Business AI für Enterprise: Produktive Agents in 4 Wochen

Business Agents können nach vier Wochen produktiv im Einsatz sein – ohne jahrelanges Rollout.

Der erste Agent ist kein Proof of Concept, sondern ein messbar wirkender Prozess. Weitere Use Cases folgen iterativ im laufenden Betrieb – ohne jedes Mal von vorne zu beginnen.

Bestehende Integrationen werden wiederverwendet, die vorhandene Simplifier-Infrastruktur orchestriert Runtime und Gedächtnis der Agents. So entsteht schneller ROI, nicht erst nach Monaten Projektarbeit.

Jedes LLM, das Sie brauchen – ohne Vendor-Lock-in.

Simplifier ist modellagnostisch: Sie wählen für jeden Use Case das passende Large Language Model – OpenAI GPT, Claude, Gemini, Azure OpenAI, On-Premise-Modelle oder Ihre eigenen Fine-Tuned Models.

Die Plattform orchestriert alle Agents zentral, unabhängig vom dahinterliegenden LLM. Sie bleiben flexibel – technisch und wirtschaftlich.

Simplifier macht LLM-Kosten transparent und steuerbar.

Sie sehen in Echtzeit:

• Welcher Agent verursacht welche Kosten?
• Welche Tokens werden von welchem Use Case verbraucht?
• Wie entwickeln sich die Kosten im Zeitverlauf?

Zusätzlich misst Simplifier die Adoption: Werden die Agents genutzt? Entsteht Mehrwert? Oder verbrennt ein Agent nur Budget, ohne produktiv zu sein?

Diese Transparenz ermöglicht Ihnen, Business AI wirtschaftlich zu betreiben – nicht nur zu testen.

Business AI arbeitet produktiv im Fachbereich – Build AI hilft Entwicklern beim Erstellen.

Business AI-Agenten sind KI-Systeme, die operative Geschäftsprozesse autonom ausführen: Bestellungen prüfen, Rechnungen freigeben, Lieferanten vergleichen, Service-Tickets priorisieren. Sie treffen Entscheidungen im laufenden Betrieb – nicht als Hilfsmittel für Entwickler, sondern als digitale Mitarbeiter im Prozess.

Build AI hingegen unterstützt Entwickler beim Erstellen von Applikationen, Workflows oder Tests. Sie beschleunigt die Software-Entwicklung, nicht die Business-Prozesse.

Mit Simplifier können Sie beide einsetzen: Business Agents für den Fachbereich, Agentic AI im Agent Builder für die Entwicklung.

Business AI trifft autonome Entscheidungen – RPA folgt starren Regeln.

Der entscheidende Unterschied:

RPA (Robotic Process Automation):

• Folgt festen Wenn-Dann-Regeln
• Bricht bei Abweichungen ab
• Benötigt vollständig definierte Prozesse
• Screenscraping statt native Integration

Business AI (Agentic AI):

• Trifft eigenständige Entscheidungen in definierten Grenzen
• Passt sich an Variationen an (z.B. unterschiedliche Lieferantenformate)
• Lernt aus Kontext und verfügbaren Daten
• Native Integration in SAP, ERP, CRM

Beispiel:
Ein RPA-Bot stoppt, wenn ein Lieferant ein neues Rechnungsformat schickt. Ein Business Agent erkennt die relevanten Informationen trotzdem, extrahiert Betrag und Datum und leitet den Freigabeprozess ein.

Simplifier kombiniert beides: Strukturierte Workflows für klare Abläufe, Business Agents für die Entscheidungslogik dazwischen.

Business Agents nutzen die gleiche Integrationsschicht wie Ihre bestehenden Simplifier-Applikationen.

Keine separate AI-Integration nötig. Wenn Simplifier bereits mit Ihrem SAP verbunden ist (OData, RFC/BAPI, BTP), können Business Agents diese Verbindungen direkt nutzen.

Konkret:

• SAP S/4HANA: OData-Services, CDS Views
• SAP ECC: RFC/BAPI-Anbindung
• SAP BTP: Optional als Integrationsschicht (aber nicht Pflicht)
• Non-SAP-Systeme: REST/SOAP APIs, Datenbanken (JDBC/ODBC)

Der Agent Builder bindet Agents an die vorhandene Integrationsschicht – Sie bauen nichts neu, Sie nutzen, was bereits da ist.

Bestehende Berechtigungen, Security-Konzepte und Governance-Regeln bleiben gültig. Der Business Agent arbeitet mit denselben Zugriffsrechten wie ein menschlicher User.

Sie definieren Grenzen, Regeln und Eskalationspfade – der Agent arbeitet nur innerhalb dieser Leitplanken.

Vier Kontrollmechanismen:

1. Aufgaben-Definition: Sie legen fest, was der Agent tun darf und was nicht
2. Business Rules: Schwellenwerte, Freigabelimits, Prüfkriterien (z.B. „Bestellungen über 5.000 € eskalieren“)
3. Nachvollziehbarkeit: Jede Agent-Entscheidung wird protokolliert – wer, wann, warum
4. Eskalation: Bei Unsicherheit oder Grenzfällen eskaliert der Agent an Menschen

Beispiel Einkauf:

• Agent prüft Bestellanforderung < 2.000 € → automatisch freigegeben
• 2.000–5.000 € → Lieferantenvergleich + Freigabe, wenn günstigster Anbieter
• > 5.000 € → Eskalation an Einkaufsleiter

Sie bleiben in Kontrolle. Der Agent entlastet bei Routineaufgaben, entscheidet nicht autonom über strategische Fragen.

Ihre Daten bleiben, wo Sie sie haben wollen – On-Premise, EU-Cloud oder Hybrid.

Datensouveränität by Design:

• On-Premise: Simplifier läuft in Ihrer Infrastruktur, kein Daten-Transfer nach außen
• EU-Cloud: Hosting in Frankfurt oder Amsterdam, DSGVO-konform
• Hybrid: Runtime On-Premise, Entwicklung in der Cloud

LLM-Daten:
Die Business Agents nutzen Large Language Models (z.B. OpenAI, Claude, Azure OpenAI). Welche Daten das LLM sieht, kontrollieren Sie:

• Option 1: On-Premise-LLMs (z.B. eigene Azure OpenAI-Instanz im Rechenzentrum)
• Option 2: Cloud-LLMs mit Data-Processing-Agreements (DPAs)
• Option 3: Simplifier anonymisiert/pseudonymisiert Daten vor LLM-Aufruf

Wichtig: Das LLM sieht nur, was Sie freigeben. SAP-Stammdaten, Kundennamen, Beträge können maskiert werden.

Als deutsches Unternehmen (Sitz Würzburg) sind Datenschutz und DSGVO-Konformität für uns nicht verhandelbar.