Im Roundtable von ITWelt.at diskutierten sechs Experten wie generative künstliche Intelligenz und smarte Automatisierung die Unternehmenseffizienz insbesondere in den Bereichen ERP und CRM auf ein neues Niveau heben können und welche Herausforderungen dabei zu beachten sind. [...]
Neue, effizientere Technologien sorgen für laufende Verbesserungen und Optimierungen der IT. Insbesondere künstliche Intelligenz und hier wiederum die Spielart der generativen KI hieven Business-Software wie ERP- und CRM-Systeme auf ein neues Level. Was bei solchen Projekten zu beachten ist, damit das volle KI-Potenzial im ERP- und CRM-Bereich genützt werden kann, diskutierten Oliver Witvoet, Geschäftsführer und Gründer von easyconsult, Oliver Hoffmann, Geschäftsführer von Kumavision Österreich, Otmar Zewald, Senior Vice President Product Management bei Proalpha, Christian Reiter-Kofler, Business Line Manager bei BE-terna, Johannes Neumüller, Director Sales Cloud ERP bei All for One und Alexander Schmidberger, Innovation Architect und Business Development Manager bei Nagarro im ITWelt.at-Roundtable, der im Wiener Büro von easyconsult Ende September stattfand.
KI ist Mehrwert, kein Hype
„Wir stehen noch am Anfang einer Entwicklung, die in den kommenden Jahren enorm an Fahrt aufnehmen wird. Gleichzeitig gibt es aber bereits heute viele praxistaugliche KI-Anwendungen“, beschreibt Oliver Witvoet den gegenwärtigen Stand von KI-unterstützten ERP- und CRM-Projekten. Witvoet, dessen Unternehmen auf CRM-Lösungen spezialisiert ist, sieht vor allem im Kundenservice einen klaren Mehrwert und nennt hier den Abbau von Sprachbarrieren oder die automatische Zusammenfassung von Anfragen durch Chatbots und Assistenzsysteme: „Diese Use Cases sind keine Zukunftsmusik mehr, sondern liefern bereits konkreten Nutzen und greifbare Ergebnisse im Tagesgeschäft“, so Witvoet.
Betrachte man die gegenwärtige Situation der KI-Nutzung, bemerke man, dass der private Bereich der Unternehmenswelt voraus sei, konstatiert Oliver Hoffmann. Den Grund dafür sieht er darin, dass Unternehmen oft durch noch im Einsatz befindliche ältere, proprietäre Systeme gebremst würden und so das Potenzial moderner Technologien gar nicht ausschöpfen könnten. Geichzeitig passiere in punkto KI-Entwicklung sehr viel – alleine Microsoft bringe beinahe monatlich neue Funktionen und KI-Features, merkt Hoffmann an.Die Aufgabe seines Unternehmens Kumavision sei es, „diese Innovationen ins Unternehmen zu bringen und die Mitarbeitenden zu befähigen, sie zu nutzen“. Indem diese etwa mit dem Microsoft Copilot experimentieren, ließe sich herausfinden, wo wirklich Produktivitätsgewinne entstünden – etwa bei Routineaufgaben wie der Transkription von Besprechungen, die heute vollautomatisch erfolge. „Dort zeigt sich der Nutzen sehr direkt“, so Hoffmann.
Auch für Otmar Zewald ist klar, dass wir uns in einer Übergangsphase befinden. Über Jahrzehnte hinweg wurden – ganz ohne KI – Unmengen von Daten gesammelt, zumeist in getrennten Silos, wie ERP, CRM, HCM und so weiter. Nachdem die Anfangsschwierigkeiten bezüglich KI-Nutzung langsam überwunden seien, könne Proalpha seinen Kunden jetzt praxisnahe, teils branchenspezifische Anwendungsbeispiele für künstliche Intelligenz zeigen. „Dadurch entstehen neue Anforderungen“, so Zewald, „etwa der Wunsch, Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenzuführen, um fundierte Analysen zu ermöglichen. Ein Beispiel ist das Cost-of-Quality-Reporting, bei dem ERP- und Qualitätsdaten kombiniert werden. Aktuell befinden wir uns genau in dieser Phase der konkreten Umsetzung.“ Der Ausgangspunkt für solche Projekte sollte immer die unternehmerische Zielsetzung sein. Fragen wie „Wo will ich mich verbessern, und welche Daten benötige ich dafür?“ gelte es zu stellen und zu beantworten, so Zewald. Dabei zeige sich mitunter, dass vorhandene Daten nicht die erforderlichen Merkmale enthalten, um präzise Antworten zu liefern. Ein gezieltes Ergänzen der Daten sei deswegen nötig und werde von Proalpha gemacht, um die gewünschten Erkenntnisse zu gewinnen. „An Bedeutung gewinnen hier zunehmend externe Daten, etwa aus der Lieferkette“, sagt Zewald und verweist speziell auf die Autobranche: „Viele unserer Kunden sind Automotive-Zulieferer – hier sehen wir deutlich mehr Zusammenarbeit und den Wunsch, gemeinsam Daten entlang der Supply Chain auszuwerten.“
Kluft zwischen Möglichkeiten und tatsächlicher Nutzung
Geht es um die Implementierung von KI-Projekten im ERP- und CRM-Bereich verortet Christian Reiter-Kofler einen sehr heterogenen Markt: „In klassischen ERP-Einführungsprojekten steht zunächst die Implementierung der Basis im Vordergrund. KI wird hier meist erst in einer Optimierungsphase relevant.“ Fachkräftemangel und Ressourcenproblemen stünden oft der Umsetzung eines erfolgreich Go-Live im Wege. Gegenwärtig seien diese Herausforderungen mit KI noch nicht vollständig lösbar, aber Ideen und erste Konzepte existieren bereits, weiß Reiter-Kofler. Auch er sieht Kunden, die bereits auf Microsoft-Plattformen arbeiteten, speziell in Bezug auf Datenhaltung in einer optimalen Ausgangslage.
