Braucht man 2026 noch ein ERP-System? Rolle von ERP & KI

Künstliche Intelligenz verändert derzeit nahezu jede Diskussion rund um Unternehmenssoftware. Automatisierung, autonome Agenten und spezialisierte KI-Tools werfen dabei eine grundsätzliche Frage auf: Braucht es 2026 überhaupt noch ein klassisches ERP-System – oder wird es von KI und Plattformlösungen verdrängt?

Trotz wirtschaftlicher Unsicherheiten plant mit 69% eine deutliche Mehrheit der Unternehmen in den kommenden zwei Jahren zusätzliche Investitionen in digitale Plattformen und KI-nahe Lösungen. Auch auf Anbieterseite wird mit einer weiter steigenden Nachfrage nach KI-Projekten gerechnet. [4]

Die kurze Antwort lautet: Ja, ERP-Systeme werden weiterhin gebraucht.
Die längere Antwort ist differenzierter. Denn die Rolle von ERP verändert sich spürbar. Es geht weniger um monolithische Funktionsblöcke und mehr um Integration, Datenqualität und Prozessverlässlichkeit. Gerade im Zusammenspiel mit KI gewinnt das ERP eine neue strategische Bedeutung.

Dieser Beitrag ordnet ein, warum ERP-Systeme auch 2026 eine zentrale Rolle spielen, wie sich ihre Funktion durch KI verschiebt – und worauf Entscheider achten sollten, wenn sie ERP und KI sinnvoll miteinander verbinden wollen.

Warum ERP-Systeme auch 2026 die zentrale Prozessbasis bleiben

Gerade weil viele Abläufe heute selbstverständlich funktionieren, gerät leicht in Vergessenheit, welche Rolle ERP-Systeme im Hintergrund spielen. Auch 2026 bleibt das ERP das System, das unternehmensweite End-to-End-Prozesse verbindlich abbildet. Dass der Markt dabei weiter in Richtung Cloud und Modernisierung driftet, zeigen auch die ERP-Marktzahlen: Für 2025 wird ein globales ERP-Marktvolumen von 73 Mrd. US-Dollar genannt, und Cloud-ERP wird bereits als dominanter Anteil ausgewiesen. [6]

Daran ändert auch der zunehmende Einsatz von KI nichts. ERP-Systeme integrieren weiterhin die zentralen Kernprozesse eines Unternehmens: Finanzen, Beschaffung, Produktion, Logistik, Personalwesen. Diese Prozesse sind nicht isoliert zu betrachten, sondern greifen ineinander. Genau hier liegt die Stärke von ERP-Systemen: Sie stellen sicher, dass Daten, Buchungen und Prozessschritte über Abteilungen hinweg konsistent, nachvollziehbar und verbindlich sind.

Spezialisierte Tools, Plattformen oder KI-Anwendungen können einzelne Aufgaben effizienter machen – etwa Prognosen verbessern, Texte generieren oder Entscheidungen vorbereiten. Was sie jedoch nicht leisten, ist die durchgängige Abbildung und Steuerung komplexer Geschäftsprozesse. Ohne ein zentrales System, das Logiken, Abhängigkeiten und Zuständigkeiten zusammenführt, bleiben solche Lösungen punktuell.

Für Geschäftsführung und insbesondere für CFOs ist das ERP daher auch 2026 die maßgebliche steuerungsrelevante Instanz. Monatsabschlüsse, Liquiditätssteuerung, Lieferfähigkeit oder Ergebnisanalysen basieren auf konsolidierten, verlässlichen Daten. Diese Verlässlichkeit entsteht nicht durch einzelne intelligente Tools, sondern durch ein System, das Prozesse verbindlich organisiert und Daten über den gesamten Lebenszyklus hinweg zusammenführt.

