Was wachsende Unternehmen über die Skalierung von KI mit ERP lernen können

Derzeit gibt es eine zunehmende Debatte darüber, ob KI traditionelle ERP-Plattformen überflüssig macht. Um zu erfahren, was in der Praxis tatsächlich geschieht, haben wir mit Stefan Frühauf, COO und CFO von PwC Deutschland, über die eigene Cloud-ERP-Transformation des Unternehmens gesprochen – und darüber, wie diese ihren Ansatz für KI geprägt hat.

Ist Cloud ERP im KI-Zeitalter noch relevant?

Das ist die Frage, die derzeit den Großteil der Debatte um „SaaS ist tot“ bestimmt, und genau das haben wir Frühauf direkt gefragt. Seine Antwort:

Diese Ansicht wird durch mehr als einen Datenpunkt gestützt. McKinseys jüngste Analyse der Auswirkungen von KI auf ERP adressiert dieses Szenario direkt — manchmal auch als „SaaSpokalypse" bezeichnet, die Idee, dass KI einfach ERP-Fähigkeiten repliziert und die zugrunde liegende Plattform redundant macht. Ihre Untersuchungen deuten in die andere Richtung: Ein sauberer, kontrollierter Daten- und Anwendungskern verhindert, dass KI zu einer Ansammlung unzusammenhängender Tools und inkonsistenter Anpassungen wird, und frühe Anwender von KI-integriertem ERP verzeichnen bereits messbare Renditen, einschließlich EBIT-Verbesserungen von 5 Prozent oder mehr.

Die neueste KI-Reifegradstudie von IDC liefert den marktweiten Kontext: 81 % der Unternehmen verfügen mittlerweile über eine dokumentierte KI-Strategie, aber nur 12 bis 16 % haben eine bedeutsame KI-gesteuerte Umsetzung erreicht. Die Lücke zwischen diesen Zahlen ist weitgehend ein Problem der Daten- und Governance-Bereitschaft — genau die Vorarbeit, die PwC geleistet hat, bevor KI integriert wurde.

Wo schafft KI in ERP heute tatsächlich Mehrwert?

Anstatt über das künftige Potenzial von KI zu spekulieren, lohnt es sich zu betrachten, wo sie bereits im Einsatz ist. PwC nannte ein konkretes Beispiel: die KI-gestützte Klassifizierung von Mehrwertsteuercodes auf Eingangsrechnungen, die laut Frühauf eine Genauigkeit von rund 95 Prozent und eine geschätzte Reduzierung der Bearbeitungszeit um 75 Prozent im Vergleich zu manuellen Prozessen erreicht.

Dieses Ergebnis deckt sich mit den allgemeinen Erkenntnissen aus der jüngsten Forschung von IBM zu agentischen Daten-Pipelines: Automatisierung kann eine Anfrage zuverlässig interpretieren, die richtigen Daten lokalisieren und sie anhand von Governance-Richtlinien validieren – aber erst, wenn diese Daten und Governance bereits vorhanden sind. IBM beschreibt dies so, dass ein Prozess, der früher Tage dauerte, in einen umgewandelt wird, der nur noch Minuten dauert – vorausgesetzt, das zugrundeliegende Fundament ist bereits vorhanden. Das MwSt.-Beispiel von PwC ist die Anwendung dieses Prinzips in einem laufenden Finanzbetrieb und keine Ausnahme davon.

Sollten Sie Ihr ERP standardisieren oder anpassen?

