Agentic PIM: So automatisierst du Produktdatenprozesse mit KI-Agenten
Selina Feddern20.10.2026
Was passiert, wenn KI im PIM einfach weiterarbeitet?
Inhalt
- Was ist Agentic PIM und was ist daran neu?
- Warum KI-gestützte PIM-Prozesse trotzdem an Grenzen stoßen können
- Was Agenten übernehmen – und was Teams dadurch gewinnen
- Human-in-the-Loop: Wo menschliche Kontrolle wichtig bleibt
- Welche Voraussetzungen braucht Agentic PIM?
- Warum KI-Agenten definierte Workflows brauchen
- Agentic PIM bei ATAMYA: Vom Workflow bis zum LLM
- Fazit: Der Unterschied liegt im Prozess, nicht nur im Modell
Es ist schon ein bisschen absurd: Wir bauen KI in unsere Software, damit sie Texte schreibt, Daten aus PDFs zieht und Inhalte übersetzt. Und dann stellen wir einen Menschen daneben, der nach jedem Schritt auf Weiter klickt. Willkommen in einer ziemlich typischen Zwischenphase der KI-Automatisierung. Auch im Produktdatenmanagement sind inzwischen viele einzelne Aufgaben automatisierbar. KI kann Lieferantendaten strukturieren, Produktbeschreibungen erstellen, Inhalte übersetzen oder fehlende Attribute erkennen. Trotzdem entsteht daraus nicht automatisch ein Prozess, der selbstständig weiterläuft. Zwischen zwei KI-Aufgaben warten häufig noch Freigaben, manuelle Übergaben oder der nächste Prompt.
Agentic PIM setzt eine Ebene darüber an: KI-Agenten übernehmen Aufgaben innerhalb definierter Produktdatenprozesse und können Ergebnisse direkt an den nächsten Schritt weitergeben. Ein importiertes Produkt wird beispielsweise angereichert, übersetzt und geprüft; nur wenn Regeln verletzt werden oder ein Ergebnis nicht eindeutig genug ist, landet der Fall bei einem Menschen. Damit verändert sich auch die spannendere Frage rund um KI im PIM. Nicht mehr: Was können wir noch mit KI machen? Sondern: Warum müssen wir eigentlich noch jeden einzelnen Schritt selbst anschubsen?
Was ist Agentic PIM und was ist daran neu?
Agentic PIM bezeichnet einen Ansatz im Product Information Management, bei dem KI-Agenten nicht nur einzelne Aufgaben unterstützen, sondern innerhalb definierter Workflows eigenständig Prozessschritte übernehmen. Dazu können Data Onboarding, Content-Erstellung und Anreicherung, Übersetzungen, Qualitätsprüfungen oder die Vorbereitung der Ausspielung gehören.
Der Unterschied zum bereits bekannten KI-gestützten PIM steckt also weniger in einer völlig neuen KI-Fähigkeit als in der Verbindung der einzelnen Aufgaben. Ein Sprachmodell kann beispielsweise eine Produktbeschreibung erstellen. Anschließend muss häufig wieder jemand das Ergebnis prüfen, den nächsten Arbeitsschritt starten oder Informationen an ein anderes Team weitergeben.
Beim Agentic PIM werden genau diese Übergänge Teil des Prozesses. Ein Ergebnis kann automatisch den nächsten Schritt auslösen, eine Qualitätsprüfung starten oder bei einem Grenzfall gezielt eine Aufgabe an die zuständige Person übergeben. Aus mehreren KI-Funktionen entsteht dadurch ein zusammenhängender Ablauf.
Wenn du beim Thema noch einen Schritt zurückgehen möchtest, findest du auf OMR Reviews einen Überblick über Product Information Management (PIM) und die besten PIM-Systeme im Vergleich.
Von KI im PIM zu Agentic PIM
KI-gestütztes PIM
Prompt
KI übernimmt eine einzelne Aufgabe
Ergebnis
Manuelle Prüfung und Übergabe
Nächste KI-Aufgabe wird gestartet
Agentic PIM
Trigger
KI-Agent übernimmt eine Aufgabe
Automatisierte Prüfung und Entscheidung
Workflow startet den nächsten Prozessschritt
Prozess läuft selbstständig weiter
Nur bei definierten Ausnahmen:
Human-in-the-Loop
Human-in-the-Loop
Kernaussage
Nicht die einzelne KI-Funktion macht den Unterschied.
Agentic PIM verbindet KI-Aufgaben zu einem durchgängigen Workflow.
Agentic PIM verbindet KI-Aufgaben zu einem durchgängigen Workflow.
