Die 10 besten Agentic AI ERP-Systeme & 6 Lösungen
Gartner prognostiziert, dass bis 2028 ein Drittel der Unternehmenssoftware agentenbasierte KI beinhalten wird, wodurch bis zu 15 % der täglichen Entscheidungen autonom getroffen werden. 1 Agentic AI ERP bezeichnet KI-Agenten, die in Enterprise-Resource-Planning-Systeme integriert sind. Beispielsweise könnte ein ERP-Agent eine Lieferverzögerung erkennen und Lieferungen selbstständig umleiten, Kunden benachrichtigen und den Lagerbestand aktualisieren.
Entdecken Sie agentenbasierte KI-ERP-Systeme für Großunternehmen sowie kleine und mittlere Unternehmen (KMU) :
Die Liste umfasst eine Mischung aus Tools für Großunternehmen sowie für kleinere und mittelständische Unternehmen. Innerhalb jeder Kategorie sind die Anbieter alphabetisch geordnet.
Enterprise-ERP-Plattformen mit agentenbasierter KI
Große ERP-Systeme nutzen agentenbasierte KI, um komplexe, mehrstufige Arbeitsabläufe mit KI-Agenten zu automatisieren, wie zum Beispiel:
IFS Cloud
IFS zieltmit KI-Agenten-Orchestrierung auf anlagenintensive Branchen ab. Über den Agent Development Lifecycle (ADLC) von TheLoops ermöglicht IFS Unternehmen die Entwicklung, Bereitstellung und Überwachung mehrerer Agenten. Die KI-Agenten können
- Er plant die Einsätze der Techniker, optimiert die Routen und kommuniziert mit den Kunden.
- Lagerbestände auffüllen, Produktion anpassen.
- Ausfälle vorhersagen, Ersatzteile beschaffen und Reparaturen auslösen.
Infor CloudSuite
Infor Coleman AI fungiert als sprach-/chatfähiger Assistent und prädiktive Automatisierungs-Engine für folgende Aufgaben:
- Führen Sie ERP-Aktionen über natürliche Befehle aus.
- Prognostiziert den Materialbedarf, plant Wartungsarbeiten und kennzeichnet Anomalien.
- Sie bieten branchenspezifische Kompetenzen an und beschleunigen so den Einsatz in der Fertigungsindustrie und im Gesundheitswesen.
Microsoft Dynamics 365
Microsoft integriertCopilot in Dynamics ERP und CRM. Copilot-Agenten arbeiten im Modus mit menschlicher Unterstützung oder autonom und basieren auf Azure OpenAI. Dadurch können Unternehmen wiederkehrende Prozesse wie die Nachverfolgung von Lieferantenkontakten auslagern.
- Der Supplier Communication Agent versendet selbstständig E-Mails an Lieferanten, analysiert die Antworten und aktualisiert die ERP-Bestellungen.
- KI deckt Anomalien in der Bedarfsplanung und -umplanung auf.
- Copilot liefert sofortige Antworten zu ERP-Daten (z. B. überfällige Rechnungen).
- Erstellt Antwortentwürfe und fasst Unterstützungsfälle zusammen.
Microsoft plant außerdem die Einführung integrierter Business Central KI-Agenten, darunter ein Agent zur Erstellung von Verkaufsaufträgen und ein Agent zur Abstimmung der Verbindlichkeiten, die mehrstufige Prozesse verwalten. 3
Oracle Fusion Cloud ERP
Oracle hat über 600 Oracle AI-Agenten in Fusion Cloud ERP, SCM, HCM und CX integriert (davon 400 in Fusion Apps und über 200 in Industry Apps). 4
Diese Agenten, die auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GenAI basieren, kombinieren LLMs mit Retrieval-Augmented Generation (RAG), um präzise und sichere Antworten zu gewährleisten. Oracle AI-Agenten können:
- Generieren Sie Erklärungen für Anomalien, Varianznarrative und prädiktive Prognosetreiber.
