Use Case in Detail

Autonomous AI Agents (Agentic AI).

Generative chatbots only write texts. Autonomous agents act. They monitor mailboxes, extract purchase intents from emails, retrieve real-time inventory from the ERP, and independently create quotes or support tickets in your systems – all with built-in "Human-in-the-Loop" approval loops.

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When is this Use Case Worth It?

The Typical Bottleneck (Problem)

Your employees act as a "human copy-paste interface" between Outlook, CRM, and ERP systems.
Every customer inquiry requires 4 to 5 "click and check" steps across various software pools.
You have high error rates due to manual data entry (typos, incorrect item numbers).

The Ideal AI Solution

An AI agent with API access. It receives a task (e.g., "Process complaint emails"), reads the email, independently checks the invoice in the ERP, creates a return label in the logistics system, and drafts a response email. The employee only needs to review briefly and click send.

Less suitable for: Exclusively manual (paper) processes completely without digital systems for API integration or cases where every customer contact is absolutely unique.

The Solution in Practice

Example Workflows of Agentic AI

Order Manager Agent

Reads the email "Please order 2x Pump X for Project Y". Checks the ERP inventory via API, creates a disposition, and saves a draft of the confirmation email. The salesperson just clicks "Send".

Lead Qualification Agent

A form is submitted. The agent automatically researches the company size online, cross-references the data in Salesforce/Hubspot, and assigns a score to the lead before sales starts.

Safety with Human-in-the-Loop

Unlike the hype, B2B agents do not operate unchecked. They prepare complex task chains for signature. The final approval click for the transaction often remains (for now) with the human.

From Chatbot to Acting Agent

Ready to completely chain processes? We build secure AI agents that integrate into your ERP and CRM.

Schedule Architecture Discussion

Vertiefung

Ausgangslage, Wirtschaftlichkeit und Umsetzung.

Damit ein Use Case nicht nur interessant klingt, muss er in Prozessvolumen, Datenlage, Risiko und messbarer Wirkung übersetzt werden.

Konkrete Ausgangslage

Agenten lohnen sich, wenn Mitarbeitende mehrstufige Routinen zwischen E-Mail, CRM, ERP, Tabellen und Webportalen ausführen, aber Entscheidungen klar regelbar sind.

ROI-Logik

Der Hebel liegt in Prozessbeschleunigung, weniger Medienbrüchen und geringeren Fehlerkosten. Der Pilot sollte nicht vollautonom starten, sondern mit Entwurf, Prüfung und Freigabe.

Umsetzung in 4 Schritten

Einen eng begrenzten Workflow mit klarem Start- und Endpunkt wählen.
Werkzeuge, APIs und Berechtigungen definieren.
Agentenlogik mit Prüfregeln und Freigabeschritten bauen.
Durchlaufzeit, Fehlerquote und manuelle Eingriffe messen.

Entscheidungsfragen vor dem Pilot

Welche Aktionen darf der Agent nur vorbereiten?
Welche Transaktionen benötigen Freigabe?
Wie werden Logs, Rollen und Fehlerfälle dokumentiert?

ROI-Beispiel

Beispielrechnung: mehrstufiger Backoffice-Workflow

Der manuelle Jahresaufwand liegt bei ca. 64.800 EUR. Bei 40 Prozent Entlastung ergibt sich ca. 25.900 EUR Potenzial pro Jahr.

Solide Agenten-Projekte starten mit Assistenz und Freigabe, nicht mit unkontrollierter Vollautomatisierung.

Annahmen

300 Vorgänge pro Monat
18 Minuten manuelle Bearbeitung über mehrere Systeme
60 EUR interne Vollkosten pro Stunde
40 Prozent Entlastung durch Vorarbeit mit Human-in-the-Loop