Gerade als Sie dachten, Sie hätten generative KI, große Sprachmodelle und die Idee, dass KI dialogorientiert sein kann, gemeistert, ist die nächste Evolutionsstufe der KI bereits da. Es gibt ein neues Modewort in der Szene. Es heißt "Agentic AI". Aber während Gartner-Analysten und Tech-Futuristen diese Technologie als die neue Multi-Billionen-Dollar-Chance anpreisen, die alles verändern wird, weiß niemand wirklich, was agentische KI ist. Außerdem definiert es jeder ein bisschen anders.
Als SVP of AI bei Billtrust bin ich hier, um etwas Klarheit in diesen Begriff zu bringen und klare Grenzen zwischen Realität und Hype zu ziehen. Ich werde auch den Ansatz von Billtrust für Agentic AI erläutern und erläutern, wie sich unsere Strategie von anderen in der Branche der Debitorenbuchhaltung-Automatisierung unterscheidet. Beginnen wir mit den Grundlagen.
Was ist Agenten-KI?
Agentische KI ist die nächste Generation der generativen KI und bezieht sich auf KI-gestützte virtuelle Assistenten oder "Agenten", die autonom agieren können. Agentische Agenten verwenden die GenAI-Technologie und andere Werkzeuge, die es ermöglichen, logisch zu denken und Ziele zu verfolgen. Durch die Argumentation in mehrstufigen Prozessen können diese Agenten komplexe Arbeitsabläufe auf eine Weise ausführen, die mit Vorgängertechnologien einfach nicht möglich war. Vor allem können sie unabhängig handeln, ohne menschliches Eingreifen. Zum Beispiel geht Agentic AI einen Schritt weiter als herkömmliche Q&A-Chatbots, virtuelle Assistenten und sogar GenAI-Content-Generatoren – es ermöglicht seinen intelligenten Agenten, die volle Verantwortung für Aufgaben zu übernehmen, mit anderen Systemen zusammenzuarbeiten und sich sogar an sich ändernde Bedingungen anzupassen.
Die Auswirkungen sind enorm: Agentische KI gibt Fachleuten in allen Branchen ihre eigenen hyperintelligenten Agenten an die Hand, die alleine handeln, komplexe datengesteuerte Entscheidungen treffen und angemessen auf Situationen reagieren können.
Unterschiedliche Definitionen und Funktionen: Nicht alle Agenten sind gleich
Es gibt viele Unterschiede in der Definition von "Agenten". Selbst Tech-Schwergewichte wie Amazon und Google unterscheiden sich in ihren Beschreibungen. Um das Wasser weiter zu trüben, neigt Microsoft dazu, zwischen Agenten und Assistenten zu unterscheiden, während andere dies nicht tun.
Abgesehen von den Definitionen geht es mehr darum, was agentische Agenten tun können und was nicht.
Die Funktionen sind mit einer erheblichen Variabilität verbunden. Dies liegt vor allem daran, dass Agentic AI, obwohl es heute verfügbar ist, für die meisten Anbieter ein aufstrebendes Toolset bleibt. Wie bei jeder neuen Technologie wird der Reifegrad sehr unterschiedlich sein, und Käufer sollten auf einen Marketing-Hype, potenzielle falsche Behauptungen und ein breites Spektrum tatsächlicher Fähigkeiten vorbereitet sein.
