Viele Unternehmen haben KI zur Bewältigung von Routineaufgaben eingesetzt, z. B. zur Verarbeitung von Transaktionen, zur Analyse von Leistungskennzahlen oder zur Erstellung von schriftlichen Ausgaben auf Anfrage. Diese Lösungen haben zwar zur Beschleunigung der Arbeit beigetragen, aber die meisten sind immer noch durch eine zentrale Einschränkung begrenzt: Sie handeln nur, wenn man es ihnen sagt.
Agentische KI ändert dieses Modell.
Diese Systeme sind so konzipiert, dass sie autonom arbeiten. Anstatt auf Aufforderungen zu warten, bewerten sie Situationen, setzen Prioritäten und führen ganze Arbeitsabläufe selbstständig durch. Das bedeutet weniger Übergaben, schnellere Reaktionen und Entscheidungen, die auf einem Echtzeit-Geschäftskontext basieren. Ganz gleich, ob es darum geht, auf ein Kundenproblem zu reagieren oder Schritte in der Lieferkette zu koordinieren, eine agentenbasierte KI bestimmt die richtige Vorgehensweise und führt sie zu Ende.
Dieser Wandel gewinnt in Unternehmen bereits an Bedeutung. Laut der 2025 Global AI Survey von Fast Company glauben 36 % der Führungskräfte, dass agentenbasierte KI-Workflows deutlich mehr Wert liefern werden als traditionelle KI-Implementierungen. Ihre Sichtweise spiegelt das wachsende Verständnis wider, dass der Vorteil nicht nur darin besteht, schneller zu arbeiten, sondern auch darin, dass Systeme kontextbewusste Entscheidungen treffen und Prozesse vorantreiben, ohne auf Anweisungen zu warten.
In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, was Agenten-KI ausmacht, wie sie sich von früheren Ansätzen wie der generativen KI unterscheidet und wie SAP diesen Wandel in echte, funktionierende Technologie umsetzt.
Was ist agentenbasierte KI?
Agentische KI bezieht sich auf intelligente Systeme, die mit einem klaren Ziel vor Augen arbeiten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools, die auf ständige Anweisungen angewiesen sind, sind diese Systeme so aufgebaut, dass sie selbstständig beobachten, interpretieren und handeln. Im Mittelpunkt dieses Modells steht der KI-Agent, eine Software, die in digitalen Umgebungen arbeitet, um Aufgaben auf der Grundlage aktueller Bedingungen und nicht nur auf der Grundlage vorher geschriebener Befehle auszuführen.
Diese Agenten folgen einer Logik, die auf Ergebnisse ausgerichtet ist. So können sie beispielsweise einen ins Stocken geratenen Prozess erkennen, verfügbare Optionen bewerten und den nächsten Schritt unternehmen, ohne auf Eingaben zu warten. Ganz gleich, ob sie Kundenanfragen bearbeiten, Lieferantenwechsel verarbeiten oder interne Serviceprobleme lösen, der Wert liegt in ihrer Fähigkeit, den Prozess zu Ende zu führen.
Die Unternehmen beginnen, diese Systeme in der Praxis anzuwenden. Der Connected Shoppers Report von Salesforce, der von Sendbird veröffentlicht wurde, hat ergeben, dass 43 % der Einzelhändler bereits agentenbasierte KI-Tools einsetzen, was ein Zeichen dafür ist, dass der Wandel hin zu einer Automatisierung mit Entscheidungsbefugnis bereits weit fortgeschritten ist.
Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und agentenbasierter KI?
Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten als Reaktion auf eine Anfrage, z. B. das Schreiben einer Nachricht oder die Zusammenfassung eines Berichts.
Agentische KI verwendet dieselben Informationen, um Maßnahmen zu ergreifen, die Aufgabe zu erledigen und die nächsten Schritte zu unternehmen.
Während die generative KI beispielsweise eine E-Mail verfasst, versendet die agentenbasierte KI die E-Mail, überwacht die Antwort und plant auf der Grundlage des Ergebnisses eine Folgeaktion.
