EDI Maturity: Automatisierung und Governance im Datenaustausch Seeburgers Fünf-Stufen-Modell für die EDI-Reife

Anbieter zum Thema

Seeburger AG

Hyland Software Germany GmbH

Flexera Software GmbH

Elektronischer Datenaustausch zwischen Unternehmen soll schneller, stabiler und weitgehend automatisiert funktionieren. Integrationsspezialist Seeburger ordnet den Weg dorthin in fünf Reifegradstufen ein – von manuellen Abläufen bis zum sogenannten Zero-Touch-Onboarding.

Electronic Data Interchange, kurz EDI, bildet seit Jahrzehnten eine wichtige Grundlage für den Austausch von Geschäftsdokumenten zwischen Unternehmen. Bestellungen, Lieferavise oder Rechnungen werden dabei automatisiert zwischen unterschiedlichen IT- und ERP-Systemen übertragen. In der Praxis ist dieser Datenaustausch jedoch häufig mit erheblichem Konfigurations- und Pflegeaufwand verbunden.

Angelehnt an etablierte fünfstufige Maturity-Modelle hat Seeburger ein eigenes EDI-Maturity-Modell entwickelt. Es soll den Aufwand für EDI-Prozesse systematisch erfassen und deren Automatisierungsgrad anhand von fünf Reifegradstufen messbar machen.

„Wir haben uns überlegt: Fünf Reifegradstufen würden auch für uns Sinn machen“, sagt Seeburger-Vorstand Dr. Martin Kuntz im Gespräch mit CloudComputing-Insider. Das Modell soll nicht nur den internen Fortschritt messbar machen, sondern perspektivisch auch für Kunden und der gesamten Branche als Orientierung dienen.

Stufe eins: Manuelle und reaktive EDI-Prozesse

Auf der ersten Stufe werden die wesentlichen Arbeiten noch manuell erledigt. Dazu zählen etwa das technische Onboarding eines neuen Geschäftspartners, die Einrichtung von Verschlüsselungen oder die Erstellung von Übersetzungsregeln zwischen unterschiedlichen Nachrichtenformaten. Auch bei Störungen müssen Mitarbeiter zunächst reagieren, die Ursache suchen und die notwendigen Korrekturen vornehmen. Nach Darstellung von Kuntz entspricht dieses Vorgehen dem klassischen EDI-Betrieb, wie er bei vielen kleineren Unternehmen noch anzutreffen ist.

Ein typisches Beispiel ist ein neuer Lieferant, der an die Systeme eines Handelsunternehmens angebunden werden soll. Bis Bestellungen automatisch empfangen, verarbeitet und beantwortet werden können, müssen zunächst die technischen Voraussetzungen geschaffen und die unterschiedlichen Datenformate aufeinander abgestimmt werden.

Stufe zwei: Zentralisierung, Standards und Cloud

Die zweite Reifegradstufe beginnt mit der Zentralisierung und Standardisierung der Integrationsprozesse. Statt jeden Prozess isoliert beim jeweiligen Unternehmen aufzusetzen, werden Plattformen, Vorlagen und Übersetzungsregeln zentral bereitgestellt.

Seeburger selbst betreibt seine Integrationsleistungen nach eigenen Angaben für rund 14.000 Kunden. Die große Zahl an Transaktionen und Partnerverbindungen ermöglicht es, wiederkehrende Anforderungen zu standardisieren. Bereits vorhandene Templates und Mappings können für neue Verbindungen genutzt und anschließend an den jeweiligen Einzelfall angepasst werden.

Auch Self-Service-Funktionen und ein zentrales Monitoring gehören zu dieser Stufe. Geschäftspartner können bestimmte Aufgaben selbst übernehmen, während die Plattform den laufenden Datenaustausch überwacht. Der Betrieb wird dadurch transparenter und weniger abhängig von einzelnen manuellen Eingriffen.

Die Cloud spielt dabei eine zentrale Rolle. Seeburger bietet seine Integrationsplattform auch als Service an. Kunden können die Plattform selbst nutzen oder einen vollständig gemanagten Service beziehen, bei dem Seeburger Konfiguration, Betrieb und Änderungen übernimmt.

