SAP KI-Inbox-Agent für SAP | Joule-Agenten

ai — Was ein KI-Inbox-Agent ist und was er tut

Ein KI-Inbox-Agent liest, klassifiziert und bearbeitet eingehende Nachrichten wie E-Mails, Benachrichtigungen und Tickets innerhalb einer SAP-Umgebung autonom. Er sichtet eingehende Ströme, extrahiert Schlüsseldaten, erstellt Entwürfe für Antworten und löst Systemaktionen aus. Zum Beispiel kann ein Inbox-Agent eine Nachricht über eine verspätete Lieferung erkennen, die zugehörige Bestellung im ERP abrufen und innerhalb von Sekunden eine Kontaktaufnahme mit dem Kunden vorschlagen. Das reduziert manuelle Arbeit und beschleunigt die Reaktionszeiten. Infolgedessen können sich Teams auf wertschöpfendere Aufgaben und strategische Initiativen konzentrieren.

Der Kern-Workflow umfasst Nachrichten-Triage, Datenauszug, Antwortentwürfe und das Auslösen nachgelagerter Workflows. Diese Aktionen erlauben intelligenten Agenten, Routineanfragen zu bearbeiten und Ausnahmen für Menschen zu markieren. SAP prognostiziert, dass seine Agenten bis zu 80 % der meistgenutzten Geschäftsaufgaben unterstützen könnten, und Organisationen berichteten in veröffentlichten Anwendungsfällen über Reduzierungen der manuellen Verarbeitung um rund 50 % [SAP AI Agents: 20 Real-life use cases & features] und [SAP Uses AI Agents: 10 Ways to Use AI]. Diese Zahlen zeigen messbaren Geschäftswert und rechtfertigen Pilotprojekte.

Erwarten Sie, dass das Postfach zu einem Automatisierungs-Hub wird, und erwarten Sie eine höhere First-Contact-Resolution-Rate. Der Agent kann als KI-Copilot und als Kundenservice-Agent für Routineanfragen agieren und Rechnungen, Bestellungen oder Ticketdatensätze aktualisieren, ohne auf manuelle Eingaben zu warten. Wenn Sie natürliche Sprachverarbeitung mit verankertem Zugriff auf Unternehmensdaten kombinieren, ergeben sich schnellere Ergebnisse, weniger Fehler und eine höhere Kundenzufriedenheit. Wenn Ihr Team mehr als 100 eingehende E-Mails pro Person und Tag bearbeitet, kann ein Inbox-Agent diese Belastung spürbar reduzieren und die Antwortqualität verbessern. Für ein praktisches Beispiel mit Fokus auf Logistik-E-Mails sehen Sie unsere Ressourcen zu automatisierter Logistikkorrespondenz und wie man Logistikprozesse ohne Neueinstellungen skaliert Automatisierte Logistikkorrespondenz und Wie man Logistikprozesse ohne Neueinstellungen skaliert.

ai agent — Wie ein KI-Agent Kontext interpretiert und Aktionen entscheidet

Ein KI-Agent verwendet mehrere Technologielagen, um eine eingehende Nachricht zu interpretieren und zu entscheiden, welche Aktion er ergreift. Zuerst wandelt natürliche Sprachverarbeitung unstrukturierte Texte in Intentionen und Entitäten um. Dann klassifiziert Machine Learning die Nachricht nach Priorität, und Regeln plus Geschäftslogik validieren, ob eine automatisierte Aktion sicher ist. Diese Entscheidungskette hilft dem Agenten, zwischen automatischer Antwort, Eskalation oder dem Start eines Workflows zu wählen. Das Ergebnis ist ein System, das mehrstufige Operationen über Systeme hinweg mit vorhersehbaren Ergebnissen ausführen kann.

