ERP-Trends 2026: Was Entscheider jetzt vorbereiten müssen

Viele ERP-Trends für 2026 wirken auf den ersten Blick vertraut. Künstliche Intelligenz, Automatisierung, Datenqualität, Cloud, Integration und flexible Erweiterbarkeit standen bereits in den vergangenen Jahren auf der Agenda vieler Unternehmen. Wer daraus schließt, dass sich wenig verändert hat, übersieht jedoch den entscheidenden Punkt: Die Themen sind nicht neu, aber sie erreichen eine neue Reifestufe.

2026 geht es weniger um einzelne Funktionen oder technologische Schlagworte. Es geht um die Frage, ob Unternehmen aus diesen Entwicklungen tatsächlich messbaren Nutzen ziehen können. Ein KI-Assistent im ERP ist schnell angekündigt. Ein stabiler, datenbasierter Prozess, in dem KI belastbare Empfehlungen gibt oder Folgeaktionen vorbereitet, ist deutlich anspruchsvoller. Eine Schnittstelle zwischen zwei Systemen ist schnell beschrieben. Ein durchgängig steuerbarer End-to-End-Prozess über ERP, Spezialsoftware, Datenplattformen und KI hinweg ist etwas anderes. Und gepflegte Stammdaten sind wichtig. Sie reichen aber nicht mehr aus, wenn Unternehmen über viele Systeme hinweg ein gemeinsames Datenverständnis brauchen.

Der Wert moderner ERP-Technologien entsteht nicht automatisch durch neue Softwarefunktionen. Unternehmen müssen vorher die Voraussetzungen schaffen: saubere und verständliche Daten, klare Prozessverantwortung, tragfähige Integrationen, realistische Automatisierungsziele und eine Architektur, die nicht bei jeder neuen Anforderung weiter verkompliziert wird.

Für Entscheider verschiebt sich damit auch die Leitfrage. Es geht nicht mehr darum, welche neuen Funktionen ein ERP-Anbieter verspricht. Wichtiger ist, ob das eigene Unternehmen bereit ist, diese Funktionen sinnvoll zu nutzen. Welche Prozesse sind reif für KI? Welche Daten sind verlässlich genug? Welche Systeme sollen führend sein? Wo ist Spezialsoftware sinnvoller als ERP-Standard? Und wie lässt sich Flexibilität schaffen, ohne neue Komplexität aufzubauen?

Die folgenden fünf ERP-Trends für 2026 zeigen deshalb keine vollständig neuen Themen. Sie zeigen, welche bekannten Entwicklungen jetzt in eine neue Phase eintreten und was Unternehmen prüfen sollten, bevor sie investieren.

Wer 2026 über KI im ERP spricht, kommt an einem Thema nicht vorbei: Daten. Gemeint ist damit aber nicht mehr nur die klassische Frage, ob Kunden-, Artikel- oder Lieferantenstammdaten sauber gepflegt sind. Das bleibt wichtig, greift aber zu kurz. Moderne ERP-Landschaften bestehen längst nicht mehr aus einem einzelnen System, in dem alle relevanten Informationen entstehen und gepflegt werden. Kundendaten liegen im CRM, Produktinformationen im PIM, Dokumente im DMS, Maschinendaten im MES, Auswertungen im BI-System, Vertriebsaktivitäten in spezialisierten Tools und operative Buchungen im ERP. KI-Anwendungen kommen als zusätzliche Ebene hinzu. Damit wird Datenarchitektur zu einem der wichtigsten ERP-Trends 2026.

Der Unterschied ist grundlegend: Klassisches Stammdatenmanagement sorgt dafür, dass zentrale Datensätze richtig und konsistent gepflegt werden. Ein unternehmensweites Datenmodell geht weiter. Es beschreibt, welche zentralen Geschäftsobjekte ein Unternehmen steuern, etwa Kunde, Artikel, Auftrag, Lieferung, Rechnung, Maschine, Standort, Vertrag oder Servicefall. Es klärt, in welchen Systemen diese Daten entstehen, wo sie verändert werden, welches System führend ist und wer fachlich verantwortlich ist. Vor allem schafft es ein gemeinsames Verständnis. Was ist ein aktiver Kunde? Wann gilt ein Auftrag als abgeschlossen? Welche Bestandszahl ist für Vertrieb, Einkauf und Produktion verbindlich? Solche Fragen wirken operativ, entscheiden aber darüber, ob Reporting, Automatisierung und KI verlässlich funktionieren.

