Top 10 Agentic-KI-ERP-Systeme & 6 Lösungen

Agentic-KI-ERP integriert KI-Agenten in ERP-Systeme. Zum Beispiel kann ein ERP-Agent eine Lieferverzögerung erkennen und Sendungen autonom umleiten, Kunden benachrichtigen und den Bestand aktualisieren.

Entdecken Sie Agentic-KI-ERP-Systeme für Enterprise-Unternehmen und kleinere und mittelständische Unternehmen (SMBs):

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

Enterprise-ERP-Plattformen mit Agentic AI

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

IFS Cloud

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

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

Infor CloudSuite Industry

Infor CloudSuite ist eine AWS-native Industry-Cloud-ERP-Lösung, die mit branchenspezifischen Datenbanken und Workflows vorkonfiguriert ist, um Kernfinanz-, Lieferketten- und Betriebsdaten zu verwalten. Die Kernplattform nutzt Infor Velocity Suite als umfassendes Integrationspaket, um Automatisierungs-Engines, Process-Mining-Tools und Modelle für künstliche Intelligenz im Rahmen eines Pauschalpreis-Bereitstellungsmodells mit Implementierungsservices nach Vollzeitäquivalenten (FTE/FDE) bereitzustellen.

Zu den Kernfunktionen in diesen Schichten gehören:

• Infor GenAI & Assistent: Nutzt Basismodelle über Amazon Bedrock, um unstrukturierte Texte zu analysieren, Dokumentationen zusammenzufassen und Abfragen in natürlicher Sprache an die Datenbank innerhalb der Benutzeroberfläche auszuführen.
• Infor Industry-KI-Agenten: Setzt rollenbasierte, autonome Workflows ein, die über das Model Context Protocol (MCP) verbunden sind. Unter einem Supervisor-Framework koordinieren diese Agenten mehrstufige administrative Prozesse, etwa das Extrahieren von E-Mail-Daten für Verkaufsaufträge 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 Dokumentationen mit der KI-Schnittstelle verbindet, sowie ein unveränderliches Audit-Protokoll, das alle automatisierten und menschlichen Systemänderungen nachverfolgt. Mehr über andere Tools mit Data-Governance-Funktionen.

Microsoft Dynamics 365

Microsoft integriert Copilot in Dynamics ERP und CRM. Copilot-Agenten arbeiten mit Human-in-the-Loop- oder autonomen Modi und werden von Azure OpenAI unterstützt. Dadurch können Unternehmen sich wiederholende Prozesse wie Lieferanten-Nachfassaktionen auslagern.

• Der Supplier Communication Agent sendet automatisch E-Mails an Lieferanten, analysiert Antworten und aktualisiert ERP-Aufträge.
• KI hebt Anomalien in der Bedarfsplanung und Umplanung hervor.
• Copilot liefert sofortige Antworten auf ERP-Daten (z. B. überfällige Rechnungen).
• Entwirft Antworten und fasst Supportfälle zusammen.

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

Oracle Fusion Cloud ERP

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

Angetrieben von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GenAI kombinieren diese Agenten LLMs mit Retrieval-Augmented Generation (RAG), um sicherzustellen, dass die Antworten präzise und sicher sind. Die Oracle-KI-Agenten können:

• Anomalie-Erklärungen, Abweichungsberichte und prädiktive Prognosetreiber generieren.
• Projektberichte und -pläne durch das Auswerten historischer Daten entwerfen.
• Produktbeschreibungen und Verhandlungszusammenfassungen automatisch generieren.
• Personalisierte Erklärungen zur Stellenpassung und Q&A bereitstellen.
• Chatsitzungen für schnelleren Support zusammenfassen.

SAP Joule KI

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

• Der Accounts-Receivable-Agent analysiert automatisch überfällige Rechnungen und leitet Nachfassaktionen ein.
• Der Sourcing-Agent erstellt Beschaffungsereignisse, indem er die Lieferantenhistorie analysiert.
• Der Maintenance-Planner-Agent passt Zeitpläne basierend auf prädiktiven Signalen an.
• Der Performance-Management-Agent liefert Coaching-Einblicke für Beurteilungen.

Workday

Workday definiert Agentic AI als Systeme, die autonom initiieren, planen und handeln.

• Recruiting: KI erstellt Shortlists von Kandidaten, plant Vorstellungsgespräche und chattet mit Bewerbern.
• Finanzen: Gleicht Konten ab, markiert Anomalien und passt Prognosen an.
• HR: Agenten bieten personalisierte Mitarbeiterentwicklungspfade.

Workday betont die Augmentierung, bei der KI Aufgaben anstößt, während Menschen die Aufsicht behalten.

