Top 10 Agentic AI ERP-Systeme & 6 Lösungen

Agentic AI ERP integriert KI-Agenten in Enterprise-Resource-Planning-Systeme. Beispielsweise könnte ein ERP-Agent eine Lieferverzögerung erkennen und autonom Lieferungen umleiten, Kunden benachrichtigen und den Bestand aktualisieren.

Entdecken Sie agentenbasierte KI-ERP-Systeme für Großunternehmen und kleinere und mittelständische Unternehmen (KMU):

Die Liste umfasst eine Mischung aus Enterprise- und kleineren sowie mittelständischen Tools. Innerhalb jeder Kategorie werden die Anbieter in alphabetischer Reihenfolge aufgeführt.

Enterprise-ERP-Plattformen mit agentenbasierter KI

Große ERPs nutzen agentenbasierte KI, um komplexe, mehrstufige Workflows mit KI-Agenten zu automatisieren, wie zum Beispiel:

IFS Cloud

IFS zielt auf anlagenintensive Branchen mit KI-Agenten-Orchestrierung ab. Durch den Agent Development Lifecycle (ADLC) von TheLoops ermöglicht IFS Unternehmen, mehrere Agenten zu entwerfen, einzusetzen und zu überwachen. Die KI-Agenten können

• Techniker einplanen, Routen optimieren und mit Kunden kommunizieren.
• Bestände auffüllen, die Produktion anpassen.
• Ausfälle vorhersagen, Ersatzteile beschaffen und Reparaturen auslösen.

Infor CloudSuite Industry

Infor CloudSuite ist eine AWS-native Industry Cloud ERP, die mit branchenspezifischen Datenbanken und Workflows vorkonfiguriert ist, um Kernfinanz-, Lieferketten- und Betriebsdaten zu verwalten. Die Kernplattform nutzt die Infor Velocity Suite als umfassendes Integrationspaket, um Automatisierungs-Engines, Process-Mining-Tools und Modelle der künstlichen Intelligenz in einem Pauschalpreis-Bereitstellungsframework mit Full-Time Equivalent (FTE/FDE)-Implementierungsdiensten bereitzustellen.

Zu den Kernfähigkeiten in diesen Schichten gehören:

• Infor GenAI & Assistent: Nutzt Foundation-Modelle über Amazon Bedrock, um unstrukturierten Text zu analysieren, Dokumentationen zusammenzufassen und Abfragen in natürlicher Sprache an die Datenbank innerhalb der Benutzeroberfläche auszuführen.
• Infor Branchen-KI-Agenten: Setzt rollenbasierte, autonome Workflows ein, die sich über das Model Context Protocol (MCP) verbinden. Unter einem Supervisor-Framework koordinieren diese Agenten mehrstufige Verwaltungsprozesse, wie das Extrahieren von E-Mail-Daten für Kundenaufträge oder die Durchführung von Compliance-Prüfungen, über Infor- und Drittsysteme hinweg ohne manuelle Eingabe.
• Eingebettetes Process Mining: Algorithmen analysieren Systemprotokolle, um Workflows abzubilden, betriebliche Engpässe zu isolieren und finanzielle Abweichungen zu identifizieren. Erfahren Sie mehr über Process Mining.
• Data Governance: Bietet eine zentrale semantische Schicht, die private Dokumentation mit der KI-Schnittstelle verknüpft, zusammen mit einem unveränderlichen Audit-Protokoll, das alle automatisierten und menschlichen Systemänderungen verfolgt. Für mehr über andere Tools mit Data-Governance-Fähigkeiten.

Microsoft Dynamics 365

Microsoft integriert Copilot in Dynamics ERP und CRM. Copilot-Agenten arbeiten mit Human-in-the-Loop- oder autonomen Modi, unterstützt von Azure OpenAI. Dies ermöglicht es Unternehmen, sich wiederholende Prozesse wie Lieferantennachverfolgungen auszulagern.

• Der Lieferantenkommunikations-Agent sendet autonom E-Mails an Lieferanten, analysiert Antworten und aktualisiert ERP-Bestellungen.
• KI hebt Anomalien in der Bedarfsplanung und -umplanung hervor.
• Copilot liefert sofortige Antworten zu ERP-Daten (z. B. überfällige Rechnungen).
• Entwirft Antworten und fasst Support-Fälle zusammen.