Gerade KI verschärft diese Anforderungen. Ein klassisches Reporting zeigt im Zweifel eine falsche oder widersprüchliche Zahl an. Eine KI-Anwendung kann daraus aber eine Empfehlung ableiten oder einen Folgeprozess vorbereiten. Dann wird Datenqualität unmittelbar zur Prozessqualität. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 60 Prozent der KI-Projekte aufgegeben werden, wenn sie nicht durch KI-fähige Daten unterstützt werden. In derselben Analyse geben 63 Prozent der befragten Organisationen an, nicht über die passenden Datenmanagement-Praktiken für KI zu verfügen oder sich dabei unsicher zu sein [1]. Das zeigt sehr deutlich: KI-Reife beginnt nicht beim Modell, sondern bei der Datenbasis.

Auch die deutsche Unternehmenspraxis bestätigt diese Herausforderung. Das Statistische Bundesamt nennt bei Unternehmen, die KI geprüft, aber nicht eingeführt haben, unter anderem Schwierigkeiten mit der Verfügbarkeit oder Qualität von Daten sowie die Inkompatibilität mit vorhandenen Geräten, Software und Systemen als Gründe gegen den KI-Einsatz [2]. Die DIHK zeigt in ihrer Digitalisierungsumfrage ebenfalls, dass Datennutzung nicht nur an fehlenden Daten scheitert, sondern auch an rechtlichen Unsicherheiten, technischen Hemmnissen, fehlendem Know-how und mangelnder Datenqualität [3]. Bitkom kommt aus KI-Perspektive zu einem ähnlichen Bild: Ein relevanter Teil der Unternehmen nennt fehlende Daten als Hemmnis für die KI-Nutzung, zugleich wünschen sich viele Unternehmen besseren Zugang zu Daten [4].

Für ERP-Entscheider ist das eine wichtige Verschiebung. Es reicht nicht mehr zu fragen, ob die Stammdaten gepflegt sind. Die anspruchsvollere Frage ist, ob wir unsere wichtigsten Geschäftsobjekte über Systemgrenzen hinweg eindeutig verstehen, verbinden und nutzen können. Das ist besonders relevant, wenn Unternehmen stärker mit spezialisierten Anwendungen arbeiten. Ein ERP kann und sollte nicht jede fachliche Spezialanforderung perfekt abbilden. Aber wenn zusätzliche Systeme eingeführt werden, braucht es eine gemeinsame Datenlogik. Sonst entstehen mehrere Wahrheiten: ein Kundenstatus im CRM, eine andere Sicht im ERP, abweichende Produktinformationen im PIM und eine dritte Interpretation im Reporting.

Ein unternehmensweites Datenmodell ist deshalb keine rein technische Aufgabe. Es ist auch kein einmaliges IT-Projekt. Unternehmen müssen fachlich klären, welche Daten für ihre Wertschöpfung entscheidend sind, welche Qualitätsregeln gelten und welche Verantwortlichkeiten bestehen. Die IT kann Datenflüsse, Schnittstellen und Plattformen gestalten. Die Bedeutung der Daten müssen aber die Fachbereiche definieren. Ohne diese gemeinsame Arbeit entstehen zwar neue Dashboards, neue KI-Piloten und neue Integrationen. Eine belastbare Grundlage für bessere Entscheidungen entsteht so aber nicht.

Vor neuen KI- oder ERP-Initiativen lohnt es sich deshalb, einige Fragen zu stellen: Welche Geschäftsobjekte sind für unsere Prozesse wirklich kritisch? In welchen Systemen entstehen diese Daten? Gibt es eindeutige Definitionen und Verantwortliche? Welche Datenqualität brauchen wir für konkrete KI-Anwendungsfälle? Und wo verhindern heutige Systembrüche, dass Daten überhaupt sinnvoll genutzt werden können?

Damit wird Datenarchitektur zur ERP-Strategie. Wer KI, Automatisierung und spezialisierte Software sinnvoll nutzen will, braucht mehr als gepflegte Stammdaten. Er braucht ein unternehmensweites Datenmodell, das ERP, Fachsysteme, Analytics und KI miteinander verbindet. Erst dann wird aus Datenbestand auch Wertschöpfung.

