Die 5 Klassen von KI-Agenten in der FMCG-Branche: ein Framework von Asseco Platform für KI, die Teams im Vertrieb, im Handel und im HoReCa-Kanal bei der Umsetzung im Markt unterstützt. Datenvereinheitlichung, Erkennung, Bewertung, Kontext und Next Best Action, im Einsatz bei über 125.000 Nutzern in 74 Märkten.
KI-Agenten-Framework von Asseco Platform: fünf spezialisierte Klassen von KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um FMCG-Hersteller im Außendienst, im Handel und im HoReCa-Kanal zu unterstützen. Die Klassen heißen Datenvereinheitlichungs-Agent, Erkennungs-Agent, Bewertungs- und Priorisierungs-Agent, Kontext-Agent und Next-Best-Action-Agent.
Die 5 Klassen von KI-Agenten in der FMCG-Branche: ein Framework für KI, die den Menschen ausstattet.
Ein Framework von Asseco Platform, das beschreibt, wie KI Menschen im Vertrieb, im Handel und im HoReCa-Kanal unterstützt, statt sie zu ersetzen. Es baut auf einer Basis von über 125.000 Nutzern in 74 Märkten auf.
Jeder Moment der FMCG-Execution hat einen Agenten dahinter.
In der FMCG-Branche folgt jeder Moment der Umsetzung demselben Muster: Daten sammeln, beurteilen, was wichtig ist, handeln. In Asseco Platform steht für jeden dieser Momente ein KI-Agent bereit, insgesamt dreizehn spezialisierte Agenten.
Wenn Distributordaten in fünf verschiedenen Formaten eintreffen
→ Distributor-Datenvereinheitlichungs-Agent
Wenn ein Außendienstmitarbeiter ein Regal fotografiert
→ Regalerkennungs-Agent
Wenn eine handschriftliche Bestellung von einem Handelspartner eintrifft
→ Bestellerkennungs-Agent
Wenn für jeden Außendienstmitarbeiter der Besuchsplan für den nächsten Planungszeitraum ansteht
→ Routenoptimierungs-Agent
Wenn ein Vertrag mit einer HoReCa-Kette zur Überprüfung ansteht
→ Vertragstreue-Bewertungs-Agent
Wenn ein Mitarbeiter den nächsten Kunden aufsucht
→ Vorbesuchs-Briefing-Agent
Wenn ein Vertriebsleiter einen Verhandlungsraum betritt
→ Vorverhandlungs-Briefing-Agent
Wenn die nächste Bestellung die richtige Menge zum richtigen Zeitpunkt benötigt
→ Bestellempfehlungs-Agent
Ob Außendienstmitarbeiter, Trade Marketing Manager, Vertriebsleiter, CTO, Category Manager, externer Außendienstpartner oder Supply-Chain-Planer: Für jeden dieser Momente gibt es einen Agenten. Dreizehn spezialisierte Agenten bilden eine Kette von den Rohdaten bis zur konkreten Handlung. Das Framework setzt dort an, wo die Arbeit tatsächlich anfällt.
KI auf drei verschiedenen Ebenen der Autonomie.
Nicht jeder KI-Agent funktioniert auf dieselbe Weise. Jede der fünf Klassen gehört zu einer von drei Autonomiestufen. Darin spiegelt sich wider, wo KI am besten allein arbeitet, wo sie gemeinsam mit Ihnen vorgeht und wo sie nur auf Anfrage startet. In allen drei Fällen behält der Mensch die Kontrolle.
Im Hintergrund
Klassen 1 und 2: Datenvereinheitlichung und Erkennung. Daten werden vereinheitlicht, Bilder ausgewertet, eingehende Bestellungen in strukturierte Daten überführt, ohne dass jemand eingreifen muss. Diese Klassen haben keine eigene Oberfläche und brauchen keine Eingabe. Das Ergebnis sind zuverlässige, standardisierte Daten, auf denen alles andere aufbaut.