Microsoft plant außerdem die Einführung integrierter Business Central KI-Agenten, darunter einen Agenten zur Erstellung von Kundenaufträgen und einen Agenten zur Kreditorenabstimmung, die mehrstufige Prozesse verwalten.²

Oracle Fusion Cloud ERP

Oracle hat über 600 Oracle KI-Agenten (darunter 400 in Fusion Apps und über 200 in Branchen-Apps) in Fusion Cloud ERP, SCM, HCM und CX eingebettet.³

Unterstützt von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GenAI, kombinieren diese Agenten LLMs mit Retrieval-Augmented Generation (RAG), um genaue und sichere Antworten zu gewährleisten. Oracle KI-Agenten können:

• Anomalieerklärungen, Abweichungsberichte und prädiktive Prognosetreiber generieren.
• Projektberichte und -pläne durch die Analyse historischer Daten entwerfen.
• Produktbeschreibungen und Verhandlungszusammenfassungen automatisch erstellen.
• Personalisierte Erklärungen zur Stellenpassung und Q&A bereitstellen.
• Chat-Sitzungen für schnelleren Support zusammenfassen.

SAP Joule KI

SAP hat SAP KI-Agenten für Finanzen, Lieferkette, Personalwesen und Beschaffung eingeführt. Joule fungiert sowohl als Copilot (Konversationsschnittstelle) als auch als Netzwerk autonomer Agenten. Diese Agenten nutzen die Business Data Cloud und den Knowledge Graph von SAP, um über SAP- und Nicht-SAP-Daten hinweg zu agieren.

• Der Debitoren-Agent analysiert automatisch überfällige Rechnungen und leitet Folgemaßnahmen ein.
• Der Beschaffungs-Agent erstellt Ausschreibungsereignisse durch Analyse der Lieferantenhistorie.
• Der Wartungsplanungs-Agent passt Zeitpläne basierend auf prädiktiven Signalen an.
• Der Leistungsmanagement-Agent liefert Coaching-Einblicke für Beurteilungen.

Workday

Workday definiert agentenbasierte KI als Systeme, die autonom initiieren, planen und handeln.

• Recruiting: KI erstellt eine Vorauswahl an Kandidaten, plant Interviews und chattet mit Bewerbern.
• Finanzen: Gleicht Konten ab, kennzeichnet Anomalien und passt Prognosen an.
• Personalwesen: Agenten bieten personalisierte Mitarbeiterentwicklungspfade.

Workday betont die Erweiterung, bei der KI Aufgaben initiiert, während Menschen die Aufsicht behalten.

KMU-ERP-Plattformen mit agentenbasierter KI

Für kleinere und mittelständische Unternehmen (KMU) wird agentenbasierte KI zu einem zugänglichen und kosteneffizienten Werkzeug, da ihre ERP-Plattformen natürliche Sprachschnittstellen und vorgefertigte Automatisierungen nutzen, um Abläufe zu optimieren, ohne dass große IT-Teams erforderlich sind:

Microsoft Business Central

Business Central enthält jetzt einen KI-Copilot, der Folgendes bieten kann:

• Konversationsbezogene Q&A zu Verkaufs-, Bestands- und Finanzdaten.
• Vorgeschlagene Nachbestellpunkte, kennzeichnet Anomalien und automatisch-erstellt Produktbeschreibungen.
• Integriert mit Power Automate + KI Builder für benutzerdefinierte Bots.

Odoo

Odoo integriert einen KI-Assistenten direkt in seine ERP-Apps (CRM, Buchhaltung, Lager). Der Assistent ist LLM-agnostisch und unterstützt OpenAI, Gemini oder Open-Source-Modelle. Odoo Agentic ERP:

• Automatisiert die Lead-Zuweisung, Mahnungen für überfällige Rechnungen und wöchentliche Zusammenfassungen.
• Generiert Marketingtexte, Produktbeschreibungen und Aufgabenzuweisungen.
• Ergreift intelligente Maßnahmen, um Muster automatisch zu erkennen und Workflows zu automatisieren.

QuickBooks

QuickBooks verwendet die Intuit GenOS KI-Schnittstelle, um:

• Transaktionen automatisch zu kategorisieren.
• Cashflows vorherzusagen und Anomalien zu kennzeichnen.
• Finanzielle Anfragen mit dem Chat-Assistenten zu beantworten.