Künstliche Intelligenz ist im ERP-Umfeld kein Randthema mehr. Die Frage lautet 2026 daher weniger, ob KI grundsätzlich eine Rolle spielt. Interessanter ist, welche Rolle sie im konkreten Prozess übernimmt. In der Breite der deutschen Wirtschaft ist der Einstieg bereits sichtbar: 38 Prozent der Unternehmen setzen KI ein, weitere 32 Prozent planen den Einsatz innerhalb der nächsten drei Jahre [3]. Für ERP-Entscheider bedeutet das: KI wird zunehmend Teil der normalen Digitalisierungsagenda. Der Unterschied liegt im Reifegrad. Hilfreich ist dabei eine Einteilung in drei Stufen.

Die erste Stufe ist assistierende KI. Sie hilft Nutzern bei einzelnen Aufgaben, etwa bei der Suche nach Informationen, bei Textvorschlägen, Zusammenfassungen, Auswertungen oder der Bedienung komplexer ERP-Funktionen. Das verbessert die Nutzererfahrung und spart Zeit, verändert aber den Prozess selbst nur begrenzt.

Die zweite Stufe ist prozessintegrierte KI. Hier arbeitet KI direkt mit ERP- und Prozessdaten. Sie erkennt Auffälligkeiten, erstellt Prognosen oder priorisiert Vorgänge. Beispiele sind Bedarfsprognosen, Anomalieerkennung in der Finanzbuchhaltung, automatische Belegklassifikation, Lieferterminprognosen oder Risikohinweise im Einkauf. Auf dieser Stufe entsteht der eigentliche operative Nutzen: KI unterstützt nicht nur den einzelnen Anwender, sondern verbessert Entscheidungen im Prozess.

Die dritte Stufe ist agentenbasierte KI. KI-Agenten können mehrstufige Aufgaben übernehmen, Informationen auswerten, Folgeaktionen vorbereiten und in definierten Grenzen selbst handeln. Lünendonk beschreibt diese Entwicklung als nächste Stufe der künstlichen Intelligenz. Während 2025 erst 28 Prozent der Anwenderunternehmen agentenbasierter KI eine hohe Relevanz zuschreiben, erwarten dies für 2028 bereits 73 Prozent [5]. Das ist ein deutlicher Hinweis darauf, dass sich die Diskussion von generativer KI hin zu autonomen Prozessfunktionen verschiebt.

Für ERP-Systeme ist diese Entwicklung besonders relevant, weil hier viele operative Informationen zusammenlaufen: Aufträge, Bestände, Lieferungen, Rechnungen, Kosten, Planwerte und Verfügbarkeiten. Ein KI-Agent könnte etwa einen drohenden Lieferverzug erkennen, Alternativen prüfen, Auswirkungen auf Kundenaufträge bewerten und zuständige Rollen informieren. Ob er anschließend nur eine Empfehlung gibt oder einen Folgeprozess startet, ist keine technische Detailfrage. Es ist eine Frage von Governance, Berechtigungen und Prozessverantwortung.

Damit wird die eigentliche Botschaft für 2026 deutlich: KI im ERP entfaltet ihren Wert nicht automatisch durch neue Funktionen im System. Unternehmen müssen vorher klären, welche Prozesse ausreichend standardisiert sind, welche Daten verlässlich vorliegen, wo Entscheidungen automatisiert werden dürfen und wo menschliche Freigaben notwendig bleiben. Statt zu fragen „Hat unser ERP KI?“, sollten Entscheider also fragen: Welche Prozesse sind bereit für KI, und auf welcher Reifestufe wollen wir sie einsetzen?

Ein ERP-System muss 2026 nicht mehr alles allein können. Diese Aussage ist wichtig, weil viele Unternehmen noch immer mit einer Erwartung in ERP-Projekte gehen, die kaum erfüllbar ist: Ein System soll möglichst jeden Prozess, jede Spezialanforderung und jede fachliche Besonderheit abdecken. In der Praxis führt genau das häufig zu überladenen Lastenheften, langen Auswahlprozessen, teurem Customizing und später zu Systemen, die zwar viel können, aber schwer zu pflegen sind.

