Herkömmliche KI teilt Ihnen mit, was geschieht. Agentische KI im Vertrieb handelt entsprechend: Sie koordiniert die Arbeit über Ihre vernetzten Systeme hinweg, berücksichtigt Ausnahmen, gleicht Lagerbestände aus und hält den Auftragsfluss aufrecht, und zwar stets unter menschlicher Aufsicht.
Agentische KI in der Distribution ist ein koordiniertes System aus KI-Agenten, die über Ihre verbundenen Systeme hinweg arbeiten, um operative Aufgaben auszuführen – und diese nicht nur analysieren. Wo herkömmliche KI Probleme und Chancen identifiziert, geht agentische KI einen Schritt weiter: Koordination einer Reaktion anhand von branchenspezifischen Daten, Workflows und Geschäftsregeln unter menschlicher Aufsicht.
Der Baustein ist der KI-Agent - ein softwarebasierter Assistent, der Bedingungen beobachtet, Entscheidungen innerhalb definierter Regeln trifft und die Aufgaben ausführt, für die er entwickelt wurde. Agentische KI entsteht, wenn viele dieser Agenten betriebsbereichsübergreifend zusammenarbeiten, um breitere Geschäftsziele zu erreichen. Im Vertrieb bedeutet das die Koordination von Bestand, Lagerhaltung, Beschaffung, Transport und Kundenservice – damit die Arbeit weiter voranschreitet, anstatt auf manuelle Übergaben zu warten.
| Herkömmliche KI | Agentische KI |
|---|---|
| Identifiziert Muster, Risiken und Chancen in Geschäftsdaten | Koordiniert Maßnahmen über mehrere Systeme und Prozesse hinweg |
| Generiert Empfehlungen, Prognosen, Zusammenfassungen und Erkenntnisse | Führt Aufgaben im Rahmen definierter Geschäftsregeln aus |
| Unterstützt in der Regel einzelne Nutzer oder Teams | Unterstützt funktionsübergreifend durchgängige Geschäftsprozesse |
| Hilft Menschen, schnellere, fundiertere Entscheidungen zu treffen | Hilft bei der Umsetzung und Koordination von Reaktionen auf sich ändernde Bedingungen |
| Gut geeignet für Prognosen, Analysen, Content-Erstellung und Entscheidungsunterstützung | Gut geeignet für die Verwaltung mehrstufiger Aktivitäten mit mehreren Systemen und Stakeholdern |
| Arbeitet unter menschlicher Kontrolle und Anleitung | Arbeitet bei der Abwicklung von Routinetätigkeiten und Koordination unter menschlicher Aufsicht |
| Liefert Mehrwert durch Einblicke und Intelligenz | Liefert Mehrwert durch Ausführung, Orchestrierung und Aktion |
Ein Sinfonieorchester besteht aus einzelnen Musikern, von denen jeder eine bestimmte Rolle innerhalb seiner Gruppe gleichartiger Instrumente übernimmt – und die sich zu einer präzise choreografierten und einheitlichen Darbietung zusammenfügen. Dies ist eindeutig eine Metapher für agentische KI und veranschaulicht, wie wichtig die Qualität und Präzision der Systemkomponenten sowie deren Gesamtkoordination für eine makellose Darbietung sind.
Anstatt allen Nutzern dieselben Bildschirminhalte und Informationen anzuzeigen, passen adaptive Benutzererfahrungen die angezeigten Inhalte an die jeweilige Rolle, die Prioritäten und die aktuellen Geschäftsbedingungen der Person an. Dies erhöht die Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit und verringert die Notwendigkeit, zwischen Systemen zu wechseln oder nach Antworten zu suchen.
KI-Agenten bieten einen maximalen Mehrwert, wenn sie die Sprache, Prozesse, Prioritäten und Geschäftsregeln Ihrer spezifischen Branche verstehen. In der Distribution können dazu unter anderem Bestandsrichtlinien, Verpflichtungen gegenüber Kunden, die Leistung der Lieferanten sowie die Lagerabläufe gehören.