Wie KI die Rolle von ERP-Systemen verändert – aber nicht ersetzt

Die zunehmende Verbreitung von KI-Anwendungen, Low-Code- und No-Code-Plattformen sowie spezialisierter Fachsoftware verändert die Systemlandschaften in Unternehmen spürbar. Aufgaben, die früher zwingend im ERP abgebildet wurden, lassen sich heute oft schneller und flexibler außerhalb des Kernsystems umsetzen. Prognosen, Analysen, Textgenerierung, Entscheidungsunterstützung oder einfache Automatisierungen wandern zunehmend in spezialisierte Werkzeuge. Besonders sichtbar wird das bei sogenannten aufgabenspezifischen KI-Agenten: Gartner prognostiziert, dass bis 2026 40 % der Enterprise-Anwendungen solche task-spezifischen KI-Agenten enthalten werden. [1]

Diese Entwicklung führt jedoch nicht dazu, dass ERP-Systeme an Bedeutung verlieren. Vielmehr verändert sich ihre Rolle. Das klassische, monolithische „Alles-in-einem-System“-Verständnis tritt in den Hintergrund. Analysten gehen davon aus, dass ein großer Teil der Unternehmen in den kommenden Jahren beginnt, monolithische ERP-Anwendungen in Richtung modularer Architekturen aufzubrechen [3].

An seine Stelle rückt das ERP als integrativer Kern, der Prozesse, Daten und Verantwortlichkeiten zusammenhält. KI-Anwendungen und Low-Code-Plattformen sind besonders stark in der Detailarbeit. Sie unterstützen bei der Analyse großer Datenmengen, automatisieren wiederkehrende Aufgaben oder ermöglichen es Fachbereichen, eigene Lösungen zu entwickeln. Ein Vertriebsbereich nutzt beispielsweise KI-gestützte Forecasts, das Controlling arbeitet mit automatisierten Abweichungsanalysen, die Personalabteilung setzt intelligente Assistenten für Anfragen oder Dokumentenerstellung ein. Diese Anwendungen entfalten ihren Nutzen dort, wo sie gezielt eingesetzt werden – sie sind jedoch selten dafür ausgelegt, unternehmensweite Prozesslogik abzubilden.

Genau hier bleibt das ERP unverzichtbar. Es stellt sicher, dass Prozesse nicht nur lokal optimiert, sondern end-to-end steuerbar bleiben. Wenn spezialisierte Anwendungen Daten erzeugen, verändern oder anreichern, muss klar definiert sein, wie diese Informationen zurück in die zentralen Prozesse fließen. Das ERP übernimmt zunehmend die Rolle eines Orchestrators: Es koordiniert Abläufe, synchronisiert Daten und sorgt dafür, dass aus vielen intelligenten Einzelbausteinen ein konsistentes Gesamtsystem entsteht.

Mit diesem Rollenwandel verschiebt sich auch der Fokus bei der Bewertung von ERP-Systemen. Oberflächenvielfalt oder maximale Funktionsabdeckung verlieren an Bedeutung. Stattdessen rücken andere Kriterien in den Vordergrund: stabile und klar definierte Prozesse, saubere und verlässliche Datenstrukturen sowie offene Schnittstellen, über die sich KI- und Plattformlösungen integrieren lassen. Ein ERP-System muss nicht jede Innovation selbst enthalten – es muss sie ermöglichen.

Vor diesem Hintergrund ist die Frage nicht, ob Unternehmen ein „KI-ERP“ benötigen. Entscheidend ist vielmehr, ob das vorhandene ERP in der Lage ist, Teil eines KI-fähigen Ökosystems zu sein. Ein System, das sich abschottet oder nur schwer integrieren lässt, wird zum Engpass. Ein ERP hingegen, das als stabiler Referenzpunkt fungiert und externe Intelligenz einbindet, gewinnt strategisch an Bedeutung.

Der Wandel der Rolle bedeutet daher keinen Bedeutungsverlust. Im Gegenteil: Je vielfältiger und spezialisierter die eingesetzten Anwendungen werden, desto wichtiger wird ein System, das Ordnung, Verbindlichkeit und Transparenz schafft. ERP-Systeme bleiben auch 2026 nicht das sichtbarste, aber das tragende Element moderner Unternehmensarchitekturen.