Die Realität in Unternehmen ist differenzierter. Vertrieb, Produktdatenmanagement, Dokumentenmanagement, E-Commerce, Produktion, Lager, Service, Planung oder Analytics haben jeweils eigene fachliche Anforderungen. In vielen dieser Bereiche gibt es Spezialsoftware, die bestimmte Aufgaben besser abbildet als ein allgemeines ERP-Modul. Das ist kein Scheitern des ERP-Gedankens. Es ist eine Konsequenz aus der zunehmenden Spezialisierung von Geschäftsprozessen.

Aus dieser Realität ergibt sich eine neue Rolle für das ERP. Es verliert nicht an Bedeutung, sondern bekommt eine andere Aufgabe. Das ERP bleibt der betriebswirtschaftliche Kern: Hier laufen Aufträge, Bestände, Lieferungen, Rechnungen, Kosten, Artikel, Kunden und Lieferanten zusammen. Aber das ERP ist nicht mehr zwangsläufig der Ort, an dem jede fachliche Spezialfunktion vollständig umgesetzt werden muss. Für Entscheider wird daher eine andere Frage zentral: Was gehört zwingend in den ERP-Kern, und wo ist eine spezialisierte Lösung die bessere Wahl?

Forrester beschreibt diese Entwicklung für 2026 sehr klar: ERP bewege sich in Richtung aktiver Orchestrierung über eine stärker föderierte, API-verbundene Anwendungslandschaft. Unternehmen sollten deshalb Orchestrierung und Interoperabilität priorisieren, nicht bloß die Breite einzelner Module [6]. Ein modernes ERP-Projekt ist damit nicht mehr nur eine Systemauswahl. Es ist eine ganzheitliche Architekturentscheidung.

Auch die Forschung beschreibt diese Verschiebung. Böhme et al. zeigen in ihrer Arbeit zu prozessorientierten Business Process Platforms, dass klassische ERP-Systeme vor allem bei dynamischen Unternehmen an Grenzen stoßen: hohe Einstiegshürden, hohe Kosten für die Umsetzung impliziter Prozesse und mangelnde Interoperabilität bereits eingesetzter Tools [7]. Interessant ist dabei nicht nur die Kritik an bestehenden ERP-Systemen, sondern der vorgeschlagene Perspektivwechsel: Geschäftsprozesse, semantische Daten und Interoperabilität rücken stärker ins Zentrum.

In der Praxis heißt das: Die ERP-Landschaft muss bewusster gestaltet werden. Eine spezialisierte Lösung für CRM, PIM, DMS, MES, WMS oder BI kann sehr sinnvoll sein, sofern klar ist, welche Rolle sie im Gesamtbild spielt. Kritisch wird es, wenn jedes System eigene Datenlogiken, eigene Prozesswahrheiten und eigene Verantwortlichkeiten erzeugt. Dann entsteht keine flexible Architektur, sondern Tool-Wildwuchs.

Deshalb sollte Composable ERP nicht als Einladung verstanden werden, immer mehr Software einzuführen. Der Ansatz verlangt im Gegenteil mehr Disziplin. Unternehmen müssen definieren, welches System für welche Daten führend ist, welche Prozesse im ERP verankert bleiben, welche Speziallösungen fachlich notwendig sind und welche Schnittstellen geschäftskritisch werden. Auch die Frage nach Verantwortlichkeiten gehört dazu: Wer entscheidet, ob eine neue Anwendung ergänzt wird? Wer prüft die Auswirkungen auf Daten, Prozesse, Reporting und Betrieb?

In der ERP-Auswahl verändert das den Blick auf Anbieter. Der größte Funktionsumfang ist nicht automatisch die beste Lösung. Wichtiger wird, ob ein ERP-System gut in die tatsächliche Unternehmensarchitektur passt. Kann es zentrale Prozesse stabil abbilden? Lässt es sich sauber integrieren? Unterstützt es offene Schnittstellen? Gibt es klare Möglichkeiten zur Erweiterung? Und passt die Systemstrategie zum Wachstum, zur Branche und zur vorhandenen IT-Landschaft?

Der Trend zu Composable ERP ist damit keine Abkehr vom ERP. Er ist eher eine Korrektur überzogener Erwartungen. Ein ERP-System muss nicht überall Spezialist sein. Es muss dort stark sein, wo Verbindlichkeit, Datenkonsistenz und betriebswirtschaftliche Steuerung gebraucht werden. Spezialsoftware ergänzt dort, wo fachliche Tiefe notwendig ist. Die eigentliche Aufgabe für Entscheider besteht darin, diese Kombination bewusst zu gestalten. Wer das schafft, baut keine lose Sammlung von Tools auf, sondern ein ERP-Ökosystem, das flexibel bleibt und trotzdem steuerbar ist.

