Was sind agentische KI-Systeme? Und wie SAP sie zum Leben erweckt

Was sind agentische KI-Systeme? Agentische KI-Systeme sind fortschrittliche Frameworks für künstliche Intelligenz, die darauf ausgelegt sind, autonom zu handeln, Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben mit minimalem menschlichem Eingriff auszuführen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Modellen, die nur auf Anfragen reagieren, können agentische KI-Systeme in Unternehmensumgebungen schlussfolgern, planen und sich anpassen.

Viele Unternehmen haben KI eingeführt, um routinemässige Geschäftsaufgaben zu übernehmen – Dinge wie die Verarbeitung von Transaktionen, die Analyse von Leistungskennzahlen oder die bedarfsgerechte Generierung von Texten. Obwohl diese Lösungen dazu beigetragen haben, die Arbeit zu beschleunigen, unterliegen die meisten noch einer zentralen Einschränkung: Sie handeln nur, wenn sie dazu aufgefordert werden.

Agentische KI verändert dieses Modell.

Diese Systeme sind für den Betrieb mit Autonomie konzipiert. Anstatt auf Anfragen zu warten, bewerten sie Situationen, priorisieren Massnahmen und führen ganze Arbeitsabläufe selbstständig aus. Das bedeutet weniger Übergaben, schnellere Reaktionen und Entscheidungen, die auf dem aktuellen Geschäftskontext basieren. Ob es darum geht, auf ein Kundenproblem zu reagieren oder Lieferkettenabläufe zu koordinieren – eine agentische KI bestimmt den richtigen Handlungsweg und verfolgt ihn bis zur Fertigstellung.

Dieser Wandel gewinnt bereits in Unternehmensumgebungen an Zugkraft. Gemäss der 2025 Global AI Survey von Fast Company glauben 36 % der Unternehmensführer, dass agentische KI-Workflows deutlich mehr Wert liefern werden als herkömmliche KI-Implementierungen. Ihre Perspektive spiegelt ein wachsendes Verständnis wider, dass der Vorteil nicht nur darin besteht, schneller zu arbeiten, sondern Systeme zu haben, die kontextbewusste Entscheidungen treffen und Prozesse voranbringen, ohne auf Anweisungen zu warten.

In den folgenden Abschnitten werden wir untersuchen, was agentische KI ausmacht, wie sie sich von früheren Ansätzen wie generativer KI unterscheidet und wie SAP diesen Wandel in echte, funktionsfähige Technologie umsetzt.

Was ist agentische 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 darauf ausgerichtet, zu beobachten, zu interpretieren und selbstständig zu handeln. Im Mittelpunkt dieses Modells steht der KI-Agent – eine Software, die in digitalen Umgebungen arbeitet, um Aufgaben basierend auf den aktuellen Bedingungen und nicht nur auf vordefinierten Befehlen auszuführen.

Diese Agenten folgen einer Logik, die auf Ergebnisse ausgerichtet ist. Sie können beispielsweise einen ins Stocken geratenen Prozess identifizieren, verfügbare Optionen bewerten und den nächsten Schritt einleiten, ohne auf eine Eingabe zu warten. Ob sie bei Kundenanfragen helfen, Lieferantenänderungen verarbeiten oder interne Serviceprobleme lösen – ihr Wert liegt in ihrer Fähigkeit, Aufgaben konsequent zu verfolgen.

Unternehmen beginnen, diese Systeme in realen Umgebungen einzusetzen. Laut Sendbird stellte Salesforce’s Connected Shoppers Report fest, dass 43 % der Einzelhändler bereits agentische KI-Tools erproben – ein Signal dafür, dass dieser Wandel hin zur Automatisierung mit Entscheidungskompetenz in vollem Gange ist.

Was ist der Unterschied zwischen generativer KI und agentischer KI?

Generative KI konzentriert sich auf die Erstellung von Inhalten als Reaktion auf eine Anfrage – etwa das Verfassen einer Nachricht oder die Zusammenfassung eines Berichts.

