{"id":334717,"date":"2026-08-19T06:15:47","date_gmt":"2026-08-19T13:15:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.zuora.com\/guides\/agentic-ai-enterprise-use-cases\/"},"modified":"2026-08-19T06:15:47","modified_gmt":"2026-08-19T13:15:47","slug":"agentic-ai-enterprise-use-cases","status":"publish","type":"guides","link":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/guides\/agentic-ai-enterprise-use-cases\/","title":{"rendered":"Agentische KI f\u00fcr Unternehmen: Anwendungsf\u00e4lle, Betriebsmodelle und Gesch\u00e4ftsnutzen"},"featured_media":0,"parent":0,"template":"page-knowledge-hub.php","content_type":[],"geo":[],"growth_initiatives":[],"parent_guide_categories":[],"industry":[],"persona":[],"product_line":[],"topic":[],"class_list":["post-334717","guides","type-guides","status-publish","hentry"],"acf":{"knowledge_hub_title":"Agentische KI f\u00fcr Unternehmen: Anwendungsf\u00e4lle, Betriebsmodelle und Gesch\u00e4ftsnutzen","knowledge_hub_author":"REBECCA BLANKENSHIP","knowledge_hub_date":"20260819","knowledge_hub_read_time_label":"9 MINUTEN","knowledge_hub_secondary_category":"","knowledge_hub_category":"GUIDES","knowledge_hub_summary":"In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie wirkungsstarke Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr agentische KI in Unternehmen \u00fcber zentrale operative Funktionen hinweg identifizieren, steuern und messen.","knowledge_hub_featured_image":286652,"knowledge_hub_hero_media_content_group":{"knowledge_hub_is_vidyard_video":false,"knowledge_hub_vidyard_video_group":{"vidyard_id":""}},"toc_card_title":"Warum Zuora?","toc_card_description":"Von Abonnements und hybriden Bundles bis hin zu komplexer Nutzung und KI-Tokens \u2013 Zuora bietet die passenden L\u00f6sungen, um die gr\u00f6\u00dften Herausforderungen von CFOs mit einer einzigen Monetarisierungsplattform zu bew\u00e4ltigen.","toc_cta_label":"Demo ansehen","toc_cta_link":"https:\/\/www.zuora.com\/resources\/demo-on-demand\/","knowledge_hub_content":[{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Kurz & knapp","content":"<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Agentische KI bezeichnet im Allgemeinen KI-Systeme, die \u00fcber Ziele schlussfolgern k\u00f6nnen, Tools nutzen und mehrstufige Aufgaben innerhalb definierter Leitplanken ausf\u00fchren.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Starke Anwendungsf\u00e4lle im Unternehmen verf\u00fcgen \u00fcber einen klaren Ausl\u00f6ser, eine Aufgabe, ein Ergebnis, einen verantwortlichen Owner sowie einen Bezug zu Kosteneinsparungen, Umsatz oder Risikoreduzierung.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Procure-to-Pay, Marketing Operations, Retail Merchandising, Kundenservice, Finance und Supply Chain sind belastbare Bereiche zur Bewertung.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Governance sollte dem Risiko jeder Aktion entsprechen und autonome Ausf\u00fchrung f\u00fcr risikoarme T\u00e4tigkeiten mit Freigaben und Eskalationen kombinieren, wo erforderlich.<\/span><\/li>\n<\/ul>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Was ist agentische KI f\u00fcr Unternehmen?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr Enterprise-Teams bezeichnet agentische KI in der Regel KI-Systeme, die \u00fcber Ziele schlussfolgern, Tools einsetzen und mehrstufige Aufgaben innerhalb definierter Grenzen abschlie\u00dfen k\u00f6nnen. Im Vergleich zu deterministischer Automatisierung und Copilots zur Unterst\u00fctzung von Mitarbeitenden sind agentische Systeme darauf ausgelegt, mehr Verantwortung f\u00fcr Planung, Koordination und Ausf\u00fchrung zu \u00fcbernehmen.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">In der Praxis sind die meisten Enterprise-Einf\u00fchrungen keine Autonomie ohne klare Begrenzung. Sie werden durch Workflow-Regeln, Systemberechtigungen, Genehmigungsschwellen und menschliche Aufsicht begrenzt.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr Enterprise-F\u00fchrungskr\u00e4fte lauten die zentralen Fragen:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wo passt autonome oder teilautonome Arbeit in einen operativen Prozess?<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Welches Ereignis l\u00f6st die Arbeit aus?<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Welche Ergebnisse liefert der Agent?<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wer bleibt f\u00fcr das Ergebnis verantwortlich?<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wie schafft das Ergebnis messbaren Mehrwert?<\/span><\/li>\n<\/ul>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"F\u00fcr wen ist dieser Leitfaden zu agentischer KI in Unternehmen gedacht?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">Dieser Leitfaden richtet sich an Enterprise-Teams, die bewerten, wo agentengesteuerte Ausf\u00fchrung sinnvoll ist, wie sie gesteuert werden sollte und wie ihr Nutzen gemessen werden sollte:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Leitende Verantwortliche im Enterprise-Operations-Bereich, die pr\u00fcfen, wo autonome Ausf\u00fchrung Workflows verbessern kann.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Leitende Verantwortliche aus Einkauf und Finance, die KI im Procure-to-Pay und in angrenzenden Prozessen evaluieren.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Leitende Verantwortliche im Marketing Operations, die Use Cases f\u00fcr Kampagnen, Content, Zielgruppen sowie Budget- und Ausgabenmanagement bewerten.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Teams f\u00fcr digitale Transformation und IT-Strategie, die definieren, wie Agents in bestehende Enterprise-Software integriert werden sollten.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Produkt- und Solution-Marketer, die Agent-F\u00e4higkeiten in operativen Mehrwert \u00fcbersetzen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Analysten und Berater, die die Einf\u00fchrung von Enterprise-KI sowie Operating Models untersuchen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Sie erhalten vier praxisorientierte Frameworks:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Taxonomie, die Enterprise-Funktionen mit Agent-Tasks, Triggern, Outputs und Verantwortlichen verkn\u00fcpft.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Funktionsspezifische Beispiele f\u00fcr Procure-to-Pay, Marketing Operations und Retail Merchandising.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Operating Model, um Agent-Ausf\u00fchrung und menschliche Aufsicht auszubalancieren.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Methode, um von Agents erledigte Arbeit mit Kosteneinsparungen, Umsatz oder Risikoreduktion zu verkn\u00fcpfen.