Agentische KI ist der Feind von Silos. Sie wurde entwickelt, um möglichst relevante Informationen zu erfassen und zu nutzen, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind. Vernetzte Ausführung hilft, Daten und Arbeit auf eine natürlichere Weise über Systeme und Teams hinweg zu verschieben, sodass Maßnahmen in einem Bereich die Ziele im gesamten Unternehmen unterstützen können.
Vertrauen ist nicht verhandelbar, wenn KI in Geschäftsprozesse eingebunden ist. Agentenbasierte Systeme erfordern klare Geschäftsregeln, rollenbasierte Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit, Erklärbarkeit und menschliche Aufsicht, damit Handlungen transparent und nachvollziehbar bleiben und mit Ihren Zielen und Werten im Einklang stehen.
Manchmal kann eine Bestellung nicht vom ursprünglichen Standort aus ausgeführt werden. In diesem Fall können Agenten den Lagerbestand an anderen Standorten überprüfen, die Kundenpriorität bewerten, Lieferoptionen analysieren und den optimalen nächsten Schritt vorschlagen oder einleiten. Dadurch werden Lieferrückstände schneller abgearbeitet und die manuelle Nachverfolgung entfällt.
Die Bedingungen und Prioritäten im Lager können sich stündlich oder minütlich ändern. Agenten sind auf diese Schwankungen eingestellt und in der Lage, Kommissionierwege, Abläufe oder die Zuweisung von Geräten anzupassen. Wenn es in einem Bereich zu Engpässen kommt, kann das System Tätigkeiten umleiten, um den Betrieb aufrechtzuerhalten, ohne dass Teamleiter in jeder Schicht für einen Ausgleich sorgen müssen.
Die Nachfrage kann sich plötzlich verschieben – was dazu führt, dass in einer Region der Vorrat zur Neige geht oder sich in einer anderen Region Bestände stapeln. Agentische KI-Systeme können eine Echtzeit-Koordination zwischen Bestands-, Bestell- und Transportsystemen durchführen. Sie können Transfermöglichkeiten aufzeigen, die Verfügbarkeit aktualisieren und die Lieferoptionen an den Standort anpassen, der am ehesten wie versprochen liefern kann.
Eine verspätete Lieferung eines Lieferanten ist manchmal unvermeidbar, aber immer störend. KI-Agenten können betroffene Bestellungen, verfügbare Ersatzprodukte, alternative Lieferanten und offene Bestellungen schnell bewerten. Die Analyse dieser Daten ermöglicht es ihnen, das Problem an das richtige Team weiterzuleiten, nächste Schritte vorzuschlagen und verwandte Aufgaben zu aktualisieren, bevor sich das Problem verschlimmert.
Retouren sind weitaus komplexer, als den meisten Menschen bewusst ist, da sie zahlreiche Abteilungen betreffen und eine Umkehrung der normalen Arbeitsabläufe erfordern können. Die Agenten treiben jeden Schritt voran, indem sie automatisch die Rückgabegründe prüfen, Prüfaufgaben zuweisen, den Lagerbestand aktualisieren und Gutschrift- oder Ersatzmaßnahmen zur Überprüfung weiterleiten.
Wie jeder Vertriebshändler weiß, gilt in dieser Branche bei Zahlungen die Devise: „Man soll den Tag nicht vor dem Abend loben …“. Abrechnungsprobleme, Lieferpannen oder Kundenstreitigkeiten können den Zahlungseingang verzögern. Agenten können Bestellhistorie, Versandstatus, Rechnungsdetails und Kontenregeln an einem Ort verknüpfen, sodass Probleme mit minimaler Verzögerung oder minimalen Kosten gelöst werden.
Agentische KI funktioniert nicht dadurch, dass KI einfach auf bereits von Ihnen genutzte Systeme aufgesattelt wird. Ihr Erfolg beruht auf der durchgängigen Integration und Koordination von Agenten, die speziell für die Arbeitsabläufe und Prozesse der Vertriebsbranche entwickelt und trainiert wurden. Sie stützt sich auf validierte Daten, versteht Ihre Geschäftsabläufe, löst genehmigte Maßnahmen aus und koordiniert die Arbeit über alle Anwendungen hinweg, die Ihr Unternehmen steuern. Dafür ist mehr erforderlich als ein Chatbot oder ein eigenständiges KI-Tool. Dafür ist eine vernetzte Grundlage erforderlich.
