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KI-Agenten entwickeln sich zum nächsten großen Schritt der digitalen Transformation. In Microsoft Dynamics 365 unterstützen sie Unternehmen dabei, Informationen auszuwerten, Aufgaben zu koordinieren und wiederkehrende Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Doch welche Möglichkeiten bieten KI-Agenten heute konkret? Wie unterscheiden sie sich von Microsoft Copilot? Und wie gelingt die Einführung im Unternehmen?
In diesem Beitrag erfahren Sie, welche Einsatzmöglichkeiten KI-Agenten in Dynamics 365 bieten, worauf es bei der Implementierung ankommt und wie Unternehmen den Nutzen ihrer Investition messbar machen.
Was sind KI-Agenten in Microsoft Dynamics 365?
KI-Agenten sind intelligente Softwarekomponenten, die Informationen aus ihrem jeweiligen Arbeitskontext verarbeiten und definierte Aufgaben innerhalb eines Geschäftsprozesses ausführen können. Sie können mehrstufige Abläufe unterstützen, Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenführen und über Schnittstellen mit Unternehmenssystemen interagieren. In Microsoft Dynamics 365 kommen KI-Agenten beispielsweise im Vertrieb, im Kundenservice, in der Finanzbuchhaltung und im Supply Chain Management zum Einsatz.
KI-Agent oder Copilot: Was ist der Unterschied?
Copilot und KI-Agenten ergänzen sich, erfüllen aber unterschiedliche Aufgaben.
Ein Copilot unterstützt Mitarbeitende bei ihrer Arbeit, beispielsweise durch Zusammenfassungen, Textentwürfe, Analysen oder Handlungsempfehlungen. Ein KI-Agent kann darüber hinaus einen definierten Prozessschritt oder eine Abfolge von Aufgaben übernehmen.
Ein Beispiel aus dem Vertrieb: Copilot hilft dabei, eine Kundenkommunikation zusammenzufassen und eine Antwort vorzubereiten. Ein entsprechend konfigurierter Agent kann zusätzlich Informationen zu einem Kunden zusammenstellen, einen nächsten Prozessschritt anstoßen und die erforderliche Bearbeitung vorbereiten.
Welche KI-Agenten gibt es für Dynamics 365?
Der größte Nutzen entsteht, wenn KI-Agenten nicht isoliert eingesetzt werden, sondern in bestehende Geschäftsprozesse eingebunden sind.
1. KI-Agenten in Dynamics 365 Sales
Im Vertrieb müssen Mitarbeitende Informationen aus CRM-Datensätzen, E-Mails, Besprechungen und weiteren Quellen zusammentragen. Gleichzeitig sollen Anfragen schnell beantwortet und Verkaufschancen konsequent weiterverfolgt werden.
KI-Agenten können dabei unterstützen, indem sie:
- eingehende Anfragen analysieren und priorisieren,
- relevante Kunden- und Vertriebsinformationen zusammenführen,
- Informationen für die Vorbereitung von Kundenterminen aufbereiten,
- nächste Schritte für Verkaufschancen vorschlagen oder
- Entwürfe für Angebote und Kundenkommunikation vorbereiten.
In Verbindung mit Dynamics 365 Sales entsteht so ein durchgängigerer Vertriebsprozess. Die Mitarbeitenden behalten die Kontrolle über wichtige Kundenentscheidungen, während der manuelle Aufwand bei Recherche und Vorbereitung sinkt.
2. KI-Agenten in Customer Service
Im Kundenservice treffen täglich Anfragen mit unterschiedlichen Inhalten, Dringlichkeiten und Informationsständen ein. Mitarbeitende müssen zunächst das Anliegen verstehen, relevante Informationen finden und den passenden Bearbeitungsweg bestimmen.
KI-Agenten können:
- eingehende Anfragen klassifizieren,
- passende Informationen aus freigegebenen Wissensquellen abrufen,
- Antwortvorschläge erstellen,
- weitere Bearbeitungsschritte anstoßen oder
- Fälle an andere Stellen übergeben.
Mit Dynamics 365 Customer Service lassen sich solche Ansätze in bestehende Serviceabläufe integrieren. Entscheidend ist dabei die richtige Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Unterstützung. Standardanfragen können häufig stärker automatisiert werden als Beschwerden, sensible Anliegen oder komplexe Sonderfälle.
3. KI-Agenten in Finance und Business Central
Finanzabteilungen arbeiten mit zahlreichen Belegen, Buchungen, Konten und Abstimmungen. Besonders zeitaufwendig sind Prozesse, bei denen Informationen aus verschiedenen Quellen verglichen und Abweichungen untersucht werden müssen.
KI-Agenten können beispielsweise dabei helfen:
- Finanzinformationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen,
- Abweichungen bei Abstimmungen zu identifizieren,
- Buchungs- und Prüfungsvorgänge vorzubereiten,
- auffällige Sachverhalte zur weiteren Bearbeitung zu priorisieren oder
- Informationen für den Monatsabschluss aufzubereiten.