<\/span><\/li>\n<\/ul>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_resource_post","resource_type":"Leitfaden","label":"","label_icon":null,"related_post":300861,"title":"Preisgestaltung von Agentic AI: Ein praxisorientierter Leitfaden f\u00fcr Finanz- und Produktverantwortliche","description":"","cta_button":"Leitfaden lesen","cta_link":"https:\/\/www.zuora.com\/guides\/agentic-ai-pricing\/","featured_image":332506,"theme_color":"Primary","include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_resource_post","resource_type":"Leitfaden","label":"","label_icon":null,"related_post":313186,"title":"KI-Monetarisierung: Erkenntnisse zu Preismodellen, Operating Stacks und Umsatzbereitschaft,","description":"","cta_button":"Ressource lesen","cta_link":"https:\/\/www.zuora.com\/resources\/ai-monetization\/","featured_image":286594,"theme_color":"Primary","include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_resource_post","resource_type":"Leitfaden","label":"","label_icon":null,"related_post":308279,"title":"Monetarisierung agentenbasierter KI: Warum CFOs und CIOs gemeinsam f\u00fchren m\u00fcssen","description":"","cta_button":"Leitfaden lesen","cta_link":"https:\/\/www.zuora.com\/guides\/monetizing-agentic-ai-why-cfos-and-cios-must-lead-together\/","featured_image":236867,"theme_color":"Primary","include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Welche Konzepte sollten Unternehmen verstehen, bevor sie agentische KI bewerten?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen sollten zwischen KI-Agenten, agentischen Workflows, Orchestrierungsebenen, Autonomiemodellen und Business-Value-Events unterscheiden, bevor sie Use Cases ausw\u00e4hlen.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Worin besteht der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem agentischen Workflow?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein KI-Agent ist ein Softwaresystem, das darauf ausgelegt ist, ein Ziel zu verfolgen, im Kontext zu schlussfolgern und Tools zu nutzen, um innerhalb definierter Grenzen Handlungen auszuf\u00fchren.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein agentischer Workflow ist der umfassendere operative Prozess, in dem ein oder mehrere Agenten zusammenh\u00e4ngende Aufgaben erledigen. Beispielsweise kann ein Agent eine Rechnung validieren, w\u00e4hrend ein anderer eine Abweichung untersucht und den Vorgang zur Pr\u00fcfung vorbereitet.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Der Agent ist der Akteur. Der Workflow ist der gesteuerte Prozess um diesen Akteur herum.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Was ist eine Agenten-Orchestrierungsebene?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Eine Orchestrierungsebene koordiniert Agenten, Unternehmensanwendungen, Genehmigungen und das Handling von Ausnahmen. Sie hilft festzulegen, welcher Agent handelt, welche Systeme beteiligt sind, welche Kontrollen gelten und wo menschliches Urteilsverm\u00f6gen erforderlich ist.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Worin besteht der Unterschied zwischen Human-in-the-Loop und autonomer Ausf\u00fchrung?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Human-in-the-Loop-Ausf\u00fchrung erfordert, dass eine Person bestimmte Handlungen pr\u00fcft oder genehmigt. Dieses Modell ist geeignet, wenn eine Entscheidung menschliches Urteilsverm\u00f6gen erfordert, eine definierte Schwelle \u00fcberschreitet oder ein relevantes finanzielles, rechtliches, kundenbezogenes oder Reputationsrisiko birgt.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Autonome Ausf\u00fchrung erm\u00f6glicht es einem Agenten, zul\u00e4ssige Handlungen ohne schrittweise Intervention abzuschlie\u00dfen. In der Praxis kombinieren Unternehmen h\u00e4ufig beide Modelle, indem sie Routinehandlungen innerhalb definierter Grenzen zulassen und Ausnahmen mit h\u00f6herer Tragweite an eine Person weiterleiten.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Was sind abrechenbare Events und Business-Value-Events?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr die kommerzielle Preisgestaltung definieren einige Anbieter ein abrechenbares Event als eine diskrete, abgeschlossene Arbeitseinheit, die an eine Vertragskennzahl gebunden ist.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fcr interne Abl\u00e4ufe ist h\u00e4ufig der Begriff Business-Value-Event hilfreicher: ein Output, der mit Kosteneinsparungen, Umsatz oder Risikoreduzierung verkn\u00fcpft ist. Je nach Funktion kann ein Business-Value-Event eine abgeglichene Rechnung, eine gel\u00f6ste Serviceanfrage, eine richtlinienkonforme Budgetverschiebung oder eine abgeschlossene Markdown-Entscheidung sein.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Eine eventbasierte Sicht kann Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, von Agenten erledigte Arbeit als messbaren Output zu bewerten, statt sich ausschlie\u00dflich auf Zugriffsmetriken oder Arbeitsaufwand zu st\u00fctzen. Das wird besonders wichtig, wenn Teams sp\u00e4ter Agentenaktivit\u00e4ten mit <\/span><a href=\"https:\/\/www.zuora.com\/de\/resources\/ai-monetization\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">KI-Monetarisierung<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> und Finance-Grade Operating Controls verkn\u00fcpfen m\u00fcssen.<\/span>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Wie sollten Unternehmen Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr agentische KI kategorisieren?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen sollten Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr agentische KI nach operativem Prozess, Agentenaufgabe, ausl\u00f6sendem Ereignis, Output sowie verantwortlichem Owner kategorisieren. \u201eEinen Agenten deployen\u201c ist kein vollst\u00e4ndiger Anwendungsfall; der Anwendungsfall sollte den Prozess und das beabsichtigte Ergebnis beschreiben.<\/span>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><b>Funktion<\/b><\/th>\n<th><b>Agentenaufgabe<\/b><\/th>\n<th><b>Ausl\u00f6sendes Ereignis<\/b><\/th>\n<th><b>Output oder gesch\u00e4ftswertstiftendes Ereignis<\/b><\/th>\n<th><b>Operativer Owner<\/b><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Beschaffung bis Zahlung<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Rechnungen mit Bestellungen abgleichen und zul\u00e4ssige Ausnahmen bearbeiten<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Rechnung eingegangen oder Abweichung erkannt<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Rechnung abgeglichen oder Ausnahme gekl\u00e4rt<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Prozess-Owner f\u00fcr Beschaffung bis Zahlung<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Beschaffung bis Zahlung<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Zahlungszeitpunkt oder Lieferantenkonditionen im Rahmen der Richtlinie bewerten<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Freigegebene Rechnung, Skontofenster oder Konditionsausnahme<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Skonto genutzt oder Zahlungsaktion