Standardisierung als unterschätzte Voraussetzung für Automatisierung und KI

In der Diskussion um KI, Automatisierung und flexible Systemlandschaften entsteht leicht der Eindruck, dass starre Standards an Bedeutung verlieren. Die Realität in Unternehmen ist eine andere. Gerade dort, wo KI produktiv eingesetzt werden soll, wächst der Bedarf an klar definierten, stabilen Geschäftsprozessen. KI verstärkt den Nutzen von Standards – sie macht sie nicht überflüssig.

Ein großer Teil betrieblicher Abläufe bleibt auch 2026 wiederholbar, regelbasiert und standardisierbar. Bestellprozesse, Rechnungsprüfung, Produktionsfreigaben, Stammdatenpflege oder Abrechnungslogiken folgen festen Mustern. Diese Prozesse müssen zuverlässig funktionieren, unabhängig davon, ob sie von Menschen, klassischen Automatisierungen oder KI-Anwendungen unterstützt werden. Flexibilität ist wichtig – sie entsteht jedoch nicht durch Beliebigkeit, sondern auf Basis klarer Strukturen.

Gerade KI-Anwendungen sind auf eindeutige Prozessdefinitionen angewiesen. Sie benötigen saubere Übergabepunkte, konsistente Datenformate und klar geregelte Verantwortlichkeiten. Wo Prozesse unklar, historisch gewachsen oder inkonsistent sind, kann KI zwar punktuell unterstützen, aber nicht skalieren. Statt Effizienzgewinnen entstehen dort oft neue Abhängigkeiten und zusätzliche Komplexität.

ERP-Systeme spielen in diesem Zusammenhang eine zentrale Rolle, weil sie genau diese Standardisierung systematisch durchsetzen. Sie schaffen die Voraussetzungen für Interoperabilität und Kompatibilität – nicht nur zwischen Abteilungen, sondern auch zwischen Systemen und Anwendungen. Dazu gehören insbesondere:

• Einheitliche Stammdaten, die von verschiedenen Anwendungen genutzt werden können
• Klar definierte Prozessschritte, an die KI- oder Automatisierungslösungen andocken
• Festgelegte Verantwortlichkeiten und Freigaben, die auch bei teilautomatisierten Abläufen gelten

Ohne diese Grundlagen bleibt der Einsatz von KI fragmentiert. Einzelne Anwendungsfälle funktionieren, lassen sich aber nicht zuverlässig in den Gesamtprozess integrieren. Neue KI-Tools verstärken dann bestehende Unsauberkeiten: widersprüchliche Daten, parallele Logiken, unklare Zuständigkeiten. Das Ergebnis ist kein intelligenteres Unternehmen, sondern ein schwerer steuerbares.

Aus Führungsperspektive ist Standardisierung deshalb keine technische Detailfrage, sondern eine Managemententscheidung. Sie definiert, welche Prozesse verbindlich sind, wo Spielräume bestehen und wie neue Technologien sinnvoll eingebunden werden. Wer KI strategisch nutzen will, muss zuerst klären, welche Prozesse stabil genug sind, um automatisiert oder intelligent unterstützt zu werden. ERP-Systeme liefern dafür den organisatorischen und systemischen Rahmen.

ERP als Daten- und Prozess-Enabler für wirksame KI-Anwendungen

In vielen Diskussionen rund um KI steht die Datenmenge im Vordergrund. Dabei wird oft übersehen, dass nicht die Menge der Daten entscheidend ist, sondern ihr Kontext. Genau hier liegt die besondere Stärke von ERP-Systemen. Sie liefern nicht nur Daten, sondern den prozessualen Zusammenhang, der KI-Anwendungen erst wirklich wirksam macht.

ERP-Systeme verknüpfen operative Informationen entlang realer Geschäftsprozesse. Jede Buchung, jeder Auftrag, jede Statusänderung ist eingebettet in einen zeitlichen Ablauf und eine fachliche Logik. Transaktionen sind mit Zeitbezügen versehen, Verantwortlichkeiten klar zugeordnet, Abhängigkeiten zwischen Prozessen systemisch abgebildet. Diese Struktur entsteht nicht zufällig, sondern ist das Ergebnis jahrelanger Nutzung, Pflege und organisatorischer Entscheidungen.