- Erstellung von Projektberichten und -plänen durch Auswertung historischer Daten.
- Automatische Generierung von Produktbeschreibungen und Verhandlungszusammenfassungen.
- Bieten Sie personalisierte Erläuterungen zur Eignung für die jeweilige Stelle sowie eine Fragerunde an.
- Chat-Sitzungen zusammenfassen, um schnelleren Support zu ermöglichen.
SAP Joule AI
SAP hat KI- Agenten in den Bereichen Finanzen, Lieferkette, Personalwesen und Beschaffung eingeführt. Joule fungiert sowohl als Copilot (Dialogschnittstelle) als auch als Teil eines Netzwerks autonomer Agenten. Diese Agenten nutzen die SAP Business Data Cloud und den Knowledge Graph, um die Interaktion mit SAP- und Nicht-SAP-Daten zu gewährleisten.
- Der Debitorenbuchhaltungsagent analysiert automatisch überfällige Rechnungen und leitet Nachfassaktionen ein.
- Der Sourcing Agent erstellt Beschaffungsereignisse durch die Analyse der Lieferantenhistorie.
- Der Wartungsplaner-Agent passt die Zeitpläne auf Basis von Vorhersagesignalen an.
- Der Performance Management Agent liefert Coaching-Einblicke für Beurteilungen.
Werktag
Workday definiert agentenbasierte KI als Systeme, die autonom initiieren, planen und handeln.
- Recruiting: KI trifft Vorauswahlen für Kandidaten, vereinbart Vorstellungsgespräche und kommuniziert mit Bewerbern.
- Finanzwesen: Gleicht Konten ab, kennzeichnet Unregelmäßigkeiten und passt Prognosen an.
- Personalabteilung: Agenten bieten personalisierte Mitarbeiterentwicklungspfade an.
Workday legt Wert auf Augmentation, bei der KI Aufgaben initiiert, während der Mensch die Aufsicht behält.
ERP-Plattformen für KMU mit Agentic AI
Für kleinere und mittlere Unternehmen (KMU) wird agentenbasierte KI zu einem zugänglichen und kostengünstigen 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 beinhaltet jetzt AI Copilot, das Folgendes leisten kann:
- Konversationelle Fragen und Antworten zu Vertriebs-, Lager- und Finanzdaten.
- Empfohlene Reihenfolgepunkte, Kennzeichnung von Anomalien und automatische Erstellung von Produktbeschreibungen.
- Integriert mit Power Automate + AI Builder für benutzerdefinierte Bots.
Odoo 19
Odoo integriert einen KI-Assistenten direkt in seine ERP-Anwendungen (CRM, Buchhaltung, Lagerverwaltung). Der Assistent ist LLM-unabhängig und unterstützt OpenAI-, Gemini- oder Open-Source-Modelle. Odoo Agentic ERP:
- Automatisiert die Lead-Zuweisung, Mahnungen für überfällige Rechnungen und wöchentliche Zusammenfassungen.
- Erstellt Marketingtexte, Produktbeschreibungen und Aufgabenverteilungen.
- Ergreift intelligente Maßnahmen, um Muster automatisch zu erkennen und Arbeitsabläufe zu automatisieren.
QuickBooks
QuickBooks nutzt die Intuit GenOS KI-Schnittstelle für folgende Zwecke:
- Transaktionen automatisch kategorisieren.
- Prognostiziert Cashflows und kennzeichnet Anomalien.
- Beantworten Sie Ihre Finanzfragen mit dem Chat-Assistenten.
Sage Intacct
Schwerpunkt Finanzautomatisierung durch:
- Automatische Kategorisierung von Rechnungen, Abgleich mit Bestellungen und Buchung von Kreditorenposten.
- Abgleich von Nebenbüchern und Kennzeichnungsabweichungen.
- Von den Korrekturen lernen, als „Nachwuchsbuchhalter“ agieren.
