Warum Unternehmen bei KI im ERP zögern

Künstliche Intelligenz im ERP-Kontext weckt hohe Erwartungen, da signifikante Produktivitätsgewinne, eine tiefgreifende Automatisierung und fundiertere Entscheidungen in Aussicht stehen. Dennoch zögern viele Unternehmen aktuell bei der praktischen Umsetzung. Dies liegt vor allem daran, dass Implementierungsrisiken, unklare Nutzenpotenziale sowie hohe Integrationskosten und kulturelle Hürden oft als massive Bremsfaktoren wirken.

Statt jedoch vorschnell in komplexe Großprojekte zu investieren, benötigen Unternehmen einen kontrollierten Einstieg. Genau hier setzt der Proof of Concept (PoC) an: Er fungiert als fokussierter Test unter realen Bedingungen, wodurch Potenziale frühzeitig sichtbar gemacht und Risiken effektiv entschärft werden. Auf diese Weise entsteht schrittweise das notwendige Vertrauen in die Technologie, den konkreten Use Case und die eigene Organisation.

Key Takeaways

KI im ERP bietet große Potenziale, doch viele Unternehmen zögern aufgrund von Integrationskosten und Unsicherheiten.
Ein Proof of Concept (PoC) hilft, Risiken zu minimieren und Vertrauen in neue Technologien aufzubauen, ohne große Ressourcen zu binden.
Ein PoC ist ein zeitlich begrenzter Test zur Validierung von KI-Use-Cases, nicht jedoch ein umfangreiches Implementierungsprojekt.
Typische Ziele eines PoC sind Validierung, Identifikation von Hürden und Einschätzung des Aufwands, um Entscheidungen zu erleichtern.
Fokussierte PoCs mit echtem Daten und engem Scope erhöhen die Erfolgschancen und sollten innerhalb von vier bis acht Wochen abgeschlossen werden.

Proof of Concept: Was ein PoC ist – und was nicht

Ein Proof of Concept ist ausdrücklich kein Pilotprojekt mit unmittelbarem Rollout-Ziel und ebensowenig ein umfangreiches Implementierungsvorhaben. Vielmehr handelt es sich um einen zeitlich begrenzten sowie klar messbaren Testlauf. Das primäre Ziel besteht darin, die technische und organisatorische Machbarkeit zu prüfen, ohne dabei langfristige Verpflichtungen einzugehen oder große Ressourcen zu binden.

Wichtig ist darüber hinaus die Abgrenzung zum Prototypen: Ein PoC ist kein MVP (Minimum Viable Product), das bereits als produktive Keimzelle dienen soll. Stattdessen stellt er einen funktionalen Test mit klarer Ergebnisverpflichtung dar. Das Resultat lautet folglich nicht „nice to have“, sondern liefert die binäre Erkenntnis: „funktioniert – oder funktioniert unter den gegebenen Rahmenbedingungen nicht“.

Typische Ziele eines PoC

Ein sauber aufgesetzter PoC verfolgt dementsprechend mehrere strategische Ziele gleichzeitig:

Validierung eines KI-Use-Cases auf Basis echter Datensätze.
Identifikation technischer sowie operativer Hürden in einem frühen Stadium.
Präzise Einschätzung von künftigen Aufwänden und dem zu erwartenden Time-to-Value.
Vorbereitung einer fundierten und belastbaren Umsetzungsentscheidung.

Somit schaffen Unternehmen eine verlässliche Entscheidungsgrundlage, bevor sie über weitreichende Rollouts oder Skalierungen befinden. Dadurch reduziert ein PoC die bestehende Unsicherheit signifikant, ohne den Innovationsgeist im Keim zu ersticken.

Idealtypischer Ablauf eines PoC im ERP-Umfeld

Ein strukturierter PoC folgt einem klar definierten Phasenmodell. Dadurch bleibt der Scope stets beherrschbar, während die Erwartungen realistisch und die Ergebnisse greifbar bleiben.