Wenn Unternehmen mehr spezialisierte Software einsetzen, reicht klassische Integration nicht mehr aus. Natürlich müssen Systeme Daten austauschen können. Aber eine Schnittstelle allein beantwortet noch nicht die wichtigere Frage: Wer steuert eigentlich den Gesamtprozess?

Hier liegt der Unterschied zwischen Integration und Prozess-Orchestrierung. Integration sorgt dafür, dass Daten von einem System ins andere gelangen. Prozess-Orchestrierung sorgt dafür, dass ein Vorgang über mehrere Systeme hinweg fachlich zusammenhängend abläuft. Das klingt zunächst technisch, ist aber vor allem eine Managementfrage. Denn in vielen Unternehmen verläuft ein einziger Geschäftsprozess heute durch mehrere Anwendungen: Ein Kundenauftrag startet vielleicht im CRM oder Shop-System, wird im ERP kaufmännisch verarbeitet, löst Lager- und Produktionsschritte aus, erzeugt Dokumente im DMS, wird im BI ausgewertet und im Service später wieder aufgegriffen.

Solange alles reibungslos funktioniert, fällt diese Komplexität kaum auf. Sichtbar wird sie bei Abweichungen. Was passiert, wenn ein Liefertermin nicht gehalten werden kann? Wenn ein Auftrag unvollständig ist? Wenn ein Bestand im ERP anders aussieht als im Lager- oder Shop-System? Wenn ein Kunde kurzfristig eine Änderung wünscht? Dann zeigt sich, ob das Unternehmen wirklich einen steuerbaren End-to-End-Prozess hat oder nur eine Reihe verbundener Einzelsysteme.

Deshalb wird Prozess-Orchestrierung 2026 zu einem wichtigen ERP-Thema. Lünendonk zeigt, dass 77 Prozent der CIOs verstärkt in die Automatisierung von End-to-End-Prozessketten investieren wollen [5]. Es geht dabei nicht nur um klassische Automatisierung. Lünendonk beschreibt parallel einen Wandel weg von rein workflowbasierter Prozesssteuerung hin zu stärker daten- und ereignisgetriebenen Ansätzen, in denen auch KI-Agenten eine größere Rolle spielen.

Für ERP-Entscheider ist das relevant, weil das ERP häufig der Ort bleibt, an dem die betriebswirtschaftliche Verbindlichkeit entsteht. Hier werden Aufträge gebucht, Bestände bewertet, Rechnungen erzeugt, Kosten erfasst und Lieferungen dokumentiert. Gleichzeitig liegen viele Prozessschritte außerhalb des ERP. Daraus ergibt sich die neue Aufgabe: Das ERP muss nicht jeden Prozessschritt selbst ausführen, aber es muss in einer Landschaft aus Fachsystemen, Datenplattformen und KI-Anwendungen eine zentrale Steuerungsrolle behalten.

Auch Forrester ordnet die Entwicklung in diese Richtung ein: Die Analysten erwarten für 2026 ein ERP, das aktiv über eine föderierte, API-verbundene Anwendungslandschaft orchestriert, statt jeden Schritt selbst auszuführen [6]. Das ist ein wichtiger Perspektivwechsel für ERP-Auswahl und ERP-Modernisierung. Die beste Lösung ist nicht automatisch das System mit der längsten Funktionsliste. Entscheidend ist, ob kritische Prozesse über Systemgrenzen hinweg stabil, transparent und steuerbar bleiben.

In der Praxis sollten Unternehmen deshalb nicht nur fragen, welche Schnittstellen vorhanden sind. Sie sollten prüfen, welche Prozesse geschäftskritisch sind, welche Systeme daran beteiligt sind und wo Entscheidungen getroffen werden. Wer erkennt eine Abweichung? Wer informiert die nächste Rolle? Welches System löst eine Folgeaktion aus? Wo wird dokumentiert, warum eine Entscheidung getroffen wurde? Und wo braucht es weiterhin eine menschliche Freigabe?