vorbereitet<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Prozess-Owner f\u00fcr Beschaffung bis Zahlung<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Marketing Operations<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Kampagnenallokation innerhalb genehmigter Grenzen \u00fcberwachen und optimieren<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Leistungskennzahl \u00fcberschreitet einen definierten Schwellenwert<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Budget umgeschichtet oder Empfehlung eingereicht<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Owner f\u00fcr Marketing Operations<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Marketing Operations<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Content erstellen und durch Freigabekontrollen routen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Kampagnenbriefing oder Content-Anfrage freigegeben<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Content erstellt und zur Freigabe weitergeleitet<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Owner f\u00fcr Marketing Operations<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Marketing Operations<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Zielgruppensegmente innerhalb genehmigter Parameter aktualisieren<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Neue Zielgruppen- oder Performance-Daten werden verf\u00fcgbar<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Segment aktualisiert und Targeting angepasst<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Owner f\u00fcr Marketing Operations<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Einzelhandels-Merchandising<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Preise oder Preisnachl\u00e4sse gem\u00e4\u00df Richtlinie anpassen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Nachfrage- oder Bestandssignal ver\u00e4ndert sich<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Preis aktualisiert oder Freigabe angefordert<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Merchandising-Owner<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Einzelhandels-Merchandising<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Best\u00e4nde ausbalancieren<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Bestandsungleichgewicht erkannt<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Ausgleichsma\u00dfnahme initiiert oder empfohlen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Merchandising-Owner<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Einzelhandels-Merchandising<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Sortimentsempfehlungen \u00fcberarbeiten<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Nachfragemuster oder Produktperformance ver\u00e4ndern sich<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Sortimentsempfehlung aktualisiert<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Merchandising-Owner<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Kundenservice<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Berechtigte Tier-1-Anfragen l\u00f6sen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Kundenanfrage eingegangen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Anfrage gel\u00f6st oder eskaliert<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Owner Kundenservice<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Finanzen und Rechnungswesen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Definierte Datens\u00e4tze abstimmen oder gering risikobehaftete Anomalien untersuchen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Abstimmungs-Trigger oder Anomalie erkannt<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Abstimmung abgeschlossen oder Ausnahme weitergeleitet<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Owner f\u00fcr Finanzen oder Rechnungswesen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Supply Chain<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Gering risikobehaftete Fulfillment- oder Nachschubma\u00dfnahmen empfehlen oder initiieren<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Bestands-, Nachfrage- oder St\u00f6rungssignal erkannt<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Ma\u00dfnahme gem\u00e4\u00df Richtlinie ausgef\u00fchrt oder eskaliert<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Supply-Chain-Owner<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Diese Taxonomie ist sowohl ein Priorisierungs- als auch ein Operating-Design-Tool. Sie verhindert, dass Teams den Agenten selbst als Anwendungsfall behandeln, und stellt klar, welches Ergebnis der Agent liefern soll.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr agentische KI k\u00f6nnen zudem funktions\u00fcbergreifend sein. Ein Workflow zur Rechnungsbearbeitung kann beispielsweise Beschaffung, Wareneingang, Lieferantenkommunikation und Finanzkontrollen umfassen.<\/span>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Wie kann agentische KI Procure-to-Pay verbessern?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">Agentische KI kann Procure-to-Pay verbessern, indem sie Rechnungen abgleicht, Ausnahmen untersucht, Prozessschritte koordiniert und zul\u00e4ssige Aktionen im gesamten Prozess ausf\u00fchrt.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Procure-to-Pay umfasst den Prozess von einem internen Einkaufsbedarf bis zur Zahlung an den Lieferanten:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Fachbereich stellt eine Bedarfsanforderung.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der Einkauf pr\u00fcft die Anforderung und erstellt eine Bestellung.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Waren oder Dienstleistungen werden geliefert bzw. erbracht und angenommen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Rechnung geht ein.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Kreditorenbuchhaltung gleicht die Rechnung mit der Bestellung und dem Wareneingang\/Leistungsnachweis ab.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Abweichungen werden untersucht.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine freigegebene Rechnung wird zur Zahlung terminiert.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Klassische Automatisierung ist \u00e4u\u00dferst wirksam, wenn feste Regeln ausreichen. Agentische KI wird relevanter, wenn der Prozess Interpretation, Untersuchung, Koordination und Anpassung \u00fcber mehrere Schritte hinweg erfordert.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Was kann ein Agent in jeder Procure-to-Pay-Phase tun?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">In der Anforderungsphase kann ein Agent eine Anforderung pr\u00fcfen und sie durch den jeweils zutreffenden Workflow leiten.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">In der Bestellphase kann ein Agent auf Basis einer validierten Anforderung die n\u00e4chste zul\u00e4ssige Aktion vorbereiten, w\u00e4hrend der umgebende Workflow weiterhin die Genehmigungsanforderungen durchsetzt.