Ähnlich sieht dies Johannes Neumüller. Die KI sei bereits da, es gehe nicht mehr um das „Ob“, sondern um das „Wie“. „Allerdings besteht zwischen den technologischen Möglichkeiten und der tatsächlichen Nutzung – dem sogenannten Consumption Gap – noch eine Lücke“, beobachtet Neumüller. In vielen Unternehmen stünden oft noch 30 Jahre alte Maschinen und Systeme, nicht selten monolithische Systeme, an denen aber das zukünftige Wachstum des Unternehmens hängt. Deswegen rät Neumüller, zunächst Altsysteme zu modernisieren und die nötigen Grundlagen zu schaffen, bevor KI echten Nutzen bringen kann. „Die Cloud ist dabei ein entscheidender Schritt, um Datensilos aufzubrechen und Systeme zu vernetzen“, empfiehlt Neumüller, „denn erst wenn diese Basis steht, kann KI ihr Potenzial entfalten – etwa bei Chatbots, der Automatisierung im Finanzwesen, Fraud Detection oder in der Prozessoptimierung.“
Dieser Diskrepanz zwischen im täglichen Leben gefühlt allgegenwärtiger KI, in Unternehmen aber erst in einigen Leuchtturmprojekten realisierten Projekten, ist sich auch Alexander Schmidberger bewusst. Jedoch habe sich durch den KI-Boom die Motivation der Unternehmen verändert. „Viele nutzen die bevorstehenden SAP-Transformationen – etwa die Umstellung auf S/4HANA bis 2027 – als Chance, ihre Systeme neu aufzusetzen und so die Basis für KI zu schaffen. Ziel ist, nicht nur einzelne Hotspot-Anwendungen umzusetzen, sondern eine Plattform, auf der sich verschiedene KI-Use-Cases flexibel integrieren lassen – beispielsweise Scan-and-Go- oder Grab-and-Go-Konzepte im Handel.“ Der Weg von diesen Pilotprojekten hin zum breiten Einsatz werde aber noch etwas dauern, schätzt Schmidberger. Momentan sieht er vor allem Einzel-Use-Cases, also Projekte, die gezielt auf einen Anwendungsfall zugeschnitten sind, wie etwa den Supermarkt, der Kunden automatisch erkennt, ohne dass diese eine Karte vorzeigen müssen. Doch auch Schmidberger ist der Meinung, dass wir im Bereich KI erst am Anfang stehen: „Solche Anwendungen nehmen zu, aber bis zur durchgängig intelligenten Unternehmenssteuerung – also dem vielzitierten Intelligent Enterprise – wird es noch etwas dauern.“
ERP, CRM, HR oder BI: die Grenzen verschwimmen
Dass viele Unternehmen noch mit Datensilos arbeiten, ist allen Teilnehmern bewusst. Doch diese Silos würden jetzt aufgebrochen, beobachtet Schmidberger. Denn es wachse das Bewusstsein, dass zentrale Stammdatenservices notwendig seien, um Daten für KI nutzbar zu machen. „Die Harmonisierung dieser Daten ist ein wichtiger Schritt: Sie ermöglicht es, Zusammenhänge zu erkennen – etwa Kundenvorlieben oder Markttrends – und das Potenzial der KI besser auszuschöpfen, ohne Regulatorien wie die DSGVO zu verletzen“, erklärt Schmidberger.
