Ein Unternehmen lange genug zu führen, lehrt einen, wie schnell eine kleine Sache ins Rollen geraten kann – eine verspätete Rechnung, ein einzelner Lieferengpass – bis sie sich auf Betrieb, Lieferanten und Kunden auswirkt. Normalerweise wurde nichts übersehen. Die Rechnung wurde markiert, die Lagerwarnung ausgelöst, der Ausnahmebericht rechtzeitig ausgeführt. Was fehlte, war jemand, der die Sache in die Hand nehmen, die Details klären und den Fall abschließen konnte, bevor er sich ausbreitete. Diese Lücke – zwischen Wissen und Handeln – ist es, das agentisches ERP schließen soll.
ERP-Systeme haben traditionell all dies zusammengehalten und dafür gesorgt, dass Finanzen, Lieferkette, Vertrieb und Analytik in Echtzeit synchronisiert bleiben. Mit integrierter KI begannen diese Systeme, Anomalien zu erkennen und Prognosen zu verfeinern, bevor sie zu Problemen wurden. Agentisches ERP baut darauf auf: Anstatt nur ein Problem zu melden, kann es die Reaktion koordinieren oder durchführen und dabei Personen einbeziehen, wann immer deren Urteil erforderlich ist. Es ersetzt ihre Expertise nicht, sondern erweitert vielmehr deren Reichweite. Es ist auch der praktischste Ausgangspunkt, um ein agentisches Unternehmen aufzubauen, da das ERP bereits alle Prozesse abdeckt, auf die die Agenten zugreifen müssen.
Agentisches ERP ist ein Enterprise-Resource-Planning-System, in dem KI-Agenten auf ERP-Daten agieren – sie führen mehrstufige Arbeiten in den Bereichen Finanzen, Lieferkette, Beschaffung und Betrieb durch und koordinieren diese innerhalb definierter Geschäftsregeln und unter menschlicher Aufsicht. Enterprise-Resource-Planning-(ERP)-Systeme verbinden zentrale Geschäftsprozesse, Finanzen, Lieferkette, Bestand, Beschaffung und mehr, zu einer gemeinsamen Datenquelle und gemeinsamen Arbeitsabläufen. Agentische KI im ERP ist die koordinierte Ebene von KI-Agenten, die über die verbundenen Prozesse hinweg arbeitet, um operative Aufgaben auszuführen.
Jeder KI-Agent ist ein softwarebasierter Assistent mit einem klar definierten Fokusbereich, wie zum Beispiel der Überwachung der Lieferantenlieferleistung oder der Kennzeichnung von Abweichungen. Er macht Beobachtungen und führt dann seine definierten Aufgaben innerhalb regelbasierter Rahmenbedingungen aus. Indem sie Informationen teilen und Arbeit weitergeben, fungiert jeder Agent als ein Glied in einem agentischen Staffellauf, der den Prozess voranbringt und auf gemeinsame Ziele zusteuert.
| Herkömmliche KI | Agentische KI |
|---|---|
| Identifiziert Muster, Risiken und Chancen in ERP-Daten | Koordiniert Maßnahmen über mehrere Systeme und Prozesse hinweg |
| Generiert Empfehlungen, Prognosen und Zusammenfassungen | Treibt Aufgaben im Rahmen definierter Geschäftsregeln voran |
| Unterstützt in der Regel einen einzelnen Nutzer, ein Modul oder eine Funktion | Unterstützt End-to-End-Prozesse, die Finanzen, Lieferkette und Betrieb umfassen |
| Hilft Teams, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen | Hilft bei der Koordinierung der Reaktion, wenn sich die Bedingungen ändern |
| Gut geeignet für Prognosen, Anomalieerkennung und Entscheidungsunterstützung | Gut geeignet für mehrstufige Arbeitsabläufe, an denen viele Teams und Systeme beteiligt sind |
Herkömmliche ERP-Plattformen integrieren Daten abteilungsübergreifend und vermitteln einen Überblick darüber, was im Unternehmen vor sich geht und warum – eine Rechnung ist fertig, der Lagerbestand ist niedrig oder ein Liefertermin nähert sich. Agentisches ERP umfasst Agenten, die in Ihre ERP-Arbeitsabläufe integriert und darauf trainiert sind. Sie erkennen, wann eine Eingabe oder Reaktion erforderlich ist, und führen diese dann innerhalb vordefinierter Regeln aus.