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">W\u00e4hrend der Rechnungsverarbeitung kann ein Agent:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Rechnung der entsprechenden Bestellung und dem Wareneingang\/Leistungsnachweis zuordnen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Abweichung identifizieren und untersuchen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Beleg- und Zusatzinformationen aus angebundenen Systemen abrufen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Zul\u00e4ssige Ausnahmen kl\u00e4ren.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wesentliche Abweichungen zur menschlichen Pr\u00fcfung weiterleiten.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine freigegebene Rechnung f\u00fcr den n\u00e4chsten Zahlungsschritt vorbereiten.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Innerhalb klar definierter Kompetenz- und Autorit\u00e4tsgrenzen k\u00f6nnen Agenten au\u00dferdem Informationen mit Lieferanten oder Lieferantensystemen austauschen, um Zahlungsbedingungen oder Rechnungsdetails zu kl\u00e4ren. Verhandlungen, das Eingehen von Verpflichtungen sowie Ausnahmen von Richtlinien sollten weiterhin Genehmigungsschwellen unterliegen.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Worin unterscheidet sich agentische Rechnungskl\u00e4rung von klassischer RPA?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Klassische RPA ist in deterministischen Abl\u00e4ufen am st\u00e4rksten. Agentische Workflows eignen sich besser f\u00fcr Mehrdeutigkeit, Ausnahmebehandlung und schritt\u00fcbergreifendes Schlussfolgern innerhalb definierter Grenzen.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Betrachten Sie eine Rechnung, die nicht zur Bestellung passt, weil die erhaltene Menge nicht korrekt erfasst wurde.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">In einem klassischen RPA-Prozess wendet der Bot eine Abgleichregel an, erkennt die Abweichung und stellt die Rechnung in eine Ausnahmewarteschlange. Anschlie\u00dfend untersucht und behebt eine Person oder ein nachgelagerter Workflow die Abweichung.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">In einem agentischen Workflow kann die Abweichung eine Untersuchung ausl\u00f6sen. Der Agent pr\u00fcft die relevanten Bestell- und Wareneingangsdaten\/Leistungsnachweise, holt fehlende Best\u00e4tigungen ein und bereitet den n\u00e4chsten Schritt vor, der zur L\u00f6sung des Problems erforderlich ist. \u00dcberschreitet die Abweichung die Autorit\u00e4tsschwelle des Agenten, eskaliert er den Vorgang mit den verf\u00fcgbaren Nachweisen.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Der praktische Unterschied liegt nicht nur in der Datenbewegung. Entscheidend ist die F\u00e4higkeit des Agenten, \u00fcber mehrere Schritte hinweg zu schlussfolgern und Entscheidungen au\u00dferhalb seiner Berechtigungen zu eskalieren.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Welche Procure-to-Pay-Ergebnisse schaffen messbaren Wert?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Der Wert von Procure-to-Pay sollte anhand abgeschlossener Gesch\u00e4ftsvorf\u00e4lle gemessen werden und nicht \u00fcber allgemeine Outputs wie \u201eRechnung verarbeitet\u201c.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Relevante Business-Value-Ereignisse k\u00f6nnen sein:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Rechnung ohne manuelle Eingriffe abgeglichen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Abweichung innerhalb einer freigegebenen Richtlinie gel\u00f6st.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Skonto (Fr\u00fchzahlerrabatt) realisiert.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Zeitaufwand f\u00fcr manuelle Pr\u00fcfungen reduziert.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Zahlung innerhalb der erforderlichen Zahlungsfrist abgeschlossen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Jedes Ereignis kann einer Wertekategorie zugeordnet werden. Ein Skonto tr\u00e4gt zur Kostensenkung bei, w\u00e4hrend reduzierte manuelle Pr\u00fcfungen den personellen Aufwand im Prozess verringern k\u00f6nnen.<\/span>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Was sind Beispiele f\u00fcr agentische KI in Unternehmen im Bereich Marketing Operations?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">Beispiele f\u00fcr Enterprise-Marketing sind die Kampagnenoptimierung, die kontrollierte Content-Erstellung, die dynamische Zielgruppensegmentierung sowie die Umverteilung von Geboten oder Budgets. Diese Use Cases verbinden Monitoring, Entscheidungsfindung, Umsetzung und Erfolgsmessung.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">1. Autonome Kampagnenoptimierung<\/span><\/h3>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ausl\u00f6ser: Eine Kampagnenkennzahl \u00fcberschreitet oder unterschreitet einen freigegebenen Performance-Schwellenwert.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Agentenaktion: Der Agent bewertet die Kampagnenperformance und kann das Budget innerhalb vordefinierter Grenzen umverteilen. Eine gr\u00f6\u00dfere \u00c4nderung kann die Freigabe durch den Kampagnenverantwortlichen erfordern.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ergebnis: Budget wird umverteilt, ein Gebot wird angepasst oder eine Optimierungsanfrage wird weitergeleitet.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Operative Auswirkung: Marketingteams k\u00f6nnen manuelle Optimierungszyklen reduzieren und schneller auf Performancever\u00e4nderungen reagieren.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">2. Content-Erstellung und Freigabe<\/span><\/h3>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ausl\u00f6ser: Ein Kampagnenbriefing oder eine Content-Anfrage wird freigegeben.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Agentenaktion: Der Agent erstellt Inhalte, wendet verf\u00fcgbare Brand-Compliance-Pr\u00fcfungen an und leitet das Asset an die vorgesehenen Reviewer weiter.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ergebnis: Ein Content-Asset durchl\u00e4uft den definierten Erstellungs- und Freigabe-Workflow vollst\u00e4ndig.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Operative Auswirkung: Der Workflow kann den Koordinationsaufwand reduzieren und die Time-to-Market verk\u00fcrzen, wobei die menschliche Freigabe dort erhalten bleibt, wo sie erforderlich ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">3. Dynamische Zielgruppensegmentierung<\/span><\/h3>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ausl\u00f6ser: Neue Zielgruppen- oder Performancedaten werden verf\u00fcgbar.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Agentenaktion: Der Agent aktualisiert die geeigneten Segmente und passt das Targeting innerhalb freigegebener Parameter an.