Zurück zum Blog

KI vs. GenAI vs. Agentische KI: Die Informationslandschaft entschlüsseln

(Teil 1 der Serie: Die ERP-Intelligenz-Evolution: Von Daten zu Agenten)

Im Vorstand ist „KI“ ein Modewort, mit dem jedes Problem gelöst werden soll. In der Produktion sorgt es für Verwirrung. „Ist das ChatGPT für mein Lager?“ ​​„Kann es Fehlbestände vorhersagen oder E-Mails schreiben?“ „Ist es sicher?“

Um einen realistischen Fahrplan für Infor LN zu erstellen, sind allgemeine Definitionen problematisch. Wir müssen uns die offizielle Architektur ansehen. Gemäß der technischen Strategie von Infor handelt es sich nicht um eine monolithische Technologie, sondern um eine spezifische Dreifaltigkeit: Infor AI, GenAIund Agentic AI.

Wenn Sie den Unterschied verstehen, hilft Ihnen das dabei, zu erkennen, welche geschäftlichen Probleme Sie tatsächlich lösen können.

Infor AI: Der prädiktive Analyst

In der offiziellen Dokumentation von Infor AI (ehemals bekannt als Coleman AI Platform) wird speziell auf die Predictive and Prescriptive Engine verwiesen.

Betrachten Sie Infor AI als Ihren besten Datenwissenschaftler.
Es liebt Zahlen, Muster und Geschichte.
Es keine neuen Inhalte (es schreibt kein Gedicht).
Stattdessenanalysiert es riesige Mengen strukturierter historischer Daten, um verborgene Muster aufzudecken.

 

Unter der Haube:

  • Maschinelles Lernen (ML): Dabei werden Algorithmen (wie Regression oder Klassifizierung) verwendet, um Modelle zu trainieren.
  • Quests: In der Terminologie von Infor erstellen Sie „Quests“, spezifische ML-Workflows, die die Datenaufbereitung, das Feature Engineering (Erkennen von Ausreißern) und das Training übernehmen.
  • Strukturierte Daten: Sie profitieren von sauberen Zeilen und Spalten (Verkaufshistorie, IoT-Sensormesswerte).

Der Infor LN Anwendungsfall: Bedarfsprognose

Man fragt Infor AI nicht : „Wie laufen die Verkäufe?“. Man gibt ihr die Verkaufshistorie der letzten fünf Jahre, Saisonindizes und Wirtschaftsfaktoren. Sie führt eine Abfrage durch und gibt Folgendes aus:

„Sie werden im November mit einer Wahrscheinlichkeit von 92 % 452 Einheiten des Artikels X verkaufen.“

GenAI: Die Kontext-Engine

 

Offizielle Definition: GenAI ist die Funktionalität, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) in Infor OS integriert ist GenAI Orchestrator.
Darauf konzentriert sich üblicherweise der Hype, Infor verfolgt jedoch einen rein geschäftsorientierten Ansatz.

Hinter den Kulissen: Wie GenAI tatsächlich „denkt“

Um zu verstehen, warum GenAI sich von herkömmlicher Software unterscheidet, müssen wir drei Kernkonzepte genauer betrachten: LLMs, Tokens und Transformers.