Einigkeit herrscht darüber, dass das notwendige Aufbrechen der Silos zu einem Verschwimmen der Grenzen führt. Johannes Neumüller sagt: „Ob ERP, CRM oder HR – die traditionellen Silos stammen aus einer Zeit, als Software noch monolithisch gedacht wurde. Heute verschwimmen die Grenzen: Predictive Maintenance, OCR-Erkennung oder automatisierte Finanzprozesse greifen ineinander. Moderne KI kann heute sogar handschriftlich kommentierte oder per Fax gesendete Dokumente erkennen und interpretieren – das wäre vor wenigen Jahren undenkbar gewesen.“ Dem pflichtet Oliver Witvoet bei und weist darauf hin, dass es bei Microsoft den Begriff „CRM“ in der Plattform gar nicht mehr gebe. „Stattdessen sprechen wir von Sales-, Service- und Customer-Insights-Bereichen, die alle auf der Power-Plattform laufen, gemeinsam mit den ERP-Prozessen wie Finance oder Supply Chain. Die Systeme verschmelzen zunehmend zu einem einheitlichen Interface“, ist Witvoet überzeugt. Entscheidend sei nicht, wo eine Anwendung zu Hause ist, sondern was sie leistet und wie sie sich in den Gesamtkontext integriert, resümiert Neumüller.
Datenqualität als Grundlage
Für Kunden mit modernen ERP-Systemen sei die Datenlage zumeist klar, fügt Kofler-Reiter hinzu. All jene Unternehmen, die dabei sind, alte Systeme abzulösen, müssen jedoch bei einer ERP-Einführung immer zuvor auf ihre Datenqualität achten und Transparenz schaffen. „Häufig wird erst nach der Einführung erkannt, wie wichtig es ist, die Antworten systematisch zu prüfen und zu validieren. Genau diese Qualitätssicherung sollte aber schon während der Implementierung stattfinden, damit man später nicht unter Zeitdruck nachjustieren muss.“
Ein spannender Use Case, so der BE-terna-Experte, „ist die Kombination interner Daten mit externen Quellen wie Wetterdaten, um Vorhersagen zu treffen – etwa für Absatzprognosen.“ Die KI könne Muster erkennen und davon konkrete Handlungsempfehlungen ableiten. Es seien solch praxisnahen Use Cases, bei denen Unternehmen bereit sind, gemeinsam mit BE-terna zu experimentieren, „auch wenn der Ausgang noch nicht hundertprozentig vorhersehbar ist“, beschreibt Reiter-Kofler die Zusammenarbeit mit Kunden.
Auf eine weitere Herausforderung verweist Johannes Neumüller, indem er anmerkt, dass oft übersehen werde, dass Large-Language-Modelle lediglich Wahrscheinlichkeiten berechnen – also das nächste logische Wort vorhersagen. Das führe zu einer gewissen Unschärfe. Damit sei die KI wie ein aufgeweckter Zehnjähriger, der schon Vieles selbst kann, aber auf den man trotzdem ein Auge werfen muss.
Der Mensch als letzte Instanz
Für Oliver Hoffmann muss die Kontrolle über die KI ganz klar dem Menschen vorbehalten sein: „KI ist kein Ersatz für menschliche Entscheidungen. Am Anfang steht immer der Mensch – und am Ende auch. KI liefert Vorschläge oder Einschätzungen, aber die Verantwortung für das Ergebnis bleibt beim Menschen.“ Dabei sei Automatisierung von unkritischen Prozessen unproblematisch, aber in sensiblen Bereichen sei der Mensch gefragt, so Hoffmann, der eben die menschliche Kontrolle für unverzichtbar hält.
Der Mensch als letzte Kontrollinstanz steht für alle Teilnehmer außer Frage. Doch gehöre bei KI-Projekten der Fokus auf auf die Chancen gelegt, betont Christian Reiter-Kofler. Er höre immer wieder, dass man KI nicht einsetzen könne, da ein Risiko bestehe, dass sie Fehler macht. „Ja“, gibt Reiter-Kofler zu, „die KI-Systeme sind nicht fehlerfrei.“ Aber – und das sei der Punkt – „wir Menschen sind es auch nicht.“ Anstatt den Anspruch zu haben, dass die KI alles sofort perfekt machen müsse, sollten wir sie begleiten, so der BE-terna-Experte, denn sie sei ja lern- und entwicklungsfähig.
Aber wird die KI den Mensch im Rahmen der Automatisierung nicht irgendwann ersetzen? „Nein“, sagt Oliver Witwoet. Natürlich würden gewisse Tätigkeiten verschwinden, so wie Kutscher nicht mehr gebraucht wurden als das Automobil den Markt eroberte. Doch mit dem Auto seien sehr viele neue Arbeitsplätze entstanden, so Witvoet, der glaubt, dass es sich mit KI ähnlich verhalten wird. KI werde vor allem monotone Aufgaben eliminieren und Raum für höherwertige Tätigkeiten schaffen. „Ich bin überzeugt“,sagt Witvoet, „dass KI langfristig mehr Arbeitsplätze und Wohlstand bringt. Führungskräfte müssen diesen Wandel aktiv begleiten – durch Information, Weiterbildung und vor allem Change Management.“
Außerdem herrsche ein massiver Fachkräftemangel in Österreich, wirft Johannes Neumüller ein. „In Österreich werden der Industrie in den nächsten zehn Jahren rund zehn Prozent weniger Menschen zur Verfügung stehen, um dieselbe Wertschöpfung zu erbringen.“ Von einer Arbeitsplatzvernichtung durch die KI könne also keine Rede sein. „Wenn wir nicht alle länger arbeiten wollen, dann ist Automatisierung durch KI und Robotik die logische Antwort“, sagt Neumüller.