Sage Intacct

Fokussiert auf Finanzautomatisierung durch:

• Automatische Kategorisierung von Rechnungen, Abgleich von Bestellungen und Verbuchung von Kreditorenbuchhaltungseinträgen.
• Abstimmung von Nebenbüchern und Kennzeichnung von Abweichungen.
• Lernen aus Korrekturen und Handeln als „Junior-Buchhalter“.
• Finance Intelligence Konversationsagent.
• Cashflow-Intelligence-Dashboards

Zoho Zia Agents

Zoho hat seinen Assistenten in eine vollständige agentenbasierte KI-Plattform mit Funktionen wie diesen umgewandelt:

• Vorgefertigte Agenten, wie z. B. Kundensupport, Bestandsmanager, HR-Interviewplaner.
• Benutzerdefinierte Agenten, die über das Low-Code Agent Studio erstellt werden können.
• Agenten-Marktplatz, um Agenten mit einem Klick bereitzustellen.
• Agenten-Orchestrator für über 50 Apps, der mehrstufige Workflows abwickelt (z. B. Onboarding + Rechnungsstellung).

Hier ist ein Beispiel für einen Zoho Zia-Agenten:

Technische Integration von agentenbasierter KI in ERP

Gartner prognostiziert, dass bis 2028 ein Drittel der Unternehmenssoftware agentenbasierte KI enthalten wird, wodurch bis zu 15 % der täglichen Entscheidungen autonom getroffen werden. ⁵ Hier sind die 6 Wege, wie diese Technologie integriert wird:

LLM und natürlichsprachliche Schnittstellen

Die meisten agentenbasierten KI-Fähigkeiten werden von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben, die konversationelle KI-Erlebnisse in ERP-Systemen ermöglichen. Diese Modelle interpretieren Abfragen in natürlicher Sprache und generieren menschenähnliche Ausgaben, sodass Benutzer mit dem ERP interagieren können, indem sie Fragen stellen oder Anweisungen erteilen.

Im Gegensatz zu älteren Tools unterstützen moderne LLMs komplexes Denken und ermöglichen es ihnen, bei anspruchsvollen Geschäftsprozessen wie mehrstufigen Finanzprognosen oder personalisierten Personalentwicklungsplänen zu helfen.

Retrieval-Augmented Generation und Wissensgraphen

Da LLMs keinen direkten Zugriff auf Unternehmensdaten haben, verwenden ERPs Retrieval-Augmented Generation (RAG), um KI-Antworten auf organisatorischen Aufzeichnungen zu basieren. Dies beinhaltet die Kombination von künstlicher Intelligenz mit Echtzeit-Datenabruf aus ERP-Datenbanken, Dokumentenarchiven oder Wissensgraphen.

Zum Beispiel verknüpft der Knowledge Graph von SAP Kunden, Rechnungen und Lieferkettendaten, sodass KI-Agenten beziehungsübergreifend argumentieren können. Oracle wendet eine ähnliche Methode durch sichere RAG-Pipelines auf OCI an, um Genauigkeit zu gewährleisten, ohne sensible Daten preiszugeben.

APIs, Tool-Nutzung und Robotic Process Automation (RPA)

Damit KI über Beratung hinausgehen und Maßnahmen ergreifen kann, muss sie über APIs und robotergestützte Prozessautomatisierung mit ERP-Funktionen interagieren. APIs ermöglichen es der KI, Transaktionen wie Bestellungen zu erstellen, Lieferantendatensätze zu aktualisieren oder Jobs zu planen.

Wo Legacy-Module keinen API-Zugang haben, überbrückt RPA die Lücke, indem es Benutzerinteraktionen in der Schnittstelle nachahmt. Diese Kombination befähigt KI-Agenten, autonom zu handeln und sowohl moderne Integrationen als auch Altsysteme nahtlos zu bedienen.

Multi-Agenten-Orchestrierung

Viele Agentic AI-Systeme setzen auf mehrere spezialisierte Agenten, die zusammenarbeiten, um Workflows abzuschließen. Frameworks zur agentischen Orchestrierung verwalten Delegation, Kommunikation und Eskalation zwischen Agenten.

Im Lieferkettenmanagement erkennt beispielsweise ein Agent einen vorhergesagten Mangel, ein anderer erstellt eine Beschaffungsbestellung und ein dritter aktualisiert die Produktionspläne. Diese Plattformen bieten Frameworks zur Koordinierung dieser Agenten, sodass Geschäftsprozesse kohärent und transparent bleiben, selbst wenn sie über Abteilungen hinweg verteilt sind.