Hohe Autonomie: startet ohne Zutun des Nutzers
Nach Zeitplan, zur Analyse
Klasse 3: Bewertung & Priorisierung. Rankings, Scores und Routen werden regelmäßig generiert: jede Nacht, jeden Morgen, jeden Planungszyklus. Das Management überprüft sie, passt sie an und nutzt sie für Entscheidungen, die Hunderte von Geschäften auf einmal betreffen.
Hohe Autonomie: läuft nach Zeitplan oder auf Abruf
Im Moment, mit dem Menschen
Klassen 4 und 5: Kontext und Next Best Action. Diese Agenten arbeiten in Echtzeit mit dem Nutzer: vor dem Besuch, am Regal und während der Bestellung. Die Entscheidung trifft der Nutzer.
Niedrige bis mittlere Autonomie: der Mensch entscheidet
Dies ist keine Automatisierung um der Automatisierung willen. Es geht darum, Gewicht vom Menschen auf das System zu verlagern, und zwar dort, wo das System besser ist: bei der Aggregation und Verknüpfung von Daten, deren Umfang und Geschwindigkeit die Wahrnehmung einer einzelnen Person übersteigen. Der Mensch behält seine Rolle und bekommt ein Tool, das mehr weiß, weiter sieht und schneller Vorschläge macht.
Jede Klasse beantwortet eine Frage, vor der FMCG-Teams jeden Tag stehen.
Zusammen bilden sie eine Kette von verstreuten Daten bis zur konkreten Handlung, mit dreizehn spezialisierten Agenten in fünf Produkten.
Dieser Agent arbeitet autonom im Hintergrund, ohne dass Endnutzer beteiligt sind. Seine Aufgabe ist es, Daten aus mehreren Quellen in einen konsistenten, analysebereiten Datenbestand zu überführen: Datensätze zuordnen, Dubletten entfernen, Profile mit externen Attributen anreichern. Einen Menschen bezieht er nur bei Ausnahmen ein, die eine geschäftliche Beurteilung erfordern. Autonomie: hoch.
In Asseco Platform:
- Der Distributor-Datenvereinheitlichungs-Agent führt die Sell-out-Daten der Distributoren in Trade Data Hub in einem einheitlichen Datenmodell zusammen.
- Der Kundenprofilanreicherungs-Agent ergänzt Kundenprofile in Trade Data Hub um externe Daten wie Branchencodes, Lizenzregister und Steuerdaten.
- Der Menüdaten-Erfassungs-Agent beschafft öffentlich zugängliche Daten aus Speise- und Getränkekarten für die Akquise neuer HoReCa-Betriebe in Menu Recognition (geplant für das zweite Halbjahr 2026).
Dieser Agent verarbeitet unstrukturierte Eingaben wie Bilder, Text und HTML und wandelt sie in strukturierte, überprüfbare KPIs um. Er zieht keine Schlüsse, empfiehlt nichts und bewertet nicht. Das Ergebnis ist ein objektives, wiederholbares Bild der Realität, unabhängig von subjektiver menschlicher Einschätzung. Die Verarbeitung läuft in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Autonomie: hoch, oder mittel, wenn ein Nutzer ihn startet.
In Asseco Platform:
- Der Regalerkennungs-Agent in Retail Image Recognition identifiziert SKUs auf Regalfotos, zählt Facings, erkennt Regallücken und liest Preise aus.
- Der Menüerkennungs-Agent in Menu Recognition erkennt auf Fotos von Speise- und Getränkekarten Marken, Kategorien, Preise und Wettbewerber.
- Der Bestellerkennungs-Agent in Trade Data Hub liest handschriftliche oder als Bild übermittelte Bestellungen von Handelspartnern aus.