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ergebnis: Ein Zielgruppensegment wird erstellt oder aktualisiert.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Operative Auswirkung: Die Segmentierung kann auf aktuelle Signale reagieren, ohne auf einen manuellen Analystenzyklus warten zu m\u00fcssen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">4. Umverteilung von Geboten und Budgets in Echtzeit<\/span><\/h3>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ausl\u00f6ser: Die Kampagnenperformance \u00fcberschreitet eine definierte Grenze.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Agentenaktion: Der Agent passt Gebote oder Budget innerhalb festgelegter Restriktionen an und eskaliert Entscheidungen, die seine Befugnisse \u00fcberschreiten.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ergebnis: Budget wird umverteilt oder eine freigabef\u00e4hige Empfehlung wird erstellt.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Operative Auswirkung: Marketing Operations k\u00f6nnen schneller auf sich ver\u00e4ndernde Kampagnenperformance reagieren.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Wie k\u00f6nnte ein Agent eine Multichannel-Kampagne optimieren?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Marketing-Agent kann eine Performancever\u00e4nderung erkennen und eine Budgetverschiebung innerhalb freigegebener Grenzen empfehlen oder umsetzen.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Beispielsweise kann eine Kombination aus Zielgruppe und Kanal gegen\u00fcber einem definierten Ziel an Performance verlieren, w\u00e4hrend eine andere st\u00e4rker performt. Der Agent pr\u00fcft die freigegebenen Budgetgrenzen, reduziert die Zuteilung f\u00fcr die unterperformende Kombination und erh\u00f6ht die Zuteilung f\u00fcr die st\u00e4rkere.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Bleibt die vorgeschlagene Verschiebung innerhalb seiner Befugnisgrenze, kann der Workflow die \u00c4nderung automatisch umsetzen. Andernfalls wird die vorgeschlagene \u00c4nderung zur Freigabe weitergeleitet.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Das Business-Value-Event ist die abgeschlossene Budgetumverteilung, gefolgt von der Bewertung anhand eines etablierten Attributionsmodells. Autonome Aktion allein belegt keine Kausalit\u00e4t.<\/span>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Wie kann agentische KI Retail Merchandising ver\u00e4ndern?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">Agentic AI kann Retail-Teams dabei unterst\u00fctzen, ver\u00e4nderte Signale zu \u00fcberwachen und Preis-, Markdown-, Bestands- und Sortimentsma\u00dfnahmen \u00fcber Merchandising-Workflows hinweg zu koordinieren.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Retail-Merchandising vereint miteinander verkn\u00fcpfte Entscheidungen zu Nachfrage, Verf\u00fcgbarkeit, Standort, Timing und Marge.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Wie k\u00f6nnen autonome Preis- und Markdown-Agenten arbeiten?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Pricing-Agent kann Nachfrage- und Bestandsignale \u00fcberwachen und eine etablierte Preislogik anwenden. Wenn sich diese Signale \u00e4ndern, kann der Agent innerhalb definierter Policy-Grenzen eine Preisanpassung empfehlen oder ausf\u00fchren.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Routinem\u00e4\u00dfige \u00c4nderungen innerhalb eines zul\u00e4ssigen Rahmens k\u00f6nnen autonom erfolgen, w\u00e4hrend preisliche Anpassungen mit gr\u00f6\u00dferer Wirkung die Freigabe durch das Merchandising erfordern k\u00f6nnen.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Wie k\u00f6nnen Agenten f\u00fcr Bestandsumbalancierung arbeiten?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Bestandsagent kann \u00dcberbest\u00e4nde an einem Standort und unzureichende Best\u00e4nde an einem anderen Standort erkennen. Anschlie\u00dfend kann er innerhalb definierter Restriktionen eine Umbalancierung ansto\u00dfen oder empfehlen.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Das gesch\u00e4ftliche Wert-Ereignis kann eine abgeschlossene Umbalancierungsma\u00dfnahme, eine Reduktion von \u00dcberbest\u00e4nden oder eine Verringerung des Out-of-Stock-Risikos sein.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Wie k\u00f6nnen Agenten f\u00fcr die Sortimentsplanung arbeiten?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Sortimentsagent kann Ver\u00e4nderungen der Nachfrage oder der Produktperformance bewerten und erkennen, wo ein Sortiment angepasst werden sollte. Er kann Empfehlungen auf Filial- oder Kanalebene vorbereiten und wesentliche \u00c4nderungen an die Category Owner weiterleiten.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Dieses Modell erh\u00e4lt die Verantwortlichkeit der Merchandiser, erm\u00f6glicht den Agenten jedoch, Routineempfehlungen vorzubereiten und Ausnahmen sichtbar zu machen.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Wie sieht ein agentischer Retail-Workflow aus?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein agentischer Retail-Workflow interpretiert Nachfrage- und Bestandsignale, w\u00e4hlt eine freigegebene Ma\u00dfnahme aus, f\u00fchrt sie innerhalb definierter Grenzen aus und eskaliert Ausnahmen.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Beispielsweise kann ein H\u00e4ndler in mehreren Filialen eine sinkende Nachfrage nach einer Gruppe saisonaler SKUs feststellen, w\u00e4hrend der Bestand weiterhin \u00fcber einem Zielniveau liegt. Andere Standorte k\u00f6nnen eine st\u00e4rkere Nachfrage und geringere verf\u00fcgbare Best\u00e4nde aufweisen.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Merchandising-Agent bewertet die freigegebenen Optionen. Er kann eine Bestandsumbalancierung empfehlen und gegebenenfalls Markdowns vorschlagen. F\u00fcr SKUs und Filialen innerhalb freigegebener Schwellenwerte kann der Workflow erlauben, dass Preise automatisch aktualisiert werden. Gr\u00f6\u00dfere \u00c4nderungen werden zur Freigabe an das Merchandising weitergeleitet.<\/span>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Wie ver\u00e4ndert agentische KI die operativen Modelle von Unternehmen?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">Agentic AI kann Unternehmensarbeit von einer aufgabenbasierten Ausf\u00fchrung hin zu einer ergebnisorientierten Workflow-Gestaltung, risikobasierter Governance, klarer Verantwortlichkeit und ereignisbasierter Messung verlagern.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Wie verlagert sich Arbeit von Aufgaben zu Ergebnissen?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Traditionelle Operating Models teilen Prozesse in menschliche Aufgaben auf, z. B. ein Dokument zu pr\u00fcfen, ein System zu aktualisieren, einen Lieferanten zu kontaktieren oder einen Bericht zu erstellen.