In Dynamics 365 Finance können spezialisierte KI-Funktionen bestimmte Finanzprozesse unterstützen. Welche Schritte automatisiert werden können, hängt vom jeweiligen Agenten und dessen Funktionsumfang ab. Gerade bei buchungsrelevanten Vorgängen sind nachvollziehbare Ergebnisse, klare Freigaberegeln und geeignete Kontrollen unverzichtbar.
4. KI-Agenten im Supply Chain Management
Liefertermine ändern sich, Bestände schwanken und Lieferanten melden Abweichungen. Häufig müssen Mitarbeitende Informationen aus Einkauf, Lager, Produktion und Vertrieb zusammenführen, bevor sie die Auswirkungen einer Änderung einschätzen können.
KI-Agenten können hier unterstützen, indem sie:
- Informationen analysieren und betroffene Vorgänge identifizieren,
- auf mögliche Lieferengpässe hinweisen
- Auswirkungen auf Kundenaufträge sichtbar machen oder
- die nächsten Handlungsschritte vorbereiten.
In Verbindung mit Dynamics 365 Supply Chain Management entsteht eine bessere Grundlage, um Risiken früher zu erkennen und Entscheidungen schneller zu treffen. Der entscheidende Faktor bleibt hierbei die Qualität der Daten: Ein Agent kann nur so zuverlässig arbeiten, wie es die verfügbaren Informationen und die zugrunde liegenden Geschäftsregeln erlauben.
Was kostet ein KI-Agent in Dynamics 365?
Die Kosten für einen KI-Agenten in Dynamics 365 hängen vom Anwendungsfall, dem Funktionsumfang und der bestehenden IT-Infrastruktur ab. Neben möglichen Lizenz- und Nutzungskosten für Microsoft Dynamics 365 und Copilot Studio fallen gegebenenfalls Aufwände für Entwicklung, Integration, Tests und laufenden Betrieb an.
Während einfache Anwendungsfälle mit vorhandenen Funktionen umgesetzt werden können, erfordern individuelle Agenten häufig zusätzliche Anpassungen. Entscheidend ist daher nicht nur der Preis, sondern der Return on Investment (ROI). Eine konkrete Kostenkalkulation sollte deshalb immer auf Basis des geplanten Einsatzbereichs und der vorhandenen Systemlandschaft erfolgen.
Wie lässt sich der ROI von KI-Agenten berechnen?
Die Einführung eines KI-Agenten ist eine Investition. Deshalb sollte sein Nutzen anhand konkreter Kennzahlen bewertet werden.
Geeignete Kennzahlen sind beispielsweise:
- Zeitersparnis: Wie viele Minuten benötigt ein Vorgang vor und nach der Automatisierung?
- Prozesskosten: Wie verändern sich die durchschnittlichen Kosten pro Vorgang?
- Qualität: Wie häufig sind Korrekturen oder manuelle Nacharbeiten erforderlich?
- Durchlaufzeit: Wie schnell werden Anfragen, Aufträge oder Prüfungen abgeschlossen?
- Automatisierungsgrad: Welcher Anteil der Vorgänge wird ohne zusätzliche manuelle Bearbeitung erledigt?
- Nutzerakzeptanz: Wie häufig wird der Agent tatsächlich im Arbeitsalltag verwendet?
Für eine erste Wirtschaftlichkeitsrechnung lässt sich die jährliche Nettoeinsparung vereinfacht so berechnen:
Jährlicher Nettoeffekt = eingesparte Prozesskosten − laufende Agentenkosten
Bei einer vollständigen ROI-Betrachtung müssen zusätzlich die Einführungs-, Integrations-, Betriebs- und Schulungskosten sowie gegebenenfalls weitere wirtschaftliche Effekte berücksichtigt werden. Wichtig hierbei ist, nicht nur die Anzahl automatisierter Aufgaben zu betrachten. Ein Agent schafft erst dann einen nachhaltigen Mehrwert, wenn er einen Prozess tatsächlich verbessert.
In 5 Schritten zum ersten KI-Agenten
Die Einführung sollte nicht mit der Auswahl eines KI-Modells beginnen, sondern mit einer konkreten geschäftlichen Herausforderung.
Schritt 1: Geeignete Prozesse identifizieren
Analysieren Sie, welche Aufgaben heute besonders viel manuelle Arbeit verursachen. Typische Ansatzpunkte sind die Bearbeitung eingehender Anfragen, die Prüfung von Informationen, die Koordination von Aufgaben oder die Behandlung wiederkehrender Ausnahmen. Bewerten Sie dabei sowohl das erwartete Einsparpotenzial als auch die Komplexität des Prozesses.
Schritt 2: Den passenden Automatisierungsansatz wählen
Prüfen Sie, ob eine vorhandene Dynamics-365-Funktion ausreicht, eine klassische Automatisierung sinnvoller ist oder ein individuell konfigurierter KI-Agent benötigt wird. Ein klar abgegrenzter Anwendungsfall ist für den Einstieg meist besser geeignet als der Versuch, einen vollständigen Geschäftsprozess auf einmal zu automatisieren.