Für KI-Anwendungen ist genau dieser Zusammenhang entscheidend. Eine KI kann zwar auch mit isolierten Daten arbeiten, ihre Ergebnisse bleiben dann jedoch generisch. Ohne Wissen darüber, wann etwas passiert ist, warum es passiert ist und welche Prozessschritte darauf aufbauen, fehlt die Grundlage für operative Relevanz. Analysen bleiben unscharf, Empfehlungen abstrakt, Automatisierungen schwer kontrollierbar.

Viele Unternehmen verfügen heute über einen kaum gehobenen Datenschatz: historische ERP-Daten aus Einkauf, Produktion, Vertrieb, Logistik und Finanzen. Diese Daten spiegeln reale Entscheidungen, Abweichungen, Engpässe und Entwicklungen wider – oft über viele Jahre hinweg. Sie sind konsistent, nachvollziehbar und unternehmensspezifisch. Damit unterscheiden sie sich grundlegend von externen oder generischen Datenquellen. Richtig genutzt, bilden sie eine hervorragende Basis für kontextspezifische KI-Anwendungen, etwa für Prognosen, Anomalieerkennung oder Entscheidungsunterstützung.

Ein weiterer Vorteil liegt in der Governance. ERP-Daten unterliegen klaren Zugriffsrechten, Datenschutzregelungen und internen Kontrollmechanismen. Sie sind kein frei verfügbares Nebenprodukt, sondern ein bewusst verwaltetes Unternehmensasset. Gerade in Zeiten zunehmender regulatorischer Anforderungen ist das ein wichtiger Vertrauensfaktor für den Einsatz von KI. Unternehmen behalten die Kontrolle darüber, welche Daten genutzt werden, wofür sie eingesetzt werden und wie Ergebnisse zustande kommen.

Damit diese Potenziale genutzt werden können, spielt die Integrationsfähigkeit moderner ERP-Systeme eine zentrale Rolle. Offene Schnittstellen und saubere APIs ermöglichen es, KI-Anwendungen anzubinden, ohne die Integrität der Kernprozesse zu gefährden. Das ERP bleibt das führende System für Prozesse und Daten, während KI gezielt dort unterstützt, wo sie echten Mehrwert schafft.

Vor diesem Hintergrund wird deutlich: ERP macht KI nicht nur intelligenter, sondern vor allem handlungsfähig. Es sorgt dafür, dass Erkenntnisse in konkrete Prozesse übersetzt werden können. Unternehmen, die ihre ERP-Daten als strategisches Asset verstehen und weiterentwickeln, schaffen damit eine solide Grundlage für den nachhaltigen Einsatz von KI – heute und in Zukunft.

Der Unterschied zwischen generischen KI-Anwendungen und unternehmensnahen KI-Szenarien lässt sich gut anhand ihres Daten- und Prozessbezugs verdeutlichen.

Beide Ansätze erfüllen unterschiedliche Zwecke. Generische KI eignet sich besonders für übergreifende Informations- und Unterstützungsaufgaben, während unternehmensnahe KI auf ERP-Daten dort ihre Stärken ausspielt, wo konkrete Prozesse gesteuert und Entscheidungen vorbereitet werden müssen.

KI-Reifegrade in ERP-Systemen: Von Assistenz bis Prozessautomatisierung

Der Einsatz von KI in ERP-Systemen wird häufig pauschal diskutiert. In der Praxis unterscheiden sich ERP-Lösungen jedoch erheblich darin, wie und wofür KI tatsächlich eingesetzt wird. Nicht jedes „KI-ERP“ ist gleich. Entscheidend ist der Reifegrad – und insbesondere, ob KI lediglich unterstützt oder aktiv in Prozesse eingreift. Gleichzeitig ist die Erwartungshaltung oft größer als der messbare Effekt: BCG beschreibt eine deutliche Wertlücke – nur ein kleiner Teil der Unternehmen erzielt bereits signifikanten Nutzen aus KI-Investitionen, während viele noch kaum messbare Effekte sehen. [2]

Eine sinnvolle Einordnung lässt sich entlang der Entscheidungstiefe vornehmen: Welche Rolle spielt KI im Verhältnis zu Mensch und Prozess?

