Top 10 Agentic AI ERP-Systeme & 6 Lösungen

Gartner prognostiziert, dass bis 2028 ein Drittel der Unternehmenssoftware agentic AI enthalten wird, wodurch bis zu 15 % der täglichen Entscheidungen autonom getroffen werden. ¹ Agentic AI ERP bezieht sich auf KI-Agenten, die in Enterprise Resource Planning-Systeme integriert sind. Beispielsweise könnte ein ERP-Agent eine Lieferverzögerung erkennen und Lieferungen autonom umleiten, Kunden benachrichtigen und den Lagerbestand aktualisieren.

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

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

Enterprise ERP-Plattformen mit Agentic AI

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

IFS Cloud

IFS zielt auf assetintensive Branchen mit KI-Agenten-Orchestrierung ab. Durch den Agent Development Lifecycle (ADLC) von TheLoops ermöglicht IFS Unternehmen die Gestaltung, Bereitstellung und Überwachung mehrerer Agenten. Die KI-Agenten können

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

Infor CloudSuite

Infor's Coleman AI fungiert als sprach- und chatfähiger Assistent und eine Engine für prädiktive Automatisierung, um:

• ERP-Aktionen über natürliche Befehle auszuführen.
• Bedarfe an Lieferungen vorhersagen, Wartungen planen und Anomalien melden.
• Branchenspezifische Fähigkeiten anzubieten, was die Bereitstellung für Fertigung und Gesundheitswesen beschleunigt.

Microsoft Dynamics 365

Microsoft integriert Copilot in Dynamics ERP und CRM. Copilot-Agenten arbeiten im Human-in-the-Loop- oder autonomen Modus, angetrieben von Azure OpenAI. Dies ermöglicht es Unternehmen, repetitive Prozesse wie Nachverfolgungen bei Lieferanten auszulagern.

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

Microsoft plant zudem, integrierte Business Central KI-Agenten einzuführen, darunter einen Agenten zur Erstellung von Verkaufsaufträgen und einen für die Forderungsabstimmung, die mehrstufige Prozesse verwalten.²

Oracle Fusion Cloud ERP

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

Angetrieben 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, Varianznarrative und prädiktive Prognosefaktoren generieren.
• Projektberichte und -pläne durch Analyse historischer Daten entwerfen.
• Automatisch Produktbeschreibungen und Verhandlungszusammenfassungen erstellen.
• Personalisierte Erklärungen zur Eignung für den Job und Q&A bereitstellen.
• Chat-Sitzungen für schnelleren Support zusammenfassen.

SAP Joule AI

SAP hat SAP KI-Agenten in den Bereichen Finanzen, Lieferkette, HR und Beschaffung eingeführt. Joule fungiert sowohl als Copilot (konversationelle Schnittstelle) als auch als Netzwerk autonomer Agenten. Diese Agenten nutzen SAPs Business Data Cloud und Knowledge Graph, um sicherzustellen, dass sie sowohl über SAP- als auch Nicht-SAP-Daten hinweg agieren.

• Der Accounts Receivable Agent analysiert automatisch überfällige Rechnungen und leitet Nachverfolgungen ein.
• Der Sourcing Agent erstellt Beschaffungsereignisse durch Analyse der Lieferantenhistorie.
• Der Maintenance Planner Agent passt Pläne basierend auf prädiktiven Signalen an.
• Der Performance Management Agent bietet Coaching-Einblicke für Bewertungen.

Workday

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

• Recruiting: KI erstellt Vorauswahl von Kandidaten, plant Interviews und chattet mit Bewerbern.
• Finanzen: Gleicht Konten ab, meldet Anomalien und passt Prognosen an.
• HR: Agenten bieten personalisierte Entwicklungspfade für Mitarbeiter.

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

SMB ERP-Plattformen mit Agentic AI

Für kleinere und mittelständische Unternehmen (SMBs) wird Agentic AI zu einem zugänglichen und kosteneffektiven 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 umfasst nun einen KI-Copilot, der Folgendes bieten kann:

• Konversationelle Q&A zu Verkaufs-, Lager- und Finanzdaten.
• Vorgeschlagene Nachbestellpunkte, meldet Anomalien und erstellt automatisch Produktbeschreibungen.
• Integration mit Power Automate + AI Builder für benutzerdefinierte Bots.

Odoo 19

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

• Automatisiert die Zuweisung von Leads, Erinnerungen an überfällige Rechnungen und wöchentliche Zusammenfassungen.
• Erstellt Marketingtexte, Produktbeschreibungen und Aufgabenzuweisungen.
• Trifft intelligente Aktionen, um Muster automatisch zu erkennen und Workflows zu automatisieren.