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Agentic Operating Models k\u00f6nnen stattdessen ein Ergebnis zuweisen: eine Rechnungsabweichung kl\u00e4ren, die Kampagnen-Performance wiederherstellen oder Best\u00e4nde neu ausbalancieren. Der Agent bestimmt dann die zul\u00e4ssigen Schritte, die zur Erreichung dieses Ergebnisses erforderlich sind, und f\u00fchrt sie aus.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Diese Verlagerung erfordert, dass Prozessverantwortliche Folgendes definieren:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Akzeptable Ergebnisse.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Betriebliche Rahmenbedingungen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eskalationsbedingungen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wann eine menschliche Freigabe erforderlich ist.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><\/h3>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Wie sollte die menschliche Aufsicht gestaltet werden?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Die menschliche Aufsicht sollte das Risiko und die Auswirkungen einer Handlung widerspiegeln.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Einige Workflows erfordern m\u00f6glicherweise, dass eine Person jede vorgeschlagene Ma\u00dfnahme pr\u00fcft. Andere k\u00f6nnen einem Agenten erlauben, routinem\u00e4\u00dfige Ma\u00dfnahmen innerhalb definierter Schwellenwerte auszuf\u00fchren und Entscheidungen mit gr\u00f6\u00dferer Tragweite zu eskalieren.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Finanzielle, kundenbezogene, rechtliche oder markenbezogene Konsequenzen bestimmen h\u00e4ufig, wo eine menschliche Freigabe erforderlich ist.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Wer ist f\u00fcr die Aufsicht \u00fcber den Agenten verantwortlich?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen ben\u00f6tigen eine explizite Verantwortlichkeit f\u00fcr das Verhalten und den Autonomiegrad von Agenten \u2013 auch wenn sie daf\u00fcr keine neue Stellenbezeichnung schaffen.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Agent Supervisor oder eine gleichwertig verantwortliche Rolle kann Folgendes \u00fcberwachen:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Agentenverhalten und operative Grenzen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Muster bei Ausnahmen und Eskalationen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Output-Qualit\u00e4t.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ob der Agent seinen Autonomiegrad beibehalten oder \u00e4ndern sollte.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Diese Verantwortlichkeiten k\u00f6nnen bei Prozessverantwortlichen, Operations-Teams, Risikofunktionen oder der IT liegen.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Warum sind abgeschlossene Ereignisse f\u00fcr die Messung wichtig?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Abgeschlossene Events mit Gesch\u00e4ftsnutzen k\u00f6nnen die erbrachte Arbeit direkter messen als reine Zugriffsmessgr\u00f6\u00dfen \u2013 insbesondere dann, wenn das Ziel ist zu verstehen, was der Agent tats\u00e4chlich abgeschlossen hat. Bei kommerziellen Angeboten muss diese Messschicht h\u00e4ufig an <\/span><a href=\"https:\/\/www.zuora.com\/de\/guides\/ultimate-guide-to-usage-based-pricing\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">usage-based pricing<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, ergebnisorientierte Preismodelle oder hybride Monetarisierungsmodelle angebunden werden.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Beispiele f\u00fcr messbare Ereignisse sind:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Rechnung abgeglichen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Kundenfall gel\u00f6st.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Kampagne angepasst.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Pricing-Ma\u00dfnahme ausgef\u00fchrt.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen k\u00f6nnen anschlie\u00dfend den Wert, die Qualit\u00e4t und das Risikoprofil jedes abgeschlossenen Ereignisses zusammen mit weiteren Kennzahlen wie Nutzung, Arbeitsaufwand und Adoption bewerten.<\/span>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Wo ordnet sich agentische KI in Enterprise-Software-Stacks ein?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">Agentic AI kann \u00fcber bestehende Systeme hinweg arbeiten, innerhalb einer bestehenden Anwendung agieren oder \u00fcber eine eigenst\u00e4ndige Agentenplattform betrieben werden. Das geeignete Muster h\u00e4ngt von der im Anwendungsfall erforderlichen Autonomie, den Kontrollmechanismen und der Reichweite \u00fcber Systemgrenzen hinweg ab.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Orchestrierung \u00fcber bestehende Systeme hinweg<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Eine agentische Schicht kann Aufgaben \u00fcber ERP-, CRM-, Marketing-, Service- und andere Systeme hinweg koordinieren. Dieses Muster ist relevant, wenn ein Ergebnis mehrere Anwendungen oder Teams erfordert.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Das Betriebsmodell sollte den erforderlichen Zugriff und die notwendige Aufsicht definieren, damit der Agent \u00fcber System- und Organisationsgrenzen hinweg arbeiten kann.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Eingebettete Agenten innerhalb bestehender Anwendungen<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Agent oder Copilot kann innerhalb einer bestimmten Enterprise-Plattform agieren. Dieser Ansatz kann zu einem Workflow passen, der \u00fcberwiegend innerhalb einer Anwendung verbleibt.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Er kann weniger geeignet sein, wenn das gew\u00fcnschte Ergebnis eine umfassende Orchestrierung \u00fcber mehrere Systeme hinweg erfordert.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Eigenst\u00e4ndige Agentenplattformen<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Eine eigenst\u00e4ndige Plattform kann Agenten- und Orchestrierungsfunktionen \u00fcber verschiedene Anwendungsf\u00e4lle hinweg bereitstellen. Das Betriebsmodell sollte dennoch Systemverantwortung, Zugriffsrechte, Eskalationswege und die Verantwortlichkeit f\u00fcr Ergebnisse definieren.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Was sollten Unternehmen \u00fcber verschiedene Bereitstellungsmuster hinweg bewerten?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">F\u00fchrungskr\u00e4fte in Unternehmen sollten Folgendes bewerten:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Erforderlicher System- und Datenzugriff.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Schwellenwerte f\u00fcr menschliche Freigaben.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Behandlung von Ausnahmen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Prozessverantwortung.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Monitoring und Performance-Review.