SMB-ERP-Plattformen mit Agentic AI

Für kleinere und mittelständische Unternehmen (SMBs) wird Agentic AI zu einem zugänglichen und kosteneffizienten Tool, da ihre ERP-Plattformen natürliche Sprachschnittstellen und vorgefertigte Automatisierungen nutzen, um Abläufe ohne große IT-Teams zu optimieren:

Microsoft Business Central

Business Central umfasst jetzt KI Copilot, der Folgendes bietet:

• Konversations-Q&A zu Vertriebs-, Bestands- und Finanzdaten.
• Schlägt Nachbestellpunkte vor, markiert Anomalien und automatisch-entwirft Produktbeschreibungen.
• Integration 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, Erinnerungen an überfällige Rechnungen und wöchentliche Zusammenfassungen.
• Erstellt Marketingtexte, Produktbeschreibungen und Aufgabenzuweisungen.
• Ergreift intelligente Maßnahmen, um Muster automatisch zu erkennen und Workflows zu automatisieren.

QuickBooks

QuickBooks nutzt die Intuit GenOS KI-Schnittstelle, um:

• Transaktionen automatisch kategorisieren.
• Cashflows vorhersagen und Anomalien markieren.
• Finanzielle Anfragen mit dem Chat-Assistenten beantworten.

Sage Intacct

Fokussiert auf Finanzautomatisierung durch:

• Automatisches Kategorisieren von Rechnungen, Abgleichen von Bestellungen und Buchen von Kreditorenbuchungen.
• Abstimmen von Nebenbüchern und Markieren von Abweichungen.
• Lernen aus Korrekturen und Handeln als „Junior Accountant“.
• Konversationsagent für Finance Intelligence.
• Cashflow-Intelligence-Dashboards

Zoho Zia Agents

Zoho hat seinen Assistenten in eine vollwertige Agentic-KI-Plattform mit Funktionen wie den folgenden verwandelt:

• Vorgefertigte Agenten wie Customer Support, Inventory Manager und HR Interview Scheduler.
• Benutzerdefinierte Agenten, die über das Low-Code Agent Studio erstellt werden.
• Agent-Marktplatz zur Bereitstellung von Agenten mit einem Klick.
• Agenten-Orchestrator über 50+ Apps hinweg, der mehrstufige Workflows (z. B. Onboarding + Rechnungsstellung) abwickelt.

Hier ist ein Beispiel für einen Zoho-Zia-Agenten:

Technische Integration von Agentic AI in ERP

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

LLM und natürliche Sprachschnittstellen

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

Anders als ältere Tools unterstützen moderne LLMs komplexes logisches Denken und können so bei anspruchsvollen Geschäftsprozessen wie mehrstufigen Finanzprognosen oder personalisierten HR-Entwicklungsplänen helfen.

Retrieval-Augmented Generation und Knowledge Graphs

Da LLMs keinen direkten Zugriff auf Unternehmensdaten haben, verwenden ERPs Retrieval-Augmented Generation (RAG), um KI-Antworten in organisatorischen Datensätzen zu verankern. Dabei wird künstliche Intelligenz mit dem Abruf von Echtzeitdaten aus ERP-Datenbanken, Dokumentablagen oder Knowledge Graphs kombiniert.

Zum Beispiel verknüpft der Knowledge Graph von SAP Kunden, Rechnungen und Lieferkettendaten, sodass KI-Agenten über Beziehungen hinweg logisch schlussfolgern können. Oracle wendet eine ähnliche Methode über sichere RAG-Pipelines auf OCI an und gewährleistet so Genauigkeit, ohne sensible Daten offenzulegen.

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

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

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

Multi-Agenten-Orchestrierung

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

Im Lieferkettenmanagement erkennt beispielsweise ein Agent einen prognostizierten Engpass, ein anderer erstellt eine Bestellung und ein dritter aktualisiert die Produktionspläne. Diese Plattformen bieten Frameworks zur Koordination dieser Agenten, damit Geschäftsprozesse kohärent und transparent bleiben, selbst wenn sie über Abteilungen hinweg verteilt sind.

Multi-Agenten-Systeme agieren zunehmend über interne Umgebungen hinaus, wodurch Webausführung und Interoperabilität unerlässlich werden:

• 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

Jüngere Architekturen erweitern die Multi-Agenten-Orchestrierung mithilfe ereignisgesteuerter 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, sodass Agenten unabhängig bereitgestellt, geändert oder skaliert werden können.

KI-Studios und Lifecycle-Management

ERP-Anbieter bieten Low-Code-Entwicklungsstudios an, mit denen Kunden ihre eigenen KI-Agenten entwerfen, testen und überwachen können. Diese Tools ermöglichen es Fachanwendern, Ziele in natürlicher Sprache zu definieren und Agenten in Produktion zu bringen.

Diese Plattformen umfassen Compliance-Prüfungen, Test-Sandboxen und Nutzungsüberwachung, um ein vorhersehbares Verhalten der Agenten zu gewährleisten. Sie unterstützen auch die Kostenkontrolle, indem sie nachverfolgen, wie Ressourcen wie LLM-Tokens verbraucht werden, was für die Skalierung von Agentic AI unerlässlich ist.

Sicherheitstests

Da autonome KI-Agenten Zugriff auf Unternehmenssysteme und Benutzeranmeldedaten erhalten, benötigen Unternehmen zunehmend Test-Frameworks zur Bewertung sicheren Verhaltens. 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 offenzulegen.⁶

Cloud-Infrastruktur

Hinter diesen Tools steht das Rückgrat des Cloud Computing, das die erforderliche Skalierung und Zuverlässigkeit für den Betrieb von KI in ERP-Systemen bereitstellt. Anbieter stellen sicher, dass sensible ERP-Daten niemals außerhalb des Unternehmens geteilt werden, und erhalten so das Vertrauen, während sie gleichzeitig fortschrittliche Analysen ermöglichen.