Schlüsselfähigkeiten, die agentenbasierte KI-Systeme auszeichnen
Die Stärke eines jeden KI-Agenten liegt darin, was er über die grundlegende Automatisierung hinaus tun kann. Diese Kernfähigkeiten verleihen agentenbasierten Systemen den Vorteil, dass sie mit Absicht handeln, sich in Echtzeit anpassen und messbare Geschäftsergebnisse liefern.
Ziel-Zerlegung
Agentenbasierte KI bewältigt komplexe Ziele, indem sie sie in strukturierte, nachvollziehbare Aktionen zerlegt. In HR-Workflows kann ein KI-Agent beispielsweise den Rekrutierungsfortschritt überwachen, das Engagement bewerten und die Stimmung im Feedback der Bewerber interpretieren.
Autonome Entscheidungsfindung
KI-Agenten treffen selbstständig operative Entscheidungen innerhalb vordefinierter Parameter. Sie können wiederkehrende Rechnungen genehmigen, Serviceanfragen sortieren oder Probleme je nach Dringlichkeit eskalieren, ohne dass jedes Mal menschliche Eingaben erforderlich sind.
Kontextwissen
KI-Agenten arbeiten mit vollem Bewusstsein für die umgebenden Geschäftsbedingungen. Sie erfassen Live-Signale von Systemen wie Bestandsverfügbarkeit, Kundenprioritäten oder frühere Interaktionen, um sicherzustellen, dass jede Entscheidung den aktuellen Stand des Betriebs und die Kundenbedürfnisse widerspiegelt.
So kann ein Agent beispielsweise der Anfrage eines wichtigen Kunden Priorität einräumen, wenn der Lagerbestand begrenzt ist, oder einen Erfüllungszeitplan auf der Grundlage der Lagerkapazität in einer bestimmten Region anpassen. Diese Entscheidungen ändern sich dynamisch , wenn neue Informationen eintreffen, so dass jede Aktion mit den Geschäftszielen und den Kundenerwartungen in Einklang gebracht werden kann.
Kontinuierliche Feedbackschleife
Agentische Systeme lernen kontinuierlich aus den Ergebnissen jeder Aktion. Indem sie die Ergebnisse auswerten und ihr zukünftiges Verhalten entsprechend anpassen, verbessern sie im Laufe der Zeit die Präzision, Reaktionsfähigkeit und Ausrichtung an den Geschäftszielen.
Vorteile von agentenbasierter KI in Unternehmensumgebungen
Agentische KI setzt neue Maßstäbe für die Unternehmensleistung, indem sie Verzögerungen in Arbeitsabläufen abbaut, die Qualität alltäglicher Entscheidungen verbessert und Ressourcen in die Bereiche mit der größten Wirkung lenkt. Diese Vorteile zeigen sich bereits in allen wichtigen Unternehmensfunktionen.
Rationalisierte Abläufe
Agentische KI verbessert nicht nur die Geschwindigkeit von Aufgaben, sondern auch die Art und Weise, wie Verantwortlichkeiten zwischen Menschen, Teams und Systemen übertragen werden. In vielen Unternehmen kann ein einziger Arbeitsablauf durch mehrere Hände gehen, bevor er abgeschlossen ist.
KI-Agenten beseitigen diese Abhängigkeit, indem sie zusammenhängende Aktionen von Anfang bis Ende ausführen und so Verzögerungen aufgrund von Lücken in der Aufgabenzuständigkeit reduzieren. Dies macht funktionsübergreifende Prozesse reibungsloser und weniger abhängig von ständigen Nachfassaktionen.
Schnellerer Turnaround
Agenten reagieren sofort auf Systemauslöser, so dass Aufgaben in dem Moment beginnen können , in dem neue Daten zur Verfügung stehen. Dies ist besonders in Szenarien mit Kundenkontakt von Bedeutung.
