Umbau, Einbau, Ausbau von Künstlicher Intelligenz KI-Roadmaps von ERP-Anbietern fordern selbst loyale Kunden heraus

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CIOs haben immer einen Spagat zu meistern: Sie müssen eine große Anzahl von Anwendungen verwalten, deren Interoperabilität und Sicherheit gewährleisten und dabei idealerweise auch noch ihre Gesamtausgaben senken. Gleichzeitig sollen sie den Blick auf die Zukunft des Unternehmens richten, sich um Innovationen kümmern und in neue Technologien investieren, derzeit: vor allem Künstliche Intelligenz.

Versierte CIOs bringen sowohl Geschäfts- als auch Technik-Kenntnisse mit, und die erfolgreichsten von ihnen setzen klare Prioritäten: Sie folgen meist einer geschäftsorientierten IT-Roadmap und nicht einer, die ihnen von ihrem ERP-Anbieter vorgegeben wird. Dies gilt auch oder sogar insbesondere dann, wenn es um wegweisende Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) geht.

Die Kontrolle über die eigene IT-Roadmap ist ein zentraler Grundsatz dessen, was Gartner als „Composable ERP“ bezeichnet: Damit bezeichnet das Marktforschungs- und Beratungsunternehmen den Ansatz der „Innovation an den Rändern“. Dieser erfordert beinahe zwangsläufig einen Mentalitätswechsel – weg von etablierten monolithischen Systemen hin zu einer ausbalancierten Abstimmung zwischen Mitarbeitern, Anbietern, Lösungen und Technologien. Auf diese Weise ließen sich die Geschäftsergebnisse nachweisbar verbessern, sagt Gartner.

Neue Denke

Was bedeutet das konkret für den Umgang mit Künstliche Intelligenz? Die KI entwickelt sich mit enormer Geschwindigkeit und birgt zweifellos hohes Innovationspotenzial.

Doch angesichts der vollmundigen Versprechungen etablierten ERP-Anbieter ist Vorsicht geboten, denn die Details können tückisch sein. Die Softwarehersteller propagieren das Potenzial von KI, aber dahinter versteckt sich fast immer der Zwang zur Neu-Implementierung. Die Kunden, die sich an die vorgegebenen KI-Roadmaps halten, stehen damit vor vier großen Herausforderungen:

Herausforderung 1: Unklare KI-Roadmaps bei ERP-Anbietern

SAP und Oracle beispielsweise investieren derzeit massiv in Künstliche Intelligenz: Oracle konzentriert sich stark auf die Cloud-Infrastruktur und die Integration generativer KI in verschiedene Geschäftsbereiche. SAP setzt auf KI-Partnerschaften und die Entwicklung eines flexiblen KI-Ökosystems.

Beide Anbieter könnten in den nächsten Jahren zweifellos zu mächtigen KI-Playern avancieren. Doch wie sich die Roadmaps tatsächlich entwickeln, ist für Kunden kaum vorhersehbar.

Dementsprechend ist eine gewisse Skepsis angebracht:

• Welche KI-Anwendungen stehen wann zur Verfügung?

• Eignen sich die Angebote für die aktuellen Use Cases des jeweiligen Unternehmens?

IT-Entscheider sollten sich von den Versprechen und Upgrade-Plänen der ERP-Anbieter nicht blenden lassen. Sie brauchen in erster Linie funktionierende ERP-Systeme für ihr Alltagsgeschäft - und in puncto KI Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern. Sie müssen die Voraussetzungen für eine flexible KI-Implementierung schaffen, die den tatsächlichen Bedürfnissen folgt und dem individuellen technologischen Reifegrad entspricht. Es gibt keinen rationalen Grund, das Innovationspotenzial des Unternehmens auf die Geschwindigkeit eines einzelnen ERP-Anbieters beschränken.

Tipp: Unternehmensentscheider sollten sich von Ihrem ERP-Anbieter nicht zum Upgrade drängen, und schnellstmöglich eine eigene Business-orientierte IT-Roadmap mit konkreten KI-Use-Cases aufstellen.

Herausforderung 2: On-Premises-Daten bleiben zurück

Damit KI-Algorithmen sinnvoll eingesetzt werden können, müssen sie trainiert werden. Dazu benötigen sie Zugriff auf eine große Menge an historischen Daten. Je mehr Informationen einem KI-Algorithmus zur Verfügung stehen, desto besser sind die später erzeugten Ergebnisse.

Die Preise für Cloud-Speicher sind aber immer noch hoch. Deshalb nehmen Unternehmen, die eine Neu-Implementierung in der SaaS-Cloud des Anbieters vornehmen, mitunter nicht alle vor Ort gespeicherten Daten mit.

Wie sich in der Praxis gezeigt hat, migrieren Unternehmen oft sogar nur die Daten weniger Jahre. Im Umkehrschluss lassen sie zehn oder mehr Jahre an Daten zurück – und das sind oft genau die Informationen, die für die KI-Nutzung wichtig sind. Prädiktive Analysen und Datenkorrelation sind definitiv umso genauer, je mehr saubere historische Daten vorliegen.