Agentische KI nutzt dieselben Informationen, um Massnahmen zu ergreifen, die Aufgabe zu erledigen und das Folgende zu bewältigen.

Während generative KI beispielsweise eine E-Mail entwirft, sendet agentische KI diese, überwacht die Antwort und plant eine Nachfass-Aktion basierend auf dem Ergebnis.

Kernkompetenzen, die agentische KI-Systeme definieren

Die Stärke eines KI-Agenten liegt in dem, was er über einfache Automatisierung hinaus leisten kann. Diese Kernkompetenzen verleihen agentischen Systemen die Fähigkeit, mit Absicht zu handeln, sich in Echtzeit anzupassen und messbare Geschäftsergebnisse zu liefern.

Zieldekomposition

Agentische KI bewältigt komplexe Ziele, indem sie diese in strukturierte, nachverfolgbare Massnahmen aufgliedert. In HR-Arbeitsabläufen kann ein KI-Agent beispielsweise den Rekrutierungsfortschritt überwachen, das Engagement-Niveau beurteilen und die Stimmung im Kandidaten-Feedback interpretieren – und so Teams dabei helfen, sich auf die richtigen Einstellungen zu konzentrieren und gleichzeitig die langfristige Bindung zu unterstützen.

Autonome Entscheidungsfindung

KI-Agenten treffen operative Entscheidungen selbstständig, innerhalb vordefinierter Parameter. Sie können wiederkehrende Rechnungen genehmigen, Serviceanfragen sortieren oder Probleme basierend auf ihrer Dringlichkeit eskalieren – ohne jedes Mal menschliche Eingaben zu benötigen.

Kontextbewusstsein

KI-Agenten arbeiten mit vollständigem Bewusstsein für die umgebenden Geschäftsbedingungen. Sie erfassen Live-Signale aus Systemen – wie Lagerbestandsverfügbarkeit, Prioritätsstufen von Kunden oder frühere Interaktionen –, um sicherzustellen, dass jede Entscheidung den aktuellen Stand der Betriebsabläufe und Kundenbedürfnisse widerspiegelt.

Ein Agent könnte beispielsweise die Anfrage eines wertvollen Kunden priorisieren, wenn der Lagerbestand begrenzt ist, oder einen Erfüllungszeitplan basierend auf der Lagerkapazität in einer bestimmten Region anpassen. Diese Entscheidungen passen sich dynamisch an, wenn neue Informationen eingehen, und helfen dabei, jede Massnahme mit Geschäftszielen und Kundenerwartungen in Einklang zu halten.

Kontinuierliche Feedback-Schleife

Agentische Systeme lernen kontinuierlich aus den Ergebnissen jeder Massnahme. Indem sie Ergebnisse auswerten und ihr zukünftiges Verhalten entsprechend anpassen, verbessern sie mit der Zeit Präzision, Reaktionsfähigkeit und Ausrichtung auf Geschäftsziele.

Vorteile agentischer KI in Unternehmensumgebungen

Agentische KI hebt den Standard für die Unternehmensleistung, indem sie Verzögerungen in Arbeitsabläufen reduziert, die Qualität alltäglicher Entscheidungen verbessert und Ressourcen auf die Bereiche mit der grössten Wirkung lenkt. Diese Vorteile zeigen sich bereits in den wichtigsten Unternehmensfunktionen.

Optimierte Betriebsabläufe

Agentische KI verbessert nicht nur die Aufgabengeschwindigkeit, sondern auch die Art und Weise, wie Verantwortlichkeiten zwischen Personen, Teams und Systemen übergehen. In vielen Unternehmen kann ein einziger Arbeitsablauf mehrere Hände durchlaufen, bevor er abgeschlossen ist.