  1. Das LLM (Large Language Model)
    ist keine Wissensdatenbank wie eine Bibliothek, sondern ein Wahrscheinlichkeitsmodell. Es wurde anhand riesiger Textmengen trainiert, um die statistischen Zusammenhänge zwischen Wörtern zu erlernen. Es kennt die Antwort nicht, sondern sagt die wahrscheinlichste Antwort anhand von Mustern voraus.
  2. Der Token: Die Währung der KI.
    GenAI liest Wörter nicht wie wir. Es zerlegt Texte in Tokens (etwa 4 Zeichen oder 0,75 Wörter).
  • Eingabe: „Infor LN“
  • AI View: [Infor] [ LN] (2 Token) Wenn Sie für GenAI-Dienste bezahlen (über AWS Bedrock oder Infor-Token), bezahlen Sie für die Verarbeitung dieser Datenblöcke.
  1. Der Transformer:
    Dies ist die bahnbrechende Technologie (das „T“ in GPT).
    Im Gegensatz zu älteren Modellen, die Texte von links nach rechts lesen, liest ein Transformer den gesamten Satz auf einmal und weist verschiedenen Wörtern „Aufmerksamkeitsgewichte“ zu.
  • Satz: „Das Projekt hat das Budget überschritten, weil die Stahlpreise gestiegen sind.“
  • Mechanismus: Der Transformator versteht, dass das Wort „Budget“ mathematisch mit „Stahl“ verknüpft ist. Er versteht den Kontext, nicht nur Schlüsselwörter.
  1. Vorhersage des nächsten Wortes: Wenn GenAI eine Zusammenfassung schreibt, spielt es buchstäblich ein Spiel namens „Errate das nächste Wort“.
  1. Es liest Ihre Eingabeaufforderung vor: „Der Projektstatus ist…“
  2. Es berechnet Wahrscheinlichkeiten: „Verspätet“ (70%), „Pünktlich“ (20%), „Unbekannt“ (10%).
  3. Es wählt „Verzögert“ und wiederholt den Vorgang.

Empfohlenes Video: Eine visuelle Erklärung dieser Konzepte finden Sie in Google Clouds Einführung in generative KI:

Der Infor LN Anwendungsfall: Project 360 Widget In Sitzungen wie Project 360 (tppdm6500m100)setzt Infor diese Technologie speziell ein:

  • Die Eingabe: Das System speist LLM strukturierte Daten (Budgetzeilen, offene Punkte, Meilensteine) ein, die in Token umgewandelt werden.
  • Die Eingabeaufforderung: Sie klicken auf eine vordefinierte Eingabeaufforderung wie „Projektzusammenfassung“.
  • Das Ergebnis: Der Transformator analysiert die Token und generiert eine zusammenhängende Erzählung:

„Das Projekt verzögert sich aufgrund von Ressourcenengpässen in Phase 2 um 3 Wochen. Die Materialkosten liegen 10 % über der Schätzung.“

Agentische KI: Die autonome Zukunft

Offizielle Definition: Dies ist die im Fahrplan beschriebene neue Grenze.
Agentische KI bezieht sich auf „mikrovertikale rollenbasierte Agenten“.

Die Logik: Während GenAI unterstützt (man muss auf „Zusammenfassen“ klicken), agiert. Sie ist ergebnisorientiert, nicht aufgabenorientiert.

Hinter den Kulissen: Agenten sind mit „Orchestrierter Steuerung“ ausgestattet.
Sie verfügen über die Sicherheitsberechtigung und die Logik, um Prozesse in der gesamten Infor-Suite (LN, IDM, M3) autonom auszuführen und warten in der Regel nur noch auf eine abschließende menschliche Bestätigung.

Stellen Sie sich einen Supply-Chain-Agenten vor, der:

  1. Erkennt eine Lieferverzögerung (Erkenntnis von Infor AI).
  2. Liest den Vertrag, um die Strafen zu überprüfen (Fähigkeit von GenAI).
  3. Maßnahmen: proaktiv eine Bestellung für einen Zweitlieferanten und stellt sie zur Genehmigung in die Warteschlange.

Zusammenfassung: Das richtige Werkzeug für den Job

Statt einer unübersichtlichen Matrix erfahren Sie hier, wie Sie das benötigte Werkzeug ermitteln:

Als Nächstes: Wir lassen statische Dashboards hinter uns und sehen uns an, wie die Text-to-SQL -Technologie es Ihnen ermöglicht, kommunizieren mit Ihren Daten durch Generative BI.

 

Verfasst von Andrea Guaccio 

17. Dezember 2025