Rollenbasierter Zugriff erstreckt sich bis in die KI-Schicht und gewährleistet, dass KI-Aktionen mit den Sicherheitsrichtlinien des Unternehmens in Einklang bleiben. Dadurch wird sichergestellt, dass Agentic-KI-Systeme die Compliance- und Sicherheitsanforderungen für geschäftskritische Abläufe erfüllen.

Anwendungsfälle für Agentic AI in ERP

Lieferkette und Betrieb

Agentic AI revolutioniert das Lieferkettenmanagement, indem es adaptive Intelligenz in Workflows bringt. KI-Agenten überwachen kontinuierlich 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 prognostizieren, um die Nachschubplanung und Umplanung mit minimaler menschlicher Aufsicht zu optimieren, was zu einer widerstandsfähigeren und proaktiveren Lieferkette führt.

Finanzen und Buchhaltung

Im Finanzwesen automatisieren KI-Agenten die Abstimmung, Berichterstattung und Compliance. Sie können Rechnungsdaten automatisch extrahieren und abgleichen, Buchungen vornehmen und Anomalien markieren. Sie adressieren auch die manuelle Abstimmungsarbeit, die trotz ERP-Einführung in vielen Unternehmen fortbesteht, wo Finanzteams Transaktionen immer noch in Tabellenkalkulationen exportieren und Funktionen wie VLOOKUP verwenden, um Zahlen über Dateien hinweg abzustimmen.

Durch die Automatisierung dieser tabellenbasierten Aufgaben reduzieren Agenten den manuellen Aufwand für die Abstimmung von Daten über ERP-, CRM- und Abrechnungssysteme hinweg. Für Monatsabschlussprozesse gleichen Agenten Hauptbücher ab und generieren Erläuterungen, wodurch klarer Kontext bereitgestellt wird.

Sie beschleunigen auch den Cashflow, indem sie Kunden bei überfälligen Zahlungen nachfassen. Dies optimiert Prozesse und führt zu schnelleren und präziseren Berichten.

Personalwesen

Agentic AI automatisiert sowohl administrative als auch strategische HR-Aufgaben. Recruiting-Agenten können Kandidaten in die engere Wahl nehmen und Vorstellungsgespräche planen. Für aktuelle Mitarbeiter überwachen KI-Agenten Engagement und Leistung, um maßgeschneiderte Entwicklungsmöglichkeiten vorzuschlagen, was für die Mitarbeiterbindung wertvoll ist.

Auch Routineaufgaben wie Onboarding-Unterlagen, Urlaubsanträge und Anfragen zu Zusatzleistungen werden automatisiert, sodass sich HR-Fachkräfte auf strategische Initiativen konzentrieren können.

Beschaffung

Die Beschaffung ist aufgrund ihrer repetitiven Natur ideal für Agentic AI. KI-Agenten automatisieren die Lieferantenkommunikation, indem sie Erinnerungen senden und Datensätze aktualisieren.

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

Kundenservice und Vertrieb

Agentic AI verbessert kundenorientierte Abläufe. KI-gestützte Service-Agenten können Fragen 24/7 mithilfe 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, was die Zufriedenheit und Vertriebsproduktivität verbessert, indem repetitive Kommunikation von menschlichen Mitarbeitern ausgelagert wird.

Daten und Analysen

Agentic AI bietet einen erheblichen Mehrwert für das Datenmanagement. KI-Agenten stellen die Datenqualität sicher, indem sie Duplikate, Inkonsistenzen und fehlende Informationen identifizieren und automatisch bereinigen.

Für Analysen können Manager Daten in natürlicher Sprache abfragen und narrative Erklärungen sowie empfohlene Maßnahmen erhalten. Durch prädiktive Modellierung können Agenten Trends und Anomalien hervorheben und das ERP von einem passiven Tool in einen intelligenten Berater verwandeln.

Marktinteresse und Akzeptanz von Agentic-KI-ERP

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

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Weiterführende Literatur

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

• Beste Open-Source-KI-Agenten aufgelistet
• Agentic-KI-Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

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Änderungsprotokoll

3 Aktualisierungen

1. 202615. Jun

   Der Eintrag zu Infor CloudSuite Industry wurde um Velocity Suite, GenAI-Assistent, branchenspezifische KI-Agenten, Process Mining und Data-Governance-Ebenen erweitert.

2. 1. Jun

   Eine Marktanteilsgrafik der führenden Agentic-AI-ERP-Tools wurde in der Einleitung ergänzt.

3. 5. Mär

   Entfernte Datenanalyse, Vorhersage und autonome Aktionen aus der Definition von Agentic AI ERP.

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

Folgen auf

Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Prozessintelligenz (einschließlich Process Mining) und Unternehmensautomatisierung (einschließlich IT-Automatisierung und Low-Code-/No-Code-Automatisierung).

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