KI-Agenten beseitigen diese Abhängigkeit, indem sie verbundene Massnahmen von Anfang bis Ende ausführen und so Verzögerungen reduzieren, die durch Lücken in der Aufgabenverantwortung entstehen. Dies macht funktionsübergreifende Prozesse reibungsloser und weniger abhängig von ständigen Nachfassaktionen.

Schnellere Bearbeitungszeiten

Agenten reagieren sofort auf Systemauslöser, sodass Aufgaben beginnen können, sobald neue Daten verfügbar werden. Dies hat besonders grosse Auswirkungen in kundenzugewandten Szenarien.

Aktuelle Forschungsergebnisse von Cisco zeigen, dass agentische KI bis 2028 voraussichtlich bis zu 68 % der Kundendienstinteraktionen verwalten und damit Wartezeiten reduzieren und die Reaktionsfähigkeit in grossem Massstab verbessern wird.

Skalierbare Personalisierung

Für Einzelhandelsmarken kann die Integration agentischer KI in E-Commerce-Lösungen intelligentere Promotionen und stärkeres Kundenengagement bedeuten.

In einer KI-gesteuerten E-Commerce-Umgebung passen diese Agenten Angebote, Support oder Timing basierend auf Echtzeitverhalten an und helfen Unternehmen, mit hoher Geschwindigkeit zu personalisieren, ohne die Teamgrösse zu erhöhen.

Bessere Nutzung von Daten

Agentische KI erweist sich als besonders effektiv in Umgebungen, in denen Datenkennzeichnung oder -überprüfung intensiv ist.

In jüngsten Tests in Branchen wie Fintech und Gesundheitswesen halfen Agenten dabei, die gesamte Annotationszeit um 52 % zu reduzieren, indem sie selbstständig risikoarme Daten verwalteten und nur unsichere Elemente zur Überprüfung markierten. Dies führte zu schnelleren Zyklen und weniger Aufsicht ohne Qualitätseinbussen.

Niedrigere Betriebskosten

Da mehr Routineentscheidungen und -massnahmen an Agenten delegiert werden, nimmt der Bedarf an manueller Aufsicht ab.

Dies reduziert den Personalbedarf natürlich, während die Servicekonsistenz erhalten bleibt. Das Ergebnis ist eine schnellere Lieferung gepaart mit einem bewussteren und effizienteren Einsatz von Ressourcen auf jeder Ebene.

Reale Anwendungsfälle, in denen agentische KI bereits arbeitet

Die Unternehmenssysteme von SAP betreiben bereits agentische KI im täglichen Betrieb. Diese Agenten werden in den Bereichen Finanzen, Beschaffung, Service und HR eingesetzt – nicht theoretisch, sondern in hochvolumigen, entscheidungsgesteuerten Arbeitsabläufen.

Jeder der folgenden Anwendungsfälle zeigt, wie diese Agenten mit Kontext, Autonomie und messbarer Auswirkung auf Geschäftsergebnisse arbeiten.

Streitbeilegung in der Debitorenbuchhaltung

Die Finanztools von SAP nutzen nun agentische KI, um Streitigkeiten bei Kundenrechnungen zu verwalten. Ein Agent scannt eingehende Nachrichten, identifiziert potenzielle Probleme, erstellt eine Fallzusammenfassung und empfiehlt mögliche Lösungen.

All das geschieht, bevor ein Mensch das Ticket überhaupt öffnet – und hilft Teams, Fälle schneller und mit höherer Genauigkeit zu lösen.

Automatisierung funktionsübergreifender Finanzoperationen

Joule-Agenten schliessen auch Lücken zwischen isolierten Systemen in Finanzen, Betrieb und Kundenservice. Bei der Validierung eines Zahlungsstreits kann ein Agent Rechnungsmetadaten extrahieren, den Kundenverlauf abgleichen, den Kontostatus überprüfen und Anomalien markieren – alles ohne manuelles Routing.

Dieselbe Logik gilt für die Abstimmung von Zahlungseingängen. Diese Agenten reduzieren die Hin-und-Her-Koordination und liefern direkt im Arbeitsablauf handlungsreife Erkenntnisse.