Weitere wichtige Unterschiede sind:
| Herkömmliche KI | Agentisches ERP | |
|---|---|---|
| Übergaben | Die Mitarbeiter schließen ihren Teil ab und aktualisieren dann das System manuell, damit die nächste Person damit arbeiten kann. | Der richtige Agent nimmt die Arbeit sofort auf, aktualisiert den Datensatz und gibt ihn automatisch weiter. |
| Prozess-Design | Arbeitsabläufe werden einmalig konfiguriert und laufen unabhängig vom Kontext gleich ab. | Agenten arbeiten nach denselben Regeln, beurteilen aber, wann und wie sie angewendet werden, und eskalieren ungewöhnliche Ereignisse. |
| Problemhandhabung | Weist auf ein Problem hin und wartet darauf, dass jemand es prüft und entscheidet, wie weiter vorzugehen ist. | Löst das Problem direkt innerhalb definierter Regeln oder eskaliert es mit angehängtem Kontext. |
| Die Rolle des Systems | Aufzeichnungssystem: berichtet, was geschehen ist und warum. | Handlungssystem: führt die Reaktion durch und koordiniert sie. |
| Menschliche Beteiligung | Bei jedem Schritt notwendig, um die Arbeit voranzubringen. | Fokus auf Genehmigungen, Ausnahmen und Folgeentscheidungen. |
KI-Assistenten – oft als Copiloten vermarktet – warten darauf, gefragt zu werden. Man fragt nach einer Zusammenfassung, einem Entwurf oder einer Erläuterung, und es gibt die Antwort direkt in dem Fenster aus, in dem man gerade arbeitet. Die Entscheidung, was mit dieser Antwort zu tun ist, liegt immer noch bei Ihnen.
Agentisches ERP kehrt dieses Muster um. Agenten beobachten kontinuierlich die Bedingungen, erkennen, wann etwas passieren muss, und führen systemübergreifend mehrstufige Arbeiten aus, ohne jedes Mal aufgefordert zu werden. Ein Assistent kann Ihnen mitteilen, welche Rechnungen als Ausnahme vorliegen; ein Agent vereinheitlicht die Formate, gleicht die Daten soweit möglich mit Bestellungen und Belegen ab, klärt die Routinefälle und leitet nur diejenigen weiter, die einer menschlichen Bearbeitung bedürfen. Die meisten Unternehmen werden beides betreiben – Assistenten, wenn Mitarbeiter Antworten suchen, und Agenten, wenn Prozesse vorangetrieben werden müssen.
Unternehmen suchen heute nach ERP-Systemen, die mehr als nur Aufzeichnung und Berichterstattung leisten. Agentische KI erfüllt genau diesen Anspruch: Lösungen, die aktiv am Unternehmenserfolg mitwirken. Der Wandel geht schnell: Gartner geht davon aus, dass bis 2028 33 % der Unternehmenssoftware-Anwendungen agentische KI enthalten werden – gegenüber dem Jahr 2024 mit weniger als 1 % – und dass bis dahin mindestens 15 % der täglichen Arbeitsentscheidungen autonom getroffen werden. Warum gerade jetzt?
Ein ERP berührt jeden Teil Ihres Unternehmens, aber agentische KI funktioniert nur, wenn alle ihre Teile im Einklang agieren. Agentische Technologie besteht aus vier Hauptkomponenten, die gemeinsam Entscheidungen, Handlungen und Informationen im gesamten Unternehmen orchestrieren.
Die nützlichsten KI-Agenten werden auf Basis sehr konkreter, branchenspezifischer ERP-Arbeitsabläufe entwickelt und trainiert, von Genehmigungen und Compliance-Regeln bis hin zu Lieferantenbedingungen und Produktionsreihenfolgen. Dies ermöglicht Entscheidungen, die auf tatsächlichen Geschäftsanforderungen basieren und nicht auf allgemeiner Logik.
Vom Finanzvorstand bis zum Lagerarbeiter – jede Position stellt unterschiedliche Anforderungen an dasselbe System. Adaptive Benutzererfahrungen bringen für jede Person die richtigen Prioritäten und nächsten Schritte zum Vorschein. Dies ermöglicht es jedem, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und dort zu handeln, wo sein Urteil tatsächlich gefragt ist.