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Die geeignete Architektur h\u00e4ngt von der im Anwendungsfall erforderlichen Autonomie und der Reichweite \u00fcber Systemgrenzen hinweg ab.<\/span>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Wie k\u00f6nnen Unternehmen agentische KI mit messbaren Gesch\u00e4ftsereignissen verkn\u00fcpfen?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen k\u00f6nnen agentische KI mit Wertsch\u00f6pfung verkn\u00fcpfen, indem sie f\u00fcr jeden Use Case den Ausl\u00f6ser, die mehrstufige Aufgabe, das abgeschlossene Ergebnis, die betroffene Wertkategorie und die Evidenz definieren.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Jeder Use Case sollte f\u00fcnf Elemente definieren:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ausl\u00f6ser: Welches Ereignis aktiviert den Agenten?<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Aufgabe: Welche mehrstufige Arbeit f\u00fchrt der Agent aus?<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ergebnis: Welche abgeschlossene Aktion oder Entscheidung entsteht daraus?<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Wertkategorie: Beeinflusst das Ergebnis Kosten, Umsatz oder Risiko?<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Evidenz: Wie wird die Organisation das Ergebnis verifizieren?<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Procure-to-Pay-Agent kann durch eine Abweichung bei einer Rechnung ausgel\u00f6st werden. Er untersucht und behebt die Diskrepanz und liefert eine abgestimmte Rechnung vor Ablauf einer Skontofrist. Das Ergebnis l\u00e4sst sich mit einem realisierten Skonto und reduziertem manuellem Aufwand verkn\u00fcpfen.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Marketing-Agent kann durch eine nachlassende Kampagnenleistung ausgel\u00f6st werden. Er verteilt freigegebenes Budget neu und erzeugt ein messbares Optimierungsereignis. Das Unternehmen kann nachgelagerte Ergebnisse anhand seines etablierten Attributionsmodells bewerten.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Retail-Agent kann durch \u00dcberbest\u00e4nde und sinkende Nachfrage ausgel\u00f6st werden. Er passt Preisnachl\u00e4sse innerhalb der Richtlinien an und erzeugt ein Pricing-Ereignis, das anhand der daraus resultierenden Umsatz- oder Kosteneffekte bewertet werden kann.<\/span>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Wie sollten Unternehmen ein Business-Value-Ereignis definieren?<\/span><\/h3>\n<span style=\"font-weight: 400;\">Ein Business-Value-Ereignis ben\u00f6tigt einen konkreten Ausl\u00f6ser, ein beobachtbares Ergebnis, eine Abschlussbedingung, einen Verantwortlichen, eine Wertkategorie, Kontrollen und Evidenz.<\/span>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><b>Frage<\/b><\/th>\n<th><b>Erforderliche Definition<\/b><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Was startet die Arbeit?<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Ein konkretes operatives Signal oder eine Anfrage<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Was schlie\u00dft der Agent ab?<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Eine beobachtbare Aktion, Entscheidung oder Kl\u00e4rung<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Wann ist das Ereignis abgeschlossen?<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Eine klare Abnahmebedingung<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Wer ist f\u00fcr das Ergebnis verantwortlich?<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Gesch\u00e4ftsfunktion oder ein Prozessverantwortlicher<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Welche wirtschaftliche Kategorie wird beeinflusst?<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Kosten, Umsatz oder Risiko<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Welche Kontrollen gelten?<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Berechtigungen, Schwellenwerte, Freigaben und Eskalationsregeln<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Welche Evidenz wird dokumentiert?<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Evidenz, die zur Verifizierung des abgeschlossenen Ereignisses und des daraus resultierenden Ergebnisses erforderlich ist<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Sobald Unternehmen Ereignisvolumen und -wert verstehen, k\u00f6nnen sie Auswirkungen auf Pricing und Operating Model bewerten, ohne die Monetarisierung durch Anbieter mit dem wirtschaftlichen Wert des zugrunde liegenden Prozesses zu verwechseln. F\u00fcr Teams, die von interner Messung zu externer Produktisierung \u00fcbergehen, sind <\/span><a href=\"https:\/\/www.zuora.com\/de\/?post_type=guides&p=324556\"><span style=\"font-weight: 400;\">Pricing Agentic AI<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> und <\/span><a href=\"https:\/\/www.zuora.com\/de\/?post_type=guides&p=324592\"><span style=\"font-weight: 400;\">The CFO's Guide to Monetizing AI<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> n\u00fctzliche weiterf\u00fchrende Ressourcen.<\/span>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Wie lassen sich geeignete Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr agentische KI identifizieren?","content":"<span style=\"font-weight: 400;\">Ein \u00fcberzeugender Anwendungsfall f\u00fcr agentische KI ist ein wiederholbarer, mehrstufiger Prozess mit einem klaren Ausl\u00f6ser, messbarem Ergebnis, definierten Entscheidungsgrenzen und einer verantwortlichen Business Owner:in.<\/span>\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Nutzen Sie diese Checkliste:<\/span>\n<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der Prozess umfasst eine wiederholbare, mehrstufige Aufgabe und nicht nur einen einzelnen, isolierten Prompt.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ein klares operatives Ereignis l\u00f6st die Arbeit aus.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Der Agent kann die f\u00fcr die Aufgabe erforderlichen Tools und Informationen nutzen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das gew\u00fcnschte Ergebnis hat ein eindeutiges Abschlusskriterium.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Das Ergebnis tr\u00e4gt zu Kosteneinsparungen, Umsatz oder Risikoreduzierung bei.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Entscheidungsgrenzen legen fest, welche Ma\u00dfnahmen der Agent ergreifen darf und welche eine menschliche Freigabe erfordern.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Eine Business Owner:in bleibt f\u00fcr das Ergebnis verantwortlich.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Prozesse mit unklarer Verantwortlichkeit oder nicht definierten Ergebnissen sind als Einstieg weniger geeignet.<\/span>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true},{"acf_fc_layout":"knowledge_hub_text_block","title":"Wichtige Erkenntnisse","content":"<ul>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Agentische KI f\u00fcr Unternehmen umfasst KI-Systeme, die \u00fcber Ziele schlussfolgern, Tools einsetzen und mehrstufige Aufgaben innerhalb definierter Leitplanken abschlie\u00dfen.