Optimierung von Beschaffung und Lieferantenbewertung

Beschaffungsteams, die SAP nutzen, können agentische KI einsetzen, um Lieferantenoptionen zu bewerten, ohne fragmentierte Dokumentation durchsehen zu müssen. Ein Agent kann Vertrags-PDFs aufrufen, Compliance-Richtlinien scannen, Angebote vergleichen und Vor- und Nachteile basierend auf Unternehmensrichtlinien zusammenfassen.

Er kann auch Warnsignale identifizieren, wie veraltete Zertifizierungen oder widersprüchliche Klauseln. Dies reduziert den Zeitaufwand für den manuellen Vergleich von Optionen und hilft Beschaffungsteams, Entscheidungen auf der Grundlage des vollständigen Datenkontexts zu treffen, nicht isolierter Eingaben.

Systemüberbrückung für nahtlose Prozessautomatisierung

Eine der wertvollsten Anwendungen agentischer KI innerhalb von SAP ist die Systemüberbrückung. Agenten können Module wie S/4HANA, SuccessFactors und Drittanwendungen verbinden, um eine unterbrechungsfreie Prozessausführung zu ermöglichen.

Beim Onboarding eines neuen Mitarbeiters oder bei der Erfüllung eines Kundenauftrags können Agenten beispielsweise Schritte plattformübergreifend koordinieren, ohne auf menschliche Eingaben angewiesen zu sein, um den Prozess voranzutreiben. Dies führt zu saubereren Übergaben, weniger Lücken und vollständig nachverfolgbarer Ausführung.

Unternehmensweite Datenstrukturierung für handlungsrelevante Erkenntnisse

SAP-Agenten helfen Unternehmen, riesige Mengen unstrukturierter Daten zu verwalten, die die Entscheidungsfindung andernfalls 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 strukturierte Formate organisieren. Für Teams, die auf einen konsistenten Datenfluss angewiesen sind, reduziert dies Reibungsverluste und verbessert die Bearbeitungszeiten ohne ständige Eingriffe.

Wie SAP agentische KI in seinem Ökosystem zum Leben erweckt

SAP hat agentische KI nicht als externe Ergänzung behandelt. Stattdessen hat das Unternehmen diese Fähigkeiten in seine Architektur eingebettet, sodass intelligente Agenten über die Anwendungen hinweg arbeiten können, auf die Unternehmen bereits angewiesen sind.

Anstatt Nutzer in neue Systeme zu zwingen, baut SAP agentische Funktionen direkt in Arbeitsabläufe ein, wo sie mit Kontext, Autonomie und in grossem Massstab agieren können.

Vom Workflow-Teilnehmer zum Prozessverantwortlichen

Was als generativer Assistent begann, ist inzwischen weit leistungsfähiger. Joule fungiert nun als autonomer Teilnehmer in SAP-Umgebungen und ist in der Lage, mehrstufige Arbeitsabläufe in Beschaffung, Finanzen und Lieferkette zu initiieren und abzuschliessen.

Diese Agenten sind darauf trainiert, Entscheidungen auf der Grundlage von Live-Daten, Berechtigungen und Prioritäten zu treffen – ohne auf Eingaben zu warten. Einige der besten von SAP eingesetzten KI-Agenten verwalten bereits Aufgaben wie Lieferantenbewertung und Rechnungsabstimmung und helfen Teams, schneller voranzukommen und den Verwaltungsaufwand zu reduzieren.

Eingebettete Intelligenz im gesamten SAP-Stack

Die Reichweite dieser Agenten geht weit über das Kern-ERP hinaus. In SAP AI-Lösungen wie SAP Sales Cloud V2, Digital Manufacturing und Integrated Business Planning nutzt Joule den SAP Knowledge Graph, um Erkenntnisse zu gewinnen und Aufgaben basierend auf Nutzerverhalten, Geschäftslogik oder Systembedingungen auszulösen.

