Diese Use Cases zeigen eindrücklich das transformative, enorme Potential von Agenten
Gesteigerte Effizienz in der Lieferantenkommunikation durch Agentic AI
Ausgangslage:
Ein Airline-Service musste täglich Tausende von Lieferantenkommunikationen und Dokumentenprozessen verwalten, was zu hoher Betriebskomplexität führte. Frühere Chatbot-Lösungen lieferten nicht die notwendigen transformativen Effizienzsteigerungen.
AI Lösungweg:
Agentic AI um unabhängig Aufgaben zu koordinieren, Workflows ausführen. Natural Language Processing (NLP), um eingehende Nachrichten zu interpretieren, Follow-up-Aktionen selbständig auszuführen,
Resultat:
Die Bearbeitungszeiten wurden erheblich verkürzt und die Genauigkeit verbessert, während Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben befreit wurden, um sich auf höherwertiges Problem-Solving zu konzentrieren.
Erhöhte Produktionsstabilität um 25% durch autonome Koordinations-Agenten
Ausgangslage:
Ein globaler Fertigungsbetrieb hatte Schwierigkeiten, komplexe Betriebsabläufe über mehrere Fertigungslinien, Lieferanten und Wartungspläne hinweg zu koordinieren. Herkömmliche Automatisierung konnte die dynamischen und vernetzten Herausforderungen des Fertigungsalltags nicht bewältigen.
AI Lösungweg:
Der Einsatz von Agentic AI ermöglichte ein System, das Echtzeit-Produktionsmetriken überwacht und die Koordination komplexer Aufgaben übernimmt. Die Technologie kann autonom Pläne anpassen, indem sie Lieferantenbeziehungen verwaltet, Wartungszeiten optimiert und Personalbedarfe entsprechend der Produktionsnachfrage neu ausrichtet.
Resultat:
Das autonome Agenten-System half, bei einer großen Unterbrechung der Lieferkette 92 % der geplanten Produktion aufrechtzuerhalten, indem es selbständig Produktionspläne neu berechnete und Ressourcen optimierte. Dies führte insgesamt zu einer Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten um 35 % und einer Steigerung der Gesamtanlageneffektivität um 25 %.
Proaktive Risikominimierung um 40% in der Lieferkette durch Agentic AI
Ausgangslage:
Ein globales Konsumgüterunternehmen sah sich mit einer wachsenden Komplexität beim Management von Lieferkettenrisiken über diverse Lieferantenstufen, Geografien und Produktlinien konfrontiert. Herkömmliche Überwachungssysteme waren nicht in der Lage, komplexe Risikoszenarien effektiv vorherzusagen und bereichsübergreifend zu reagieren.
AI Lösungweg:
Der Einsatz eines Netzwerks von Agentic AI ermöglicht die Echtzeit-Überwachung globaler Lieferkettenereignisse und -störungen. Die Technologie ist in der Lage, die Auswirkungen von Störungen über mehrere Ebenen hinweg zu bewerten, alternative Beschaffungsoptionen zu identifizieren, Kosten zu berechnen und abteilungsübergreifende Reaktionspläne zu koordinieren. Dies ermöglicht einen automatisierten, proaktiven Ansatz zur Risikominderung.
Resultat:
Das System zur Risikominimierung konnte die Reaktionszeit auf Lieferkettenunterbrechungen um 60 % verkürzen und die Lieferketten-Risiko-Vorfälle um 40 % reduzieren. Entscheidend ist, dass es ein proaktives Risikomanagement ermöglichte: 85 % der potenziellen Störungen wurden behoben, bevor sie den Betrieb beeinträchtigten.
Verkürzung der Vertriebszyklen um 40% und Steigerung der Abschlussquoten um 28%
Ausgangslage:
Ein Technologieunternehmen kämpfte mit der zunehmenden Komplexität von Enterprise-Verkaufszyklen, die viele Stakeholder, langwierige Genehmigungen und komplizierte Lösungskonfigurationen umfassten. Herkömmliche CRM-Systeme konnten die vielen Berührungspunkte und Abhängigkeiten in komplexen B2B-Verkaufsprozessen nicht effektiv koordinieren.
AI Lösungweg:
Der Einsatz von Agentic AI ermöglicht eine Orchestrierung des komplexen Vertriebsprozesses, indem es historische Deal-Muster analysiert, um Erfolgstreiber zu identifizieren. Die Technologie koordiniert Follow-up-Aktivitäten, automatisiert Routineaufgaben wie die Generierung personalisierter Angebotsdokumente und verwaltet Pipeline-Updates. Dadurch wird eine präzisere und effizientere Steuerung des gesamten Verkaufszyklus ermöglicht.
Resultat:
Das Agenten-System reduzierte die Verkaufszykluszeit um 40 % und steigerte die Abschlussquote (Win Rate) um 28 %, indem es automatisch die Engagement-Strategien basierend auf Mustern erfolgreicher Deals anpasste. Gleichzeitig reduzierte es den administrativen Aufwand für die Verkaufsteams um 40 %, wodurch mehr Zeit für Beziehungsaufbau und strategische Gespräche frei wurde.