Stufe drei: KI unterstützt Fachleute beim Mapping

Auf der dritten Stufe kommt künstliche Intelligenz (KI) unterstützend zum Einsatz. Sie soll die verantwortlichen Mitarbeiter nicht ersetzen, erleichtert ihnen aber die Arbeit. So kann ein KI-Assistent beispielsweise Vorschläge für die Übersetzung unterschiedlicher Nachrichtenformate machen oder beim Erstellen eines Mappings helfen.

Die Verantwortung bleibt bei einem technischen Consultant. Er prüft die Vorschläge, nimmt gegebenenfalls Änderungen vor und gibt die Konfiguration frei. Auch Anomalien im Datenverkehr können erkannt werden. Fällt etwa eine regelmäßig erwartete Bestellung aus, kann die Abweichung automatisch auffallen. Für Seeburger ist diese Form der assistierten Integration ein wichtiger Zwischenschritt. KI-basierte Systeme arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten und können Fehler machen. Deshalb sei eine zusätzliche Kontroll- und Prüfungsschicht erforderlich, betont Kuntz. Governance soll sicherstellen, dass von der KI vorgeschlagene Konfigurationen technisch und fachlich korrekt sind.

Seeburger entwickelt keine eigenen Large Language Models. Stattdessen stellt das Unternehmen Schnittstellen bereit, über die Kunden unterschiedliche Sprachmodelle nutzen können. Auch die Einbindung eines kundeneigenen Modells soll möglich sein.

Stufe vier: Hochautomatisierte Integration mit menschlicher Freigabe

Die vierte Stufe beschreibt eine weitgehend automatisierte Integration. Prozesse werden dynamisch validiert, Onboardings können mit wenigen Aktionen eingerichtet und Änderungen teilweise automatisch erkannt werden. Kuntz nennt als Beispiel eine Änderung in der Nachrichtenstruktur eines Geschäftspartners. Wird ein Feld in einer Richtlinie umbenannt, könnte eine KI erkennen, dass es sich weiterhin um dieselbe Information handelt, und die Übersetzungsregel entsprechend anpassen.

Auch eine teilweise Selbstheilung von Integrationsprozessen ist denkbar. Der Mensch verschwindet dabei nicht vollständig aus dem Prozess. Seine Aufgabe verändert sich jedoch: Statt jede technische Konfiguration selbst umzusetzen, prüft er die Ergebnisse und erteilt nur noch die notwendige Freigabe. Für das Partner-Onboarding könnte dies bedeuten, dass ein Auftrag per E-Mail eingeht, von einem KI-Agenten analysiert wird und anschließend eine passende Konfiguration vorgeschlagen oder vorbereitet wird. Der Consultant kontrolliert den Vorgang und bestätigt die Ausführung.

Stufe fünf: Zero-Touch-Onboarding als langfristiges Ziel

Die fünfte Stufe steht für die vollständig automatisierte Integration. In diesem Szenario kommunizieren KI-Agenten auf Seiten des Kunden und des Lieferanten direkt miteinander. Sie stimmen technische Anforderungen ab, übersetzen Datenformate und richten Verbindungen ohne manuelle Eingriffe ein. Seeburger bezeichnet dieses Ziel als Zero-Touch-Onboarding. Kuntz sieht die vollständige Automatisierung allerdings eher als langfristige Vision, denn als kurzfristig erreichbaren Endzustand. Auch bei hochautomatisierten Abläufen werde es weiterhin Ausnahmen und Eskalationen geben.

„Das ist das angestrebte Ideal“, sagte der Seeburger-Vorstand. Vor allem Prozesse mit hohem Betriebsaufwand sollen automatisiert werden. Eine vollständige Automatisierung jedes einzelnen Details sei dagegen nicht zwingend sinnvoll.

