KI im ERP: was heute wirklich funktioniert

Im ERP-Umfeld ist KI kein einzelnes Merkmal, sondern eine Sammlung sehr unterschiedlicher Funktionen. Manche laufen seit Jahren zuverlässig und hießen früher anders, andere sind neu und noch nicht belastbar. Die Unterscheidung lohnt, weil sie über den Nutzen entscheidet.

Was heute zuverlässig funktioniert

• Belegerkennung: Aus einer Eingangsrechnung werden Lieferant, Datum, Betrag, Steuersatz und Positionen ausgelesen und gegen die Daten im System geprüft. Das spart messbar Zeit, weil der Standardfall ohne Eingabe durchläuft.
• Zuordnungsvorschläge: Kontierung und Kostenstelle werden aus vergleichbaren früheren Buchungen vorgeschlagen. Die Trefferquote steigt mit der Menge der Beispiele.
• Textentwürfe: Antworten auf Kundenanfragen, Artikelbeschreibungen und Zusammenfassungen von Vorgängen. Nützlich als Entwurf, nicht als Endergebnis.
• Anomalieerkennung: auffällige Buchungen, ungewöhnliche Bestandsbewegungen, abweichende Preise. Das Ergebnis ist ein Hinweis für einen Menschen, keine Entscheidung.

Wo Vorsicht angebracht ist

Prognosen für Absatz und Bedarf sind der Bereich mit den größten Versprechen und der größten Streuung. Ein Verfahren ist nur so gut wie die Datenhistorie, und bei saisonalem oder projektgetriebenem Geschäft liefert die Historie wenig Anhalt. Wer hier Genauigkeit zusagt, ohne die Datenlage zu kennen, verspricht zu viel.

Ebenfalls kritisch sind Funktionen, die selbstständig buchen oder bestellen. Solange nicht nachvollziehbar ist, warum eine Entscheidung so ausfiel, gehört ein Mensch dazwischen. Nicht aus Prinzip, sondern weil die Korrektur einer falschen automatischen Buchung teurer ist als die Prüfung.

Was für Haufe X360 angekündigt ist

Für das Major Release 2026R1 sind zwei KI-Funktionen angekündigt. Der AI Assistant beantwortet Fragen in natürlicher Sprache aus den freigegebenen ERP-Daten und gibt das Ergebnis als Text, Tabelle, Diagramm oder Pivot-Auswertung aus, statt dass jemand die Auswertung selbst zusammenstellt. AI Automation setzt an anderer Stelle an: Supportfälle zusammenfassen, Verkaufschancen aufbereiten, Artikelbeschreibungen erzeugen, bestehende Abläufe erweitern.

Nach Angaben des Herstellers bleibt dabei das vorhandene Berechtigungskonzept maßgeblich, das Sprachmodell ist wählbar, und es gibt eine Datenmaskierung sowie ein Hosting in der EU ohne Nutzung der Daten für das Training. Das sind Angaben aus der Ankündigung und keine Erfahrungswerte: Das Release ist zum Zeitpunkt dieses Beitrags nicht im produktiven Einsatz.

An den Fragen im nächsten Abschnitt ändert das nichts, zwei davon werden nur wichtiger. Erstens, ob das Berechtigungskonzept auch für abgeleitete Antworten greift: Eine Kennzahl kann aus Daten entstehen, die der Fragende einzeln nicht sehen dürfte. Zweitens, ob nachvollziehbar bleibt, woraus eine Zahl entstanden ist. Eine Antwort in ganzen Sätzen wirkt verbindlicher als eine Tabelle, ohne es zu sein.

Die Fragen, die eine Bewertung erlauben

• Worauf wurde das Verfahren trainiert, und mit welchen Daten arbeitet es bei uns?
• Verlassen unsere Daten dabei das System, und wenn ja, wohin?
• Ist nachvollziehbar, warum ein Vorschlag so aussieht?
• Was passiert bei einem falschen Vorschlag, und wer merkt es?
• Ist die Funktion im Lizenzumfang enthalten oder kostet sie extra?

Der unspektakuläre Nutzen ist der größte

In der Praxis kommt der Gewinn selten aus einer einzelnen beeindruckenden Funktion. Er kommt daraus, dass der Standardfall ohne Beteiligung durchläuft und Menschen nur noch die Ausnahmen sehen. Das ist bei der Eingangsrechnungsverarbeitung längst Realität, und es ist der Bereich, in dem sich eine Einführung am schnellsten rechnet.

Voraussetzung dafür ist banal und wird trotzdem übersehen: saubere Stammdaten. Ein Verfahren, das aus Beispielen lernt, lernt auch die Fehler.