- Dialogsystem für Finanzinformationen.
- Dashboards zur Cashflow-Analyse
Zoho Zia Agents
Zoho hat seinen Assistenten in eine vollwertige agentenbasierte KI-Plattform mit folgenden Funktionen umgewandelt:
- Vorkonfigurierte Agenten, wie z. B. Kundensupport, Bestandsverwaltung, HR-Interviewplaner.
- Individuelle Agenten werden mit dem Low-Code-Agentenstudio erstellt.
- Agenten-Marktplatz zur Bereitstellung von Agenten mit einem Klick.
- Agenten orchestrieren über mehr als 50 Apps hinweg und wickeln mehrstufige Arbeitsabläufe ab (z. B. Onboarding + Rechnungsstellung).
Technische Integration von agentenbasierter KI in ERP
Große Sprachmodelle und natürliche Sprachschnittstellen
Die meisten agentenbasierten KI-Funktionen basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs), die dialogorientierte KI-Erlebnisse in ERP-Systemen ermöglichen. Diese Modelle interpretieren natürlichsprachliche Anfragen und generieren menschenähnliche Ausgaben, sodass Benutzer mit dem ERP-System interagieren können, indem sie einfach Fragen stellen oder Anweisungen erteilen.
Im Gegensatz zu älteren Tools unterstützen moderne LLMs komplexes Denken und sind somit in der Lage, bei anspruchsvollen Geschäftsprozessen wie mehrstufigen Finanzprognosen oder personalisierten HR-Entwicklungsplänen zu helfen.
Abrufgestützte Generierung und Wissensgraphen
Da LLMs keinen direkten Zugriff auf Unternehmensdaten haben, nutzen ERP-Systeme die abrufbasierte Generierung (RAG), um KI-Antworten auf Organisationsdaten zu stützen. Dies beinhaltet die Kombination von künstlicher Intelligenz mit Echtzeit-Datenabruf aus ERP-Datenbanken, Dokumentenablagen oder Wissensgraphen.
Beispielsweise verknüpft der Knowledge Graph von SAP Kunden-, Rechnungs- und Lieferkettendaten, sodass KI-Systeme Zusammenhänge erkennen können. Oracle verwendet ein ähnliches Verfahren über sichere RAG-Pipelines auf OCI und gewährleistet so Genauigkeit, ohne sensible Daten preiszugeben.
APIs, Tool-Nutzung und Robotic Process Automation (RPA)
Damit KI über die reine Beratung hinausgeht und aktiv wird, 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 Aufgaben zu planen.
Wo ältere Module keinen API-Zugriff haben, schließt RPA diese Lücke, indem es Benutzerinteraktionen in der Benutzeroberfläche nachahmt. Diese Kombination ermöglicht es KI-Agenten, autonom zu agieren und sowohl moderne Integrationen als auch ältere Systeme nahtlos zu verwalten.
Multiagenten-Orchestrierung
Viele agentenbasierte KI-Systeme setzen auf mehrere spezialisierte Agenten, die zusammenarbeiten, um Arbeitsabläufe abzuschließen. Agentenbasierte Orchestrierungsframeworks verwalten die Delegation, Kommunikation und Eskalation zwischen den Agenten.
Im Supply-Chain-Management beispielsweise erkennt ein Mitarbeiter einen prognostizierten Engpass, ein anderer erstellt eine Bestellung und ein dritter aktualisiert die Produktionspläne. Diese Plattformen bieten Rahmenbedingungen für die Koordination dieser Mitarbeiter, sodass Geschäftsprozesse auch bei abteilungsübergreifender Verteilung einheitlich und transparent bleiben.
Multiagentensysteme operieren zunehmend außerhalb interner Umgebungen, wodurch Web-Ausführung und Interoperabilität unerlässlich werden:
- Anhand von Browser-MCP- Benchmarks lassen sich MCP-Serverinfrastrukturen identifizieren, die webfähige Agenten unterstützen.