Jüngste Forschungsergebnisse von Cisco zeigen, dass bis 2028 bis zu 68 % der Interaktionen im Kundenservice über KI abgewickelt werden, wodurch sich die Wartezeiten verkürzen und die Reaktionsfähigkeit in großem Umfang verbessert.
Skalierbare Personalisierung
Für Einzelhandelsmarken kann die Integration von agentenbasierter KI in E-Commerce-Lösungen intelligentere Werbeaktionen und eine stärkere Kundenbindung bedeuten.
In einer KI-gesteuerten E-Commerce-Umgebung passen diese Agenten Angebote, Support oder Timing auf der Grundlage des Echtzeitverhaltens an und unterstützen Unternehmen bei der schnellen Personalisierung, ohne die Größe des Teams aufzublähen.
Bessere Nutzung von Daten
Agenten-KI erweist sich als besonders effektiv in Umgebungen, in denen die Datenbeschriftung oder -überprüfung intensiv ist.
In kürzlich durchgeführten Studien in Branchen wie der Finanzindustrie und dem Gesundheitswesen haben Agenten dazu beigetragen, die Gesamtzeit für die Beschriftung um 52 % zu reduzieren , indem sie Daten mit geringem Risiko selbstständig verwalten und nur unsichere Elemente zur Überprüfung markieren. Dies führte zu schnelleren Zyklen und weniger Aufsicht, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
Niedrigere Betriebskosten
Da mehr Routineentscheidungen und -aktionen an Agenten delegiert werden, sinkt der Bedarf an manueller Überwachung.
Das Ergebnis ist eine schnellere Lieferung bei gleichzeitig gezielterem und effizienterem Einsatz der Ressourcen auf allen Ebenen.
Anwendungsfälle aus der Praxis, in denen Agentic AI bereits funktioniert
In den Unternehmenssystemen von SAP wird agentenbasierte KI bereits im täglichen Betrieb eingesetzt. Diese Agenten werden in den Bereichen Finanzen, Beschaffung, Service und Personalwesen eingesetzt, und zwar nicht in der Theorie, sondern in hochvolumigen, entscheidungsgesteuerten Workflows.
Jeder der folgenden Anwendungsfälle zeigt, wie diese Agenten mit Kontext, Autonomie und einem messbaren Einfluss auf die Geschäftsergebnisse arbeiten.
Streitbeilegung in der Debitorenbuchhaltung
Die Finanztools von SAP nutzen jetzt agentenbasierte KI, um Streitigkeiten mit Kundenrechnungen zu lösen. Ein Agent scannt eingehende Nachrichten, identifiziert potenzielle Probleme, erstellt eine Zusammenfassung des Falls und empfiehlt mögliche Lösungen.
All dies geschieht, noch bevor ein Mensch das Ticket öffnet, und hilft den Teams, die Fälle schneller und genauer zu lösen.
Automatisierung von funktionsübergreifenden Finanzoperationen
Joule-Agenten schließen auch Lücken zwischen isolierten Systemen in den Bereichen Finanzen, Betrieb und Kundenservice. Bei der Validierung einer Zahlungsanfechtung kann ein Agent Metadaten der Rechnung extrahieren, die Kundenhistorie abgleichen, den Kontostatus überprüfen und Anomalien markieren - alles ohne manuelle Weiterleitung.
Die gleiche Logik gilt für den Abgleich von Bareinnahmen. Diese Agenten reduzieren den Abstimmungsaufwand und liefern direkt im Workflow handlungsfähige Erkenntnisse.
Rationalisierung von Beschaffung und Lieferantenbewertung
Beschaffungsteams, die SAP nutzen, können mit Hilfe von KI-Agenten Lieferantenoptionen bewerten , ohne sich durch fragmentierte Unterlagen wühlen zu müssen. Ein Agent kann auf Vertrags-PDFs zugreifen, Compliance-Richtlinien scannen, Angebote vergleichen und die Vor- und Nachteile anhand von Unternehmenskriterien zusammenfassen.