Seeburger sieht sich selbst zwischen Stufe zwei und drei

„Wir sind im Schnitt im Übergang von zwei zu drei“, erklärt Kuntz. Das gilt allerdings nicht für alle Teilprozesse gleichermaßen. Beim Onboarding einzelner Partner sieht Kuntz das Unternehmen bereits näher an Stufe vier. Andere Abläufe befinden sich noch auf Stufe zwei. In den nächsten ein bis zwei Jahren soll der Schwerpunkt darauf liegen, besonders aufwändige und für Kunden schmerzhafte Prozesse weiter zu automatisieren.

Das Modell wird bei Seeburger unter anderem mit Schlüsselkunden diskutiert. Beim Customer Advisory Board sei die Resonanz positiv gewesen. Die Kunden könnten anhand der fünf Stufen besser einschätzen, wo sie selbst stehen und welche Voraussetzungen für weitere Automatisierung geschaffen werden müssen.

Seeburger: Plattformstrategie für eine vernetzte Zukunft

Vom EDI-Pionier zum digitalen Rückgrat für unternehmenskritische Datenflüsse

Standardisierung ist Voraussetzung für künstliche Intelligenz

Ein zentraler Punkt des Modells: KI ist nicht der erste Schritt auf dem Weg zu höherer EDI-Reife. Vor der Automatisierung müssen Prozesse analysiert, Daten zentralisiert und Abläufe standardisiert werden. „Es macht keinen Sinn, mit KI loszulegen, wenn ich nicht vorher Prozesse zentralisiert und standardisiert habe“, sagt Kuntz. Was sich mit klassischen Methoden automatisieren lasse, solle auch auf diesem Weg umgesetzt werden. Erst danach könne KI ihre Stärken bei Mustererkennung, Anomalieanalyse, Mapping und Fehlerdiagnose ausspielen.

Damit dient das EDI-Maturity-Modell nicht nur als technische Einordnung. Es soll auch ein Vorgehensmodell sein: Unternehmen können zunächst den eigenen Reifegrad bestimmen, Schwachstellen identifizieren und anschließend gezielt die nächsten Automatisierungsschritte angehen.

KI verschiebt Aufgaben von Entwicklung und Consulting

Der zunehmende Einsatz von KI dürfte nach Einschätzung von Kuntz auch die Arbeit bei Seeburger verändern. In der Softwareentwicklung werde sich der Schwerpunkt vom eigentlichen Programmieren stärker auf die präzise Spezifikation verlagern. KI könne auf dieser Grundlage Code erzeugen. Für technische Consultants erwartet Kuntz eine Verschiebung in Richtung Governance und Beratung. Heute konfigurieren diese Mitarbeiter vielfach Integrationsprozesse. Wenn KI künftig Teile dieser Arbeit übernehme, könnten sie stärker bei Architektur, Prozessgestaltung und Kontrolle unterstützen.

Einen abrupten Wegfall von Arbeitsplätzen erwartet Kuntz nicht. Seeburger wachse und müsse zudem seine Plattform auf eine neue Generation migrieren. Ziel sei es vielmehr, das Personal nicht im gleichen Maß wie das Geschäft ausbauen zu müssen.

Datenschutz bleibt zentrale Voraussetzung

Mit dem Einsatz von KI steigen zugleich die Anforderungen an Datenschutz und Zugriffskontrolle. In einer Integrationsplattform mit zahlreichen Kunden muss ausgeschlossen werden, dass Informationen eines Unternehmens in Prozesse eines anderen gelangen. Dafür sind technische Maßnahmen zur Segmentierung und Trennung der Daten erforderlich. Zusätzlich muss kontrolliert werden, ob die von der KI erzeugten Ergebnisse tatsächlich auf die richtigen Daten und Berechtigungen zugreifen. Diese Prüfung könne zwar teilweise automatisiert werden, dürfe aber nicht allein auf einer weiteren KI-Entscheidung beruhen.

Die EDI-Reife bemisst sich damit nicht nur am Automatisierungsgrad. Auch Governance, Standardisierung, Datenqualität und Sicherheit gehören zu den Voraussetzungen für eine belastbare Integrationslandschaft. Seeburgers Fünf-Stufen-Modell soll diesen Zusammenhang sichtbar machen – und den Weg vom manuellen Datenaustausch zur kontrollierten, KI-gestützten Integration strukturieren.

(ID:50910954)