QuickBooks

QuickBooks nutzt die Intuit GenOS AI-Schnittstelle, um:

• Transaktionen automatisch zu kategorisieren.
• Barflüsse vorherzusagen und Anomalien zu melden.
• Finanzanfragen mit Chat-Assistenten zu beantworten.

Sage Intacct

Fokus auf Finanzautomatisierung durch:

• Automatisches Kategorisieren von Rechnungen, Abgleichen von POs und Buchen von AP-Einträgen.
• Abgleichen von Nebenbüchern und Melden von Abweichungen.
• Lernen aus Korrekturen und Agieren als „junior accountant“.
• Conversational Agent für Finanzintelligenz.
• Barfluss-Intelligenz-Dashboards

Zoho Zia Agents

Zoho hat seinen Assistenten in eine vollständige Agentic AI-Plattform mit Funktionen wie folgendem verwandelt:

• Vorgefertigte Agenten, wie z. B. Kundensupport, Lagerverwalter, HR-Interviewplaner.
• Benutzerdefinierte Agenten, die über das Low-Code-Agent Studio erstellt werden können.
• Agenten-Marktplatz zum Bereitstellen von Agenten mit einem Klick.
• Agenten-Orchestrator über 50+ Apps hinweg, der mehrstufige Workflows (z. B. Onboarding + Rechnungsstellung) verarbeitet.

Hier ist ein Beispiel für einen Zoho Zia-Agenten:

Technische Integration von Agentic AI in ERP

Large Language Models und natürliche Sprachschnittstellen

Die meisten Agentic AI-Funktionen werden von Large Language Models (LLMs) angetrieben, die konversationelle KI-Erlebnisse in ERP-Systemen ermöglichen. Diese Modelle interpretieren natürliche Sprachabfragen und generieren menschenähnliche Ausgaben, sodass Benutzer mit dem ERP interagieren können, indem sie einfach Fragen stellen oder Anweisungen erteilen.

Im Gegensatz zu älteren Tools unterstützen moderne LLMs komplexes Reasoning, was ihnen ermöglicht, bei anspruchsvollen Geschäftsprozessen wie mehrstufiger Finanzprognose oder personalisierten HR-Entwicklungsplänen zu helfen.

Retrieval-Augmented Generation und Knowledge Graphen

Da LLMs keinen direkten Zugriff auf Unternehmensdaten haben, verwenden ERP-Systeme Retrieval-Augmented Generation (RAG), um KI-Antworten auf Unternehmensaufzeichnungen zu stützen. Dies beinhaltet die Kombination von künstlicher Intelligenz mit Echtzeit-Datenabruf aus ERP-Datenbanken, Dokumentenarchiven oder Knowledge Graphen.

Beispielsweise verknüpft SAPs Knowledge Graph Kunden, Rechnungen und Lieferketten-Daten, sodass KI-Agenten über Beziehungen hinweg reasoning können. Oracle wendet eine ähnliche Methode über 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 Ratschläge hinausgehen und Aktionen ausführen kann, muss sie über APIs und Robotic Process Automation mit ERP-Funktionen interagieren. APIs ermöglichen es der KI, Transaktionen wie Bestellungen zu erstellen, Lieferanteninformationen zu aktualisieren oder Jobs zu planen.

Wo Legacy-Module keinen API-Zugriff bieten, 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 Legacy-Systeme nahtlos zu verarbeiten.

Multi-Agenten-Orchestrierung

Viele Agentic AI-Systeme basieren auf mehreren spezialisierten Agenten, die zusammenarbeiten, um Workflows abzuschließen. Agentic orchestration-Frameworks verwalten die Delegation, Kommunikation und Eskalation zwischen Agenten.

Beispielsweise erkennt in der Lieferkettenverwaltung ein Agent eine vorhergesagte Knappheit, ein anderer erstellt eine Beschaffungsorder und ein dritter aktualisiert 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 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 webfähige 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 bereitzustellen, zu modifizieren oder zu skalieren.

AI Studios und Lifecycle-Management

ERP-Anbieter stellen Low-Code-Entwicklungsstudios bereit, um Kunden bei der Gestaltung, dem Testen und der Überwachung ihrer eigenen KI-Agenten zu unterstützen. Diese Tools ermöglichen es Anwendern aus dem Geschäftsbereich, Ziele in natürlicher Sprache zu definieren und Agenten in Produktion zu bringen.