Koordination macht KI „agentisch." Eine Orchestrierungsebene verfolgt Geschäftsregeln, gemeinsamen Kontext und Fortschritt. Sie bestimmt, was als Nächstes passiert und wie Agenten in den Bereichen Vertrieb, Finanzen, Beschaffung, Betrieb und in der erweiterten Lieferkette zusammenarbeiten.
In einem ERP-System, das Finanzaufzeichnungen und regulatorische Berichterstattung betrifft, ist Vertrauen entscheidend. Zu diesem Zweck muss agentische KI innerhalb klarer Grenzen operieren – Geschäfts- und Compliance-Regeln, rollenbasierte Berechtigungen, Prüfbarkeit, Erklärbarkeit und menschliche Aufsicht.
Volumenstarke, regelnahe Prozesse wie AP/AR und der Finanzabschluss sind typische Anwendungsfälle für KI-Agenten im ERP. Aber agentische KI kann auch dazu beitragen, eine Vielzahl von Problemen zu lösen, mit denen Unternehmen täglich im gesamten Kerngeschäft konfrontiert sind – von der Finanzabteilung bis hin zur Fertigung.
Rechnungen, die in inkonsistenten Formaten (PDFs, Scans, E-Mails) eintreffen oder Fehler aufweisen (Preisabweichungen, fehlende Bestellnummern), können von regelbasierenden Automatisierungslösungen nicht zugeordnet werden und werden zur manuellen Überprüfung markiert. Ein KI-Agent kann das Format standardisieren und dann weitere Probleme direkt vor Ort bewerten – diese entweder lösen oder mit Kontext zur schnelleren Bearbeitung eskalieren.
Verspätete Lieferantenlieferungen und Nachfragespitzen können die Abwicklung stören, bevor jemand es bemerkt. Da moderne ERP-Systeme betriebliche Daten und Prozesse im gesamten Unternehmen vernetzen, können KI-Agenten diese Ereignisse frühzeitig erkennen, ihre Auswirkungen bewerten und dann eine Echtzeit-Reaktion in Bestand, Logistik und anderen relevanten Bereichen koordinieren.
Lieferantenprobleme wie verspätete Lieferungen, nachlassende Qualität und finanzielle Instabilität bleiben oft unbemerkt, bis sich bereits ein Muster gebildet hat. Agentische KI kann diesen Herausforderungen begegnen, indem sie kontinuierlich Leistungstrends verfolgt und im Laufe der Zeit Risikobewertungen erstellt. Teams können ihre Beschaffungsstrategien proaktiv anpassen, um diese auszugleichen.
Eine Charge fehlerhafter, minderwertiger Materialien kann sich schnell auf mehrere Aufträge auswirken, bevor das Problem erkannt wird. Ein KI-Agent kann ermitteln, welche Fertigungsaufträge gefährdet sind, die Verfügbarkeit alternativer Bestände oder Produktionszeitfenster prüfen und einen Plan zur Anpassung der Produktionsreihenfolge oder zur Eindämmung des Problems erstellen. Bevor das Problem die nächste Produktionsstufe erreicht, legt er diesen der Werkleitung zur Freigabe vor.
Bestellungen, die eine Kreditsperre auslösen, setzen den Versand so lange aus, bis jemand das Kundenkonto manuell überprüfen kann, auch wenn sich die Sperre als Routineproblem herausstellt (z. B. eine abgerechnete, aber nicht gebuchte Zahlung). Agentische KI kann sich die Historie und die Markierung des Kunden ansehen und entweder den Auftrag freigeben, wenn das Risiko gering ist, oder ihn zur Überprüfung eskalieren, wenn dies nicht der Fall ist.
Saisonale Schwankungen oder Werbeaktionen können dazu führen, dass die Lagerbestände nicht mehr mit der tatsächlichen Nachfrage übereinstimmen – an einigen Standorten Engpässe, an anderen Überschüsse. Insbesondere im Großhandel überwacht die agentische KI die Bestände und passt die Bestandspläne bei sich ändernden Bedingungen an.