Gerade mit KI wird diese Frage noch wichtiger. Wenn KI-Agenten künftig Prozessschritte vorbereiten oder teilweise ausführen, müssen Unternehmen wissen, in welchem Prozessrahmen diese Agenten handeln. Ein Agent, der eine Lieferverzögerung erkennt, kann nur dann sinnvoll unterstützen, wenn er auf verlässliche Daten zugreifen kann, die betroffenen Aufträge kennt, Alternativen bewerten darf und klare Grenzen für sein Handeln hat. Ohne Orchestrierung bleibt KI eine punktuelle Unterstützung. Mit Orchestrierung kann sie Teil eines kontrollierten Geschäftsprozesses werden.

Für 2026 heißt das: Unternehmen müssen Integration ganzheitlicher denken. Es geht nicht mehr nur darum, Systeme technisch zu verbinden. Es geht darum, Prozesse über ERP, Spezialsoftware, Datenplattformen und KI hinweg aktiv zu steuern. Für Entscheider ist die Leitfrage entsprechend klar: Sind unsere wichtigsten End-to-End-Prozesse wirklich steuerbar, oder haben wir nur Schnittstellen zwischen Systemen gebaut?

ERP-Systeme müssen stabil sein. Gleichzeitig müssen sie sich an veränderte Prozesse, neue Geschäftsmodelle und fachliche Anforderungen anpassen lassen. Aus diesem Spannungsverhältnis entsteht einer der wichtigsten ERP-Trends für 2026: Unternehmen brauchen mehr Flexibilität, ohne dafür den Preis einer unkontrollierten Individualisierung zu zahlen.

Viele ERP-Landschaften tragen heute noch die Spuren früherer Anpassungsentscheidungen. Eine Sonderlogik hier, eine individuelle Maske dort, ein zusätzliches Skript für einen Fachbereich, eine eigens entwickelte Schnittstelle für einen Kundenprozess. Jede einzelne Anpassung war zum Zeitpunkt ihrer Entstehung nachvollziehbar. In Summe entsteht jedoch oft eine Landschaft, die schwer zu warten ist, Updates verlangsamt und Abhängigkeiten von einzelnen Personen oder Dienstleistern schafft. Für Entscheider ist das ein bekanntes Muster: Die Individualisierung löst kurzfristig ein Problem, erzeugt langfristig aber neue Komplexität.

Deshalb verschiebt sich die Diskussion. Es geht nicht mehr darum, ob ein ERP-System angepasst werden darf. Natürlich muss es das. Die bessere Frage lautet: Wie lassen sich Anpassungen so umsetzen, dass sie updatefähig, dokumentiert, wiederverwendbar und architektonisch kontrolliert bleiben?

Hier kommen Low-Code-Plattformen, App-Ökosysteme, Erweiterungsframeworks und API-basierte Add-ons ins Spiel. Gartner erwartet, dass der weltweite Markt für Low-Code Development Technologies bis 2029 auf 58,2 Milliarden US-Dollar wächst; als zentrale Treiber werden unter anderem agentische KI, Citizen Development und operative Effizienz genannt [8]. Für ERP ist das relevant, weil Anpassungsbedarf nicht verschwindet. Er wird nur anders umgesetzt.

Auch aus wissenschaftlicher Perspektive lässt sich diese Verschiebung gut einordnen. Abendroth und Bender beschreiben ERP-Systeme als zentral für Prozessintegration, aber zugleich häufig als zu unflexibel für schnelle Anpassungen. Low-Code-Plattformen können diese Lücke adressieren, indem sie visuelle Entwicklung, modulare Add-ons und API-getriebene Integrationen ermöglichen [9]. Wichtig ist dabei: Low-Code ersetzt nicht die ERP-Strategie. Es erweitert den Werkzeugkasten.

Diese Unterscheidung ist entscheidend. Eine App, die ein Fachbereich schnell erstellt, kann ein echter Gewinn sein: etwa ein Freigabeprozess, ein internes Dashboard, eine einfache Datenerfassung im Außendienst oder eine Ergänzung zu einem bestehenden ERP-Workflow. Kritisch wird es, wenn solche Lösungen ohne klare Regeln entstehen. Dann gibt es plötzlich parallele Datenhaltungen, unklare Verantwortlichkeiten, schlecht dokumentierte Prozesslogik und Anwendungen, die niemand langfristig betreibt.