- Vergleich von Remote-Browsern , um zu beurteilen, wie Agenten mit dem offenen Web interagieren.
Architekturen verteilter Agenten
Neuere Architekturen erweitern die Multiagenten-Orchestrierung durch ereignisgesteuerte Microservices. Ansätze wie das Microagentic Stacking zerlegen Agenten in unabhängige Dienste, die für LLM-Inferenz, Werkzeugausführung und Routing zuständig sind.
Diese Dienste kommunizieren asynchron über Event-Streaming-Systeme wie Apache Kafka, wodurch Agenten unabhängig voneinander bereitgestellt, modifiziert oder skaliert werden können.
KI-Studios und Lebenszyklusmanagement
ERP-Anbieter stellen Low-Code-Entwicklungsumgebungen zur Verfügung, mit denen Kunden ihre eigenen KI-Agenten entwerfen, testen und überwachen können. Diese Tools ermöglichen es Anwendern, Ziele in natürlicher Sprache zu definieren und Agenten in der Produktion einzusetzen.
Diese Plattformen umfassen Compliance-Prüfungen, Testumgebungen und Nutzungsüberwachung, um ein vorhersehbares Verhalten der Agenten zu gewährleisten. Sie unterstützen zudem die Kostenkontrolle durch die Nachverfolgung des Verbrauchs von Ressourcen wie LLM-Token, was für die Skalierung agentenbasierter KI unerlässlich ist.
Sicherheitstests
Da autonome KI-Systeme zunehmend Zugriff auf Unternehmenssysteme und Benutzerdaten erhalten, benötigen Organisationen vermehrt Testframeworks zur Bewertung sicheren Verhaltens. Beispielsweise prüft die Security Comprehension Awareness Measure (SCAM) von 1Password, ob Systeme gängige Aufgaben am Arbeitsplatz (z. B. das Öffnen von E-Mails, das Klicken auf Links oder das Ausfüllen von Anmeldeformularen) sicher ausführen können, ohne Phishing-Angriffen zum Opfer zu fallen oder sensible Daten preiszugeben. 7
Cloud-Infrastruktur
Hinter diesen Tools steht die Infrastruktur des Cloud Computing, die die für den Betrieb von KI in ERP-Systemen notwendige Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit gewährleistet. Anbieter garantieren, dass sensible ERP-Daten niemals außerhalb des Unternehmens weitergegeben werden, wodurch das Vertrauen gewahrt und gleichzeitig fortschrittliche Analysen ermöglicht werden.
Die rollenbasierte Zugriffskontrolle erstreckt sich bis in die KI-Ebene und gewährleistet, dass KI-Aktionen den Unternehmensrichtlinien zur Sicherheit entsprechen. Dadurch wird sichergestellt, dass agentenbasierte KI-Systeme nicht nur effektiv arbeiten, sondern auch die Compliance- und Sicherheitsanforderungen für unternehmenskritische Vorgänge erfüllen.
Anwendungsfälle für Agentic AI in ERP
Lieferkette und Betrieb
Agentic AI revolutioniert das Supply-Chain-Management durch adaptive Intelligenz in den Arbeitsabläufen. KI-Agenten überwachen permanent Lagerbestände, Lieferantenzuverlässigkeit und Logistik. Anschließend greifen sie autonom ein, um Störungen zu vermeiden, indem sie Lieferungen umleiten, Kunden informieren und Produktionspläne in Echtzeit anpassen.
KI-Agenten können zudem die Nachfrage vorhersagen, um die Wiederauffüllung und Umplanung mit minimalem menschlichen Eingriff zu optimieren, was zu einer widerstandsfähigeren und proaktiveren Lieferkette führt.