Verwirrung durchbrechen: Automatisierte Workflows im Vergleich zu autonomen Agenten
Falsche Behauptungen bereiten Unternehmenskäufern echte Kopfschmerzen, aber Anthropic bietet greifbare Klarheit. Sie sind sich bewusst, dass agentische Systeme alles abdecken können, von vordefinierten Workflows bis hin zu vollständig autonomen KI-Modellen, aber sie unterscheiden wichtig zwischen Workflows und Agenten:
- Arbeitsabläufe: "Systeme, bei denen große Sprachmodelle und -werkzeuge über vordefinierte Codepfade orchestriert werden"
- Autonome Agenten: "Systeme, in denen LLMs ihre eigenen Prozesse und die Nutzung von Werkzeugen dynamisch steuern und die Kontrolle darüber behalten, wie sie Aufgaben erledigen"
Käufer aufgepasst
Nur weil eine Aufgabe zu 100 % automatisiert ist, bedeutet das nicht zwangsläufig, dass die Arbeit von einem vollständig autonomen Agenten ausgeführt wird. Anbieter können ihre Softwareplattformen auf der Grundlage einer großen Menge von Agentic AI-Agenten verkaufen, aber dieses Volumen entspricht möglicherweise nicht einem größeren "Wertvolumen". Bei korrekter Erstellung kann ein einzelner Agent viele Aufgaben ausführen, und eine Handvoll fachmännisch gestalteter Agenten kann Tausende von Aufgaben ausführen, ohne dass eine Aufforderung erforderlich ist. Käufer sollten auf einen Marketing-Hype, mögliche falsche Behauptungen und ein breites Spektrum an tatsächlichen Fähigkeiten vorbereitet sein.
Jetzt, da wir definiert haben, was ein tatsächlicher Agent ist, können wir seine Auswirkungen auf der Grundlage verschiedener Komplexitätsstufen untersuchen – das heißt, seine Fähigkeit, die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle, Argumentationsfähigkeiten und kontextbezogener Finanzdaten zu einem hochwertigen autonomen Assistenten für die Debitorenbuchhaltung zu kombinieren.
Analysieren des Unterschieds zwischen automatisierten Workflows und agentischen Agenten
Im Zweifelsfall sollten sich Käufer erkundigen, wie die Agenten aufgebaut und geschult wurden, und genau definieren, wann und wie der Mensch wieder in den Prozess einbezogen wird. Sie könnten sich fragen: "Folgt dieser Agent vorgeschriebenen oder vordefinierten Arbeitsabläufen und identifiziert Anomalien, bei denen der Mensch eingreifen muss?" "Kann es wirklich über längere Zeiträume autonom arbeiten?" Oder sogar: "Erzählen Sie mir mehr darüber, wie Ihre Agentic-Agenten trainiert werden und welche Daten verwendet werden, um sie zu trainieren." (Weitere Informationen hierzu finden Sie im Abschnitt "Data Engineering Matters" weiter unten.)
Das klarste Bild der Agentic AI: der Höhepunkt der Werkzeuge
Um einen möglichst klaren Überblick über die transformative Kraft von Agentic AI zu erhalten, ist es hilfreich, ein vollständiges Bild zu zeichnen, indem es Ihnen alles zeigt, was eingefaltet wird. Zum Beispiel können die folgenden Fähigkeiten als Elemente eines agentischen KI-Systems betrachtet werden, die konvergieren, um den erhöhten Wert der vollständigen Autonomie zu liefern:
KI-Systeme, die konvergieren, um den gesteigerten Wert der vollständigen Autonomie zu liefern:
- Automatisierte Workflows, die mit der Zeit immer intelligenter werden
- Konversations-Chatbots oder virtuelle Assistenten
- KI-generierte Vorhersagen und Empfehlungen, die Probleme proaktiv lösen
- Autonome KI-Assistenten, die nach eigenen Empfehlungen handeln können
Agentische KI ist bahnbrechend, weil sie alle heutigen Tools vereint und es mehreren autonomen Agenten ermöglicht, über Softwaresysteme und große Ökosysteme hinweg zusammenzuarbeiten. Sie können sehen, wie es auf GenAI aufbaut und die nächste Evolution der KI entwickelt.