Warum KI-gestützte PIM-Prozesse trotzdem an Grenzen stoßen können
Ein Prompt kann fünf Minuten Arbeit sparen. Zehn gute KI-Funktionen ergeben deshalb aber noch lange keinen automatisierten Produktdatenprozess.
Das zeigt sich vor allem an den Übergängen: Ein Lieferantendokument wird hochgeladen und KI extrahiert die Attribute. Danach prüft jemand das Ergebnis, startet die Texterstellung, stößt Übersetzungen an, kontrolliert fehlende Angaben und informiert anschließend das nächste Team. Jeder einzelne Schritt läuft vielleicht schneller als früher, der Gesamtprozess wartet aber weiterhin darauf, dass Menschen Aufgaben verteilen und Ergebnisse von A nach B tragen.
Für Unternehmen mit großen Sortimenten, zahlreichen Varianten, internationalen Märkten und mehreren Vertriebskanälen wird deshalb weniger die einzelne KI-Funktion als deren Orchestrierung interessant. Welche Aufgabe darf automatisch laufen? Welche Information löst den nächsten Schritt aus? Was passiert bei einem Fehler? Und wann braucht es tatsächlich eine menschliche Entscheidung?
Agentic PIM versucht deshalb nicht, möglichst viel KI in ein PIM zu packen. Entscheidend ist vielmehr, welche Aufgaben innerhalb eines definierten Prozesses automatisiert übernommen werden können und an welchen Stellen Menschen bewusst die Kontrolle behalten.
Agentic PIM in der Praxis: So kann ein Produktdatenprozess aussehen
Nehmen wir ein neues Produkt, dessen Informationen als Lieferanten-PDF eintreffen. Statt aus jedem Arbeitsschritt eine neue Aufgabe zu machen, verbindet ein Agentic-PIM-Prozess mehrere Schritte intelligent miteinander:
1
Data Onboarding
Ein KI-Agent liest das Dokument aus, erkennt relevante Merkmale und überführt Informationen in strukturierte Produktattribute.
↓
2
Content-Erstellung
Fehlende Inhalte werden auf Basis der vorhandenen Produktdaten ergänzt. Dazu können Produktbeschreibungen oder kanalabhängige Texte gehören.
↓
3
Übersetzung
Freigegebene Inhalte werden für benötigte Märkte und Sprachen übersetzt.
↓
4
Data Quality Management
Regeln prüfen, ob Pflichtattribute vorhanden, Angaben plausibel und definierte Qualitätsanforderungen erfüllt sind.
↓
5
Human-in-the-Loop
Unsichere oder kritische Fälle laufen nicht einfach automatisch weiter, sondern landen gezielt bei der zuständigen Person.
↓
6
Ausspielung
Besteht das Produkt die vorgesehenen Prüfungen, kann der Prozess die Daten für Shop, Marktplatz oder andere angebundene Kanäle weitergeben.
Was Agenten übernehmen – und was Teams dadurch gewinnen
Agentic PIM ist kein digitaler Autopilot, der Produktmanagement, Commerce oder Marketing plötzlich überflüssig macht. Spannender ist ohnehin die Frage, welche Arbeit gar nicht mehr auf den Schreibtischen dieser Teams landen muss.
Wiederkehrende Schritte wie Datenübernahme, Übersetzungen, standardisierte Content-Erstellung oder regelbasierte Prüfungen lassen sich innerhalb eines Workflows automatisieren. Produktmanagement, Commerce und Marketing beschäftigen sich dadurch stärker mit den Fällen, bei denen ihre Expertise tatsächlich gefragt ist: Ist die Produktinformation überzeugend? Passt sie zum jeweiligen Markt? Sind Sonderfälle korrekt gelöst? Welche Daten fehlen strategisch?
Wie groß der Unterschied in der Praxis ausfallen kann, zeigen Erfahrungswerte aus mehreren vergleichbaren ATAMYA Projekten und Beratungssituationen: Prozessdurchlaufzeiten verkürzten sich dort von rund 30 auf zwei Tage, manuelle Prozessschritte von 23 auf drei und Nachbearbeitungsraten von 40 auf fünf Prozent.
Human-in-the-Loop: Wo menschliche Kontrolle wichtig bleibt
Vollautomatisierung klingt verlockend, zumindest so lange, bis eine KI bei einem wichtigen Produktattribut sehr selbstbewusst danebenliegt. Die bessere Frage lautet deshalb nicht, wie wir Menschen möglichst vollständig aus dem Prozess bekommen, sondern an welchen Stellen ihre Entscheidung wirklich einen Unterschied macht.
Human-in-the-Loop bedeutet dabei nicht, jedes KI-Ergebnis vorsichtshalber manuell abzunicken. Sinnvoller sind gezielte Kontrollpunkte: Ein Workflow kann beispielsweise anhand eines Confidence Scores oder definierter Qualitätsregeln entscheiden, ob ein Ergebnis automatisch weiterläuft oder geprüft werden muss.