Tipp: Unternehmen sollten sicherstellen lassen, dass sie eine möglichst einheitliche Datenbasis und alle technischen Voraussetzungen schaffen, um diese an ein KI-Modell ihrer Wahl zu übergeben.

Herausforderung 3: Die KI-Setups der ERP-Anbieter betrachten oft nur die Daten im System

In ERP-Applikationen eingebettete KI kann in der Regel nur mit den dort vorhandenen Daten arbeiten. Es gibt jedoch innerhalb einer Organisation viele weitere Datenspeicher. Die darin enthaltenen Informationen sollten ebenfalls in die KI-Implementierung einbezogen werden.

Es ist also wenig sinnvoll, auf die KI eines einzelnen monolithischen ERP-Anbieters zu setzen. Schließlich existiert schon heute eine Vielzahl unterschiedlicher KI-Lösungen, die über API-Schnittstellen Informationen aus verschiedenen Datenbanken heranziehen und nutzen können.

Tipp: In den Unternehmen ist zu definieren, welche Datenquellen künftige KI-Tools ihrer Wahl nutzen können, beziehungsweise sollen und welche Datenschutzbestimmungen sowie Compliance-Regeln einzuhalten sind. Ferner ist zu prüfen, welche Standard-Schnittstellen für die Datenübergabe nutzbar sind und ob entsprechende Lösungen Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen aggregieren können.

Herausforderung 4: Verlust des Lizenzbesitzes und unkontrollierbare Kosten

Die Neu-Implementierung von ERP-Funktionen in der Cloud bedeutet nicht nur, dass Anpassungen und Daten zurückgelassen werden. Vielmehr geben die Unternehmen damit auch ihren Anspruch auf unbefristete Softwarelizenzen auf. Wer vorschnell in die Cloud migriert, riskiert unkontrollierbare Kosten und ein unbeabsichtigtes Schrumpfen der IT-Funktionalität.

Nach jüngsten finanziellen Schätzungen von Deloitte haben viele Unternehmen, die auf die Cloud umgestiegen sind, komplexe Softwarelizenzierungsprobleme. In deren Folge können die Lizenzkosten auf bis zu 24 Prozent der Gesamtausgaben für Informationstechnik steigen.

Viele Unternehmen erleben, so Deloitte, auch nach einer vorangegangenen TCO-Analyse, eine regelrechte Kostenexplosion, sobald die eigentliche Migration beginnt. Zum Teil waren sie sich der Lizenzierungsanforderungen für die Cloud, also beispielsweise der Lizenzübertragungs-, Einkaufs- und Sichtbarkeitsprobleme, einfach nicht bewusst.

Zu den unangenehmen Überraschungen für die Kunden gehört auch die als Shrinkflation bezeichnete Praxis, den Umfang eines Produkts zu reduzieren und den Preis entweder gleich zu halten oder sogar zu erhöhen. Das heißt: die Cloud-Anbieter verlangen den gleichen Preis für geringere Funktionalität oder rechnen eigentlich bereits vorhandene Funktionalitäten künftig zusätzlich ab. Nach Untersuchungen des SaaS-Ausgabenoptimierers von Vertice waren mehr als ein Viertel (28 %) der befragten Unternehmen innerhalb des Untersuchungszeitraums (Herbst 2022 bis Herbst 2023) von dieser SaaS-Shrinkflation betroffen.

Tipp: Unternehmensentscheider sollten vor der Vertragsverlängerung oder Cloud-Migration eine umfassende Due-Diligence-Prüfung initiieren. Sie sollten erst unterschreiben, wenn Klarheit über den künftigen Funktionsumfang der präferierten ERP-Lösung und deren Folgekosten herrscht und wenn sie sicher sind, dass die Umstellung finanzielle oder strategische Vorteile für Ihr Unternehmen bringt.

Bereit oder nicht – die KI-Revolution lässt sich nicht aufhalten

Bill Gates hat Recht, wenn er sagt: „Die Entwicklung der KI ist so grundlegend wie die Erfindung des Mikroprozessors, des Personal Computers, des Internets und des Mobiltelefons. Sie wird die Art und Weise verändern, wie Menschen arbeiten, lernen, reisen, sich medizinisch versorgen lassen und miteinander kommunizieren.“

Aber es ist (noch) nicht alles Gold, was glänzt. Trotz enormer KI-Fortschritte können selbst große ERP-Anbieter mit der Entwicklungsgeschwindigkeit dieser Technologie kaum Schritt halten. Die Kunden tun deshalb gut daran, sich auf geschäftsorientierte IT-Roadmaps zu konzentrieren. Das heißt auch: Sie sollten ihr bestehendes ERP so lange nutzen, bis eine mögliche Modernisierung auch einen klar erkennbaren Geschäftsnutzen bringt.

Vor einer Cloud-Migration müssen Antworten auf die Herausforderungen gefunden werden, die ERP-Anbieter mit ihren KI-Roadmaps aufwerfen. Um trotzdem keine Zeit zu verlieren, sollten die Unternehmen Innovationen an den Rändern umsetzen. So können sie immer noch schneller sein als ihre Wettbewerber.

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