Dieser Agent verbindet Daten aus mehreren Quellen mit Geschäftsregeln oder ML-Modellen und erzeugt daraus einen Score, ein Ranking oder eine Klassifizierung. Er beantwortet die Frage „welches?“: welches Geschäft, welcher Betrieb, welcher Vertrag, welcher Kunde. Daten sammelt er nicht, und Bilder erkennt er auch nicht. Er wertet die vorhandenen Daten aus und setzt Prioritäten. Autonomie: hoch.
In Asseco Platform:
Routenoptimierungs-Agent
Der Agent erstellt den Besuchsplan jedes Außendienstmitarbeiters für den ganzen Planungszeitraum. Er arbeitet im Modul Dynamic Route Optimization (DRO) von Sales & Retail Execution. Für jeden Tag des Zeitraums entscheidet er nach drei Kriterien, welche Besuche in den Plan aufgenommen werden.
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FälligkeitWann ein Kunde wieder fällig ist, ergibt sich aus der Besuchsfrequenz und dem Datum des letzten Besuchs.
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BesuchsprioritätKunden der Klasse A bekommen eine höhere Besuchspriorität als Kunden der Klasse B, diese wiederum eine höhere als Kunden der Klasse C. Außerdem steigt die Besuchspriorität mit jedem Tag, an dem der Besuch überfällig ist. Ein Auslöser wie eine Aktion oder ein Umsatzrückgang kann sie zusätzlich erhöhen.
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Zeitaufwand und Platz im PlanDer Zeitaufwand eines Besuchs setzt sich aus der Zeit im Laden und der Fahrzeit zusammen. Reicht die Arbeitszeit nicht für alle fälligen Besuche, nimmt der Agent die Besuche in den Plan auf, bei denen die Besuchspriorität im Verhältnis zum Zeitaufwand am höchsten ist.
Bei einem Kaffeehersteller fanden 85 % der geplanten Besuche statt, gemessen nach drei Wochen mit DRO. Beim bisherigen Anbieter, der die Routen rein geografisch plante, waren es 30–35 %.
Wie der Agent die Routen plant →- Der Geschäftspotenzial-Bewertungs-Agent in Sales & Retail Execution bewertet das Umsatzpotenzial jedes einzelnen Geschäfts.
- Der HoReCa-Potenzial-Bewertungs-Agent in Menu Recognition bewertet noch nicht besuchte HoReCa-Betriebe für die Neukundenakquise (geplant für das zweite Halbjahr 2026).
- Der Vertragstreue-Bewertungs-Agent in Menu Recognition fasst die Scores zur Vertragserfüllung pro Betrieb, Region und Marke zusammen.
Dieser Agent startet unmittelbar vor einem Gespräch oder zu dessen Beginn. Er stellt aus mehreren operativen Systemen, die das Team bereits nutzt, ein Lagebild zusammen: Besuchshistorie, laufende Aktionen, offene Aufgaben, Ziele, letztes Audit. So geht der Mensch bereits informiert in den Termin. Die zugrunde liegenden Daten hat die Plattform bereits vereinheitlicht. Diese Klasse wählt den Ausschnitt aus, der gerade zählt, und bereitet ihn auf. Was zu tun ist, entscheidet weiterhin der Mensch; diese Klasse bereitet den Boden für eine bessere Entscheidung. Autonomie: niedrig, Start auf Abruf.
In Asseco Platform:
- Der Vorbesuchs-Briefing-Agent in Sales & Retail Execution bündelt vor einem Besuch Bestellhistorie, letztes Audit, laufende Aktionen, offene Aufgaben und Ziele.
- Der Vorverhandlungs-Briefing-Agent in Menu Recognition fasst vor einer Verhandlungsrunde die Daten aus den Außendienstbesuchen zu einem Bild der Vertragserfüllung zusammen.