Die Kontextschicht ist sehr wichtig. Der Agent schlägt Bestellstatus, Rechnungssthistory und Service-Level-Agreements nach, um seine Entscheidungen zu untermauern. Wenn beispielsweise in einer E-Mail eine fehlende Rechnung erwähnt wird, findet der Agent den Rechnungsdatensatz, prüft die Zahlungsbedingungen und schlägt dann eine Aktion wie das Markieren als Streitfall oder eine Zahlungserinnerung vor. Dieses Grounding verringert das Risiko von Halluzinationen und erhöht das Vertrauen. SAPs Ansatz platziert Agenten nahe am ERP und an Ereignissen, sodass sie Entscheidungen mit relevanten Fakten treffen [The Role of AI Agents in SAP Products]. Kontinuierliches Lernen ist ebenfalls entscheidend. Wenn Benutzer Entwürfe korrigieren oder Aktionen umleiten, aktualisiert der Agent seine Modelle und verfeinert die Klassifizierung, sodass die Genauigkeit im Laufe der Zeit steigt.

Designer kombinieren Regeln und ML so, dass der Agent Geschäftsziele und Compliance respektiert. Sie können Eskalationsschwellen und Schutzvorrichtungen konfigurieren, sodass sensible Rechnungen oder Lieferantenansprüche an Menschen weitergeleitet werden. In vielen Implementierungen bestätigt ein Mensch-in-der-Schleife risikoreiche Antworten, während risikoarme Antworten automatisch gesendet werden. Diese Aufteilung hält den Betrieb sicher und schnell. Virtualworkforce.ai baut No-Code-KI-E-Mail-Agenten, die Antworten im ERP und in der E-Mail-Historie verankern, und wir helfen Teams dabei, Tonfall, Vorlagen und Eskalationspfade zu konfigurieren, damit sich der Agent wie ein vertrauenswürdiger Assistent verhält ERP-E-Mail-Automatisierung für Logistik.

sap — Wo Inbox-Agenten innerhalb von SAP-Produkten und -Ökosystemen sitzen

Inbox-Agenten integrieren sich in die SAP Business Technology Platform sowie in SAP Cloud ERP, Service Cloud und andere SAP-Anwendungen. Sie abonnieren Ereignisse, rufen SAP-APIs auf und aktualisieren Datensätze, wenn eine Aktion erforderlich ist. Dieses ereignisgesteuerte Design verbindet das Postfach mit dem Unternehmen und ermöglicht es Agenten, Bestellungen zu aktualisieren, Rechnungen zu buchen oder Ticketprioritäten zu ändern, ohne manuelles Kopieren und Einfügen. SAP stellte auf der Sapphire 2025 ein neues KI-Betriebssystem und ein Agentennetzwerk vor, und diese Ankündigungen verdeutlichten, wie Agenten in den SAP-Lifecycle passen und wie sie mit anderen Systemen interagieren [SAP goes all-in on agentic AI at SAP Sapphire].

In der Praxis agieren Agenten als Hub in SAP für kommunikationsgesteuerte Aktionen. Sie sitzen zwischen dem Postfach und Backend-Prozessen und überbrücken E-Mail-Threads mit Servicetickets und Finanzdaten. Für Teams, die Rechnungen und Lieferantenanfragen verwalten, können Agenten Rechnungsstreitfälle routen, Aktionen im Hauptbuch protokollieren und Stakeholder benachrichtigen. Das reduziert Nacharbeit und verkürzt Lösungszyklen. Um diese Abläufe sicher zu gestalten, verlassen sich die Agenten in der Regel auf SAP-Integrationsmuster und rollenspezifische Berechtigungen, sodass sie Datensätze nie ohne entsprechende Autorisierung ändern.

SAPs Toolset unterstützt sowohl einsatzbereite Agenten als auch kundenspezifische Agenten. Ein Kundenservice-Agent kann beispielsweise vorgefertigte Skills nutzen, um häufige Fragen zu beantworten, während ein kundenspezifischer Agent eine spezielle Geschäftsaufgabe wie Personalmanagement oder Beschaffung adressieren kann. Innerhalb des SAP-Ökosystems ist es wichtig, die Geschäftsprozesse zu kartieren und zu identifizieren, welche Workflows über Systeme hinweg der Agent auslösen wird. Gartner empfiehlt, dass Unternehmen die strategische Passung und die operative Machbarkeit vor einer breiten Einführung bewerten, um sicherzustellen, dass das Agentensystem die Geschäftsziele erfüllt [AI Agents Guide: SAP]. Wenn Ihr Team konkrete Logistikbeispiele möchte, lesen Sie unseren Leitfaden zum Skalieren der Logistikkommunikation mit KI-Agenten Wie man Logistikprozesse mit KI-Agenten skaliert.