Es geht auch nicht darum, Mitarbeitende zu ersetzen, sondern sie zu entlasten, ist Oliver Hoffman überzeugt. Auch er betrachtet KI als hilfreiches Werkzeug gegen den Fachkräftemangel. „Wir stehen zwar erst am Anfang dieser Entwicklung, aber die Richtung ist klar: KI wird in vielen Bereichen den Fachkräftemangel deutlich abfedern.“
Trustworthy AI statt bedrohliche KI
Damit Mitarbeitende die KI nicht als Bedrohung erleben, sei Transparenz der Schlüssel, erklärt Otmar Zewald. „Zum Beispiel im Customer Service definieren wir gemeinsam mit unseren Kunden, welche Datenquellen genutzt werden dürfen – interne Systeme oder offene Quellen. Wichtig ist, dass nachvollziehbar bleibt, woher ein Ergebnis stammt. Nur wenn die Herkunft klar ist, entsteht Vertrauen in die Resultate.“ Und dieses Vertrauen bilde wiederum die Grundlage für weitergehende Automatisierung, so Zewald.
Das sieht Alexander Schmidberger genauso, wenn er sagt: „Mitarbeitende müssen das Warum ihrer Arbeit verstehen – nicht nur das Wie. Das Management hat die Aufgabe, diesen Zusammenhang zu vermitteln.“ Nur wer versteht, warum Daten benötigt werden, kann Ideen entwickeln und Verantwortung übernehmen, und empfindet KI nicht als Bedrohung. „Das war übrigens schon bei der Einführung von ERP-Systemen so: Wer nur weiß, welchen Knopf er drücken muss, bringt das Unternehmen nicht weiter.“
Ein essenzielles Thema für die Akzeptanz ist demnach das Vertrauen in die KI-Ergebnisse (Trustworthy AI) und die Erklärbarkeit (Explainable AI).
Eine Empfehlung der Experten
„Der beste Zeitpunkt, um sich mit diesen Themen zu beschäftigen, war gestern“, bringt Johannes Neumüller die Dringlichkeit in überspitzter Form auf den Punkt und rät Unternehmen, nicht länger abuzuwarten, sondern jetzt die KI-Projekte im ERP- und CRM-Bereich in Angriff zu nehmen. Und ganz wichtig: „Damit KI-Projekte erfolgreich sind, müssen alle Stakeholder – von der IT über die Fachabteilungen bis zum Management – gemeinsam an einem Strang ziehen“, so Neumüller.
Alexander Schmidberger rät, KI als nicht als IT-, sondern als Organisationsprojekt zu sehen. Schmidberger: „Der größte Nutzen entsteht, wenn Abteilungen vernetzt, Silos aufgebrochen und Mitarbeitende in den Wandel eingebunden werden.“
Klein anfangen, Erfahrungen sammeln, die Mitarbeitenden mitnehmen – und dann gezielt skalieren, lautet Otmar Zewalds Empfehlung. „Wer pragmatisch startet, erreicht schneller messbare Erfolge und kann darauf aufbauen.“
Oliver Witvoet betont die Wichtigkeit von Change Management und appelliert an Führungskräfte im Unternehmen, „Raum für Informationen und Diskussion zu schaffen, klare Regeln zu definieren, was im Betrieb erlaubt ist und was nicht und den Wandel aktiv zu begleiten“.
Auch für Christian Reiter-Kofler ist der richtige Zeitpunkt jetzt. Er ermutigt dazu, „innovativ zu handeln, Risiken einzugehen und schrittweise vorzugehen. Wie bei jedem Projekt muss man riskieren, dass man auch einen Schritt zurückmacht, um dann wieder zwei Schritte nach vorne zu gehen“.
Für Oliver Hoffmann ist klar: „KI einfach machen! Nicht warten, bis neue Regulierungen kommen oder bis der Mitbewerb vorangeht. Es ist wichtig, mutig zu sein, die Belegschaft mitzunehmen, zuzuhören und gemeinsam ins Tun zu kommen. Denn wer jetzt startet, kann sich als Vorreiter positionieren“, sagt Hoffmann abschließend. Eine Aussage, der alle Diskutanten mit voller Überzeugung zustimmen.
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