Dieser Agent überführt die Ergebnisse anderer Agenten oder einer direkten Datenanalyse in eine konkrete Empfehlung: was zu tun ist, wo, wann und warum. Die Empfehlung erreicht die zuständige Person genau dann, wenn sie gebraucht wird. Der Kontext-Agent informiert, dieser Agent schlägt eine Handlung vor. Wo der Bewertungs- und Priorisierungs-Agent ein abstraktes Ranking liefert, nennt der Next-Best-Action-Agent einer bestimmten Person einen konkreten Schritt. Autonomie: mittel. Der Agent empfiehlt, der Mensch entscheidet.
In Asseco Platform:
- Der Vor-Ort-Empfehlungs-Agent in Retail Image Recognition erstellt direkt nach dem Regalfoto Empfehlungen für sofortige Maßnahmen.
- Der Guided-Selling-Agent führt den Außendienstmitarbeiter durch den Besuch: welche Produkte er präsentiert, welche Argumente er nutzt und welche Maßnahmen er ergreift, abhängig vom Profil des Geschäfts und den aktuellen Prioritäten. Er ist in Sales & Retail Execution im Einsatz (Funktion Retail Activity Optimization) und wurde von POI als Best-in-Class 2026 ausgezeichnet.
- Der Bestellempfehlungs-Agent in Third Party Field Execution empfiehlt optimale Bestellmengen auf Basis von Bestellhistorie, Saisonalität und aktuellem Bestand. So beugt er Out-of-Stock-Situationen vor.
KI-gesteuerte Vorschläge, anerkannt von Kraft Heinz.
„Wir finden die KI-gestützten Vorschläge von Asseco Business Solutions im Hinblick auf unsere Geschäftsprozesse nützlich, z. B. bei der Automatisierung der Auftragserstellung als Reaktion auf Bestandsengpässe.“
Internationaler Getränkehersteller (Name unter NDA)
Im großen Maßstab: eine der größten KI-Implementierungen im FMCG-Bereich.
Ein internationaler Getränkehersteller setzt KI-Agenten in seiner gesamten Außendienstorganisation ein, und zwar für Geschäftspotenzial-Bewertung, Vorbesuchs-Briefing, Regalerkennung und Vor-Ort-Empfehlungen. Der Kunde plant, Retail Image Recognition zum zentralen Tool für die Festlegung weltweiter Verkaufsziele zu machen. Damit wird die KI-basierte Messung am Regal vom operativen Tool zum Managementsystem.
52
Länder
Mobile Touch mit aktiven KI-Agenten
rund 3.700
Außendienstmitarbeiter
Bewertungs-, Briefing- und Empfehlungs-Agenten täglich
9
IR-Länder
Regalerkennungs-Agenten in Richtung globaler Zielfestlegung
Jedes Produkt führt Agenten aus einer oder mehreren Klassen aus.
Je mehr KI in einem Produkt steckt, desto mehr Klassen nutzt es. Sales & Retail Execution und Menu Recognition nutzen jeweils vier der fünf Klassen und haben damit den größten KI-Anteil auf der Plattform.
| Produkt | Klasse 1 Datenvereinheitlichung |
Klasse 2 Erkennung |
Klasse 3 Bewertung |
Klasse 4 Kontext |
Klasse 5 Next Best Action |
|---|---|---|---|---|---|
| Sales & Retail Execution | — | — | Geschäftspotenzial-Bewertung, Routenoptimierung | Vorbesuchs-Briefing | Guided Selling |
| Trade Data Hub | Distributor-Datenvereinheitlichung, Kundenprofilanreicherung | Bestellerkennung | — | — | — |
| Retail Image Recognition | — | Regalerkennung | — | — | Vor-Ort-Empfehlung |
| Third Party Field Execution | — | — | — | — | Bestellempfehlung |
| Menu Recognition (Seite kommt bald) | Menüdaten-Erfassung | Menüerkennung | HoReCa-Potenzial-Bewertung, Vertragstreue-Bewertung | Vorverhandlungs-Briefing | — |
Einige Produkte (Trade Data Hub, Third Party Field Execution, Retail Image Recognition) decken einen Teil der Kette ab, nämlich den, in dem ihr Fachgebiet den größten Mehrwert bringt. Andere (Sales & Retail Execution, Menu Recognition) steuern Agenten über mehrere Rollen hinweg durchgängig, von der Datenaufbereitung bis zur Empfehlung am Regal.