Diese Agenten können auch in Umgebungen wie Concur, Signavio und LeanIX arbeiten und so anwendungsübergreifende Koordination ermöglichen, ohne zwischen Benutzeroberflächen wechseln zu müssen oder den Kontext zu verlieren.

SAPs Ansatz behandelt Intelligenz nicht als Zusatzfunktion. Sie ist in jede Ebene des Unternehmens eingebettet und schafft die Struktur, die agentische KI braucht, um in realen, operativen Kontexten Wert zu liefern.

Überlegungen vor dem Einsatz agentischer KI in Ihrem Unternehmen

Die Einführung agentischer KI in einem Unternehmen ist kein Schalter, den man einfach umlegt. Diese Systeme sind direkt mit Live-Daten, etablierten Geschäftsregeln und alltäglichen Arbeitsabläufen verbunden – das bedeutet, dass die Art ihrer Ausführung und ihrer Steuerung von Anfang an in die Einführung eingebaut werden muss.

Datenbereitschaft

KI-Agenten treffen Entscheidungen auf der Grundlage dessen, was sie in Echtzeit sehen. Wenn die Daten, die diese Entscheidungen speisen, unvollständig oder veraltet sind, steigt das Risiko fehlerhafter Aktionen.

Organisationen sollten den Zustand ihrer Datenpipelines bewerten und sicherstellen, dass die Systeme, die agentische Arbeitsabläufe speisen, verbunden und synchronisiert sind. Der Einsatz der besten KI-Agenten setzt strukturierte Arbeitsabläufe und saubere Datenquellen voraus, die die aktuellen operativen Gegebenheiten widerspiegeln.

Prozesstransparenz

Bevor Agenten mit der Ausführung von Aufgaben beauftragt werden, benötigen Unternehmen einen klaren Überblick darüber, wie diese Aufgaben tatsächlich ablaufen. Dazu gehört zu wissen, welche Schritte involviert sind, wo Engpässe entstehen und welche Teams verantwortlich sind.

Ein kartierter Prozess lässt sich einfacher effektiv automatisieren und macht es einfacher, die Agentenleistung im Laufe der Zeit zu verfolgen, ohne die Kontrolle oder Klarheit zu verlieren.

Governance und Kontrolle

Autonomie erfordert Aufsicht. Agentische Systeme sollten mit definierten Grenzen, Entscheidungsrechten und Nachvollziehbarkeit eingesetzt werden. In compliance-intensiven Branchen sind diese Kontrollen nicht optional.

SAP unterstützt dies durch integrierte Erklärbarkeits-Funktionen, die es Teams ermöglichen zu verstehen, wie ein Agent zu einer Entscheidung gelangt ist, und bei Bedarf einzugreifen.

Mensch-KI-Zusammenarbeit

Agentische KI sollte nicht isoliert arbeiten. Sie muss innerhalb der Grenzen von Teamstrukturen und menschlicher Entscheidungsautorität arbeiten. Wenn Agenten als Mitarbeiter und nicht als Ersatz betrachtet werden, verbessern sich Akzeptanz und Wertbeitrag. Eine klare Rollendefinition hilft, Verwirrung zu vermeiden und Vertrauen in das System aufzubauen.

Mit diesen Überlegungen können Unternehmen agentische Fähigkeiten sicherer und mit grösserem langfristigen Impact skalieren.

Fazit: Agentische KI ist bereits am Werk – sind Sie bereit, sie zu nutzen?

Die Unternehmens-KI hat einen Punkt erreicht, an dem Systeme Arbeitsabläufe nicht mehr nur unterstützen; sie helfen, sie zu führen. Agentische KI ist bereits in Umgebungen wie SAP im Einsatz, wo Agenten operative Entscheidungen treffen, Aufgaben ausführen und plattformübergreifend koordinieren, ohne ständige Aufsicht. Dies ist kein Wandel, der in der Zukunft stattfindet. Er findet jetzt statt, in den Tools, die viele Unternehmen bereits nutzen.