Typisierung der KI-Reifegrade im ERP-Umfeld

Diese Abstufung macht deutlich: Der Mehrwert von KI steigt nicht automatisch mit ihrer Sichtbarkeit, sondern mit ihrer Einbettung in stabile Prozesse und Datenstrukturen.

Auf der unteren Stufe unterstützen KI-Funktionen vor allem bei Recherche und Orientierung. Sie entlasten Mitarbeitende, ersetzen aber keine Entscheidungen. Solche Funktionen lassen sich vergleichsweise schnell einführen und sind weitgehend unabhängig von der zugrunde liegenden Prozessreife.

Auf der mittleren Stufe wird KI relevanter für die Unternehmenssteuerung. Sie bereitet Entscheidungen vor, erkennt Zusammenhänge in historischen ERP-Daten und macht Vorschläge. Der Mensch bleibt in der Verantwortung, profitiert jedoch von einer deutlich verbesserten Informationslage.

Die höchste Reifestufe betrifft KI-Anwendungen, die kontrolliert in Prozesse eingreifen. Hier stößt KI Aktionen an oder verändert Abläufe – etwa innerhalb definierter Regeln und Freigabemechanismen. Diese Form des KI-Einsatzes erfordert besonders hohe Anforderungen an Datenqualität, Prozessstabilität und Governance. Sie ist nicht für jedes Unternehmen und nicht für jeden Prozess sinnvoll.

Wichtig ist: Mehr KI bedeutet nicht automatisch mehr Wertschöpfung. Entscheidend ist, ob der jeweilige Reifegrad zur organisatorischen Realität passt. ERP-Anbieter unterscheiden sich hier stark – nicht nur in ihren Funktionen, sondern auch darin, wie weit sie Entscheidungen an KI delegieren und wie transparent diese Eingriffe nachvollziehbar bleiben.

Für Entscheider bedeutet das: Die zentrale Frage lautet nicht, ob ein ERP-System KI-Funktionen anbietet, sondern welche Rolle diese KI im Zusammenspiel von Mensch, Prozess und System einnimmt. Erst diese Einordnung ermöglicht eine realistische Erwartung an Nutzen und Risiko.

Je höher der KI-Reifegrad in ERP-nahen Szenarien ist, desto stärker steigen die Anforderungen an Integration, Transparenz und Systemführung. Spätestens wenn KI nicht mehr nur informiert, sondern Prozesse beeinflusst, wird klar: Der Nutzen intelligenter Funktionen hängt maßgeblich davon ab, wie gut sie in die bestehende Systemlandschaft eingebettet sind.

ERP in hybriden Systemlandschaften: Orchestrator statt Monolith

Die IT-Landschaften vieler Unternehmen sind heute das Ergebnis jahrelanger Entscheidungen, Erweiterungen und Spezialisierungen. Neben dem ERP-System sind zahlreiche Fachanwendungen im Einsatz – für Planung, Vertrieb, Business Intelligence oder spezifische KI-Anwendungsfälle. Diese Heterogenität ist kein Ausnahmefall, sondern die betriebliche Realität.

Spezialisierte Systeme erfüllen dabei wichtige Aufgaben. Planungstools ermöglichen differenzierte Szenarien und Simulationen, Vertriebsanwendungen fokussieren sich auf Kundeninteraktion, BI-Lösungen verdichten Daten für Analysen, KI-Anwendungen bearbeiten klar abgegrenzte Fragestellungen. In diesen Bereichen leisten sie oft bessere Detailarbeit als ein klassisches ERP-System.