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Anwendungsf\u00e4lle sollten \u00fcber Ausl\u00f6ser, Aufgaben, Outputs, Verantwortliche und Nutzen definiert werden. \u201eEinen Agenten bereitstellen\u201c ist kein vollst\u00e4ndiger Anwendungsfall.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Procure-to-Pay, Marketing Operations und Retail Merchandising vereinen h\u00e4ufige Signale, mehrstufige Entscheidungen und messbare Ergebnisse.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Governance sollte dem Risiko folgen. Routinet\u00e4tigkeiten k\u00f6nnen innerhalb definierter Grenzen ablaufen, w\u00e4hrend Entscheidungen mit h\u00f6herer Tragweite ggf. eine menschliche Freigabe erfordern.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Abgeschlossene Ereignisse \u2013 einschlie\u00dflich abgeglichener Rechnungen, angepasster Kampagnen, gel\u00f6ster F\u00e4lle und ausgef\u00fchrter Preisma\u00dfnahmen \u2013 k\u00f6nnen klarere Messeinheiten liefern als reine Zugriffsmetriken.<\/span><\/li>\n \t<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Jede agentische Aufgabe sollte mit Nachweisen f\u00fcr Kosteneinsparungen, Umsatz oder Risikoreduzierung verkn\u00fcpft sein.<\/span><\/li>\n<\/ul>","show_striped_bar":false,"related_post":null,"include_in_toc":true}],"faq_title":"FAQs","faq_items":[{"question":"Was sind g\u00e4ngige agentische-KI-Anwendungsf\u00e4lle im Unternehmensumfeld?","answer":"<span style=\"font-weight: 400;\">G\u00e4ngige Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr agentische KI sind u. a. der Abgleich von Rechnungen und die Bearbeitung von Ausnahmen im Procure-to-Pay-Prozess, die Optimierung von Kampagnen im Marketing, die Neuausrichtung von Pricing und Best\u00e4nden im Einzelhandels-Merchandising sowie die fallabschlie\u00dfende Bearbeitung von geeigneten Tier-1-Anfragen im Kundenservice. Finanzen und Supply Chain sind weitere Unternehmensfunktionen, in denen Teams agentische Workflows evaluieren k\u00f6nnen.<\/span>"},{"question":"Worin unterscheidet sich agentische KI von RPA und generativen KI-Copilots?","answer":"<span style=\"font-weight: 400;\">Traditionelles RPA f\u00fchrt feste, regelbasierte Skripte aus und ist besonders stark in vorhersehbaren Workflows. Generative KI-Copilots unterst\u00fctzen typischerweise eine Person innerhalb einer Aufgabe. Agentische KI ist darauf ausgelegt, \u00fcber mehrstufige Workflows hinweg zu schlussfolgern, Tools zu nutzen, sich an ver\u00e4nderte Bedingungen anzupassen und innerhalb definierter Grenzen zul\u00e4ssige Aktionen auszuf\u00fchren.<\/span>"},{"question":"Macht agentische KI menschliche Aufsicht \u00fcberfl\u00fcssig?","answer":"<span style=\"font-weight: 400;\">Nein. Agentische KI sollte innerhalb von Berechtigungen, Schwellenwerten, Monitoring-Anforderungen und Eskalationspfaden operieren. Entscheidungen mit gr\u00f6\u00dferer Tragweite k\u00f6nnen eine menschliche Pr\u00fcfung oder Freigabe erfordern.<\/span>"},{"question":"Wie verbessert agentische KI Procure-to-Pay?","answer":"<span style=\"font-weight: 400;\">Agentische KI kann Rechnungen mit Bestellungen und Wareneing\u00e4ngen abgleichen, Abweichungen untersuchen, zul\u00e4ssige Ausnahmen kl\u00e4ren und wesentliche Differenzen zur Pr\u00fcfung weiterleiten. Relevante Value Events sind u. a. realisierte Skonti und Rechnungen, die ohne manuelle Eingriffe abgeglichen wurden.<\/span>"},{"question":"Wo kann agentische KI in einem Enterprise-Software-Stack operieren?","answer":"<span style=\"font-weight: 400;\">Agentische KI kann als Orchestrierungsschicht \u00fcber ERP-, CRM-, Marketing-, Service- und andere Systeme hinweg operieren, als eingebettete F\u00e4higkeit innerhalb einer Anwendung oder \u00fcber eine eigenst\u00e4ndige Agent-Plattform. Das geeignete Muster h\u00e4ngt vom erforderlichen Autonomiegrad, den Kontrollmechanismen und dem system\u00fcbergreifenden Zugriff ab.<\/span>"},{"question":"Wie sollten Unternehmen den Wert von agentischer KI messen?","answer":"<span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen sollten abgeschlossene Business-Value-Events messen und diese mit Kosteneinsparungen, Umsatz oder Risikoreduzierung verkn\u00fcpfen. Jedes Event sollte einen klaren Ausl\u00f6ser, eine eindeutige Abschlussbedingung, eine verantwortliche Person, Kontrollmechanismen und belastbare Nachweise haben.<\/span>"},{"question":"N\u00e4chste Schritte","answer":"<span style=\"font-weight: 400;\">Starten Sie mit einem Workflow, der einen klaren Ausl\u00f6ser, ein messbares Ergebnis, eine definierte verantwortliche Person sowie eine gut beherrschbare Freigabegrenze hat. Bestimmen Sie anschlie\u00dfend, wie das abgeschlossene Event Gesch\u00e4ftswert schafft und welches Governance-Modell der Workflow erfordert.<\/span>\n\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Mehr dazu unter <\/span><a href=\"https:\/\/www.zuora.com\/de\/?post_type=guides&p=324556\"><span style=\"font-weight: 400;\">Pricing Agentic AI: A Practical Guide for Finance and Product Leaders<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span>\n\n\u00a0\n\n<span style=\"font-weight: 400;\">Siehe <\/span><a href=\"https:\/\/www.zuora.com\/de\/guides\/monetizing-agentic-ai-why-cfos-and-cios-must-lead-together\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Monetizing Agentic AI: Why CFOs and CIOs Must Lead Together<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span>"}],"knowledge_hub_archive_url":"","knowledge_hub_archive_label":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/guides\/334717","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/guides"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/guides"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/guides\/334717\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=334717"}],"wp:term":[{"taxonomy":"content_type","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/content_type?post=334717"},{"taxonomy":"geo","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/geo?post=334717"},{"taxonomy":"growth_initiatives","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/growth_initiatives?post=334717"},{"taxonomy":"parent_guide_categories","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/parent_guide_categories?post=334717"},{"taxonomy":"industry","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/industry?post=334717"},{"taxonomy":"persona","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/persona?post=334717"},{"taxonomy":"product_line","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/product_line?post=334717"},{"taxonomy":"topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.zuora.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/topic?post=334717"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}