Hier ist ein greifbares Beispiel, das kontextualisiert, wie die agentische Multi-Agenten-KI GenAI einen großen Schritt nach vorne bringt. GenAI kann Ihnen sagen, wie viele Flüge von Ihrer Stadt nach Paris gehen. Aber Agentic AI kann eine E-Mail von Ihrem Chef sehen, in der Sie aufgefordert werden, einen Flug nach Paris zu buchen, und zwar auf der Grundlage der vorhergesagten Wetterbedingungen und Daten, die zeigen, welche Flüge am wahrscheinlichsten pünktlich ankommen werden. Diese Verschiebung zeigt, wie Agenten der nächsten Generation den Nutzen von KI in Geschäftsprozessen steigern.
Was bedeutet Agentic AI für die Debitorenbuchhaltung?
Im Bereich Debitorenbuchhaltung ist Agentic AI ein Game Changer. Das liegt daran, dass ein Großteil der Arbeit heute isoliert, manuell und hochgradig repetitiv ist – reif für ein hohes Maß an Autonomie. Hier ist ein kurzer Blick auf einige der Anwendungsfälle für Agentic AI in Debitorenbuchhaltung.
| Anwendungsfälle für Agenten-KI im gesamten Debitorenbuchhaltung-Lebenszyklus | |
|---|---|
| Invoicing |
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| Payments |
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| Cash Application |
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| Kredit & Forderungen |
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| Ganzheitliches Management und Aufsicht | |
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Der Abgleich von Bargeldanwendungen zum Beispiel ist eine niedrig hängende Frucht für eine vollständige Transformation. Der Abgleich von Rechnungsdaten mit Zahlungsdaten ist eine Aufgabe, die zum Teil dank maschinellem Lernen bereits automatisiert wurde. Jetzt bauen AR-Softwareanbieter weiter auf dieser Grundlage auf und entwickeln die traditionelle KI-Automatisierung zu autonomen Agenten weiter.
Käufer aufgepasst
Seien Sie vorsichtig bei Debitorenbuchhaltung-Plattformen, die bereits autonome Agenten für Debitorenbuchhaltung-Bargeldanwendungsprozesse beanspruchen, da dies das sein kann, was Anthropic als automatisierte Arbeitsabläufe und nicht als echte Autonomie beschreibt. Zum Beispiel sind Integrationen und robotergesteuerte Prozessautomatisierung keine Agenten. Ausgeklügelte Debitorenbuchhaltung-Agenten zeichnen sich durch einen Unterbau aus großen Sprachmodellen, Argumentationsfunktionen, anderen Tools und Finanzdaten aus.
Mit der Zeit und Reife werden Finanzteams die agentische KI auf das gesamte Debitorenbuchhaltung-Ökosystem ausweiten, wobei die Agenten zunehmend über mehrere Softwaresysteme hinweg zusammenarbeiten. Dies wird die Art und Weise, wie B2B-Zahlungen abgewickelt werden, verändern. Agenten kommunizieren zwischen Entitäten wie Banken und Käufern und ahmen menschliche Interaktionen nach. In diesem Fall wird KI in die Welt des Zahlungsverkehrs eingebettet werden. Letztendlich wird es eine Verschiebung hin zu aufgabenbasierten Zahlungsmodellen geben, bei denen Unternehmen für bestimmte Aufgaben bezahlen, die von KI-Agenten erledigt werden, anstatt für traditionelle Abonnementmodelle.
Die Auswirkungen auf Debitorenbuchhaltung-Profis
Die rasante Weiterentwicklung von Agentic AI-Modellen erfordert, dass Unternehmen ihre technischen und geschäftlichen Fähigkeiten kontinuierlich aktualisieren, um diese Modelle effektiv zu übernehmen und zu nutzen. Während KI die heutigen Teams erheblich erweitert, entfernt sie den Menschen noch nicht vollständig aus der Debitorenbuchhaltung. KI kann AR-Strategien empfehlen, aber menschliches Fachwissen ist immer noch entscheidend für die Entwicklung dieser Strategien.
Aus diesem Grund ist KI-Kompetenz für Debitorenbuchhaltung-Profis auf allen Ebenen von entscheidender Bedeutung.
