Mit der Veröffentlichung von Dynamics 365 Business Central 2025 Wave 1 (Version 26) führt Microsoft offiziell den Sales Order Agent ein. Diese integrierte KI-Funktionalität ermöglicht die automatisierte Verarbeitung von Verkaufsangeboten und -aufträgen basierend auf Kunden-E-Mail-Anfragen.
Mit Unterstützung durch Künstliche Intelligenz werden Kundenanfragen, die per E-Mail eingehen, analysiert und mit den Daten in Business Central abgeglichen. Sobald der Agent die zur E-Mail gehörenden Kundenstemmdaten identifiziert hat in Business Central identifiziert, ist dieser in der Lage mehrstufige E-Mail-Konversationen zu führen, um Anfragen zu klären, wenn wichtige Details fehlen oder weitere Auswahlmöglichkeiten verfügbar sind. Er überprüft die Verfügbarkeit der angefragten Artikel oder Dienstleistungen und informiert den Kunden über Verkaufspreise und Lieferzeiten. Anschließend wird das Angebot mit den gewünschten Artikeln, Mengen, Maßeinheiten, Preisen, den Steuern, gewünschten Lieferterminen, angegebene externe Dokumentenreferenzen erstellt und als pdf-Datei exportiert.
Hier ist ein Diagramm von Microsoft, das den Prozess im Detail erklärt:
Was kann ein Agent kosten?
Es gibt derzeit drei verschiedene Copilot Studio Lizenzpläne:
- Pay-as-you-go: 0,01 Eur pro Nachricht.
- Nachrichtenpakete: 25.000 Nachrichten pro Monat, 200 Eur pro Mandant, pro Monat.
- Copilot Studio in Microsoft 365 Copilot: 30 Eur pro Benutzer, pro Monat.
Beim Pay-as-you-go-Plan zahlt eine Organisation am Ende jedes Monats nur für die tatsächlich verbrauchten Nachrichten ihrer Agenten (es ist keine Vorauslizenzierung erforderlich). Beim Nachrichtenpaket-Plan entspricht ein Nachrichtenpaket 25.000 Nachrichten pro Monat.
Nachrichten sind ein Maß für die Zeit und den Aufwand, den Ihr Agent benötigt, um Informationen abzurufen und auf Aufforderungen zu reagieren sowie für alle Aktionen oder benutzerdefinierten Fähigkeiten, die der Agent verwendet. Die Anzahl der Nachrichten, die für jede Antwort oder Aktion berücksichtigt werden, hängt von der Komplexität der vom Agenten ausgeführten Aufgabe ab. Hier ist die offizielle aktuelle Tabelle von Microsoft bezüglich des Nachrichtenverbrauchs und der zugehörigen Abrechnung:
Beim Überprüfen dieser Tabelle beachten Sie bitte Folgendes:
- Autonome Auslöser beziehen sich auf Ereignisse oder Bedingungen, die automatisch einen Agenten zur Aktion veranlassen, ohne dass ein Benutzer ihn manuell aufrufen muss.
- Klassische Antworten sind vordefinierte Antworten, die manuell von Agentenerstellern erstellt wurden. Sie sind statisch und ändern sich nicht.
- Generative Antworten werden dynamisch mithilfe von KI-Modellen generiert. Sie können sich basierend auf dem Kontext und den verbundenen Wissensquellen anpassen und ändern.
Die Berechnung der Anzahl der von einem Agentenprozess verbrauchten Nachrichten ist keine einfache Aufgabe, aber hier ein paar schnelle Berechnungen.
Lassen Sie uns ein wenig mit einigen Szenarien spielen…
Szenario A: 1 autonomer Agent, der 1 autonome Aktion (Auslöser) und 5 durchschnittliche KI-generierte Antworten pro Gespräch verwendet, genutzt von 10 Benutzern pro Tag: Gesamtkosten betragen etwa 77 Eur pro Monat und es können etwa 350 Nachrichten pro Tag verarbeitet werden.