Er kann auch rote Fahnen wie veraltete Zertifizierungen oder widersprüchliche Klauseln identifizieren. Dies reduziert den Zeitaufwand für den manuellen Vergleich von Optionen und hilft den Beschaffungsteams, Entscheidungen auf der Grundlage des vollständigen Datenkontextes und nicht auf der Grundlage isolierter Eingaben zu treffen.
Überbrückung von Systemen für nahtlose Prozessautomatisierung
Eine der wertvollsten Anwendungen der agentenbasierten KI innerhalb von SAP ist die Überbrückung von Systemen. Agenten können Module wie S/4HANA, SuccessFactors und Anwendungen von Drittanbietern miteinander verbinden, um eine ununterbrochene Prozessausführung zu ermöglichen.
Beim Onboarding eines neuen Mitarbeiters oder bei der Ausführung eines Kundenauftrags können Agenten beispielsweise plattformübergreifende Schritte koordinieren , ohne auf menschliche Eingabeaufforderungen angewiesen zu sein, um den Prozess in Gang zu halten. Das Ergebnis sind saubere Übergaben, weniger Lücken und eine vollständig nachvollziehbare Ausführung.
Strukturierung von Unternehmensdaten für verwertbare Einblicke
SAP-Agenten helfen Unternehmen bei der Verwaltung riesiger Mengen unstrukturierter Daten, die ansonsten die Entscheidungsfindung verlangsamen würden. Ein Joule-Agent kann eingehende E-Mails lesen, sie nach Problemtyp klassifizieren, wichtige Informationen extrahieren und Routing-Tags für nachgelagerte Teams zuweisen.
Er kann auch Rechnungsanhänge oder Metadaten in strukturierten Formaten organisieren. Für Teams, die auf einen konsistenten Datenfluss angewiesen sind, reduziert dies die Reibungsverluste und verbessert die Durchlaufzeiten, ohne dass ein ständiges Eingreifen erforderlich ist.
Wie SAP agentenbasierte KI in seinem gesamten Ökosystem zum Leben erweckt
SAP hat agentenbasierte KI nicht als externes Add-on behandelt. Stattdessen hat sie diese Funktionen in ihre Architektur eingebettet, so dass intelligente Agenten in den Anwendungen eingesetzt werden können, auf die sich Unternehmen bereits verlassen.
Anstatt die Benutzer in neue Systeme zu zwingen, baut SAP die agentenbasierten Funktionen direkt in die Workflows ein, wo sie kontextbezogen, autonom und skalierbar arbeiten können.
Vom Workflow-Teilnehmer zum Prozess-Eigentümer
Was als generativer Assistent begann, ist heute weitaus leistungsfähiger. Joule agiert nun als autonomer Teilnehmer in SAP-Umgebungen und ist in der Lage, mehrstufige Workflows in den Bereichen Beschaffung, Finanzen und Supply Chain zu initiieren und abzuschließen.
Diese Agenten sind darauf trainiert, Entscheidungen auf der Grundlage von Live-Daten, Berechtigungen und Prioritäten zu treffen, ohne auf Aufforderungen zu warten. Einige der besten KI-Agenten, die SAP eingesetzt hat, erledigen bereits Aufgaben wie die Bewertung von Lieferanten und den Abgleich von Rechnungen und helfen den Teams, schneller zu arbeiten und gleichzeitig den Arbeitsaufwand zu reduzieren.
Eingebettete Intelligenz im gesamten SAP-Stack
Die Reichweite dieser Agenten geht weit über den ERP-Kern hinaus. In SAP-KI-Lösungen wie SAP Sales Cloud, Digital Manufacturing und Integrated Business Planning nutzt Joule den SAP Knowledge Graph , um Erkenntnisse zu gewinnen und Aufgaben auf der Grundlage von Benutzerverhalten, Geschäftslogik oder Systembedingungen auszulösen.
Dieselben Agenten können in Umgebungen wie Concur, Signavio und LeanIX eingesetzt werden und ermöglichen eine anwendungsübergreifende Koordination, ohne dass die Schnittstellen gewechselt werden müssen oder der Kontext verloren geht.