1. Use Case definieren
Am Anfang steht ein eindeutig beschriebenes Problem mit einem messbaren Nutzenversprechen. Dabei wird der Use Case auf eine spezifische Prozessstelle oder eine definierte Datenbasis eingegrenzt. Gleichzeitig ist es entscheidend, Stakeholder mit einer hohen Veränderungsbereitschaft frühzeitig einzubinden. Ein Beispiel hierfür ist die Fragestellung: „Kann ein LLM Anforderungsdokumente automatisch aus E-Mail- und Gesprächsprotokollen erstellen?“ Bereits in dieser Phase wird sichergestellt, dass der PoC eine präzise Antwort liefert, statt im Allgemeinen zu verharren.
2. Bedarfsanalyse und Systemverständnis Im nächsten Schritt identifiziert das Team die notwendigen Schnittstellen sowie relevanten Datenquellen. Zudem werden die vorhandenen Prozesslogiken und die IT-Architektur einer genauen Analyse unterzogen. Parallel dazu definiert das Projektteam verbindliche Erfolgskriterien und KPIs. Infolgedessen herrscht von Beginn an Transparenz darüber, woran der Erfolg des Projekts gemessen wird, was die Akzeptanz in der IT und im Management erhöht.
3. Technischer Aufbau und Implementierung Anschließend bereitet das Team die Daten auf und passt das gewählte Modell spezifisch an. Zusätzlich wird eine temporäre Testumgebung geschaffen – beispielsweise in Form einer Sandbox. Zentral ist hierbei die Sicherstellung der Konnektivität mit dem ERP-System oder anderen RPA-Komponenten, damit der Use Case unter Bedingungen geprüft werden kann, die der späteren Realität bereits sehr nahekommen.
4. Testphase mit realen Daten Nun folgt die eigentliche Bewährungsprobe, indem der PoC mit echten Transaktionen oder authentischen Nutzereingaben betrieben wird. Während dieses Prozesses dokumentiert das Team konsequent die Performance sowie etwaiges Fehlerverhalten. Die gewonnenen Ergebnisse werden schließlich gegen die zuvor definierten KPIs geprüft. Dadurch lässt sich zweifelsfrei erkennen, ob der Use Case praxistauglich ist oder an welchen Stellen noch Anpassungsbedarf besteht.
5. Auswertung und Handlungsempfehlung Am Ende steht eine strukturierte Auswertung in Form eines Ergebnisberichts, der das Nutzen-Kosten-Verhältnis einordnet. Darüber hinaus werden sowohl technische als auch organisatorische Barrieren explizit benannt. Auf dieser Grundlage fällt die finale Entscheidung: Entweder die Skalierung des Projekts, eine Anpassung des Ansatzes oder gegebenenfalls die bewusste Verwerfung des Use Cases. Somit liefert der PoC eine fundierte Basis für das weitere Vorgehen, anstatt lediglich als isoliertes Experiment zu enden.

Best Practices für erfolgreiche PoCs

Ein PoC entfaltet nur dann seinen vollen Mehrwert, wenn man ihn fokussiert durchgeführt. Hierbei haben sich folgende Grundsätze bewährt:

Enger Scope: Konzentration auf einen klar abgegrenzten Use Case.
Realitätsnähe: Verwendung echter Daten statt einer rein synthetischen Laborwelt.
Interdisziplinarität: Fachabteilungen und IT müssen zusammenarbeiten, anstatt in Silos zu agieren.
Klarer Zeitrahmen: Ein effizienter PoC sollte idealerweise innerhalb von vier bis acht Wochen abgeschlossen sein.

Wie effektiv dieser Ansatz ist, zeigt das Beispiel eines Maschinenbauers: In einem nur sechswöchigen PoC konnte das Unternehmen mittels Machine Learning die Wartungsbedarfe seiner Pressen mit über 85 % Genauigkeit vorhersagen. Dies diente als unumstößlicher Beweis für den künftigen Return on Investment.

Typische Stolpersteine und wie man sie vermeidet

Trotz aller Planung ist ein PoC kein Selbstläufer. Häufig treten Stolpersteine auf, die jedoch proaktiv adressiert werden können:

Unspezifische Use Cases: Hier hilft der Fokus auf eine messbare Fragestellung.
Mangelnde Datenqualität: Die Datenlage muss man zwingend vorab prüfen.
Fehlendes Stakeholder-Engagement: Deshalb sollten Entscheider frühzeitig eingebunden werden.

Durch diese Klarheit wird der PoC nicht zur einmaligen Übung, sondern zu einem integralen Baustein einer übergeordneten KI-Strategie.

Warum PoCs auch die Kultur testen

Ein PoC wirkt nicht nur auf der technischen Ebene, sondern er fordert auch die Wandlungsfähigkeit der Organisation heraus. Dabei treten Fragen zur Fehlerkultur und zur Offenheit gegenüber neuen Werkzeugen in den Vordergrund. Ein erfolgreicher PoC schafft jedoch nicht nur Sichtbarkeit, sondern liefert auch den nötigen Rückenwind für die gesamte digitale Transformation.

Letztlich gilt: Besser sechs Wochen fokussierte Erprobung als sechs Monate kostspielige Unsicherheit. Wer den Mut zum kontrollierten Testen aufbringt, wird schneller produktiv und trifft somit die weitaus fundierteren Investitionsentscheidungen.