joule agents — Joule agents: Builder, Fähigkeiten und Agenten-Orchestrierung

Joule Studio’s Agent Builder ermöglicht die Low-Code-Erstellung und -Anpassung von Agenten und richtet sich sowohl an Fachanwender als auch an technische Teams. Mit Joule Studio können Sie Domänenskills definieren, Eskalationsregeln festlegen und Konnektoren zu SAP und anderen Systemen verbinden. Eine wesentliche Stärke ist die mehrstufige Orchestrierung: Ein Agent kann einen anderen auslösen, und eine Kette von Agenten kann eine vollständige Geschäftstransaktion abschließen. Beispielsweise kann eine Beschaffungsanfrage eine Lieferantenprüfung auslösen, eine Rechnungsfreigabe blockieren und eine Genehmigungsanforderung an Beschaffungsmanager senden. Diese Sequenz zeigt, wie Agenten entscheiden, welche Aktionen über Systeme und Teams hinweg ausgeführt werden.

Joule-Agenten enthalten domänenspezifische Joule-Skills, sodass der Builder nicht bei Null anfangen muss. Sie können Procurement-Skills, Finance-Skills oder Service-Skills hinzufügen und diese dann mit Geschäftsregeln anpassen. Diese Joule-Skills ermöglichen es Agenten, auf spezifische Datensätze wie Bestellungen, Lieferantenkontaktinformationen und Rechnungsstatus zuzugreifen. Das macht Antworten kontextuell und handlungsfähig. Ein Joule-Inbox-Szenario zentralisiert Agentenbenachrichtigungen und vorgeschlagene Aktionen zur menschlichen Überprüfung oder automatischen Ausführung. Das Ergebnis sind kürzere Bearbeitungszeiten und die Entlastung von Mitarbeitenden für Ausnahmen und Strategie.

Weil Joule Orchestrierung unterstützt, können Sie ein System von KI-Agenten erstellen, die in komplexen Fällen zusammenarbeiten. Diese kollaborativen KI-Agenten können Genehmigungen anfordern, SAP- und Drittanbietersysteme abfragen und dann mehrere Datensätze aktualisieren, wenn eine Entscheidung bestätigt ist. Wenn Sie Joule Studio mit sap business data cloud und dem SAP Knowledge Graph kombinieren, erhalten die Agenten sowohl die Skills als auch die Fakten, die sie zum Handeln benötigen. Für Teams, die Logistikkommunikation automatisieren müssen, passt der Joule-Ansatz gut zu No-Code-Inbox-Agenten wie denen, die wir bei virtualworkforce.ai bauen. Erfahren Sie mehr über das Erstellen von Logistik-E-Mail-Entwürfen und die Automatisierung von Frachtkommunikation in unseren Ressourcen zu Logistik-E-Mail-Entwurf mit KI und KI für Spediteur-Kommunikation Logistik-E-Mail-Entwurf KI und KI für Spediteur-Kommunikation.

sap knowledge graph — Verwendung des SAP Knowledge Graph und von Unternehmensdaten für genaue Antworten

Der SAP Knowledge Graph und die sap business data cloud liefern das faktische Rückgrat, das Agenten benötigen. Durch das Verknüpfen von Entitäten wie Lieferanten, Bestellungen, Verträgen und SLAs reduziert der Graph Mehrdeutigkeiten und verhindert ungenaue oder erfundene Antworten. Verankerte Referenzen sind wichtig. Wenn ein Agent eine Vertragsklausel oder eine Bestellnummer nennt, gewinnt der Empfänger Vertrauen. Das verbessert die Kundenzufriedenheit und verringert Folgeaufwände.