Bei agentischem ERP geht es nicht einfach darum, KI an Ihr bestehendes ERP-System anzuhängen. Das gelingt dank Agenten, die speziell auf Ihre ERP-Aktivitäten, Daten und Geschäftsprozesse trainiert sind – und direkt mit den Systemen verbunden sind, die Sie heute nutzen.
Process Mining zeigt, wie die Arbeit tatsächlich in Ihrem ERP-System abläuft, und nicht nur in einer generischen Version. Es zeigt, wo es in den Bereichen Finanzen, Beschaffung und Betrieb zu Schwierigkeiten kommt – Nacharbeit, Ausnahmen, manuelle Schritte. All dies sind Bereiche, in denen agentische KI wirklich ausgezeichnet ist.
Zuverlässige Daten sind das, worauf Agenten angewiesen sind – zum Beispiel Hauptbucheinträge, Bestandsstände, Lieferantenkonditionen und Produktionspläne. Die Datenintegration hält sie systemübergreifend aktuell und konsistent, sodass alle Agenten Entscheidungen auf der Grundlage aller Informationen treffen können, nicht nur einer fragmentierten Ansicht.
ERP-Prozesse umfassen Finanzen, Lieferkette, Beschaffung, und andere Geschäftslösungen. Die Cloud-Integration ermöglicht es Agenten, sowohl mit Infor- als auch mit Nicht-Infor-Anwendungen zu arbeiten, und unterstützt vollständige Prozesse statt eng gefasster Notlösungen.
Die meisten Unternehmen verlassen sich bereits auf regelbasierte Automatisierung für sich wiederholende Aufgaben wie den Drei-Wege-Abgleich von Rechnungen. Agentische KI baut darauf auf. Sie übernimmt Fälle, in denen Urteilsvermögen und Koordination erforderlich sind, und lässt die bestehende Automatisierung für die Handhabung vorhersehbarer Prozesse.
In seinem Hype Cycle™ für ERP 2026 führte Gartner® einen neuen Namen für die Richtung ein, in die sich diese Systeme entwickeln: ERX, oder Enterprise Resource Execution. Das Argument lautet, dass „Planung“ nicht mehr beschreibt, was ein ERP tatsächlich tut. Wie Gartner es formuliert, kombiniert ERX die Zuverlässigkeit eines traditionellen Aufzeichnungssystems mit einer Intelligenzebene, die über Unternehmensgrenzen hinweg reicht – eine modulare, ereignisgesteuerte Architektur, in der menschliche und maschinelle Intelligenz zusammenarbeiten, um Ergebnisse zu optimieren, nicht nur zu verfolgen.
Ist ERX also dasselbe wie agentisches ERP? Fast. Die beiden Begriffe beschreiben denselben Wandel aus unterschiedlichen Blickwinkeln. Agentisches ERP bezeichnet die Fähigkeit – KI-Agenten, die innerhalb Ihres ERP arbeiten und die Arbeit koordinieren. ERX benennt die Kategorie, zu der das resultierende System gehört: nicht Ressourcenplanung, sondern Ressourcenausführung. Wenn Sie heute agentisches ERP bewerten, bewerten Sie ERX.
Um das zu unterscheiden, kommt es auf den Kontext an. Agenten, die Geld bewegen, Bestellungen freigeben oder einen Produktionsplan ändern, benötigen branchenspezifisches Prozesswissen, gesteuerte Daten und eine Systemebenen-Integration im Hintergrund – nicht nur Zugriff auf ein Modell. Die Ausführungsfähigkeit hängt in der Regel eher von der Tiefe der dem Agenten zugrunde liegenden Plattform ab als von der Komplexität des Agenten selbst. Sehen Sie, wie der Wandel von ERP zu ERX in der Praxis umgesetzt wird.
Was ein Agent wissen muss, unterscheidet sich stark je nach Branche. Eine Rückrufaktion mit Chargenrückverfolgbarkeit, eine Änderung eines serialisierten Teils, ein Ersatz bei einem Patientenversorgungsartikel und eine kurze Lieferung, die sich auf Dutzende von Lagern auswirkt, sind alle dieselbe Art von Problem – erkennen, entscheiden, handeln – aber die Regeln, die Daten und die Kosten eines Fehlers sind nicht austauschbar. Deshalb gehören Agenten in branchenspezifische ERP-Systeme und nicht als zusätzliche Ebene auf ein generisches ERP. Sehen Sie, wie sich dies in den Bereichen industrielle Fertigung, Großhandel, Lebensmittel und Getränke, Gesundheitswesen und Automobilindustrie auswirkt.