Deshalb braucht flexible ERP-Erweiterung Leitplanken. Unternehmen sollten vorab festlegen, welche Arten von Erweiterungen erlaubt sind, welche Daten genutzt werden dürfen, welche Schnittstellen freigegeben sind und wann die IT eingebunden werden muss. Auch Fragen des Betriebs gehören dazu: Wer wartet die Anwendung? Wer prüft Berechtigungen? Wie wird dokumentiert? Was passiert bei einem ERP-Update? Und wann ist eine schnelle Low-Code-Lösung nicht ausreichend, weil ein Prozess geschäftskritisch oder regulatorisch sensibel ist?

Gartner weist in diesem Zusammenhang ausdrücklich darauf hin, dass Low-Code/No-Code Entwicklung zwar beschleunigt, aber bei Citizen Development Governance und Unterstützung notwendig sind, damit Anwendungen sicher und in guter Qualität entstehen [10]. Das ist für ERP-Landschaften besonders wichtig, weil hier häufig sensible Daten, Kernprozesse und finanzielle Auswirkungen betroffen sind.

Daraus ergibt sich kein Plädoyer dafür, dass Fachbereiche künftig alles selbst bauen. Es ist ein Plädoyer für eine neue Balance zwischen Standard, Erweiterung und Kontrolle. Das ERP bleibt dort stabil, wo Verbindlichkeit, Datenkonsistenz und Prozesssicherheit notwendig sind. Ergänzungen entstehen dort, wo Fachbereiche schnell handeln müssen und der ERP-Standard nicht ausreicht. Entscheidend ist, dass diese Erweiterungen nicht als Schatten-IT wachsen, sondern Teil einer bewusst gesteuerten ERP-Architektur werden.

Für Entscheider ergibt sich daraus eine sehr praktische Prüffrage: Wo bremsen uns starre ERP-Strukturen aus, und wo erzeugen unsere heutigen Individualisierungen bereits zu viel Komplexität? Die Antwort darauf zeigt, ob ein Unternehmen Erweiterbarkeit strategisch nutzt oder nur alte Customizing-Probleme mit neuen Werkzeugen wiederholt.

Die fünf Trends lassen sich nicht sinnvoll voneinander trennen. Wer über KI im ERP spricht, muss über Daten sprechen. Wer spezialisierte Software einbindet, muss Integration und Prozessverantwortung klären. Und wer ERP-Systeme flexibler erweitern will, braucht Leitplanken, damit aus Anpassungsfähigkeit nicht die nächste schwer wartbare Sonderlandschaft entsteht. Neue Funktionen allein lösen kein ERP-Problem: Ein KI-Assistent bringt wenig, wenn die zugrunde liegenden Daten widersprüchlich sind. Eine zusätzliche Fachanwendung schafft keinen Mehrwert, wenn unklar bleibt, welches System führend ist. Und eine Low-Code-Erweiterung hilft nur dann langfristig, wenn Betrieb, Dokumentation und Verantwortlichkeiten geregelt sind.

Vor neuen ERP-, KI- oder Automatisierungsinitiativen lohnt sich deshalb eine ehrliche Bestandsaufnahme. Welche Prozesse sind heute wirklich durchgängig steuerbar? Wo entstehen Medienbrüche? Welche Daten sind belastbar genug, um darauf Entscheidungen oder Automatisierungen aufzubauen? Welche Funktionen müssen im ERP-Kern bleiben, und wo ist Spezialsoftware die bessere Lösung? Wo bremsen starre Strukturen, und wo hat frühere Individualisierung bereits zu viel Komplexität erzeugt?

Diese Fragen sind oft unbequemer als ein Funktionsvergleich zwischen ERP-Anbietern. Sie sind aber deutlich hilfreicher. Denn 2026 geht es nicht darum, jedem technologischen Trend zu folgen. Es geht darum, die eigene ERP-Landschaft so weiterzuentwickeln, dass sie zum Geschäftsmodell, zur Organisation und zur tatsächlichen Prozessrealität passt.

Als Unterstützung haben wir den Trend-Readiness-Check ERP 2026 vorbereitet. Er bündelt die wichtigsten Prüffragen zu allen fünf Trendfeldern und gibt Ihnen eine erste Einschätzung, wo Sie schon gut aufgestellt sind und wo vor dem nächsten ERP-Schritt noch Vorarbeit nötig ist.