Dies ist eine der am heftigsten diskutierten Fragen unter Unternehmen, die heute ERP evaluieren, und sie kam in unserem Gespräch mit Frühauf direkt zur Sprache. Seine Antwort spiegelt ein Framework wider, das bei groß angelegten Transformationen immer häufiger anzutreffen ist: Standardisierung als Standard und Anpassungen nur dort, wo eine echte gesetzliche oder regulatorische Anforderung oder ein klarer, messbarer Mehrwert für das Unternehmen besteht. Wie er es ausdrückte:

Frühauf nannte ein konkretes Beispiel dafür, wo dieser Maßstab für den Mehrwert erreicht wurde: die Zeiterfassung, mit der jeder PwC-Mitarbeiter täglich arbeitet. Anstatt es bei einem standardmäßigen, generischen Workflow zu belassen, investierte PwC darin, diesen spezifischen Kontaktpunkt so einfach wie möglich zu gestalten – und hielt an allen anderen Stellen konsequent an den Standards fest. Die Entscheidung wurde von leitenden Fachverantwortlichen getroffen, nicht von der IT allein, was verhinderte, dass aus der Ausnahme ein Muster wurde.

Warum gestalten sich die meisten ERP-Transformationen so schwierig?

Allgemein wird angenommen, dass ERP-Projekte an technologischen Lücken ins Stocken geraten – fehlende Funktionen, Integrationsgrenzen, Migrationskomplexität. Frühaufs Einschätzung der Transformation von PwC weist in eine andere Richtung:

Das ist die andere Hälfte der oben genannten Standardisierungsgeschichte: PwC konnte an einem strikten Standard festhalten, weil das Unternehmen ebenso stark darin investiert hat, dass dieser auch tatsächlich angenommen wird. Unternehmen, die Akzeptanz und Governance als zentrale Bestandteile des Projekts behandeln und nicht erst als Nebensache, sobald das System live ist, sind diejenigen, bei denen die Transformation nachhaltig wirkt.

Wie sieht eine gute KI-Governance in der Praxis eigentlich aus?

Da immer mehr Unternehmen immer mehr eingebettete und autonome KI-Funktionen nutzen, ist Governance keine bloße Compliance-Checkliste mehr, sondern eine betriebliche Notwendigkeit. Als Netzwerk von Wirtschaftsprüfungs- und Steuerberatungsgesellschaften behandelt PwC die Datensicherheit als ein zentrales Element für das Unternehmen. Frühauf erläuterte die Besonderheiten des von ihnen entwickelten Modells: Gebietsdaten verbleiben in ihrem Gebiet, die Zugriffsrechte unterscheiden sich je nach Führungsebene und spezifische Daten sind nur für bestimmte Gruppen sichtbar. PwC verschlüsselt seine Daten zudem mit eigenen Schlüsseln – was bedeutet, dass selbst SAP als Plattformadministrator die Daten von PwC nicht einsehen kann.

Was können andere Organisationen daraus mitnehmen?

Nur wenige Unternehmen agieren in der Größenordnung von PwC—150 Gebiete, 150 Jahre Geschichte und das, was Frühauf vor der Standardisierung als „150-mal 150 Wege, dasselbe Unternehmen zu führen“ beschrieb. Doch das zugrunde liegende Muster lässt sich auf jedes Unternehmen übertragen, das diesen Weg evaluiert:

1. Standardisieren Sie, bevor Sie irgendetwas anderes skalieren– inklusive KI. Fragmentierte Prozesse führen zu fragmentierten Ergebnissen, unabhängig davon, welche Technologie darüber liegt.
2. Legen Sie klare Regeln dafür fest, wann Anpassungen zulässig sind– rechtliche Notwendigkeit oder messbarer Mehrwert für das Unternehmen, sonst nichts, gesteuert durch Fachverantwortliche im Unternehmen.
3. Pilotprojekt zuerst an einem Standort—PwC hat das Modell in Deutschland erprobt, bevor es weltweit ausgeweitet wurde, und bot anderen Gebieten so eine praxisnahe Referenz statt eines theoretischen Rollouts.
4. Machen Sie echte Anwender zu Befürwortern, nicht nur IT-Teams—Die Mitarbeiter des Finanz-Backoffice von PwC wurden zu Fürsprechern, die anderen Regionen bei der Einführung des Systems halfen.

Sehen Sie sich die Session mit PwC an und erfahren Sie, welche Lektionen zur ERP-Transformation jedes wachsende Unternehmen kennen sollte.

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