Die Rollen verändern sich, da KI den Mitarbeitern neue Verantwortlichkeiten übernimmt. Anstelle von Datenmanagern werden wir alle zu KI-Trainern und Schöpfern von KI-gesteuerten Vorhersagen, die dazu beitragen, neue finanzielle Möglichkeiten aufzudecken. Zukünftige AR-Wissensarbeiter müssen in der Lage sein, Geschäftsstrategien zu formulieren und ihre persönlichen Erfahrungen in die Agentic-Workflows einfließen zu lassen. Die Vorteile der KI gehen über die reine Zeitersparnis hinaus. Es schafft eine Chance für Fachleute, die nächste Generation von Finanzsystemen mitzugestalten. Fachkräfte, die diese Chance ignorieren, sind anfälliger für KI-Arbeitsplatzverlagerungen. Die Einbeziehung von Agentic-Agenten verbessert den Lebenslauf.
Das reale Arbeitsplatzrisiko
Das wahre Jobrisiko ist nicht nur die KI selbst, sondern auch der Vorteil, den Einzelpersonen erzielen, die Agentic AI nutzen, um die Leistungsfähigkeit derjenigen zu übertreffen, die sie nicht nutzen oder nicht nutzen konnten.
Den Markt für agentische KI verstehen und wie sich Billtrust von anderen abhebt
Da Gartner Agentic AI als "das nächste große Ding" bezeichnet, ist die Wettbewerbslandschaft für Debitorenbuchhaltung-Automatisierungssoftware ein Nährboden für Aktivitäten. Neueinsteiger sind KI-First-Startups, und sie fordern die etablierten Unternehmen heraus, indem sie sich als "modernere Lösungen" bewerben. Sie bezeichnen +20-jährige Pioniere wie Billtrust als "traditionelle Ansätze", denen die neueren KI-Technologien von Start-ups fehlen.
Natürlich könnte nichts weiter von der Wahrheit entfernt sein.
Die Kosten für KI sind deutlich gesunken, so dass sie für alle Softwareanbieter – groß und klein, erfahren und unerfahren – zugänglicher geworden ist. Tatsächlich verfolgt Billtrust einen modernen, GenAI-First-Ansatz, um unsere KI-Automatisierung voranzutreiben.
Genau wie Startups verfolgt Billtrust einen GenAI-First-Ansatz für KI-Innovationen.
Was bedeutet ein GenAI-First-Ansatz?
Eine GenAI-First-Strategie gilt als "Ansatz der nächsten Generation" oder als "modernerer" Ansatz für KI-Innovationen. Es ist die Strategie, die KI-Startups für sich beanspruchen. Traditionell hat die KI-Automatisierung mit maschinellem Lernen und fortschrittlicher KI-Analytik begonnen. Während diese Tools immer noch bewährte Strategien für die Automatisierung sind, können Unternehmen heute auf unterschiedliche Weise Robotic Process Automation erreichen – vor allem beginnend mit großen Sprachmodellen.
Billtrust verwendet diesen Gen-AI-First-Ansatz. Tatsächlich wird unsere Co-Pilot AI-Plattform von LLMs angetrieben, und wir entwickeln sie weiter zu handlungsbasierten Agenten.
Jetzt, wo wir hier alle gleich sind. Lassen Sie uns über Unterschiede sprechen.
Der Unterschied zwischen KI-Startups und Billtrust liegt in den Daten
Startups nehmen Daten aus einem sehr kleinen, unausgereiften Geschäftsbuch und wenden KI-Tools darauf an.
Das ist eine ganz andere Geschichte, wenn man es mit Billtrust vergleicht.
Dank unserer 20-jährigen Tätigkeit in der Branche verfügen wir über das größte Finanzdatennetzwerk der Branche. Wir nehmen 20+ Jahre anonymisierte Daten aus dem gesamten AR-Lebenszyklus und trainieren unsere KI-Plattform darauf.