Die Verantwortung liegt nicht mehr darin zu bewerten, ob agentische KI realisierbar ist. Es geht darum festzustellen, ob Ihre Abläufe darauf vorbereitet sind, sie gut zu nutzen. Dazu gehört die Abstimmung von Teams, die Bereinigung von Datenflüssen und die klare Rollenzuweisung für den Einsatz von Agenten. Wenn sich diese Systeme weiterentwickeln, wird der Wert nicht aus isolierten Gewinnen kommen, sondern davon, wie reibungslos sie in den bestehenden Rhythmus Ihrer Organisation passen.

SAP hat bereits die Grundlage gelegt. Die Frage ist, ob Ihr Unternehmen bereit ist, davon zu profitieren. Wenn intelligente Systeme beginnen, Entscheidungen zu übernehmen, werden die Organisationen, die deren Einsatz mit klarer Richtung und starker Governance gestalten, diejenigen sein, die messbare Ergebnisse erzielen.

Partnerschaft mit Spadoom für den praktischen Einsatz agentischer KI

Spadoom hilft Organisationen dabei, agentische KI praktisch in den SAP-Tools einzusetzen, auf die sie bereits angewiesen sind. Unser Team arbeitet eng mit Kunden zusammen, um Lösungen zu gestalten, die zu ihrer Arbeitsweise passen, sodass Fortschritte sich natürlich anfühlen und die Einführung mit weniger Widerstand einhergeht.

Mit umfassender Expertise in der SAP-Beratung für europäische Unternehmen helfen wir Unternehmen, diese Systeme auf eine Weise einzusetzen, die mit lokaler Compliance, Branchendynamiken und Prozessgestaltung in Einklang steht. Ob Sie Anwendungsfälle erkunden oder bereit sind, in die Implementierung einzusteigen – wir begleiten Sie.

Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu erfahren, wie Spadoom Ihnen helfen kann, mit SAP AI leistungsfähigere und vernetzte Systeme aufzubauen.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Was bedeutet agentische KI?

Agentische KI bezieht sich auf KI-Systeme, die autonom planen, handeln, lernen und sich verbessern können. Im Gegensatz zu Standard-KI-Modellen gliedern diese Systeme grosse Ziele in kleinere Aufgaben auf und treffen kontextbasierte Entscheidungen, ohne ständige menschliche Eingaben zu benötigen.

Was ist ein Beispiel für agentische KI?

Ein Beispiel für agentische KI ist ein digitaler Assistent, der eine Reise von Anfang bis Ende bucht: Er überprüft Kalender, bucht Flüge, vergleicht Hotels und aktualisiert den Zeitplan – ohne schrittweise Anweisungen zu benötigen.

Was ist der Unterschied zwischen GenAI und agentischer KI?

Generative KI wird primär zur Erstellung von Inhalten verwendet – wie Text, Bilder oder Code – basierend auf Nutzeranfragen. Agentische KI geht weiter: Sie kann mehrstufige Arbeitsabläufe planen und ausführen, sich in Echtzeit anpassen und funktioniert eher wie ein intelligenter Assistent als ein Inhaltswerkzeug.

Basiert agentische KI auf LLMs?

Ja, viele agentische KI-Systeme basieren auf grossen Sprachmodellen (LLMs), die es ihnen ermöglichen, Kontext zu verstehen, Aufgaben zu durchdenken und in natürlicher Sprache zu interagieren.

Ist agentische KI das nächste grosse Ding?

Viele Experten glauben das. Agentische KI stellt einen bedeutenden Wandel dar – weg von Tools, die lediglich unterstützen, hin zu Systemen, die Aufgaben selbstständig ausführen, sich anhand von Feedback anpassen und in Geschäftsabläufen sogar die Initiative ergreifen können.