Branchenspezifische KI-Agenten sind darauf ausgelegt, vertriebsspezifische Prozesse und Geschäftsregeln zu verstehen. Process Mining fügt eine weitere Ebene der Intelligenz hinzu, indem es aufzeigt, wie die Arbeit tatsächlich durch Ihr Unternehmen fließt. Es kennzeichnet Verzögerungen, Nacharbeiten, Ausnahmen und manuelle Übergaben – und hilft Ihnen so zu erkennen, wo agentische KI den größtmöglichen Nutzen erzielen kann.
Zuverlässige Daten sind die Grundlage für KI-Agenten. Im Vertrieb können dies beispielsweise Bestellstatus, Lagerverfügbarkeit, Lieferantenaktualisierungen, Transportdaten, Kundenverpflichtungen, Preisregeln und die Servicehistorie sein. Eine solide Datengrundlage und strenge Datenprotokolle helfen den Agenten, nach einem gemeinsamen Leitfaden zu arbeiten, anstatt auf isolierte Informationsfragmente zurückzugreifen.
Vertriebsprozesse sind bekanntermaßen miteinander vernetzt. Bestellungen, Lagerbestände, Beschaffung, Lageraktivitäten, Logistik, Rechnungsstellung und Kundenservice werden oft in unterschiedlichen Systemen verwaltet. Dank der Cloud-basierten Integration können Agenten sowohl mit Infor[AJ2.1]- als auch mit Nicht-Infor-Anwendungen arbeiten, sodass sie komplette Geschäftsprozesse statt isolierter Aufgaben unterstützen können.
Viele Unternehmen setzen bereits auf KI-gestützte Workflow-Automatisierung für routinemäßige Geschäftsabläufe. Agentische KI baut darauf auf, indem sie dabei hilft zu entscheiden, wann, wo und wie diese Automatisierungen am besten eingesetzt werden sollten. Das bedeutet, dass bestehende Prozesse sich gemeinsam mit Ihrem Unternehmen weiterentwickeln und verbessern können, anstatt bei Veränderungen obsolet zu werden.
Es ist diese intelligente Koordination, die KI „agentisch“ macht, da mehrere Agenten, Prozesse und vernetzte Geschäftssysteme zusammenarbeiten. Eine Orchestrierungsebene ist eine Software-Steuerungsebene, die zwischen diesen Systemen und Agenten angesiedelt ist, Geschäftsregeln, den gemeinsamen Kontext und den Fortschritt im Blick behält und gleichzeitig steuert, was als Nächstes geschehen soll.
Je autonomer Agenten werden, desto wichtiger ist es, strenge Kontrollmechanismen zu etablieren. Agentische KI benötigt Geschäftsregeln, Berechtigungen, Prüfpfade, Erklärbarkeit und eine menschliche Überprüfung auf Abruf. Dies gibt Ihnen die Sicherheit, den Einsatz von KI zu erkunden und gleichzeitig sicherzustellen, dass Entscheidungen nachvollziehbar, konform und im Einklang mit der von Ihnen gewünschten Unternehmensführung bleiben.
Ironischerweise stellen Unternehmen, je effektiver und autonomer KI wird, oft fest, dass sie ihre erfahrenen und sachkundigen Mitarbeiter mehr denn je schätzen. Agentische Systeme sind darauf ausgelegt, Fehler, manuelle Prozesse und übersehene Details drastisch zu reduzieren. Dennoch benötigen sie nach wie vor Menschen, die Urteilsvermögen, Kontext sowie jene Art von praktischem Verständnis und Feinsinn einbringen, die nur auf Erfahrung basieren kann.
Der „Human in the Loop“-Ansatz ist besonders wichtig im Vertrieb, wo Kundenbeziehungen, Serviceverpflichtungen, ungewöhnliche Lieferantensituationen oder unerwartete Marktbedingungen ein Urteilsvermögen erfordern können, das über Regeln und Daten allein hinausgeht. Agentische KI hilft Teams dabei, Probleme zu identifizieren, Informationen zu sammeln und die nächsten Schritte zu koordinieren. Es ist jedoch unerlässlich, Ihre Systeme so einzurichten, dass immer dann eine qualifizierte Person eingebunden wird, wenn Prioritäten gesetzt, Ausnahmen behandelt oder wichtige Entscheidungen getroffen werden, die die Qualität Ihrer Produkte und Dienstleistungen bestimmen.