Sind alle Regeln erfüllt und die Sicherheit hoch, geht der Prozess weiter. Fehlt ein Pflichtattribut, erscheint ein Wert unplausibel oder ist ein Ergebnis nicht eindeutig, übernimmt eine zuständige Person. Anschließend fließt ihre Entscheidung wieder in den Workflow ein.
Menschliche Kontrolle wird damit nicht zum obligatorischen Zwischenstopp für jedes Produkt, sondern zum Quality Gate für die Fälle, bei denen Erfahrung, Kontext oder Verantwortung wichtiger sind als Geschwindigkeit.
Welche Voraussetzungen braucht Agentic PIM?
Bevor KI-Agenten munter Produktdaten durch die Systemlandschaft schicken, braucht es Ordnung unter der Motorhaube. Vier Voraussetzungen sind besonders wichtig:
Voraussetzung | Warum sie zählt |
|---|---|
Strukturiertes Datenmodell | Agenten brauchen eindeutige Attribute, Regeln und Zusammenhänge, damit Ergebnisse korrekt zugeordnet werden können. |
Workflow-Orchestrierung | Aufgaben, Bedingungen, Entscheidungen und Ausnahmen müssen als Prozess abbildbar sein. |
Offene Schnittstellen | ERP, Shop, DAM und weitere Systeme müssen Daten zuverlässig liefern und empfangen können. |
Kontrolle über das LLM | Unternehmen sollten entscheiden können, welches Modell zu Datenschutz, Kosten, Qualität und Use Case passt. |
Gerade der letzte Punkt wird wichtiger, sobald KI nicht mehr gelegentlich einen Text formuliert, sondern Teil geschäftskritischer Produktdatenprozesse wird. Dann geht es nicht nur darum, was ein Modell kann, sondern ebenso darum, welche Daten wohin fließen, wer darüber entscheidet und wie abhängig ein Unternehmen von einem einzelnen Modell oder Anbieter werden möchte.
Warum KI-Agenten definierte Workflows brauchen
Ein Agent ohne Prozess ist ein bisschen wie ein sehr motivierter neuer Kollege ohne Briefing: Er kann eine Menge, weiß aber noch lange nicht automatisch, was wann, wie und nach welchen Regeln passieren soll.
Auch eine gute KI muss wissen, welche Aufgabe sie übernimmt, welche Daten sie verwenden darf, welches Ergebnis erwartet wird und was passiert, wenn etwas schiefläuft. Genau hier kommt Workflow-Orchestrierung ins Spiel.
Ein möglicher Ansatz dafür ist BPMN, kurz Business Process Model and Notation. Prozesse werden dabei als Aufgaben, Entscheidungen, Bedingungen und Übergaben modelliert. KI kann anschließend als definierter Service Task innerhalb dieses Ablaufs arbeiten, beispielsweise einen Text erstellen, Attribute extrahieren, Inhalte übersetzen oder ein Ergebnis für den nächsten Entscheidungspunkt vorbereiten.
Agentic PIM bei ATAMYA: Vom Workflow bis zum LLM
Und damit sind wir an der Stelle, an der aus dem Prinzip konkrete Software wird. ATAMYA integriert KI-Aufgaben direkt in die Workflow-Engine, statt sie als separates Prompt-Fenster neben das PIM zu stellen.
Ein sogenannter AI Service Task funktioniert dabei wie ein regulärer Prozessschritt: Er erhält einen Input, produziert einen definierten Output und lässt sich mit Bedingungen, Schleifen oder Fehlerpfaden verbinden. Für Texterstellung, Übersetzung, die Extraktion von Attributen aus PDFs und KI-gestützte Entscheidungshilfen stehen entsprechende Service Tasks zur Verfügung.
Was zunächst technisch klingt, wird an einem konkreten Ablauf schnell verständlich. Sobald ein neues Produkt angelegt wird, startet ein Workflow: Die KI erstellt eine Beschreibung, die in einem weiteren Schritt anhand definierter Anforderungen geprüft wird. Das Ergebnis landet an einem Gateway: Sind die Anforderungen erfüllt, läuft der Prozess weiter; fehlen Informationen, erhält das Produktmanagement eine Aufgabe inklusive Kontext. Aus „Prompt rein, Text raus“ wird damit eine Prozesskette, die selbst weiß, wo es weitergeht und wann jemand eingreifen muss.
ATAMYA setzt dafür auf eine BPMN-basierte Workflow-Engine. Workflows können manuell, zeitgesteuert, durch interne Ereignisse wie eine Produktanlage oder von außen über REST beziehungsweise einen MCP-Server gestartet werden. Dadurch lassen sich auch externe KI-Anwendungen in entsprechende Prozesse einbinden.