Der Ansatz von SAP sieht Intelligenz nicht als Zusatzmodul vor. Sie ist in jede Ebene des Unternehmens integriert und schafft die Struktur, die notwendig ist, damit die agentenbasierte KI einen echten, operativen Mehrwert liefern kann.
Überlegungen vor dem Einsatz von Agentic AI in Ihrem Unternehmen
Die Einführung von agentenbasierter KI in einem Unternehmen ist kein Schalter, den man umlegen kann. Diese Systeme sind direkt mit Live-Daten, etablierten Geschäftsregeln und alltäglichen Arbeitsabläufen verbunden, was bedeutet, dass die Art und Weise, wie sie laufen und wie sie verwaltet werden, von Anfang an in die Einführung einbezogen werden muss.
Daten-Bereitschaft
KI-Agenten treffen Entscheidungen auf der Grundlage dessen, was sie in Echtzeit sehen. Wenn die Daten, auf denen diese Entscheidungen basieren, unvollständig oder veraltet sind, steigt das Risiko fehlerhafter Aktionen.
Unternehmen sollten den Zustand ihrer Datenpipelines überprüfen und sicherstellen, dass die Systeme, die die agentenbasierten Workflows speisen, miteinander verbunden und synchronisiert sind. Der Einsatz der besten KI-Agenten hängt von strukturierten Workflows und sauberen Datenquellen ab, die den aktuellen betrieblichen Gegebenheiten entsprechen.
Prozess-Sichtbarkeit
Bevor Agenten mit der Ausführung von Aufgaben betraut werden, benötigen Unternehmen eine klare Vorstellung davon, wie diese Aufgaben tatsächlich ablaufen. Dazu gehört, dass man weiß, welche Schritte erforderlich sind, wo es zu Engpässen kommt und welche Teams zuständig sind.
Ein abgebildeter Prozess lässt sich leichter automatisieren und macht es einfacher, die Leistung der Agenten im Laufe der Zeit zu verfolgen, ohne die Kontrolle oder Klarheit zu verlieren.
Steuerung und Kontrolle
Autonomie erfordert Kontrolle. Agentensysteme sollten mit definierten Grenzen, Entscheidungsrechten und Prüfbarkeit eingesetzt werden. In Branchen, in denen die Einhaltung von Vorschriften eine große Rolle spielt, sind diese Kontrollen nicht optional.
SAP unterstützt dies durch integrierte Erklärungsfunktionen , mit denen Teams nachvollziehen können, wie ein Agent zu einer Entscheidung gekommen ist, und die es ihnen ermöglichen, bei Bedarf einzugreifen.
Mensch-KI-Zusammenarbeit
Agentische KI sollte nicht isoliert arbeiten. Sie muss innerhalb der Grenzen von Teamstrukturen und menschlichen Entscheidungsbefugnissen arbeiten. Wenn Agenten als Kollaborateure und nicht als Ersatz gesehen werden, verbessert sich die Akzeptanz und der Wert steigt. Eine klare Rollendefinition hilft, Verwirrung zu vermeiden und Vertrauen in das System zu schaffen.
Mit diesen Überlegungen im Hinterkopf können Unternehmen die Agentenfähigkeiten sicherer und mit größerer langfristiger Wirkung skalieren.
Abschließende Überlegungen: Agentische KI ist bereits im Einsatz, sind Sie bereit, sie zu nutzen?
Die KI im Unternehmen hat einen Punkt erreicht, an dem Systeme nicht mehr nur Arbeitsabläufe unterstützen, sondern helfen, diese zu steuern. Agentische KI ist bereits in Umgebungen wie SAP im Einsatz, wo Agenten operative Entscheidungen treffen, Aufgaben ausführen und plattformübergreifend koordinieren, ohne ständig überwacht zu werden. Dies ist keine Veränderung, die erst in der Zukunft stattfindet. Sie findet jetzt statt, in den Tools, die viele Unternehmen bereits nutzen.