Agentische KI ist immer noch eine neue Technologie. Unternehmen beginnen daher erst jetzt, ihre Möglichkeiten zu erforschen. Wenn Sie ausgereifte, branchenspezifische Plattformen implementieren, profitieren Sie von integrierter Governance, etablierten Geschäftsregeln und bewährten Integrationsrahmen. Die größeren Herausforderungen entstehen eher dann, wenn Unternehmen agentische Lösungen selbst zusammenstellen, ohne dass dieselben Grundlagen vorhanden sind. Im Folgenden finden Sie einige häufige Fallstricke – sowie praktische Schritte, die helfen können, diese zu vermeiden.
Agentische KI kann die Arbeit beschleunigen, aber sie kann einen fehlerhaften Prozess nicht reparieren. Sind Anweisungen oder Geschäftsregeln inkonsistent oder fehlerhaft, führen die Agenten diese dennoch buchstabengetreu aus – wodurch sich diese Fehler im gesamten Netzwerk ausbreiten.
Probleme können auftreten, wenn Verantwortlichkeiten nicht klar definiert sind. Zum Beispiel, wenn unklar ist, welche Entscheidungen ein Agent alleine treffen kann und welche eine menschliche Freigabe erfordern. Klare Regeln und Eskalationspfade helfen, Verwirrung zu vermeiden und die Rechenschaftspflicht aufrechtzuerhalten.
Ihre Mitarbeiter werden KI nicht akzeptieren, wenn sie nicht wissen, wozu sie eigentlich dient. Sie sollten wissen, wofür die Agenten zuständig sind, welche Daten sie verwenden und wann menschliches Eingreifen erwartet wird. Vertrauen wächst durch schrittweise Einführung, nicht dadurch, dass man den Mitarbeitern Dinge über Nacht aufzwingt.
Wenn Sie mit agentischer KI experimentieren, besteht das Risiko, dass isolierte Agenten erstellt werden, die ohne gemeinsamen Kontext in Silos arbeiten. Dies kann zu mehr Verwirrung als Effizienz führen. Agentische Initiativen funktionieren am besten, wenn sie koordiniert erfolgen und mit weitreichenderen Geschäftszielen verbunden sind.
Der Wert von KI sollte nicht daran gemessen werden, wie schnell Sie „alles automatisieren“ können. Der aussagekräftigste ROI sollte auf bewährten Kennzahlen basieren, wie beispielsweise reduzierten Verzögerungen, verbesserten Servicelevels, einer schnelleren Problemlösung oder einer besseren Bestandsleistung.
Noch vor nicht allzu langer Zeit klang Software, die Ihr Unternehmen versteht, alle Systeme miteinander vernetzt und die Arbeit eigenständig koordiniert, wie Science-Fiction. Heute bildet sie einen praktischen Ansatz, um die unaufhörlich – und beständig weiter – wachsende Komplexität im Vertrieb zu bewältigen.
Daher ist die Art und Weise, wie Sie das Konzept umsetzen, genauso wichtig wie die Entscheidung, es überhaupt einzuführen. Die Distributoren, die am meisten davon profitieren werden, sind nicht diejenigen, die sich beeilen, alles agentenbasiert zu gestalten. Es werden vielmehr diejenigen sein, die mit klaren Geschäftszielen beginnen, eine starke Unternehmensführung beibehalten und ihre Teams im Zuge der Weiterentwicklung der Arbeitsabläufe mit einbeziehen. Wenn Sie diese Grundlage richtig schaffen, ist agentische KI weniger ein Vertrauensvorschuss als vielmehr eine konsequente Erweiterung des Fachwissens, über das Ihre Mitarbeiter bereits verfügen.
Erfahren Sie, wie Sie Ihr Vertriebsunternehmen mit der Infor Velocity Suite in ein agentisches Unternehmen verwandeln können – unabhängig davon, wo Sie sich gerade auf Ihrer Reise befinden.
Ressourcen