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

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

Entdecken Sie Agentic-KI-ERP-Systeme für Unternehmensebene und kleinere und mittelständische Unternehmen (KMU):

Die Liste enthält 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 richtet sich an anlagenintensive Branchen mit KI-Agenten-Orchestrierung. Durch 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 die Infor Velocity Suite als umfassendes Integrationspaket, um Automatisierungs-Engines, Process-Mining-Tools und KI-Modelle unter einem Pauschalpreis-Bereitstellungsframework mit Implementierungsservices nach Vollzeitäquivalenten (FTE/FDE) bereitzustellen.

Zu den Kernfunktionen in diesen Ebenen gehören:

• Infor GenAI & Assistent: Nutzt Foundation-Modelle über Amazon Bedrock, um unstrukturierte Texte zu analysieren, Dokumentationen zusammenzufassen und Abfragen in natürlicher Sprache an Datenbanken innerhalb der Benutzeroberfläche auszuführen.
• Infor-Branchen-KI-Agenten: Setzt rollenbasierte, autonome Workflows ein, die über das Model Context Protocol (MCP) verbunden sind. Unter einem Supervisor-Framework koordinieren diese Agenten die Automatisierung mehrstufiger Verwaltungsprozesse – 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: Verfügt über eine zentrale semantische Schicht, die private Dokumentation mit der KI-Schnittstelle verbindet, sowie über ein unveränderliches Auditprotokoll, das alle automatisierten und menschlichen Systemänderungen nachverfolgt. Mehr zu weiteren Tools mit Data-Governance-Funktionen.

Microsoft Dynamics 365

Microsoft integriert Copilot über Dynamics ERP und CRM hinweg. Copilot-Agenten arbeiten mit Human-in-the-Loop- oder autonomen Modi, unterstützt von Azure OpenAI. Dadurch können Unternehmen repetitive Prozesse wie Lieferanten-Follow-ups auslagern.

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

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

Oracle Fusion Cloud ERP

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

• Erstellen von Anomalieerklärungen, Abweichungsberichten und prädiktiven Prognosetreibern.
• Entwerfen von Projektberichten und -plänen durch die Analyse historischer Daten.
• Automatisches Generieren von Produktbeschreibungen und Verhandlungszusammenfassungen.
• Bereitstellen personalisierter Erklärungen zur Stellenpassung sowie Frage-und-Antwort-Unterstützung.
• Zusammenfassen von Chat-Sitzungen für schnelleren Support.

SAP Joule KI

SAP hat SAP KI-Agenten in den Bereichen 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 und können so über SAP- und Nicht-SAP-Daten hinweg agieren.

• Accounts Receivable Agent analysiert automatisch überfällige Rechnungen und leitet Nachfassaktionen ein.
• Sourcing Agent erstellt Beschaffungsereignisse durch Analyse der Lieferantenhistorie.
• Maintenance Planner Agent passt Zeitpläne auf Basis prädiktiver Signale an.
• Performance Management Agent liefert Coaching-Einblicke für Beurteilungen.

Workday

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

• Recruiting: KI erstellt engere Auswahllisten von Kandidaten, plant Vorstellungsgespräche und chattet mit Bewerbern.
• Finanzen: Gleicht Konten ab, kennzeichnet Anomalien und passt Prognosen an.
• Personalwesen: Agenten bieten personalisierte Mitarbeiterentwicklungspfade.

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

SMB-ERP-Plattformen mit Agentic AI

Für kleinere und mittelständische Unternehmen (KMU) 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 bietet jetzt einen KI-Copiloten, der Folgendes liefern kann:

• Konversationsbezogene Fragen und Antworten zu Vertriebs-, Bestands- und Finanzdaten.
• Schlägt Nachbestellpunkte vor, kennzeichnet Anomalien und automatisch Produktbeschreibungsentwürfe erstellt.
• 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 Lead-Zuweisung, Mahnungen für überfällige Rechnungen und wöchentliche Zusammenfassungen.
• Erstellt Marketingtexte, Produktbeschreibungen und Aufgabenzuweisungen.
• Führt intelligente Aktionen aus, um automatisch Muster zu erkennen und Workflows zu automatisieren.

QuickBooks

QuickBooks verwendet die Intuit-GenOS-KI-Schnittstelle für:

• Automatisches Kategorisieren von Transaktionen.
• Prognostiziert Cashflows und kennzeichnet Anomalien.
• Beantwortet finanzielle Anfragen mit dem Chat-Assistenten.

Sage Intacct

Konzentriert auf Finanzautomatisierung durch:

• Automatisches Kategorisieren von Rechnungen, Abgleich von Bestellungen und Buchen von Kreditorenbuchhaltungseinträgen.
• Abstimmen von Nebenbüchern und Kennzeichnen von Abweichungen.
• Lernt aus Korrekturen und agiert als „Junior-Buchhalter“.
• Finance-Intelligence-Konversationsagent.
• Cashflow-Intelligence-Dashboards.