Die Verantwortung besteht nicht mehr darin, zu bewerten, ob KI für Agenten praktikabel ist. Vielmehr geht es darum, festzustellen, ob Ihre Abläufe darauf vorbereitet sind, sie gut zu nutzen. Dazu gehört es, die Teams aufeinander abzustimmen, die Datenflüsse zu bereinigen und den Agenten klare Rollen zuzuweisen, wann und wie sie handeln. Wenn sich diese Systeme weiterentwickeln, liegt der Wert nicht in einzelnen Erfolgen, sondern darin, wie reibungslos sie sich in den bestehenden Rhythmus Ihres Unternehmens einfügen.
SAP hat bereits die Grundlagen dafür geschaffen. Die Frage ist nur , ob Ihr Unternehmen bereit ist, die Vorteile dieser Entwicklung zu nutzen. Wenn intelligente Systeme beginnen, Entscheidungen zu treffen, werden die Unternehmen, die ihre Nutzung mit klaren Vorgaben und einer starken Governance gestalten, messbare Ergebnisse erzielen.
Partnerschaft mit Spadoom für die Umsetzung von KI in die Praxis
Spadoom hilft Unternehmen dabei, agentenbasierte KI innerhalb der SAP-Tools, auf die sie bereits vertrauen, praktisch einzusetzen. Unser Team arbeitet eng mit den Kunden zusammen, um Lösungen zu entwickeln, die zu ihrer Arbeitsweise passen, so dass sich der Fortschritt natürlich anfühlt und die Einführung mit weniger Widerstand einhergeht.
Mit unserer langjährigen Erfahrung in der SAP-Beratung für europäische Unternehmen helfen wir Unternehmen, diese Systeme so einzusetzen, dass sie mit den lokalen Vorschriften, der Branchendynamik und der Prozessgestaltung in Einklang stehen. Ganz gleich, ob Sie Anwendungsfälle erforschen oder bereit für die Einführung sind, wir stehen Ihnen zur Seite.
Setzen Sie sich noch heute mit uns in Verbindung, um zu erfahren, wie Spadoom Sie dabei unterstützen kann, leistungsfähigere, vernetzte Systeme mit SAP AI aufzubauen.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Was ist die Bedeutung von agentenbasierter KI?
Agentische KI bezieht sich auf KI-Systeme, die selbstständig planen, handeln, lernen und sich verbessern können. Im Gegensatz zu Standard-KI-Modellen zerlegen diese Systeme große Ziele in kleinere Aufgaben und treffen Entscheidungen auf der Grundlage des Kontexts, ohne dass ein ständiger menschlicher Input erforderlich ist.
Was ist ein Beispiel für agentische KI?
Ein Beispiel für agentenbasierte KI ist ein digitaler Assistent, der eine Reise von Anfang bis Ende bucht: Er prüft Kalender, bucht Flüge, vergleicht Hotels und aktualisiert Ihren Zeitplan, ohne dass Sie Schritt für Schritt Anweisungen geben müssen.
Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und agentenbasierter KI?
Generative KI wird in erster Linie zur Erstellung von Inhalten wie Text, Bildern oder Code auf der Grundlage von Benutzereingaben verwendet. Agentische KI geht noch weiter. Sie kann mehrstufige Workflows planen und ausführen, sich in Echtzeit anpassen und eher wie ein intelligenter Assistent als ein Content-Tool arbeiten.
Basiert die agentenbasierte KI auf LLMs?
Ja, viele agentenbasierte KI-Systeme basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs), die es ihnen ermöglichen, den Kontext zu verstehen, Aufgaben zu durchdenken und mit natürlicher Sprache zu interagieren.
Ist die agentenbasierte KI das nächste große Ding?
Viele Experten sind der Meinung, dass sie es ist. Agentische KI stellt einen bedeutenden Wandel dar, weg von Tools, die lediglich unterstützen, hin zu Systemen, die eigenständig Aufgaben ausführen, sich an Feedback anpassen und sogar die Initiative in Geschäftsabläufen ergreifen können.