Die meisten Innendienstteams kennen diese Version der B2B-Auftragsbearbeitung nur zu gut. Eine Kunden-E-Mail kommt mit einem PDF-Anhang an. Jemand öffnet sie, liest sich durch die Positionen, öffnet das ERP, legt einen neuen Auftrag an, tippt die Kundennummer ein, fügt jedes Produkt einzeln hinzu, prüft die Preise, speichert den Datensatz und sendet eine Bestätigung. Multiplizieren Sie das mit 50 Aufträgen am Tag, und ein Team verbringt den Großteil seiner Arbeitszeit mit dem Abtippen von Daten.
Die KI-gestützte Alternative ist keine ferne Vision. Sie läuft jetzt schon im produktiven Einsatz bei Herstellern und Distributoren. Diese Seite zeigt Schritt für Schritt, wie das genau funktioniert: vom Moment, in dem eine Kunden-E-Mail im Posteingang landet, bis zum fertigen Auftrag im ERP, in der Regel in unter zwei Minuten.
<2 Min.
vom Posteingang bis zum bestätigten ERP-Auftrag
gegenüber 10–20 Minuten pro Auftrag bei manueller Bearbeitung
Das Problem
Bevor wir den automatisierten Workflow durchgehen, lohnt sich ein Blick darauf, warum manuelle Auftragsbearbeitung bei steigendem Volumen versagt.
Jeder manuelle Schritt bringt Verzögerung und eine Fehlerquelle mit sich. Ein vertippter Produktcode, eine vertauschte Menge oder eine übersehene Lieferanweisung führen alle zu Problemen weiter unten in der Kette: falsches Produkt verschickt, Rechnungsstreit, Kundenbeschwerde, Retourenlogistik.
Das tiefere Problem ist die Skalierung. Manuelle Auftragsbearbeitung wächst nicht sauber mit. Verdoppelt sich das Auftragsvolumen, braucht man im Grunde doppelt so viel Personal. Bei Volumenspitzen sinkt die Qualität, weil das Team unter Zeitdruck arbeitet. Die einzige nachhaltige Antwort ist, zu ändern, womit das Team seine Zeit verbringt.
Die tatsächlichen Kosten pro Auftrag
20 €
pro Auftrag für Arbeitszeit, Fehlerkorrektur und Nacharbeit: Basiswert bei manueller Bearbeitung
2.000 €
tägliche Bearbeitungskosten bei 100 Aufträgen, noch bevor ein einziger Fehler mitgezählt wird
2×
so viel Personal nötig, wenn sich das Auftragsvolumen verdoppelt. Manuell skaliert nicht
Der automatisierte Workflow
So bearbeitet der KI-Agent von turian einen B2B-Verkaufsauftrag vom Eingang bis zum ERP-Eintrag.
Die E-Mail kommt an und wird eingeordnet
Ein Kunde sendet einen Auftrag. Das kann eine Freitext-E-Mail auf Deutsch sein, ein PDF-Anhang, eine Excel-Datei mit 40 Positionen oder ein gescanntes Dokument. Der KI-Agent überwacht den gemeinsamen Vertriebsposteingang und liest jede eingehende Nachricht. Seine erste Aufgabe ist die Klassifizierung: Ist das ein neuer Auftrag, eine Angebotsanfrage, eine Reklamation, eine allgemeine Anfrage oder etwas anderes?
Allein dieser Schritt spart in Posteingängen mit hohem Volumen, in denen unterschiedliche Nachrichtenarten gemischt ankommen, deutlich Zeit. Die KI leitet jede Nachricht an den richtigen Workflow weiter, ohne dass jemand manuell sortieren muss.
Datenextraktion mit großen Sprachmodellen
Sobald ein Auftrag erkannt ist, extrahiert die KI alle relevanten Felder. Hier unterscheidet sich moderne KI grundlegend von älteren OCR-Tools. Ein klassisches OCR-System liest Text, versteht ihn aber nicht. Es braucht eine feste Vorlage und scheitert in dem Moment, in dem ein Kunde ein leicht anderes Layout verwendet.
Ein LLM-basiertes System versteht Bedeutung, nicht nur Struktur. Wenn ein Kunde schreibt "bitte schicken Sie uns 200 von den Flanschverbindern, die wir letztes Quartal bestellt haben, dringende Lieferung ins Lager Hamburg", interpretiert die KI das: Sie erkennt die Produktreferenz, die Menge, die Dringlichkeitsangabe und den Lieferort, auch ohne formelles Bestellformular.
Prüfung und Abgleich mit den Stammdaten
Nach der Extraktion prüft die KI die Daten. Sie gleicht die Produktbeschreibung mit Ihrem Katalog ab, um die richtige Artikelnummer zu bestätigen. Sie prüft, ob die Preiskonditionen des Kunden mit den im ERP hinterlegten Daten übereinstimmen. Sie prüft auf doppelte Aufträge.