ERP-gesteuerte Entscheidungen haben erhebliche geschäftliche und rechtliche Auswirkungen – und die Aufrechterhaltung der Integrität der Finanzen, der Compliance sowie des Vertrauens von Kunden und Lieferanten ist von entscheidender Bedeutung. Kein Datensatz kann die Erfahrung von erfahrenen Fachleuten, die mit den Feinheiten von Lieferantenbedingungen, Prüfungsanforderungen oder Kundenverpflichtungen bestens vertraut sind, vollständig erfassen. Eine Abweichung, die auf den ersten Blick routinemäßig erscheint, kann auf einen tatsächlichen Konflikt, eine einmalige Ausnahme oder eine wichtige Beziehung hindeuten, die es zu schützen gilt.
Agentische KI ergänzt menschliches Fachwissen – sie sammelt Informationen, kennzeichnet Muster, koordiniert Aktivitäten und präsentiert Optionen schneller als jede einzelne Person, die allein arbeitet. Aber die Menschen setzen weiterhin Prioritäten, wägen die Risiken ab und machen die Anrufe, die sich auf die finanzielle Genauigkeit, den Compliance-Stand und die Geschäftsbeziehungen auswirken.
Agentische KI ist noch eine junge Technologie, und Unternehmen fangen gerade erst an, ihre Möglichkeiten auszuloten. Ausgereifte, branchenspezifische ERP-Plattformen verfügen bereits über eine integrierte Governance, etablierte Geschäftsregeln und eine bewährte Integration, um den Übergang zu erleichtern. Trotzdem ist die Ausfallrate real: Gartner geht davon aus, dass bis Ende 2027 mehr als 40 % der Agentur-KI-Projekte abgebrochen werden, was auf eskalierende Kosten, unklaren Geschäftswert und unzureichende Risikokontrollen zurückzuführen ist. Das sind grundlegende Probleme, was bedeutet, dass die folgenden häufigen Hindernisse alle vermeidbar sind.
Die meisten agentischen ERP-Softwareprogramme lassen sich gut vorführen. Die Unterschiede zeigen sich erst später, nämlich darin, ob Agenten bei laufenden Transaktionen sicher handeln können. Vier Faktoren unterscheiden in der Regel eine Plattform, die skalierbar ist, von einer, die nach der Pilotphase ins Stocken gerät.
Bitten Sie um eine Schritt-für-Schritt-Erläuterung eines vollständigen Prozesses, einschließlich Ausnahmen, anstatt um eine Liste der Funktionen. Dies ist der schnellste Weg, um festzustellen, ob es sich um eine echte Ausführung handelt oder ob Sie sich einen gut ausgestatteten Assistenten ansehen.
ERP ist seit Jahrzehnten das zentrale Aufzeichnungssystem – die einzige Quelle der Wahrheit, die die Finanzen, Lieferkette und Abläufe eines Unternehmens koordiniert. Von On-Premises bis hin zur Cloud hat sich ERP kontinuierlich an die reale Arbeitsweise von Unternehmen angepasst. Agentisches ERP stellt den nächsten Schritt in dieser Entwicklung dar: Dasselbe Aufzeichnungssystem, das jetzt in der Lage ist, auf der Grundlage seiner Erkenntnisse zu handeln.
Es ist kein Ersatz für die Menschen, die es betreiben, sondern eine leistungsstarke neue Funktion, die ihnen hilft, schneller zu handeln und ihr Fachwissen dort einzusetzen, wo es am dringendsten benötigt wird. Die Unternehmen, die am meisten profitieren werden, sind diejenigen, die ihre Teams einbeziehen, wenn sich Arbeitsabläufe weiterentwickeln und eine starke Governance aufrechterhalten. Und weil das ERP bereits fast jeden Prozess im Unternehmen abdeckt, wird der allgemeine Wandel hin zu einem „agentischen Unternehmen“ hier nicht mehr nur theoretisch, sondern praktisch umgesetzt.
Sehen Sie, wie agentische ERP-Lösungen von Infor Ihr Aufzeichnungssystem in ein Handlungssystem verwandeln.
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