßige Überprüfung sind dabei unverzichtbar.
Die Grenzen und Chancen der KI-Implementierung auf einen Blick:
Was ist die Zukunft der KI-Agenten?
KI-Agenten entwickeln sich in der Zukunft von isolierten Tools zu intelligenten, vernetzten Systemen, die multimodale Intelligenz mit lokaler Datenverarbeitung verbinden. Die eigentliche Entwicklung liegt jedoch in intelligenten Agent-Schwärmen, die wie spezialisierte Teams zusammenarbeiten.
Statt eine einzelne KI mit allem zu überlasten, entstehen Netzwerke mit klaren Rollen: Während ein AI Agent Kundenreaktionen im E-Mail-Verkehr bewertet, erstellt ein anderer personalisierte Empfehlungen oder durchsucht die Unternehmenswissensdatenbank. Diese Arbeitsteilung führt zu höherer Effizienz und besseren Antworten, da jeder Agent auf seine Kernkompetenz fokussiert bleibt.
Technologisch wird diese Evolution durch Cloud-Plattformen vorangetrieben. Unternehmen setzen zunehmend auf Multi-Cloud-Strategien, um von den Stärken verschiedener Anbieter zu profitieren.
Quellen:
Empolis (2024): Mehr Produktivität durch Generative AI, Ein Leitfaden für den sicheren und erfolgreichen Einsatz in der Industrie.
PTO: Industrial AI Platform pto alpha 2025. Produktbroschüre. Download unter: https://www.proalpha.com/de/loesungen/industrial-ai-platform/technologie-basis.
Sie haben Fragen rund um das Thema KI im Unternehmen?
Wir beraten Sie gerne!