Von Analysten bewertet, von der Branche bestätigt.
Das Framework ist kein Konzeptpapier. Die KI-Agenten dahinter werden von Dritten bewertet. Asseco Business Solutions ist nach internationalen Standards zertifiziert, wobei KI-basierte Lösungen ausdrücklich zum Zertifizierungsumfang gehören.
Gartner® Representative Vendor
Asseco Platform ist im Gartner Market Guide for Retail Execution Management in FMCG (G00768127, April 2025) als Representative Vendor aufgeführt. Die Plattform ist bei FMCG-Herstellern in mehreren Kanälen und Regionen gleichzeitig im Einsatz.
POI Best-in-Class 2026: 9 Auszeichnungen, jeweils in einer eigenen Kategorie
Asseco Platform erhielt neun Best-in-Class-Auszeichnungen in der POI 2026 Consumer Goods Enterprise Planning & Retail Execution Vendor Panorama, darunter Predictive & Prescriptive Analytics (AI/ML/Agentic), Advanced Imaging Technology (IR/AR), Retail Activity Optimization, Guided Selling und Retail Merchandising.
ISO/IEC 27001:2022 mit KI-basierten Lösungen im Zertifizierungsumfang
Asseco Business Solutions ist nach ISO/IEC 27001:2022 zertifiziert, dem internationalen Standard für Informationssicherheitsmanagement. Der Zertifizierungsumfang schließt KI-basierte Lösungen ausdrücklich ein. Das Zertifikat ist gültig bis Februar 2029 (Alcumus ISOQAR, 26713-ISMS-001).
Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in its research publications, and does not advise technology users to select only those vendors with the highest ratings or other designation. Gartner research publications consist of the opinions of Gartner’s research organization and should not be construed as statements of fact. Gartner disclaims all warranties, expressed or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or fitness for a particular purpose. Gartner, Market Guide for Retail Execution Management in Fast-Moving Consumer Goods, April 2025, G00768127. GARTNER is a registered trademark and service mark of Gartner, Inc. and/or its affiliates in the U.S. and internationally, and is used herein with permission. All rights reserved.
Jeder KI-Agent läuft innerhalb einer integrierten Plattform.
Jeder Agent läuft in einem Produkt von Asseco Platform. Alle greifen auf dieselben Daten, dieselbe mobile App für den Außendienst und denselben zertifizierten Sicherheitsrahmen zu.
Fünf Produkte. Dreizehn spezialisierte KI-Agenten. Eine integrierte Suite für FMCG-Execution.
Häufige Fragen zum KI-Agenten-Framework
KI-Agenten sind spezialisierte Softwarekomponenten, die Menschen im Vertrieb, im Handel und im HoReCa-Kanal unterstützen. Diese Agenten vereinheitlichen Daten, werten Bilder aus, setzen Prioritäten, stellen Kontext zusammen und empfehlen konkrete Schritte. Asseco Platform ordnet sie fünf Klassen zu, von denen jede eine bestimmte Frage beantwortet, vor der FMCG-Teams jeden Tag stehen.
Nein. Jede Klasse von KI-Agenten in Asseco Platform hat eine klar definierte Autonomiestufe, von vollständig autonom (Datenarbeit im Hintergrund) bis kollaborativ (Vorschläge am Regal). Keine der Klassen trifft die endgültige Entscheidung beim Kunden. Die KI bereitet sie vor, entscheiden und handeln muss der Mensch.
Sie können mit einer Klasse starten. Die häufigsten Einstiegspunkte sind Klasse 2 (Erkennungs-Agent, z. B. Regalerkennung) und Klasse 5 (Next Best Action, z. B. Guided Selling). Jede Klasse bringt für sich genommen einen Mehrwert. Weitere Klassen stärken die Kette von den Daten bis zur Handlung, sind aber keine Voraussetzung.