Agenten, die auf einen Graphen und auf sap business data zugreifen, können Lieferantendaten verifizieren, Rechnungsstatus prüfen und sicherstellen, dass vorgeschlagene Aktionen mit den Vertragsbedingungen übereinstimmen. Dieser verankerte Ansatz senkt das Halluzinationsrisiko und ermöglicht es Agenten, präzise Abhilfemaßnahmen für Rechnungsstreitfälle oder Lieferausnahmen vorzuschlagen. Für die Rechnungsverarbeitung kann der Agent die Rechnung abrufen, Beträge vergleichen und Abweichungen markieren. Das spart Zeit in der Kreditorenbuchhaltung und im Lieferantenmanagement und hilft Teams, sich auf Ausnahmen statt auf routinemäßige Abstimmungen zu konzentrieren.

Bevor autonome Aktionen aktiviert werden, sollten Sie die relevanten Datenknoten wie Lieferanten, Bestellungen, Rechnungen und SLA-Bedingungen kartieren. Diese Kartierung stellt sicher, dass der Graph und sap business data den richtigen Kontext für Entscheidungen liefern. Führen Sie zudem Audit-Trails, damit jede automatisierte Aktion nachvollziehbar bleibt. Vertrauenswürdige SAP-Implementierungen koppeln den Knowledge Graph mit rollenbasierten Richtlinien und beschränken autonome Schreibvorgänge auf risikoarme Operationen. Wenn Teams Agenten entwerfen, die in Ihr Geschäft eingebettet sind, liefert das System schnell und zuverlässig Geschäftswert. Für praktische Tipps zum Umgang mit Rechnungen und strittigen Beträgen sehen Sie unsere Inhalte zur Rechnungsautomatisierung und zu KI im Kundendienst der Containerschifffahrt KI im Kundenservice der Containerschifffahrt. Schließlich ist diese Kombination aus Graph und sap business data zentral für sichere und effektive Automatisierung.

deploying ai agents — Einsatz von KI-Agenten in Beschaffung und Service-Management

Der Einsatz von KI-Agenten beginnt mit einem klaren Umfang und mit Sicherheitsregeln. Definieren Sie zunächst, welche Aufgaben der Agent automatisieren soll und welche Aufgaben Menschen behalten müssen. Verbinden Sie dann den Agenten mit relevanten SAP-Daten und mit externen Systemen. Testen Sie anschließend im überwachten Modus und erfassen Sie Metriken zu Genauigkeit, Zeitersparnis und Kundenzufriedenheit. Skalieren Sie den Agenten schließlich teamübergreifend, sobald Leistung und Governance die Ziele erfüllen.

Häufige Anwendungsfälle sind Lieferanten-Triage, Routing von Rechnungsstreitfällen und Priorisierung von Servicetickets. In der Beschaffung kann ein Agent eine Bestellung prüfen, Eingangsbestätigungen validieren und empfehlen, ob eine Gutschrift ausgestellt oder zur Genehmigung eskaliert werden soll. Im Service-Management kann der Agent Tickets priorisieren, Antworten mit natürlicher Sprache entwerfen und Lösungen vorschlagen. Diese Workflows über Teams hinweg zeigen, wie Agenten End-to-End-Prozesse automatisieren und manuellen Aufwand reduzieren können. SAPs Leitlinien betonen, die strategische Passung und die operative Machbarkeit vor einer breiten Einführung zu bewerten [AI Agents Guide: SAP], und SAPs Sapphire-Ankündigungen hoben Governance und Interoperabilität für ein System von KI-Agenten hervor [Sapphire 2025 agent announcements].

