KI-Agenten an bestehende Systeme anbinden

Die Demo hat einen Nachmittag gedauert. Ein KI-Agent hat eine Beispielrechnung gelesen, Lieferant, Betrag und Fälligkeit herausgezogen und ordentlich in eine Tabelle geschrieben. Alle im Meeting waren sich einig: Das machen wir jetzt richtig.

Dann kamen die Fragen, die in der Demo niemand gestellt hatte. Wo kommen die Rechnungen eigentlich an? Wer hat Zugriff aufs ERP? Hat das ERP eine Schnittstelle, und wenn ja, ist sie in Ihrer Lizenz freigeschaltet? Was passiert, wenn der Agent ein Feld nicht lesen kann? Wo liegen die Daten, während das Modell sie liest?

Drei Monate später funktioniert das Modell immer noch. Das Projekt hängt an der zweiten Liste.

Das Modell ist der einfache Teil

Heutige Sprachmodelle sind für die meisten Aufgaben im Unternehmen gut genug. Ein Dokument lesen, eine Mail einordnen, eine Antwort entwerfen: Das können Sie in fünf Minuten in einem Chatfenster ausprobieren, und meistens klappt es.

Zeit kostet alles drumherum. Der Agent braucht seine Eingabe von irgendwo und muss sein Ergebnis irgendwo ablegen. In einem Mittelständler mit 20 bis 300 Beschäftigten heißt das oft: ein ERP, das zehn Jahre alt ist, ein DMS, das keiner ganz versteht, ein Sammelpostfach, ein paar Excel-Dateien, die wichtiger sind, als sie sein sollten, und vielleicht eine Datenbank, die ein externer Entwickler 2014 gebaut hat.

KI-Automatisierung ist zum größten Teil die Arbeit, genau daran anzudocken. Das ist unspektakulär und entscheidet trotzdem, ob das Projekt live geht.

Vier Wege, einen Agenten anzubinden

Den einen richtigen Weg gibt es nicht. Ich gehe die Möglichkeiten meist in dieser Reihenfolge durch und nehme die erste, die verlässlich funktioniert.

Schnittstellen (APIs). Hat das System eine dokumentierte Schnittstelle, nutzen Sie sie. Die meisten neueren ERP-, CRM- und Ticketsysteme haben eine, manchmal allerdings nur im teureren Lizenzmodell oder nachdem jemand beim Hersteller nachgefragt hat. Bei SAP, DATEV und Co. lohnt es sich, früh zu klären, welche Schnittstelle bei Ihnen tatsächlich aktiv ist. Eine API bringt klare Berechtigungen, strukturierte Daten und ein Protokoll. Prüfen Sie früh, ob sie kann, was Sie brauchen: Manche erlauben fast alles zu lesen und fast nichts zu schreiben.

Mail als Schnittstelle. Wird unterschätzt. Viele Abläufe laufen ohnehin über Mail: Bestellungen, Rechnungen, Lieferantenfragen. Der Agent liest aus einem eigenen Postfach und antwortet aus einem, oder er schickt sein Ergebnis an die Person, die es braucht. Am Kernsystem ändert sich nichts, und jeder weiß schon, wie man nachschaut, was passiert ist. Ohne API ist das oft der schnellste Weg.

Dateiablage. Ein Netzlaufwerk oder freigegebener Ordner, in dem Dokumente landen und der Agent sie abholt. Oder der Agent legt eine CSV-Datei ab, die das ERP nachts importiert. Altmodisch und sehr robust. Viele ältere Systeme haben eine ordentliche Importfunktion, die keiner nutzt, weil das Befüllen der Datei von Hand mühsam ist. Den Agenten stört das nicht.

RPA als letzte Möglichkeit. Robotic Process Automation klickt sich durch eine Oberfläche wie ein Mensch. Das funktioniert, wenn sonst nichts geht, etwa bei einer alten Desktop-Anwendung ohne Schnittstelle und ohne Import. Es bricht aber, sobald ein Knopf woanders sitzt, und warum es gescheitert ist, sieht man schwer. Ich nehme RPA nur, wenn die anderen drei ausscheiden, und plane die Wartung vom ersten Tag an mit ein.

Oft ist die Antwort eine Mischung. Die Rechnung kommt per Mail, der Agent liest sie, das Ergebnis geht über den Importordner ins ERP. Das ist völlig in Ordnung. Wichtig ist, dass jeder Schritt sichtbar ist und sich prüfen lässt.

EU-Hosting und DSGVO von Anfang an

Die Frage „Wohin gehen die Daten?“ gehört ins erste Gespräch und nicht ins letzte. Rechnungen enthalten Namen und Bankverbindungen. Kundenmails enthalten alles, was Leute hineinschreiben. Schickt der Agent das an ein Modell, das außerhalb der EU läuft, brauchen Sie einen Grund, eine Rechtsgrundlage und einen Vertrag, der das abdeckt.

Einfacher ist es, gleich auf EU-Hosting zu setzen. Die großen Modellanbieter bieten das an, oft über die großen Cloud-Plattformen mit Rechenzentren in Frankfurt, Stockholm oder Dublin. Dazu ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV), eine klare Regel, was protokolliert wird und wie lange, und eine Prüfung, dass der Agent nur die Daten sieht, die er für seine Aufgabe braucht.

Das am Anfang zu klären, kostet ein paar Tage. Es nach dem Go-live zu klären, wenn der Datenschutzbeauftragte den Aufbau zum ersten Mal sieht, kostet deutlich mehr.

Vor dem Go-live an echten Fällen testen

Eine Demo mit fünf sauberen Beispieldokumenten sagt fast nichts. Echte Rechnungen sind schief gescannt, zweiseitige PDFs mit der Summe auf Seite zwei, und dann ist da noch der eine Lieferant, der das Zahlungsziel in den Mailtext schreibt statt auf die Rechnung.

Bevor der Agent also irgendetwas selbst tut, lassen Sie ihn auf echten Fällen laufen. Nehmen Sie ein paar Wochen tatsächlicher Eingänge, lassen Sie den Agenten sie parallel zu der Person bearbeiten, die das heute macht, und vergleichen Sie. Wo stimmen beide überein? Wo nicht, und wer lag richtig? Welche Fälle markiert der Agent als unsicher, und zu Recht?

Das bringt Ihnen zweierlei. Eine realistische Fehlerquote, damit Sie entscheiden können, wo der Agent eine menschliche Prüfung braucht. Und einen Satz Testfälle, den Sie jedes Mal wieder durchlaufen lassen, wenn sich etwas ändert, ob Prompt, Modell oder das Rechnungslayout eines Lieferanten.

Erst dann schalten Sie ihn scharf. Auch danach führen Sie ein Protokoll: was hereinkam, was der Agent entschieden hat und was er wohin geschrieben hat. Wenn drei Wochen später im ERP etwas komisch aussieht, wollen Sie die Ursache in Minuten finden.

Wo Sie anfangen

Nehmen Sie einen Ablauf, bei dem Sie Eingang und Ziel schon kennen. Klären Sie früh, welcher der vier Anbindungswege zur Verfügung steht: API-Zugang anfragen, Importfunktionen prüfen, das Postfach anschauen. Hosting und Auftragsverarbeitung regeln Sie, bevor Sie bauen. Dann sammeln Sie echte Fälle zum Testen.

Wenn Sie bei diesem ersten Ablauf Unterstützung möchten: Genau dort setzt meine Arbeit bei KI-Automatisierung an. Die Systeme, die Sie haben, die Daten, die Sie nutzen dürfen, und ein Test an Ihren eigenen Fällen, bevor etwas live geht.