Multi-Agenten-Systeme operieren zunehmend über interne Umgebungen hinaus, was Web-Ausführung und Interoperabilität unerlässlich macht:

• Entdecken Sie Browser-MCP-Benchmarks, um MCP-Server-Infrastrukturen zu identifizieren, die web-fähige Agenten unterstützen.
• Vergleichen Sie Remote-Browser, um zu bewerten, wie Agenten mit dem offenen Web interagieren.

Verteilte Agentenarchitekturen

Neuere Architekturen erweitern die Multi-Agenten-Orchestrierung durch ereignisgesteuerte Microservices. Ansätze wie Microagentic Stacking zerlegen Agenten in unabhängige Dienste, die für LLM-Inferenz, Tool-Ausführung und Routing verantwortlich sind.

Diese Dienste kommunizieren asynchron über Event-Streaming-Systeme wie Apache Kafka, was es ermöglicht, Agenten unabhängig voneinander einzusetzen, zu modifizieren oder zu skalieren.

KI-Studios und Lebenszyklusmanagement

ERP-Anbieter stellen Low-Code-Entwicklungsstudios zur Verfügung, um Kunden beim Entwerfen, Testen und Überwachen ihrer eigenen KI-Agenten zu unterstützen. Diese Tools ermöglichen es Geschäftsanwendern, Ziele in natürlicher Sprache zu definieren und Agenten in der Produktion einzusetzen.

Diese Plattformen beinhalten Compliance-Prüfungen, Test-Sandboxen und Nutzungsüberwachung, um sicherzustellen, dass sich Agenten vorhersehbar verhalten. Sie unterstützen auch die Kostenkontrolle, indem sie nachverfolgen, wie Ressourcen wie LLM-Tokens verbraucht werden, was für die Skalierung agentenbasierter KI unerlässlich ist.

Sicherheitstests

Da autonome KI-Agenten Zugang zu Unternehmenssystemen und Benutzeranmeldeinformationen erhalten, benötigen Organisationen zunehmend Test-Frameworks, um sicheres Verhalten zu bewerten. Zum Beispiel bewertet das Security Comprehension Awareness Measure (SCAM) von 1Password, ob Agenten gängige Arbeitsplatzaufgaben sicher ausführen können (z. B. E-Mails öffnen, Links anklicken oder Anmeldeformulare ausfüllen), ohne auf Phishing-Versuche hereinzufallen oder sensible Daten preiszugeben.⁶

Cloud-Infrastruktur

Hinter diesen Tools liegt das Rückgrat des Cloud Computing, das die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bietet, die für den Betrieb von KI in ERP-Systemen erforderlich sind. Die Anbieter stellen sicher, dass sensible ERP-Daten niemals außerhalb der Organisation geteilt werden, wobei das Vertrauen erhalten bleibt und gleichzeitig fortschrittliche Analysen ermöglicht werden.

Rollenbasierter Zugriff erstreckt sich bis in die KI-Schicht und garantiert, dass KI-Aktionen mit den unternehmerischen Sicherheitsrichtlinien übereinstimmen. Dies stellt sicher, dass agentenbasierte KI-Systeme die Compliance- und Sicherheitsanforderungen für geschäftskritische Operationen erfüllen.

Anwendungsfälle für agentenbasierte KI im ERP

Lieferkette und Betrieb

Agentenbasierte KI revolutioniert das Lieferkettenmanagement, indem sie adaptive Intelligenz in Workflows bringt. KI-Agenten überwachen ständig Bestände, Lieferantenzuverlässigkeit und Logistik. Sie handeln dann autonom, um Störungen zu verhindern, indem sie Sendungen umleiten, Kunden aktualisieren und Produktionspläne in Echtzeit anpassen.

KI-Agenten können auch die Nachfrage vorhersagen, um die Wiederauffüllung und Umplanung mit minimaler menschlicher Aufsicht zu optimieren, was zu einer widerstandsfähigeren und proaktiveren Lieferkette führt.

Finanz- und Rechnungswesen

Im Finanzwesen automatisieren KI-Agenten Abstimmung, Berichterstattung und Compliance. Sie können automatisch Rechnungsdaten extrahieren und abgleichen, Buchungen vornehmen und Anomalien kennzeichnen. Sie adressieren auch manuelle Abstimmungsarbeiten, die in vielen Organisationen trotz ERP-Einführung fortbestehen, wo Finanzteams immer noch Transaktionen in Tabellenkalkulationen exportieren und Funktionen wie SVERWEIS verwenden, um Zahlen dateiübergreifend abzugleichen.