Schritt 3: Daten und Schnittstellen vorbereiten
KI-Agenten benötigen verlässliche Informationen. Dazu gehören konsistente Stammdaten, nachvollziehbare Prozessregeln und geeignete Zugriffsrechte. Klären Sie frühzeitig, welche Systeme eingebunden werden müssen, welche Daten der Agent verwenden darf und wie Ergebnisse in die bestehenden Arbeitsabläufe zurückfließen.
Schritt 4: Sicherheit und Kontrolle sicherstellen
Legen Sie fest, welche Aufgaben ein Agent selbstständig ausführen darf und wann eine Freigabe durch Mitarbeitende erforderlich ist. Zu den wichtigen Grundlagen gehören rollenbasierte Berechtigungen, Datenschutz, Protokollierung, Tests und die Überwachung der Ergebnisse. Auch die Kosten und die Nutzung von KI-Ressourcen sollten von Beginn an berücksichtigt werden.
Schritt 5: Ergebnisse messen und schrittweise skalieren
Starten Sie mit einem Pilotprojekt und definieren Sie messbare Erfolgskriterien. Dazu können die Bearbeitungszeit pro Vorgang, die Fehlerquote, der manuelle Aufwand oder die Zahl der erfolgreich abgeschlossenen Aufgaben gehören. Erst wenn der Nutzen im realen Betrieb nachgewiesen ist, sollte der Einsatz auf weitere Prozesse oder Fachbereiche ausgeweitet werden.
Häufige Fragen zu KI-Agenten in Dynamics 365
Was sind KI-Agenten in Dynamics 365?
KI-Agenten sind Softwarekomponenten, die Informationen verarbeiten und definierte Aufgaben innerhalb von Geschäftsprozessen übernehmen können. In Dynamics 365 unterstützen sie beispielsweise Vertriebs-, Service-, Finanz- und Lieferkettenprozesse.
Was ist der Unterschied zwischen Copilot und einem KI-Agenten?
Copilot unterstützt Mitarbeitende unter anderem mit Zusammenfassungen, Analysen und Empfehlungen. Ein KI-Agent kann zusätzlich definierte Aufgaben oder mehrstufige Abläufe ausführen. Die tatsächlichen Fähigkeiten hängen von der jeweiligen Lösung und Konfiguration ab.
Wie erstellt man einen eigenen KI-Agenten für Dynamics 365?
Mit Microsoft Copilot Studio können Unternehmen individuelle Agenten konfigurieren und mit Wissensquellen, Aktionen und Geschäftssystemen verbinden. Vor der Umsetzung sollten der Anwendungsfall, die benötigten Daten, die Berechtigungen und die Erfolgskriterien festgelegt werden.
Sind KI-Agenten für den Mittelstand geeignet?
Ja. Gerade mittelständische Unternehmen können von der Automatisierung wiederkehrender Aufgaben profitieren. Entscheidend ist, mit einem klar abgegrenzten Prozess zu starten und den Nutzen anhand geeigneter Kennzahlen zu überprüfen.
Wie sicher sind KI-Agenten in Microsoft Dynamics 365?
Die Sicherheit hängt unter anderem von der Architektur, den Berechtigungen, den angebundenen Datenquellen und den Kontrollmechanismen ab. Unternehmen sollten Zugriffe begrenzen, kritische Aktionen überwachen und für sensible Prozesse geeignete Freigaben einrichten.
Was kostet die Einführung eines KI-Agenten?
Die Kosten richten sich nach dem gewählten Agenten, den erforderlichen Lizenzen und Nutzungskosten sowie dem Aufwand für Konfiguration, Integration, Tests und Betrieb. Eine belastbare Kalkulation setzt deshalb einen konkreten Anwendungsfall und eine Prüfung der vorhandenen Microsoft-Landschaft voraus.
Fazit: der richtige Einsatz von KI-Agenten in Dynamics 365
KI-Agenten können Unternehmen dabei unterstützen, manuelle Arbeit zu reduzieren, Informationen schneller verfügbar zu machen und Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Besonders interessant sind Einsatzbereiche in Vertrieb, Kundenservice, Finance, Auftragsabwicklung und Supply Chain Management. Der größte Mehrwert entsteht nicht durch möglichst viele Agenten, sondern durch die gezielte Auswahl der richtigen Anwendungsfälle.
agenic verbindet Microsoft Dynamics 365, ERP, CRM, individuelle Softwareentwicklung und KI-Automatisierung. So lassen sich vorhandene Systeme gezielt erweitern und KI-Agenten dort integrieren, wo sie einen konkreten Beitrag zu effizienteren Geschäftsprozessen leisten.
Welche KI-Agenten passen zu Ihren Geschäftsprozessen?
agenic unterstützt Sie dabei, geeignete Anwendungsfälle zu identifizieren, die technische Umsetzung zu bewerten und einen passenden Einstieg in die KI-Automatisierung zu planen.
Im Erstgespräch klären wir gemeinsam unter anderem:
- Welche Prozesse das größte Automatisierungspotenzial bieten.
- Welche Dynamics-365-Funktionen bereits infrage kommen und evtl. schon zur Verfügung stehen.
- Welche Daten, Schnittstellen und Freigaben erforderlich sind.
- Wie sich der Erfolg anhand konkreter Kennzahlen messen lässt.