Szenario B: 1 autonomer Agent, der 1 autonome Aktion (Auslöser) und 8 durchschnittliche KI-generierte Antworten pro Gespräch verwendet, genutzt von 15 Benutzern pro Tag: Gesamtkosten betragen etwa 108 Eur pro Monat und es können etwa 490 Nachrichten pro Tag verarbeitet werden.
Szenario C (lassen Sie uns wachsen 😜): 1 autonomer Agent, der 2 autonome Aktionen und 10 durchschnittliche KI-generierte Antworten pro Gespräch verwendet, genutzt von 20 Benutzern pro Tag: Gesamtkosten betragen etwa 198 Eur pro Monat und es können etwa 900 Nachrichten pro Tag verarbeitet werden.
Szenario D (lassen Sie uns wieder wachsen😎): 3 autonome Agenten, die 2 autonome Aktionen und 15 durchschnittliche KI-generierte Antworten pro Gespräch verwenden, genutzt von 30 Benutzern pro Tag: Gesamtkosten betragen etwa 308 Eur pro Monat und es können etwa 1.400 Nachrichten pro Tag verarbeitet werden.
Szenario E (lassen Sie uns größer Denken): 3 autonome Agenten, die 5 autonome Aktionen und 20 durchschnittliche KI-generierte Antworten pro Gespräch verwenden, genutzt von 60 Benutzern pro Tag: Gesamtkosten betragen etwa 803 Eur pro Monat und es können etwa 3.650 Nachrichten pro Tag verarbeitet werden.
Dies sind nur Simulationen und können keine realen Kosten widerspiegeln. Diese hängen stark davon ab, wie der Agent erstellt wird und was der Agent tut.
Fazit
Um zu bestimmen, was ein Business Central-Agent kosten kann, ermitteln Sie zunächst die Anzahl der Nachrichten pro Standardprozess.
Beispiel: Ihr Agent verarbeitet 100 E-Mails pro Monat und jede E-Mail umfasst folgende Interaktionen:
- 3 generative Antworten (2 Nachrichten pro Antwort)
- 1 Agentenaktion (5 Nachrichten)
- 1 Tenant Graph Grounding (10 Nachrichten)
- 10 Agentenflussaktionen (13 Nachrichten pro 100 Aktionen)
Die Gesamtzahl der Nachrichten pro E-Mail-Interaktion wäre:
- Generative Antworten: 6 Nachrichten
- Agentenaktion: 5 Nachrichten
- Tenant Graph Grounding: 10 Nachrichten
- Agentenflussaktionen: 1,3 Nachrichten (für 10 Aktionen)
Gesamtzahl der Nachrichten pro E-Mail-Interaktion: 6 + 5 + 10 + 1,3 = 22,3 Nachrichten.
Für 100 E-Mails pro Monat: 22,3 × 100 = 2.230 Nachrichten.
Unter Berücksichtigung des Nachrichtenpaket-Plans zu 200 Eur pro Mandant (mit 2.500 Nachrichten inklusive) könnte ein solcher Prozess Ihr gesamtes Prepaid-Paket verbrauchen.
Lohnt sich die Einführung? Nicht immer… aber wenn man über Agent-KI und die damit verbundenen Kosten spricht, müssen die Einsparpotentiale dagegen gerechnet werden.
Der KI-Agent kann helfen, Routineaufgaben zu automatisieren. Diese Automatisierung gibt Ihren Mitarbeitern wertvolle Zeit, sich auf strategischere Aktivitäten zu konzentrieren. Der Agent kann auch mehrstufige E-Mail-Konversationen mit Kunden führen, um Anfragen zu klären und eine genaue Auftragsabwicklung sicherzustellen (auch zeitaufwändige Aktivitäten für ein Callcenter zu vermeiden). Der Agent kann schnelle und genaue Antworten auf Kundenanfragen geben, was die Kundenzufriedenheit und -loyalität verbessert.