Diese Plattformen umfassen Compliance-Prüfungen, Test-Sandboxes und Nutzungsüberwachung, um sicherzustellen, dass Agenten vorhersehbar agieren. Sie unterstützen auch die Kostenkontrolle, indem sie verfolgen, 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 Organisationen zunehmend Testframeworks, um sicheres Verhalten zu bewerten. Beispielsweise bewertet 1Password's Security Comprehension Awareness Measure (SCAM), ob Agenten sicher gängige Arbeitsplatzaufgaben (z. B. Öffnen von E-Mails, Klicken auf Links oder Ausfüllen von Login-Formularen) ausführen können, ohne auf Phishing-Versuche hereinzufallen oder sensible Daten preiszugeben.⁵

Cloud-Infrastruktur

Hinter diesen Tools liegt das Rückgrat des Cloud-Computings, das die Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bietet, die für den Betrieb von KI innerhalb von ERP-Systemen erforderlich sind. Anbieter stellen sicher, dass sensible ERP-Daten niemals außerhalb der Organisation geteilt werden, um Vertrauen zu wahren und gleichzeitig fortschrittliche Analysen zu ermöglichen.

Rollenzugriff erstreckt sich auf die KI-Ebene und garantiert, dass KI-Aktionen mit den Unternehmensrichtlinien für Sicherheit übereinstimmen. Dies stellt sicher, dass Agentic AI-Systeme nicht nur effektiv funktionieren, sondern auch Compliance- und Sicherheitsanforderungen für mission-kritische Operationen erfüllen.

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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 Lagerbestände, Zuverlässigkeit von Lieferanten und Logistik. Sie handeln dann autonom, um Unterbrechungen zu verhindern, indem sie Sendungen umleiten, Kunden aktualisieren und Produktionspläne in Echtzeit anpassen.

KI-Agenten können auch die Nachfrage vorhersagen, um Nachbestellung und Neuplanung mit minimalem menschlichen Eingriff zu optimieren, was zu einer widerstandsfähigeren und proaktiveren Lieferkette führt.

Finanzen und Buchhaltung

In Finanzen automatisieren KI-Agenten die Abstimmung, Berichterstattung und Compliance. Sie können Rechnungsdaten automatisch extrahieren und abgleichen, Einträge buchen und Anomalien melden. Sie adressieren auch manuelle Abstimmungsaufgaben, die in vielen Organisationen trotz ERP-Einführung bestehen bleiben, wo Finanzteams Transaktionen weiterhin in Tabellenkalkulationen exportieren und Funktionen wie VLOOKUP verwenden, um Zahlen über Dateien hinweg abzugleichen.

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

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

Personalwesen

Agentic AI automatisiert sowohl administrative als auch strategische HR-Aufgaben. Recruiting-Agenten können Kandidaten Vorauswählen und Interviews planen. Für aktuelle Mitarbeiter überwachen KI-Agenten Engagement und Leistung, um maßgeschneiderte Entwicklungsmöglichkeiten vorzuschlagen, was für die Bindung wertvoll ist.

Routinetätigkeiten wie Onboarding-Papierkram, Urlaubsanträge und Anfragen zu Leistungen werden ebenfalls automatisiert, sodass HR-Fachkräfte sich auf strategische Initiativen konzentrieren können.

Beschaffung

Beschaffung ist aufgrund ihres repetitiven Charakters ideal für Agentic AI. KI-Agenten automatisieren die Kommunikation mit Lieferanten, indem sie Erinnerungen senden und Aufzeichnungen aktualisieren.

Sie verwalten auch die Beschaffung, indem sie Lieferanten-Daten analysieren und RFPs entwerfen. Dies gewährleistet Compliance und verhindert Verzögerungen. Durch die Integration mit verschiedenen Systemen kann KI komplexe Aufgaben ausführen, was die Beschaffung schneller und konsistenter macht.

Kundenservice und Vertrieb

Agentic AI verbessert kundenorientierte Operationen. KI-gesteuerte Service-Agenten können rund um die Uhr Fragen mit Echtzeitdaten beantworten. Vertriebsassistenten können Vorschläge entwerfen, personalisierte Angebote generieren und Leads pflegen.

Diese Systeme nutzen konversationelle KI, um sich direkt mit Kunden und potenziellen Kunden zu engagieren, was die Zufriedenheit und die Vertriebsproduktivität verbessert, indem repetitive Kommunikation vom menschlichen Personal ausgelagert wird.

Daten und Analysen

Agentic AI fügt dem Datenmanagement erheblichen Wert hinzu. 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 Aktionen erhalten. Durch die Verwendung prädiktiver Modellierung können Agenten Trends und Anomalien hervorheben und das ERP von einem passiven Tool in einen intelligenten Berater verwandeln.

Weiterführende Literatur

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

• KI-Agenten vs. Agentic AI-Systeme
• 40+ Agentic AI-Anwendungsfälle mit realen Beispielen

Diese Forschung zitieren

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@misc{imek2026,
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  year   = {2026},
  month  = jun,
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 15. Juni 2026}
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Referenzlinks

1.

Infor Industry AI 2026 release features and updates | Infor

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

Hazal Şimşek

Branchenanalyst

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf Prozessanalyse und IT-Automatisierung.

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