Kommentar von Dominik Schätzel, Sage ERP als Datenplattform: KI-Agenten als Team Player

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„Ein ERP-System ist eine komplexe Anwendung, oder eine Vielzahl miteinander kommunizierender Anwendungssoftware- bzw. IT-Systeme, die zur Unterstützung der Ressourcenplanung des gesamten Unternehmens eingesetzt werden.“ So langweilig definiert Wikipedia ERP-Systeme. Dabei hat ERP-Software sich – nicht zuletzt durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und besonders von KI-Agenten – zur wahrscheinlich wichtigsten Komponente der IT-Infrastruktur entwickelt und nimmt neue Rollen ein.

Moderne ERP-Systeme sind die zentralen Datenplattformen im Unternehmen, auf denen Echtzeit-Analysen, Automatisierung und KI-Anwendungen aufsetzen. Das schafft durchgängige Prozesse, präzisere Prognosen und weniger manuelle Eingriffe – von Angebot und Beschaffung über Produktion und Logistik bis zur Abrechnung.

KI im ERP: Status quo

Vor allem drei Entwicklungen sorgen für einen steigenden KI-Einsatz im ERP:

• 1. Volatile Märkte verlangen Entscheidungen auf Basis belastbarer Echtzeitinformationen.

• 2. Durch E-Rechnungspflichten, Datenschutzvorgaben, Branchenregularien und ESG Reporting wird Compliance stets komplexer.

• 3. Die Notwendigkeit wächst, Silos aufzubrechen und End to End Prozesse zu automatisieren.

Aktuell erfolgt die KI-Integration zumeist in Form von eingebetteten, domänenspezifischen Modellen, die klar umrissene Schritte unterstützen: Muster erkennen, Prognosen liefern, Auffälligkeiten markieren. Der Mensch bleibt in allen Fällen der Entscheider, gibt Aktionen frei, passt Vorschläge an oder verwirft sie. Die KI fungiert als Vorbereiter, der Mensch bleibt der Vollzieher.

Vom Assistenzsystem zum autonomen Agenten

KI-Agenten markieren den nächsten Ausbauschritt der KI im ERP. Sie arbeiten weitgehend autonom und zielgerichtet, interpretieren Kontexte, greifen strukturiert auf Daten zu, führen Aktionen aus und liefern nachvollziehbare Ergebnisse. Konkret äußert sich das im ERP beispielsweise auf folgende Weisen:

• Ein Vertriebsagent erstellt aus natürlicher Sprache einen kunden- und margenoptimierten Auftrag, prüft Kreditlimits, reserviert Bestand und stößt den Versand an.

• Ein Beschaffungsagent bewertet Lieferanten nach Termintreue, Qualität und Preisentwicklung, simuliert Alternativen und schlägt entsprechende Rahmenverträge vor.

• Ein Produktionsagent plant Kapazitäten, erkennt Engpässe, passt Schichten an und berücksichtigt Rüstzeiten, Ausschussquoten und Materialverfügbarkeiten.

• Ein Finanzagent automatisiert den Vorabschluss, gleicht Zahlungen ab, prüft Anomalien und generiert Abschlüsse.

• Ein Reportingagent baut semantisch verstandene Dashboards, die nicht nur visualisieren, sondern Abweichungen in definierte Workflows überführen.

• Ein Lernagent wiederum begleitet neue Mitarbeitende direkt in der Anwendung durch reale Prozesse und erklärt Eingabefelder, Berechtigungen und Freigaben.

Aus Prinzip regelkonform

Der Einsatz von KI-Agenten geht mit besonderen Anforderungen an die Compliance einher. Weil sie innerhalb bestimmter Parameter weitgehend autonom agieren, gilt es, zusätzliche Maßnahmen zu treffen, die für Zuverlässigkeit und Transparenz sorgen. Für KI-Agenten sind Leitplanken essenziell: Ihr Einsatz benötigt klar definierte Ziele, erlaubte Aktionen, Schwellenwerte und zugelassene Datenquellen. Zudem muss jede Aktion eines KI-Agenten protokolliert, begründet und reversibel sein.

Die richtige Wahl treffen

Wer in KI-Agenten investieren will und nach dem passenden Anbieter entsprechender ERP-Systeme sucht, sollte einige wichtige Fragen beantworten, zum Beispiel:

• Wie wird Compliance durchgesetzt?

• Wie ausgereift sind die gebotenen Datenmodelle und Dimensionen für Self-Service-Analysen ohne IT-Flaschenhals?

• Welche Möglichkeiten gibt es, KI-Agenten domänenspezifisch zu trainieren und zu konfigurieren?

• Wie offen ist das Ökosystem für Integrationen mit anderer Software im Unternehmen, damit End-to-End-Prozesse wirklich durchgängig sind?

Erste Ergebnisse

Die Nutzung von KI-Agenten ist nicht trivial. Auch darum sollten Unternehmen die Technologie stufenweise implementieren. Es empfiehlt sich, in Unternehmensbereichen mit hoher Datenqualität und wiederkehrenden Entscheidungen zu beginnen. Das können beispielsweise die Lieferantenpriorisierung nach Servicelevels oder die Kapazitätsplanung nach definierten Regeln sein. Indem sie derart niederschwellig in klar umrissenen Einsatzszenarios beginnen, können Unternehmen schnell messbare Erfolge erzielen und so den weiteren Ausbau der Technologie finanzieren helfen. Erste Erfolge werden sich vor allem in der Beseitigung von Engpässen zeigen: Durchlaufzeiten, geringere Bestände bei höherer Liefertreue, schnellere Abschlüsse, weniger Fehler, niedrigere Rückläuferquoten, präzisere Prognosen. Gleichzeitig braucht es realistisches Erwartungsmanagement.

Ausblick: Orchestrierte Intelligenz im Netzwerk

Mit wachsender Reife werden Unternehmen viele spezialisierte Agenten orchestrieren – im ERP, in angrenzenden Systemen und entlang der Lieferkette. Die Kunst liegt in klaren Rollen, Verantwortlichkeiten und Übergaben, damit Entscheidungen nachvollziehbar bleiben und jede Automatisierung auf belastbaren Daten fußt. Wer heute die Grundlagen legt – zentrale Datenquelle, API first Architektur, klare Governance und befähigte Teams – hebt KI aus dem Pilotstatus heraus und baut eine tragfähige Entscheidungsschicht über dem ERP. Besonders in industriell geprägten Ökosystemen mit hoher ERP-Durchdringung, wachsender ESG-Relevanz und steigenden Compliance-Anforderungen ist das der Weg zu mehr Widerstandsfähigkeit, Geschwindigkeit und Innovationskraft.

Erfolg im Team

KI-Agenten arbeiten nicht isoliert, sondern interagieren untereinander und mit anderen IT-Systemen im Unternehmen ebenso wie mit Menschen. Damit sie in diesem Umfeld zuverlässig funktionieren können, müssen Unternehmen Rollen, Verantwortlichkeiten und Übergaben klar definieren. Damit sich KI-Agenten optimal integrieren, können sie selbst zu ihrer Akzeptanz durch menschliche Kollegen beitragen, was für das Gelingen eines KI-Projekts unabdingbar ist. So können sie Aufgaben erklären, Alternativen begründen und mit kontextsensitiven Hinweisen durch neue Abläufe leiten. Im Team mit ihren menschlichen Kollegen werden KI-Agenten ihr volles Potenzial entfalten.

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