Dennis Mohr Blog Trends, ERP der Zukunft

ERP und KI: Kühler Kopf toppt heiße Luft

Marketing-Hype oder substanzielle Lösungsoption? Das ist hier die Frage. Künstliche Intelligenz, kurz KI, wird oftmals als Wunderwaffe angepriesen – so auch im ERP-Umfeld. Allerdings verwenden viele ERP-Anbieter bislang ausschließlich Standardlösungen für sehr generische Aufgaben statt echter KI-Anwendungen. Das Problem: Je spezifischer eine Aufgabenstellung ist, desto komplexer wird die Aufbereitung der Daten und damit der Lernprozess, den die KI leisten muss. Ich lade Sie dazu ein, das Thema einmal genauer zu betrachten und nachzuvollziehen, warum Out-of-the-box-Systeme keine Lösung sind und welche ERP-Prozesse sich heute schon mit KI optimieren lassen.

Wer sich daran macht, die Top-Trends im IT-Bereich zu verfolgen, landet schnell beim Thema KI. Doch abseits des Buzzword-Hypes empfehle ich jedem, sich einmal ganz unvoreingenommen zu fragen: Was ist KI eigentlich genau, und was bringt es wirklich? Angesichts der bemerkenswert hohen Drehzahl der Vermarktungsmaschinerie geht nämlich häufig unter, dass oftmals Standardlösungen zum Einsatz kommen, denen die Hersteller für Marketingzwecke einen KI-Anstrich verpassen. Klarer Fall, dass dieser Mummenschanz mit Deep Learning, das sich beispielsweise in Sprach-, Verhaltens- oder Gesichtserkennung bewährt, so gut wie nichts zu tun hat. Der Grund dafür ist in der Regel weniger fehlender Wille als ein Mangel an fundierten Datenverarbeitungsmöglichkeiten aufseiten der Unternehmen, mit denen derartige Verhaltensmuster effektiv analysiert werden können.

KI und was wirklich dahintersteckt

Wenn man die Begriffsprägung Künstliche Intelligenz ernst nimmt, verbirgt sich dahinter Folgendes: Computer, die in der Lage sind, menschliche Intelligenz nachzuahmen und eine Entscheidung zu treffen. Die Überraschung daran: Was im ersten Moment neu klingt, ist im ERP-Bereich bereits seit einiger Zeit überhaupt nicht ungewöhnlich. So bilden beispielsweise Lagerdaten und Absatzzahlen eine Grundlage, um die fällige Nachbestellung von Produkten vorherzusehen – eine Aufgabe, die von Computern übernommen wird und für die gemäß der Definition oben Künstliche Intelligenz eingesetzt wird. Mit leicht erweitertem Blickwinkel kann man davon ausgehend immer dann von KI sprechen, sobald ein Computer einen Algorithmus verarbeitet und zu einem Ergebnis kommt.

Die nächste Etappe in puncto maschinelles Lernen beschreiten alle Lösungsmodelle, bei denen Entscheidungen auf Algorithmen und Erfahrungen basieren. Sie setzen auf einem seit Jahren bewährten Instrumentarium aus stochastischen Verfahren in Kombination mit einer breiten Datenbasis auf. Gern liefere ich Ihnen ein Beispiel aus der Lagerverwaltung: Hier lassen sich mithilfe von Algorithmen und historischen Daten Trendprognosen aufstellen, etwa dazu, wie sich der Absatz entwickeln wird.

Deep Learning – das Gegenteil vom Kratzen an der Oberfläche

Den entscheidenden nächsten Schritt, der über die beiden genannten KI-Ansätze hinausgeht, markieren Anwendungen, bei denen Deep Learning zum Einsatz kommt. Vergleichbar mit den Funktionen eines Gehirns trainieren Maschinen auf Basis eines neuronalen Netzes ihre eigenen Fähigkeiten. Dadurch können sie zu Ergebnissen kommen, die nicht im Ursprungsalgorithmus einprogrammiert waren.

Die Krux daran: Für diese Form von Deep Learning gibt es in derzeitigen ERP-Systemen noch keine wirklich funktionierenden Ansätze. Dabei liegen oft keine technischen Hürden im Weg, sondern die Verfügbarkeit von Ressourcen. Beispielsweise sind Chatbots in Verbindung mit dem ERP durchaus möglich, aktuell jedoch vielerorts einfach zu kosten- und datenintensiv. Gerade aus Sicht mittelständischer Anwender stehen dabei Aufwand und Nutzen in keinem guten Verhältnis. Oder kurz gesagt: Eine wirtschaftlich sinnvolle Option sieht anders aus.

Allerdings hindern die existierenden Restriktionen viele der großen ERP-Anbieter keineswegs daran, mit vermeintlich neuen KI-Services auf Kundenfang zu gehen. Die Wahrheit dahinter ist jedoch: Diese Funktionen sind alles andere als neu. ERP-Lösungen erhalten plötzlich das Label „KI“, auch wenn sie immer schon mit Algorithmen gearbeitet haben. Mit wirklicher KI, also Deep Learning, hat das nichts zu tun. Warum sollte man einem Hype hinterherjagen, solange nicht klar ist, wo der Nutzen für das eigene Unternehmen liegt? Zugespitzt ausgedrückt: Wer eine Geschäftssoftware oder andere computergestützte Verfahren einsetzt, kann sich entspannt zurücklehnen, denn das ist im weitesten Sinne ja bereits KI.

Das Potenzial ist da – jetzt kommt es auf die passende Strategie an

Angesichts der bloßen Masse von Datensätzen, auf denen echte KI-Anwendungen mit Deep Learning basieren, ist ein tieferes IT-Verständnis erforderlich, um Verhaltensmuster analysieren zu können – eine Qualifikation, an der es den meisten Nutzern mangelt. Vor diesem Hintergrund rate ich allen Unternehmen, zunächst ihre spezifischen Anforderungen und Ziele zu definieren und im Anschluss eine Lösung für das Datenmanagement zu finden.

Wenn wir uns beispielsweise im Digitalmarketing umschauen, stellen wir fest, dass heute ohne Weiteres erfasst werden kann, wer wann und wie lange eine Webseite besucht und eine Bestellung tätigt. Allerdings nutzen nur die wenigsten Unternehmen diese Informationen in Verbindung mit ihrem ERP. Hier zeigt sich, dass vor dem flächendeckenden Einsatz von KI neue Ansätze für Umgang, Analyse und Verknüpfung von Daten notwendig sind. Im Fokus sollten dabei insbesondere die Fragen stehen, welche Daten geschäftsrelevant sind und wie diese vorgehalten und gekoppelt werden sollten. Und ich habe keinerlei Zweifel, dass das ERP wertvolle Unterstützung leistet, sofern die Voraussetzungen dafür geschaffen sind.

Das Potenzial fundierter Künstlicher Intelligenz für die Praxis ist enorm. Damit die Technologie dieses in Zukunft auch entfalten kann, müssen Unternehmen strukturiert daran arbeiten, ihre Kunden- oder Produktdaten kontrolliert zur Verfügung zu stellen. Machen wir uns nichts vor: Hier muss der Mittelstand noch viel lernen. Sicher ist, dass alle Unternehmen angesichts des grassierenden heiß laufenden Pseudo-KI-Marketings genau überlegen sollten, welche Art von KI-Lösung ihrem Geschäftsmodell nachweislich dient.

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