Ein zweiter wichtiger Punkt ist die Wahl des Sprachmodells. Über den Ansatz Bring Your Own LLM können Unternehmen unterschiedliche Modelle beziehungsweise eigene Enterprise-LLMs anbinden und wechseln. Unterstützt werden dabei unter anderem OpenAI-kompatible Schnittstellen sowie Modelle und Dienste von Anthropic, Google, Azure und AWS Bedrock. Unternehmen legen damit selbst fest, welches Modell zu ihrem Use Case passt, und reduzieren gleichzeitig die Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter.
Vor allem für IT-Verantwortliche ist dieser Punkt mehr als technisches Kleingedrucktes: Sobald KI fester Bestandteil eines Produktdatenprozesses wird, werden Modellwahl, Datenhoheit und Austauschbarkeit zu Architekturfragen. Ein Agentic-PIM-Konzept sollte Unternehmen deshalb nicht dauerhaft an genau das LLM ketten, mit dem der Prozess ursprünglich gebaut wurde.
Zwischen einer KI, die heute zuverlässig einen definierten Prozessschritt übernimmt, und einem Agenten, der dauerhaft Kontext, Rollen und vergangene Entscheidungen kennt, liegt technisch noch einiges an Strecke. Wer Agentic PIM bewertet, sollte deshalb nicht nur fragen, welche KI-Funktionen auf einer Feature-Liste stehen, sondern wie tief sie tatsächlich in Datenmodell, Workflow und Systemarchitektur eingebunden sind.
Auf OMR Reviews kannst du dir außerdem die ATAMYA Bewertungen ansehen und nachlesen, wie Nutzende die PIM-Plattform im Arbeitsalltag bewerten.
Fazit: Der Unterschied liegt im Prozess, nicht nur im Modell
Am Anfang stand die etwas absurde Vorstellung, dass KI bereits Texte schreibt, Daten aus PDFs zieht, Inhalte übersetzt und Informationen prüft – während wir danebenstehen und nach jedem erledigten Job auf „Weiter“ klicken.
Agentic PIM dreht genau an dieser Stelle weiter. Denn wenn KI Aufgabe A erledigen kann und Aufgabe B ebenfalls beherrscht, wird irgendwann die Frage interessant, warum dazwischen überhaupt noch jemand sitzen muss, der das Ergebnis kopiert, den nächsten Schritt anstößt oder eine weitere Person informiert.
Die Antwort lautet allerdings nicht: Menschen raus, Agenten rein. Entscheidend ist, aus einzelnen KI-Fähigkeiten einen kontrollierten Produktdatenprozess zu bauen. Dafür braucht es strukturierte Daten, klare Regeln, offene Schnittstellen und Workflows, die festlegen, was automatisch passieren darf und wann menschliche Expertise gefragt ist. Human-in-the-Loop wird damit nicht zum Sicherheitsnetz für eine halb fertige Automatisierung, sondern zum bewusst gesetzten Kontrollpunkt.
Genau deshalb entscheidet sich Agentic PIM am Ende auch nicht daran, welches Sprachmodell gerade die beeindruckendsten Antworten liefert. Spannender ist, wie gut Unternehmen ihre Produktdatenprozesse so organisieren, dass KI darin zuverlässig arbeiten kann.
Wir haben lange gefragt, welche Aufgaben KI für uns übernehmen kann. Agentic PIM stellt die interessantere Anschlussfrage: Wenn die KI ihren Job erledigt hat – warum müssen wir dann eigentlich noch auf „Weiter“ klicken?
Autor*In
Selina Feddern
Selina ist Redakteurin bei OMR Reviews. Sie schreibt alles, was ihr in die Hände fällt. Im Job entstehen Reviews, unterwegs werden Gedanken zu Notizen in der Bahn und zu Hause zu eigenen Texten für die Schublade. Als Poetry Slammerin nimmt sie ihre Worte außerdem gerne mit auf die Bühne. Selina ist gebürtig aus Lübeck und feilt so lange an einem Satz, bis er sich richtig anfühlt. Schreiben ist für sie daher nicht nur Job, sondern Herzenssache.
Dieser Artikel erscheint auf OMR Reviews – der führenden DACH-Plattform für B2B-Software-Bewertungen, Software-Vergleiche, Agenturen, Business Services und B2B-Tech-Content. Mit mehr als 80.000 verifizierten Bewertungen und 12.000+ gelisteten Tools hilft OMR Reviews Unternehmen dabei, passende Software-Lösungen und Dienstleister fundiert zu recherchieren, zu vergleichen und bessere Entscheidungen zu treffen.