Data Engineering ist wichtig
Wir alle wissen, dass KI-Modelle nur so intelligent sind wie die Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden. Data Engineering ist wichtig. Die Erfassung von Daten auf Unternehmensebene in großem Maßstab sollte als Voraussetzung für jedes KI-System angesehen werden. Schließlich ermöglichen riesige Datensätze gängige Datenmodelle, die Agentenagenten in die Lage versetzen, zu "wissen", wie sie sich verhalten und auf verschiedene Szenarien reagieren sollen. Daten sind eine große Sache, denn sie bestimmen, wie der Agent beispielsweise Empfehlungen oder personalisierte Erfahrungen generiert. Debitorenbuchhaltung-Anbieter, die nicht über Enterprise-Data-Engineering-Fähigkeiten verfügen, neigen dazu, diese grundlegende Notwendigkeit zu beschönigen.
Billtrust integriert Unternehmensdaten in großem Umfang, einschließlich synthetischer Transaktionsdaten im Wert von 1 Billion US-Dollar pro Jahr. Sehr selten gibt es eine Situation oder ein Szenario, das unser KI-System noch nicht gesehen hat. Das bedeutet, dass unsere KI-Plattform unsere Mitbewerber überlisten kann und Kunden eine beispiellose Transparenz und Kontrolle, genauere Branchen-Benchmarks und autonome Funktionen bietet, die aus mehr als zwei Jahrzehnten praktischer Erfahrung in der Debitorenbuchhaltung stammen.
KI ist nur ein Werkzeug. Ohne eine Fülle hochwertiger Daten und die richtigen Branchenexperten, die sie leiten, kann KI keine aussagekräftigen Erkenntnisse und transformativen Geschäftsergebnisse liefern.
Hier ist, was Sie sonst noch wissen sollten:
- Startups beginnen oft mit Punktlösungen, die auf bestimmte Bereiche der Debitorenbuchhaltung spezialisiert sind, was bedeutet, dass sie interessante, aber unzusammenhängende Erkenntnisse oder isolierte Empfehlungen und Maßnahmen liefern können. Die Lösung von Billtrust deckt jedoch die gesamte Bandbreite ab, sodass Sie ein koordiniertes, multiagentenübergreifendes Reaktionsteam für Ihr gesamtes Ökosystem der Debitorenbuchhaltung erhalten.
- Startups können eine kleine Anzahl von Kundentransaktionen durchführen, aber Billtrust wickelt jährlich Zahlungen in Höhe von 1 Billion US-Dollar ab. Wir verstehen Transaktionen und alle damit verbundenen Nuancen – von Kreditkartenbearbeitungsgebühren bis hin zu den Business Payments Networks.
- Startups und Einzellösungen lassen sich möglicherweise nicht in alle Ihre Finanzsysteme und -tools integrieren. In der Zwischenzeit stellt Billtrust 40 ERP-Konnektoren zur Verfügung und stellt 260 Kreditorenportalen regelmäßig Rechnungen, was bedeutet, dass unsere KI in Ihrem gesamten AR-Ökosystem zusammenarbeitet, koordinierte Intelligenz bereitstellt und eine tiefe Domänenerfahrung in jede Empfehlung und jeden autonomen Agenten einbettet.
- Startups verfügen über begrenzte Debitorenbuchhaltungsfunktionen, denen es oft an der Flexibilität mangelt, die Finanzteams benötigen, um die Automatisierungsfunktionen an ihre individuellen Prozesse und Geschäftsanforderungen anzupassen. In der Zwischenzeit bietet Billtrust einige der anpassbarsten Zahlungsrichtlinien auf dem heutigen Markt.
Letzten Endes sollten sich Entscheidungsträger auch diese Schlüsselfrage stellen: Wenn Sie Ihren Cashflow beschleunigen und Ihre finanzielle Flexibilität schützen wollen, würden Sie ein Startup bevorzugen, das in 2 bis 5 Jahren existieren kann oder auch nicht, oder würden Sie lieber auf die Sicherheit eines Branchen-Standbeins mit einer nachgewiesenen KI-Erfolgsbilanz setzen?
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