Zoho Zia Agents

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

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

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 mindestens 15 % der täglichen Entscheidungen autonom getroffen werden. ⁵ Hier sind die 6 Wege, wie diese Technologie integriert wird:

LLM und natürliche Sprachschnittstellen

Die meisten Agentic-KI-Funktionen basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs), die konversationelle KI-Erlebnisse in ERP-Systemen ermöglichen. Diese Modelle interpretieren natürlichsprachliche Anfragen 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 können so bei anspruchsvollen Geschäftsprozessen wie mehrstufigen Finanzprognosen oder personalisierten Personalentwicklungsplänen helfen.

Retrieval-Augmented Generation und Knowledge Graphs

Da LLMs keinen direkten Zugriff auf Unternehmensdaten haben, nutzen ERPs Retrieval-Augmented Generation (RAG), um KI-Antworten auf organisationale Datensätze zu stützen. Dies umfasst die Kombination von künstlicher Intelligenz mit dem Echtzeit-Datenabruf aus ERP-Datenbanken, Dokumenten-Repositories oder Knowledge Graphs.

Zum Beispiel verknüpft der Knowledge Graph von SAP Kunden, Rechnungen und Lieferkettendaten, damit 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 handeln 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 Aufträge zu planen.

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

Multi-Agenten-Orchestrierung

Viele Agentic-KI-Systeme setzen auf die Zusammenarbeit mehrerer spezialisierter Agenten, um Workflows abzuschließen. Agentic-Orchestrierungs-Frameworks verwalten Delegation, Kommunikation und Eskalation zwischen Agenten.

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

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

• Erkunden Sie Browser-MCP-Benchmarks, um MCP-Serverinfrastrukturen 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, sodass Agenten unabhängig bereitgestellt, geändert oder skaliert werden können.

KI-Studios und Lebenszyklusmanagement

ERP-Anbieter stellen Low-Code-Entwicklungsstudios bereit, mit denen Kunden ihre eigenen KI-Agenten entwerfen, testen und überwachen können. Diese Tools ermöglichen es Geschäftsanwendern, Ziele in natürlicher Sprache zu definieren und Agenten in die Produktion zu übernehmen.

Diese Plattformen umfassen Compliance-Prüfungen, Test-Sandboxen und Nutzungsüberwachung, um ein vorhersagbares 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. Beispielsweise 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 steckt das Rückgrat des Cloud Computing, das die nötige Skalierung und Zuverlässigkeit bietet, damit KI innerhalb von ERP-Systemen ausgeführt werden kann. Anbieter stellen sicher, dass sensible ERP-Daten niemals außerhalb des Unternehmens geteilt werden, und wahren so das Vertrauen, während sie dennoch erweiterte Analysen ermöglichen.

Rollenbasierter Zugriff erstreckt sich bis in die KI-Ebene und garantiert, dass KI-Aktionen mit den Unternehmenssicherheitsrichtlinien im Einklang bleiben. Dadurch erfüllen Agentic-KI-Systeme die Compliance- und Sicherheitsanforderungen für geschäftskritische Abläufe.

Anwendungsfälle für Agentic AI im ERP

Lieferkette und Betrieb

Agentic AI revolutioniert das Lieferkettenmanagement, indem es adaptive Intelligenz in Workflows bringt. KI-Agenten überwachen kontinuierlich Bestände, Lieferantenzuverlässigkeit und Logistik. Anschließend handeln sie autonom, um Störungen zu vermeiden, indem sie Sendungen umleiten, Kunden informieren und Produktionspläne in Echtzeit anpassen.

KI-Agenten können außerdem die Nachfrage prognostizieren, um Auffüllung und Neuplanung mit minimaler menschlicher Überwachung zu optimieren, was zu einer widerstandsfähigeren und proaktiveren Lieferkette führt.

Finanz- und Rechnungswesen

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

Durch die Automatisierung dieser tabellenbasierten Aufgaben tragen Agenten dazu bei, den manuellen Aufwand beim Abgleich von Daten über ERP-, CRM- und Abrechnungssysteme hinweg zu reduzieren. Bei Monatsabschlussprozessen gleichen Agenten Hauptbücher ab und generieren Erklärungen, wodurch sie klaren Kontext liefern.

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

Personalwesen

Agentic AI automatisiert sowohl administrative als auch strategische Personalaufgaben. Recruiting-Agenten können Kandidaten in eine engere Auswahl aufnehmen und Vorstellungsgespräche planen. Für bestehende Mitarbeiter überwachen KI-Agenten Engagement und Leistung, um maßgeschneiderte Entwicklungsmöglichkeiten vorzuschlagen, was für die Mitarbeiterbindung wertvoll ist.

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

Beschaffung

Die Beschaffung ist aufgrund ihres repetitiven Charakters 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 Ausschreibungen (RFPs) entwerfen. Dies gewährleistet Compliance und verhindert Verzögerungen. Durch die Integration in verschiedene Systeme kann KI komplexe Aufgaben ausführen und so 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 generieren und Leads pflegen.

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

Daten und Analysen

Agentic AI stellt einen erheblichen Mehrwert für das Datenmanagement dar. KI-Agenten sichern die Datenqualität, indem sie Duplikate, Inkonsistenzen und fehlende Informationen erkennen und automatisch bereinigen.

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

Marktinteresse und Einführung von Agentic-KI-ERP

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

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Weiterführende Informationen

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

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

Diese Forschung zitieren

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Änderungsprotokoll

3 Aktualisierungen

2026

1. 15. 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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