ERP-Eintrag per API-Integration
Für Aufträge, die die Prüfung sauber bestehen, legt die KI den Verkaufsauftrag direkt per API im ERP-System an. Sie füllt den Auftragskopf aus, fügt jede Position hinzu, wendet die richtigen Preise an und setzt die Lieferdetails. Was eine Person manuell in 15 bis 30 Minuten erledigen würde, schafft sie in Sekunden.
Auftragsbestätigung an den Kunden
Sobald der Auftrag im ERP angelegt ist, kann die KI eine Auftragsbestätigung an den Kunden entwerfen. Diese kann bei vollständig automatisiert verarbeiteten Aufträgen direkt versendet werden, oder an ein Teammitglied zur kurzen Prüfung vor dem Versand gehen. So oder so erhält der Kunde eine Antwort in Minuten statt in Stunden.
Auf einen Blick
Der entscheidende Unterschied zu älteren Automatisierungstools ist, dass dieser Ablauf Freitext-E-Mails, PDFs und Excel-Dateien in jedem Format und jeder Sprache verarbeitet, ohne Vorlagen und ohne eine Einrichtungsphase für jedes neue Kundenformat.
In der Praxis
Das anschaulichste Beispiel für diesen Workflow in der Praxis liefert Unigloves UK, ein führender Hersteller und Distributor von Einmalhandschuhen für medizinische, industrielle und private Märkte in 50 Ländern. Während der COVID-19-Pandemie stieg das Auftragsvolumen bei Unigloves exponentiell an. Ein vierköpfiges Kundenservice-Team war für die Bearbeitung aller eingehenden Aufträge zuständig, von denen viele Hunderte von Positionen enthielten. Ein einzelner komplexer Auftrag konnte eine Stunde oder mehr manuelle Eingabe dauern.
Unigloves UK: Ergebnisse
Messbare Ergebnisse, schnelle Einführung
79 %
weniger Bearbeitungszeit bei komplexen Aufträgen
84 Std.
manuelle Arbeit pro Monat eingespart, mehr als zwei volle Arbeitswochen
85 %
der Aufträge vollständig autonom bearbeitet, ohne menschliches Eingreifen
„Die Unterstützung durch das technische Team von turian war etwas, das ich von keinem Softwareunternehmen kannte, mit dem ich zuvor zusammengearbeitet hatte. Die Lösung war genau auf unseren Produktkatalog, unsere ERP-Konfiguration und unsere Auftragsformate zugeschnitten."
Tom Vandersteen — IT Manager, Unigloves UK
Die Durchlaufquote von 85 % bedeutet, dass sich die Aufmerksamkeit des Teams fast vollständig von der Dateneingabe hin zur Ausnahmebehandlung und zum Kundenkontakt verschoben hat. Statt den Tag mit Tippen zu verbringen, beobachtete das Team den Fortschritt der KI, klärte die Minderheit der Fälle, die menschliches Urteilsvermögen brauchten, und hatte mehr Kapazität, um auf Kundenanfragen zu reagieren. Das Serviceniveau blieb auch in Spitzenzeiten erhalten, einschließlich Phasen, in denen Teammitglieder abwesend waren.
Technologievergleich
Zwei ältere Automatisierungsansätze verdienen eine direkte Einordnung, da viele Unternehmen sie bereits ausprobiert und für unzureichend befunden haben.
Template-basierte OCR
Kann Text aus Dokumenten extrahieren, braucht aber ein festes Layout für das Auftragsformat jedes Kunden. Sobald ein Kunde einen Auftrag leicht anders aufbaut oder seiner Excel-Datei eine neue Spalte hinzufügt, scheitert die OCR oder liest die Daten falsch. OCR sieht Text, versteht ihn aber nicht, logische Prüfungen bleiben weiterhin an Menschen hängen.
RPA
Folgt festen Skripten: hier klicken, das kopieren, dort einfügen. Bricht ab, sobald etwas Unerwartetes passiert. Bei der Auftragsbearbeitung im Vertrieb ist fast alles leicht unerwartet. Kunden nutzen unterschiedliche Formate, unterschiedliche Begriffe, unterschiedliche Vollständigkeit. RPA eignet sich für Prozesse, die sich nie ändern.
KI-Agenten
Bewältigt Variabilität, indem sie Bedeutung versteht. Sie braucht keine Vorlage, weil sie die Absicht liest. Sie scheitert nicht bei Formatänderungen, weil sie über den Inhalt nachdenkt, statt ihn mit einem festen Muster abzugleichen. Genau das ist der grundlegende Wandel, der den Zwei-Minuten-Auftrag möglich macht.
Der Wandel
Die Einführung dieses Workflows ersetzt den Innendienst nicht. Sie verändert, womit das Team seine Zeit verbringt.
Vor KI-Agenten
Der Großteil des Tages geht für das Abtippen von Daten drauf.
Nach KI-Agenten
Kundenorientierte Arbeit statt Dateneingabe.