Durch die Automatisierung dieser tabellenkalkulationsbasierten Aufgaben helfen Agenten, den manuellen Aufwand bei der Abstimmung von Daten über ERP-, CRM- und Abrechnungssysteme hinweg zu reduzieren. Für Monatsabschlussprozesse gleichen Agenten Hauptbücher ab und generieren Erklärungen, die einen klaren Kontext liefern.

Sie beschleunigen auch den Cashflow, indem sie Kunden bei überfälligen Zahlungen nachverfolgen. Dies rationalisiert Prozesse und führt zu schnellerer und genauerer Berichterstattung.

Personalwesen

Agentenbasierte KI automatisiert sowohl administrative als auch strategische Personalaufgaben. Recruiting-Agenten können eine Vorauswahl an Kandidaten treffen und Vorstellungsgespräche planen. Für aktuelle Mitarbeiter überwachen KI-Agenten Engagement und Leistung, um maßgeschneiderte Entwicklungsmöglichkeiten vorzuschlagen, was für die Mitarbeiterbindung wertvoll ist.

Routineaufgaben wie Onboarding-Papierkram, Urlaubsanträge und Leistungsanfragen werden ebenfalls automatisiert, sodass sich Personalfachleute auf strategische Initiativen konzentrieren können.

Beschaffung

Die Beschaffung ist aufgrund ihres repetitiven Charakters ideal für agentenbasierte KI. KI-Agenten automatisieren die Lieferantenkommunikation, indem sie Erinnerungen senden und Datensätze aktualisieren.

Sie verwalten auch die Beschaffung, indem sie Lieferantendaten analysieren und Ausschreibungen entwerfen. Dies stellt Compliance sicher und verhindert Verzögerungen. Durch die Integration mit verschiedenen Systemen kann KI komplexe Aufgaben ausführen und die Beschaffung schneller und konsistenter machen.

Kundenservice und Vertrieb

Agentenbasierte KI verbessert kundenorientierte Abläufe. KI-gesteuerte Service-Agenten können Fragen 24/7 anhand von Echtzeitdaten beantworten. Vertriebsassistenten können Angebote entwerfen, personalisierte Angebote erstellen und Leads pflegen.

Diese Systeme nutzen konversationelle KI, um direkt mit Kunden und Interessenten zu interagieren, und verbessern so die Zufriedenheit und Vertriebsproduktivität, indem sie repetitive Kommunikation von menschlichen Mitarbeitern entlasten.

Daten und Analytik

Agentenbasierte KI fügt dem Datenmanagement einen erheblichen Mehrwert hinzu. KI-Agenten stellen die Datenqualität sicher, indem sie Duplikate, Inkonsistenzen und fehlende Informationen identifizieren und automatisch bereinigen.

Für die Analytik können Manager Daten in natürlicher Sprache abfragen und narrative Erklärungen sowie empfohlene Maßnahmen erhalten. Durch den Einsatz prädiktiver Modellierung können Agenten Trends und Anomalien hervorheben und das ERP von einem passiven Werkzeug in einen intelligenten Berater verwandeln.

Marktinteresse und Akzeptanz von agentenbasierter KI im ERP

Spezialisierte KI-Agenten reduzieren den manuellen ERP-Implementierungsaufwand um mindestens 50 % und halbieren die Gesamtprojektdauer.⁷ Dennoch variiert die Marktvertrautheit je nach Anbieter stark. Hier ist der 12-Monats-Suchmarktanteil führender ERP-Lösungen, die KI-Agenten integrieren:

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Weiterführende Lektüre

Erfahren Sie mehr darüber, wie KI-Agenten in anderen Systemen, Lösungen und Branchen eingesetzt werden:

• KI-Agenten vs. Agentic AI-Systeme
• Agentic AI-Anwendungsfälle mit Praxisbeispielen

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Referenzlinks

1.

Infor Industry AI 2026 release features and updates | Infor (MEA)

Infor

2.

What’s Coming to Dynamics 365 Business Central in 2026 | MSDynamicsWorld.com

3.

Apps update—AI agents, AI marketplace, and more | fusioninsider

4.

Erste Schritte mit einer Business Central-Vorschauversion für Copilot - Business Central | Microsoft Learn

5.

How Intelligent Agents in AI Can Work Alone | Gartner

Gartner

6.

1Password open sources a benchmark to stop AI agents from leaking credentials - Help Net Security

7.

AI disruption in ERP | McKinsey

McKinsey & Company

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

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Hazal ist eine Branchenanalystin bei AIMultiple, mit Schwerpunkt auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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