Kurzfassung
Buchhaltungs-Admin-Aufgaben kosteten täglich wertvolle Stunden: Rechnungen verbuchen, Termine koordinieren, Offerten erstellen. Ein KI-Agent mit Zugang zu ERP und Outlook übernimmt diese Aufgaben autonom – er entscheidet selbstständig, was zu tun ist.
Ausgangslage
- → Eingehende Rechnungen müssen manuell geprüft und ins ERP übertragen werden
- → Terminkoordination über E-Mail: aufwändig, fehleranfällig, zeitraubend
- → Offerten-Erstellung erfordert manuelle Datensuche im ERP und Formatierung
- → Täglich 2–3 Stunden für repetitive Admin-Aufgaben
Ziel
- ✓ KI-Agent übernimmt repetitive Buchhaltungs-Admin autonom
- ✓ Agent entscheidet kontextbasiert – kein fixer Workflow erforderlich
- ✓ Alle Aktionen werden geloggt und sind nachvollziehbar
Umsetzung
- 1. Agent-Bewusstsein definiert: Rolle, Aufgaben, Grenzen («Tanja, die Bürochefin»)
- 2. Outlook-MCP-Server eingebunden (E-Mail lesen, Kalender verwalten)
- 3. ERP-API angebunden (Rechnungen verbuchen, Kunden abfragen, Offerten erstellen)
- 4. Agent-Loop aufgebaut: Input → Kontextanalyse → Tool-Auswahl → Aktion → Logging
- 5. Start im «Vorschlag-Modus»: Agent schlägt Aktion vor, Mensch genehmigt – bis Vertrauen aufgebaut ist
- 6. Schrittweiser Übergang zu autonomem Betrieb mit Ausnahmen für kritische Beträge
Aus der Praxis
Echte Konversationen mit Tanja – direkt über Telegram.
Ergebnis
- ✓ Tägliche Admin-Stunden eliminiert – Agent arbeitet autonom
- ✓ Kontextbewusstes Handeln – egal ob PDF, E-Mail oder Anfrage
- ✓ Laufende Kosten: ein paar API-Calls statt Mitarbeiterstunden
- ✓ Vollständiges Logging – jede Aktion nachvollziehbar
Stack & Technologien
Anthropic Claude API, Outlook-MCP-Server, ERP-REST-API (custom), Python Agent-Loop, Logging-Framework
Hinweis: Generische Darstellung ohne spezifischen Kundenbezug. Best Practices aus eigenen und Kundenprojekten.
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