Der Einfluss von KI auf die Weiterentwicklung von ERP

ERP-Systeme haben sich über die Jahre stark weiterentwickelt und Themen, wie „Big Data“, „Internet of Things“ (IoT) und Industrie 4.0 finden Einzug in die Entwicklung und Nutzung von ERP-Systemen. Doch viele Entwickler von ERP-Systemen, wie SAP, Microsoft oder Oracle bereiten sich schon auf den nächsten Megatrend vor, der einen erheblichen Einfluss auf die Zukunft, nicht nur von ERP-Systemen, haben soll – die „künstliche Intelligenz“ (KI) [1]. Lernende neuronale Netzwerke sind somit in der Lage, selbständig Lösungen für bestimmte Probleme zu erarbeiten bzw. zu finden, die Menschen nur schwer ermitteln könnten [2]. Falls künstliche Intelligenzen schon jetzt selbständig Lösungen zu bestimmten Problemen erarbeiten können und Menschen einfachere Aufgaben abnehmen können, dann stellt sich die Frage, welchen Einfluss eine KI auf zukünftige ERP-Systeme haben wird. Dieser Beitrag zeigt auf, welchen Einfluss die KI auf die Weiterentwicklung von ERP-Systemen haben wird.

KI-Technologien 

Durch das maschinelle Lernen und Deep Learning werden ERP-Systeme zukünftig mit Hilfe einer großen Datenbasis in der Lage sein, den Kontext eines Anliegens zu verstehen und Wissen selbständig und konstant aufzubauen. Mit dem Wissen wird ein ERP-System in der Lage sein, vor allem einfachere Aufgaben zu übernehmen und Mitarbeiter von repetitiven und simplen Aufgaben zu entlasten.

KI werden schon in vielen Anwendungen genutzt und die ERP-Entwickler planen KI auch in ihre ERP-Lösungen zu integrieren. Die folgenden drei KI-Technologien können einen erheblichen Einfluss auf zukünftige ERP-Systeme haben: Cognitive und Intelligent Automation sowie Computer Vision [3].

Cognitive Automation

Cognititve Automation, oft auch Robotic Process Automation (RPA) genannt [4], konzentriert sich auf wissensbasierte Aufgaben, wie die Beantwortung von Kundenbetreuungsanfragen. Ein ERP-System, das mit dieser leistungsstarken Lösung ausgestattet ist, kann den Gedankenprozess eines menschlichen Mitarbeiters emulieren, um Entscheidungen zu treffen. Aufbauend auf dem Kunden-Support-Beispiel, kann die kognitive Automatisierung eine Routine für die Lösungsfindung bezüglich eines Problems einer Person aufbauen und dem Kunden Schritt-für-Schritt-Anweisungen bereitstellen [3]. Diese KI-Technologie beschränkt sich jedoch auf Routineaufgaben und Aufgaben, die vorhersehbar sind.

Intelligent Automation

Intelligent Automation geht einen Schritt weiter als Cognitive Automation und beschränkt sich nicht auf Routine- und vorhersehbare Aufgaben. Intelligent Automation ist in der Lage, spezielle Fälle zu behandeln und in unerwarteten Situationen zu handeln aufgrund der KI-Entwicklungen, auf die es sich stützt. Die natürliche Sprachverarbeitung ist eine der beliebtesten Implementierungen dieser Technologie. Dadurch müssen Anfragen und Abfragen nicht mit dieser Art von Automatisierung strukturiert werden, sondern Nutzer können mit dem System normal kommunizieren. Die Kosten und die Komplexität von Intelligent Automation verhindern, dass es die gleiche Traktion, wie andere Formen von KI bekommt [3].

Computer Vision

Computer Vision beschäftigt sich mit der automatischen Extraktion, Analyse und dem Verständnis von nützlichen Informationen aus einem einzigen Bild oder einer Folge von Bildern. Es geht um die Entwicklung einer theoretischen und algorithmischen Basis, um ein automatisches visuelles Verständnis zu erreichen [5]. Viele KI-Technologien konzentrieren sich auf textbasierte Input- und Back-End-Prozesse. Computer Vision will maschinelles Lernen und andere Funktionalitäten auf Bilder und Videos anwenden. Mustererkennung, Bildsortierung, visuelle Analysen und andere Möglichkeiten der Datenverarbeitung bieten erhebliches Potenzial für ERP-Systeme. Es lassen sich Trends mit Graphen und Diagrammen verfolgen und automatisch Mitarbeiter in Firmenfotos markieren [3].

Auswirkung der KI auf die ERP-Weiterentwicklung

KI ermöglicht es Unternehmen, ihr Betriebsmodell bestehend aus Geschäftsprozessen, Softwareanwendungen, Governance-Strukturen und Technologieinfrastrukturen weiter zu verbessern. KI-Lösungen werden Routineaufgaben übernehmen, die früher die Mitarbeiter erledigt haben, sodass operationale Kosten reduziert werden können. Dies kann dazu führen, dass die Fähigkeiten der Mitarbeiter sowie die Effizienz des Unternehmens allgemein erhöht werden durch die Verlagerung des Fokus auf nicht-routinemäßige, analytische und kreative Aufgaben.

Mit der Entwicklung von ERP-Lösungen in den letzten zwei Jahrzehnten haben Organisationen Zugang zu riesigen Mengen an strukturierten Daten bekommen. Dennoch kämpfen sie weiterhin mit der Umwandlung von Daten in aussagekräftige Informationen, Entscheidungen und Handlungen. In den letzten fünf Jahren wurde diese Situation mit dem explosionsartigen Wachstum der unstrukturierten Daten, die die Organisationen ohne ein klares Vorgehen bei der ordnungsgemäßen Nutzung einnehmen, weiter herausgefordert. Die folgenden Lösungen zu diesem Problem sind heute allerdings bereits vorhanden:

• ERP-Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, kostengünstige und effektive Operationen durchzuführen
• Große Datenlösungen, die strukturierte und unstrukturierte Daten verwalten können
• Business-Analytics-Lösungen, die Informationen mit einer benutzerfreundlichen Erfahrung liefern können
• Cloud-Infrastruktur, die Unternehmenslösungen weitgehend zugänglich machen kann
• Rechenleistung, die Enterprise-Lösungen ermöglicht, große Datensätze und komplexe Algorithmen zu verwalten
• In-Memory-Datenbank-Technologien, um große Datensätze in Echtzeit zu analysieren
• KI-Lösungen, die lernen, sprechen, lesen, reagieren, vorhersagen und Transaktionen ausführen können
• Internet of Things (IoT) -Technologie, um Echtzeit-Performance-Informationen zu erfassen

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