Best Practices für Rollouts umfassen Audit-Trails, Mensch-in-der-Schleife-Schwellen und Leistungs-KPIs. Beginnen Sie mit der Rechnungsverarbeitung oder mit einem begrenzten Beschaffungs-Workflow. Erweitern Sie dann auf verwandte Aufgaben, wenn das Vertrauen wächst. Agenten können auf SAP- und Drittanbietersysteme zugreifen und komplexe Workflows ausführen, wenn Integration, Datenabbildung und Governance vorhanden sind. Bei virtualworkforce.ai konzentrieren wir uns auf No-Code-Setups, die es Fachanwendern erlauben, das Verhalten von Agenten zu steuern, während die IT Konnektoren und Sicherheit verwaltet. Dieser Ansatz verkürzt die Time-to-Value und liefert messbare operative Verbesserungen. Wenn Sie KI-gestützte Logistik-E-Mail-Erstellung oder den ROI virtueller Assistenten für die Logistik erkunden möchten, sehen Sie unsere spezialisierten Leitfäden zur Logistik-E-Mail-Automatisierung und zu Virtualworkforce.ai-ROI-Studien Virtueller Logistikassistent und Virtualworkforce.ai ROI Logistik. Setzen Sie vorsichtig ein, messen Sie kontinuierlich und erweitern Sie Agenten auf mehr Geschäftsbereiche, sobald Sie Geschäftswert nachweisen.

FAQ

What exactly is an AI inbox agent?

Ein KI-Inbox-Agent ist Software, die eingehende Kommunikation wie E-Mails und Benachrichtigungen liest und darauf reagiert. Er verwendet KI und Automatisierung, um Nachrichten zu triagieren, Daten zu extrahieren, Antworten zu entwerfen und Workflows auszulösen.

How does an AI agent decide which actions to take?

Agenten nutzen natürliche Sprachverarbeitung und Machine Learning, um Intent und Entitäten zu extrahieren. Anschließend leiten Geschäftsregeln und kontextuelle Daten, ob der Agent automatisch antwortet, eskaliert oder einen Workflow startet.

Where do inbox agents integrate within SAP systems?

Inbox-Agenten verbinden sich typischerweise mit der SAP Business Technology Platform, Cloud ERP und Service Cloud. Sie rufen SAP-APIs auf und aktualisieren Datensätze, wodurch Kommunikation und Geschäftsanwendungen synchron bleiben.

What are Joule agents and Joule Studio?

Joule-Agenten sind kundenspezifische Agenten, die mit dem Low-Code Agent Builder von Joule Studio erstellt werden. Joule Studio bietet Drag-and-Drop-Orchestrierung und Domänenskills für Beschaffungs-, Finanz- und Service-Szenarien.

How does the SAP Knowledge Graph improve agent accuracy?

Der SAP Knowledge Graph verknüpft Lieferanten, Bestellungen, Verträge und Rechnungen, sodass Agenten Antworten in verifizierten Fakten verankern. Dieses Grounding reduziert das Risiko falscher oder erfundener Antworten und erhöht das Vertrauen.

Which procurement tasks can agents automate first?

Beginnen Sie mit Lieferanten-Triage, Routing von Rechnungsstreitfällen und Bestellstatusprüfungen. Diese Aufgaben haben hohes Volumen und sind regelbasiert, was sie zu guten Kandidaten für frühe Automatisierung macht.

How do you keep agents safe and auditable?

Implementieren Sie rollenbasierte Berechtigungen, Mensch-in-der-Schleife-Schwellen und Audit-Logs. Testen Sie im überwachten Modus und sorgen Sie für Nachvollziehbarkeit jeder automatisierten Entscheidung, um Compliance- und Governance-Anforderungen zu erfüllen.

Can agents access SAP and non-SAP systems?

Ja. Agenten können auf SAP-Daten und Drittanbietersysteme über Konnektoren und APIs zugreifen. Diese Interoperabilität ermöglicht es ihnen, Workflows über Systeme hinweg auszuführen und kontextuelle Antworten zu liefern.

What metrics show ROI for inbox agents?

Messen Sie Zeitersparnis pro Nachricht, Reduktion manueller Verarbeitung, First-Contact-Resolution und Kundenzufriedenheit. Veröffentliche Anwendungsfälle berichten von bis zu 50 % Reduktion der manuellen Verarbeitung und hoher Abdeckung routinemäßiger Aufgaben [source].

How should businesses start deploying ai agents?

Beginnen Sie mit einem fokussierten Pilotprojekt, definieren Sie Sicherheitsregeln, verbinden Sie die richtigen Datenquellen und betreiben Sie den Agenten im überwachten Modus. Skalieren Sie dann schrittweise, während Sie die Leistung verfolgen und Agenten an die Geschäftsziele anpassen.