Finanz- und Rechnungswesen
Im Finanzwesen automatisieren KI-Systeme Abstimmung, Berichtswesen und Compliance. Sie können Rechnungsdaten automatisch extrahieren und abgleichen, Buchungen vornehmen und Anomalien kennzeichnen. Zudem übernehmen sie die manuelle Abstimmungsarbeit, die trotz ERP-Einführung in vielen Unternehmen weiterhin anfällt. Finanzteams exportieren Transaktionen nach wie vor in Tabellenkalkulationen und verwenden Funktionen wie SVERWEIS, um Zahlen aus verschiedenen Dateien abzugleichen.
Durch die Automatisierung dieser tabellenkalkulationsbasierten Aufgaben tragen die Mitarbeiter dazu bei, den manuellen Aufwand beim Datenabgleich zwischen ERP-, CRM- und Abrechnungssystemen zu reduzieren. Im Rahmen der Monatsabschlussprozesse gleichen die Mitarbeiter die Konten ab und erstellen Erläuterungen, um einen klaren Kontext zu schaffen.
Sie beschleunigen zudem den Cashflow, indem sie überfällige Zahlungen von Kunden nachverfolgen. Dies optimiert die Prozesse und führt zu schnelleren und genaueren Berichten.
Personalwesen
Agentic AI automatisiert sowohl administrative als auch strategische HR-Aufgaben. Personalverantwortliche können Kandidaten vorselektieren und Vorstellungsgespräche vereinbaren. Für bestehende Mitarbeiter überwachen KI-Agenten deren Engagement und Leistung, um maßgeschneiderte Entwicklungsmöglichkeiten vorzuschlagen – ein wertvoller Beitrag zur Mitarbeiterbindung.
Auch Routineaufgaben wie die Bearbeitung von Einstellungsunterlagen, Urlaubsanträgen und Anfragen zu Sozialleistungen werden automatisiert, sodass sich die Personalverantwortlichen auf strategische Initiativen konzentrieren können.
Beschaffung
Der Beschaffungsprozess eignet sich aufgrund seiner repetitiven Natur ideal für Agentic AI. KI-Agenten automatisieren die Lieferantenkommunikation, indem sie Erinnerungen versenden und Datensätze aktualisieren.
Sie steuern auch die Beschaffung, indem sie Lieferantendaten analysieren und Angebotsanfragen erstellen. Dies gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften und verhindert Verzögerungen. Durch die Integration mit verschiedenen Systemen kann KI komplexe Aufgaben ausführen und so die Beschaffung beschleunigen und vereinheitlichen.
Kundenservice und Vertrieb
Agentic AI optimiert den Kundenservice. KI-gestützte Service-Agenten beantworten Fragen rund um die Uhr mithilfe von Echtzeitdaten. Vertriebsassistenten erstellen Angebote, generieren personalisierte Deals und pflegen Leads.
Diese Systeme nutzen dialogbasierte KI, um direkt mit Kunden und Interessenten zu interagieren und so die Kundenzufriedenheit und die Vertriebsproduktivität zu steigern, indem sie die Mitarbeiter von wiederkehrenden Kommunikationsaufgaben entlasten.
Daten und Analysen
Agentische KI bietet einen erheblichen Mehrwert für das Datenmanagement. KI-Agenten gewährleisten die Datenqualität, indem sie Duplikate, Inkonsistenzen und fehlende Informationen erkennen und automatisch bereinigen.
Für Analysen können Manager Daten in natürlicher Sprache abfragen und erhalten erläuternde Texte sowie Handlungsempfehlungen. Mithilfe prädiktiver Modelle können Mitarbeiter Trends und Anomalien aufzeigen und das ERP-System so von einem passiven Werkzeug in einen intelligenten Berater verwandeln.
Weiterführende Literatur
Erfahren Sie mehr darüber, wie KI-Agenten in anderen Systemen, Lösungen und Branchen eingesetzt werden:
- KI-Agenten vs. agentenbasierte KI-Systeme
- Mehr als 40 Anwendungsfälle für agentenbasierte KI mit Beispielen aus der Praxis
Referenzlinks
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