Der Regalerkennungs-Agent erreicht im Produktivbetrieb eine Genauigkeit von bis zu 98 %. Wie hoch sie ausfällt, hängt von den Trainingsdaten, den Bedingungen im Laden und der Breite des Sortiments ab. Der Wert aus dem Produktivbetrieb liegt jedoch deutlich über dem, was manuelle Audits liefern.
Klasse 1 (Datenvereinheitlichung) benötigt Quelldaten: Distributor-Sell-out, Kundendaten, Produktkataloge. Für die Bilderkennung ist eine Referenzbibliothek der Artikel erforderlich. Die operativen Daten für Bewertungs- und Kontext-Agenten (Besuche, Bestellungen, Aktionen, Ziele) liegen in der Regel bereits in Sales & Retail Execution oder in Ihrem ERP-System vor.
Das hängt vom Agententyp und vom Umfang ab. Die Regalerkennung geht in der Regel innerhalb weniger Wochen in Betrieb. Die Datenvereinheitlichung in Trade Data Hub läuft pro Partner in Phasen: die ersten Partner innerhalb weniger Monate, danach schrittweise weitere. Dynamic Route Optimization (DRO) ist als eigenständiger Service einsetzbar, auch ohne die übrigen Produkte von Asseco Platform.
Asseco Business Solutions ist nach ISO/IEC 27001:2022 zertifiziert, dem internationalen Standard für Informationssicherheitsmanagement. KI-basierte Lösungen sind ausdrücklich im Zertifizierungsumfang enthalten. Datenverarbeitung, Aufbewahrung und Zugriffskontrolle werden durch dieselben Richtlinien geregelt, die auch für den Rest der Plattform gelten.
Ein einzelner Assistent beantwortet alles, was Sie fragen. Unser Framework ist das Gegenteil: fünf spezialisierte Agentenklassen, jede mit einer klaren Rolle und eigenen Daten. Dieses Design setzt auf Zuverlässigkeit statt Vielseitigkeit. Für Außendienstmitarbeiter und Führungskräfte zählt, dass das Tool immer die richtige Frage beantwortet, und nicht, dass es jede Frage nur unvollkommen beantwortet.
Wer dieses Framework entwickelt hat.
Marcin Grzegorczyk
Director of Market Development & Sales Enablement, Asseco Business Solutions
Er verantwortet Marketing, Sales Enablement und die Sichtbarkeitsstrategie von Asseco Platform, der Plattform für Retail Execution in der FMCG-Branche, die in 74 Märkten bei über 125.000 Nutzern im Einsatz ist. Auf LinkedIn schreibt er über KI, Retail Execution und Technologie für den Außendienst in der FMCG-Branche.
Tomasz Puławski
Product Manager for AI & Analytics, Asseco Business Solutions
Er verantwortet die Produkt-Roadmap für KI- und Analyseprodukte in Asseco Platform, darunter Retail Image Recognition, Menu Recognition und die KI-Agenten der gesamten Plattform. Von ihm stammt die ursprüngliche Fassung des Frameworks.
Wie sähe das Framework mit Ihren Daten aus?
Wir zeigen Ihnen die KI-Agenten für Ihr Segment (Retail, HoReCa oder Distributorenkanal) anhand realer Beispiele aus vergleichbaren Implementierungen. Das Gespräch dauert 30 Minuten und ist auf Ihre Branche, die Größe Ihres Teams und Ihren aktuellen KI-Reifegrad zugeschnitten.
Über 125.000 Nutzer in 74 Märkten · 9 POI-Best-in-Class-Auszeichnungen, jeweils in einer eigenen Kategorie (2026) · nach ISO/IEC 27001:2022 zertifiziert, KI-basierte Lösungen im Zertifizierungsumfang