Gleichzeitig entsteht mit jeder zusätzlichen Anwendung ein Koordinationsbedarf. Daten müssen synchronisiert, Prozesse abgestimmt und Zuständigkeiten geklärt werden. Genau hier übernimmt das ERP eine zentrale Rolle. Es fungiert zunehmend als Orchestrator und Integrator, der sicherstellt, dass spezialisierte Lösungen nicht isoliert nebeneinander arbeiten, sondern in eine konsistente Gesamtlogik eingebettet sind. Als Referenzsystem definiert das ERP, welche Daten führend sind, wie Prozesszustände interpretiert werden und welche Informationen für unternehmensweite Steuerung maßgeblich sind.

Diese Rolle ist besonders wichtig, wenn mehrere Systeme an einem End-to-End-Prozess beteiligt sind. Ein Vertriebstool kann beispielsweise Angebote generieren, eine KI-Anwendung Prognosen liefern, ein Planungssystem Kapazitäten berechnen. Verbindlich werden diese Ergebnisse jedoch erst, wenn sie in die zentralen Prozesse des ERP zurückgeführt werden – etwa für Auftragsabwicklung, Fakturierung oder Controlling. Ohne diese Klammer drohen Medienbrüche, Inkonsistenzen und widersprüchliche Steuerungsinformationen.

Die konkrete Ausprägung hybrider Systemlandschaften unterscheidet sich dabei je nach Unternehmensgröße. In vielen kleinen und mittelständischen Unternehmen bleibt das ERP weiterhin die Kernlösung, die den Großteil der Prozesse abdeckt und nur punktuell ergänzt wird. In größeren Organisationen ist die Landschaft meist stärker differenziert. Hier fungiert das ERP eher als Plattformanker, an den spezialisierte Systeme angebunden sind.

Unabhängig von Größe oder Branche stellt sich jedoch immer dieselbe Leitfrage: Welches System führt den Prozess – und welche Systeme ergänzen ihn? Eine klare Antwort darauf ist entscheidend für Stabilität, Transparenz und Steuerbarkeit. ERP-Systeme behalten in hybriden Architekturen ihre Relevanz nicht durch Funktionsfülle, sondern durch ihre Fähigkeit, Ordnung in komplexe Systemlandschaften zu bringen.

ERP als strategischer Datenschatz für unternehmensnahe KI

Während der vorherige Abschnitt zeigt, wie ERP-Daten KI-Anwendungen im operativen Alltag wirksam machen, geht es hier um eine übergeordnete Perspektive. Im Fokus steht nicht die unmittelbare Prozessunterstützung, sondern der langfristige strategische Wert von ERP-Daten als unternehmenseigenes Asset. Wenn über Daten als Grundlage für KI gesprochen wird, geht es häufig um Volumen, Verfügbarkeit oder externe Datenquellen. Für Unternehmen ist jedoch eine andere Dimension entscheidend: geschäftliche Relevanz. Genau hier entfalten ERP-Daten ihren besonderen Wert.

ERP-Systeme enthalten keine abstrakten oder generischen Informationen, sondern reale Transaktionsdaten aus dem operativen Geschäft. Sie dokumentieren, was tatsächlich passiert ist: Aufträge, Lieferungen, Rechnungen, Buchungen, Abweichungen, Korrekturen. Über Jahre hinweg entstehen so historische Prozessverläufe, die nicht nur Ergebnisse zeigen, sondern auch Entscheidungslogiken sichtbar machen. Diese Daten spiegeln wider, wie ein Unternehmen arbeitet, steuert und priorisiert.

Aus Managementsicht sind diese Informationen besonders wertvoll, weil sie hochkontextuell und unternehmensspezifisch sind. Sie lassen sich nicht einfach durch externe Datenpools oder allgemeine Modelle ersetzen. Während generische KI-Modelle breites Wissen liefern, fehlt ihnen der Einblick in individuelle Strukturen, Prozesse und Besonderheiten. ERP-Daten hingegen sind eng mit der Realität des eigenen Unternehmens verknüpft – und genau deshalb entscheidungsrelevant.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die Governance. ERP-Daten sind kein zufälliges Nebenprodukt, sondern Teil eines bewusst gepflegten Systems. Sie unterliegen klaren Zugriffsrechten, Prüfmechanismen und Compliance-Vorgaben. Für CEO und CFO ist das ein wesentlicher Unterschied: Daten bleiben im Unternehmen, ihre Nutzung ist nachvollziehbar, ihre Qualität überprüfbar. Damit werden sie zu einem belastbaren Asset – nicht nur für operative Auswertungen, sondern auch für strategische KI-Anwendungen.

KI, die auf ERP-Daten aufsetzt, kann deshalb deutlich zielgerichteter arbeiten. Sie analysiert nicht isolierte Informationen, sondern reale Unternehmenszusammenhänge. Das erhöht nicht nur die Relevanz der Ergebnisse, sondern auch ihre wirtschaftliche Wirksamkeit. Prognosen, Szenarien oder Entscheidungsvorschläge basieren dann auf dem tatsächlichen Verhalten des Unternehmens – nicht auf Durchschnittswerten oder externen Annahmen.

Voraussetzung dafür ist allerdings, dass Datenqualität und Zugriffskontrolle ernst genommen werden. Historische ERP-Daten entfalten ihren Wert nicht automatisch. Sie müssen gepflegt, verstanden und bewusst genutzt werden. Unternehmen, die ihr ERP primär als notwendiges Betriebssystem betrachten, verschenken Potenzial. Unternehmen hingegen, die ihre ERP-Daten als langfristigen Wertträger begreifen, schaffen eine solide Grundlage für unternehmensnahe, vertrauenswürdige KI.

Fazit: Warum die Zukunft nicht „ERP oder KI“, sondern „ERP und KI“ ist

Die Diskussion, ob Unternehmen 2026 noch ein ERP-System benötigen, greift zu kurz. ERP-Systeme verschwinden nicht – sie verändern ihre Rolle. Gerade im Mittelstand zeigt sich: Digitalisierung folgt selten einem idealen Masterplan, sondern einer Wettbewerbslogik und der schrittweisen Professionalisierung von Prozessen und Systemen – ein Muster, das KfW Research im Kontext der Digitalisierungsaktivitäten beschreibt [5]. Sie sind weniger sichtbar als früher, aber strategisch relevanter. Nicht als Innovationshemmnis, sondern als Strukturgeber, der Prozesse, Daten und Verantwortung zusammenhält.

Künstliche Intelligenz entfaltet ihren Nutzen nicht im luftleeren Raum. Sie benötigt stabile Geschäftsprozesse, konsistente Daten und klare Regeln. Genau diese Voraussetzungen schaffen ERP-Systeme. Sie bilden die Grundlage dafür, dass KI nicht nur analysiert oder erklärt, sondern im Unternehmensalltag wirksam wird. Ohne diese Basis bleibt KI punktuell, schwer steuerbar und wirtschaftlich begrenzt.

Für Entscheider bedeutet das: Die zentrale Aufgabe liegt nicht darin, ERP und KI gegeneinander abzuwägen, sondern beide sinnvoll miteinander zu verbinden. Unternehmen sollten ihr ERP nicht als abgeschlossene IT-Lösung betrachten, sondern als strategische Plattform, die weiterentwickelt werden muss. Dabei sind weniger neue Funktionen entscheidend als die Fähigkeit zur Integration.

Konkret heißt das für das Management:

• ERP strategisch weiterentwickeln statt nur technisch betreiben
• Integrationsfähigkeit priorisieren, insbesondere über saubere Schnittstellen und klare Datenverantwortung
• KI gezielt anbinden, dort, wo sie Prozesse sinnvoll unterstützt – nicht isoliert oder als Selbstzweck
• Governance und Transparenz sicherstellen, insbesondere bei KI-gestützten Entscheidungen

Die entscheidende Frage für 2026 lautet daher nicht: „Brauchen wir noch ein ERP-System?“
Sondern: „Ist unser ERP so aufgestellt, dass es KI sinnvoll ermöglicht?“

Unternehmen, die diese Frage frühzeitig und bewusst beantworten, schaffen eine belastbare Grundlage für den Einsatz intelligenter Systeme – nicht durch Aktionismus, sondern durch Struktur, Klarheit und strategische Entscheidungen.