Welche Rolle KI in der nächsten ­Generation von ERP-Systemen spielt

Vom Datenspeicher zur intelligenten Prozessunterstützung
 

ERP-Systeme bilden seit Jahrzehnten das Rückgrat vieler Unternehmen. Sie verwalten Kunden, Projekte, Aufträge, Finanzdaten und zahlreiche weitere Geschäftsprozesse. Doch während die Datenmengen stetig wachsen, steigt auch die Komplexität der IT-Landschaft.

Die Herausforderung vieler Unternehmen besteht heute nicht darin, Informationen zu sammeln, sondern sie effizient nutzbar zu machen. Relevantes Wissen verteilt sich über ERP-, CRM- und Fachanwendungen sowie Dokumente und Kommunikationskanäle. Dadurch entstehen Informationssilos, die Prozesse verlangsamen und den Zugriff auf entscheidungsrelevantes Wissen erschweren.

Warum klassische Ansätze an Grenzen stossen
 

Viele KI-Projekte basieren heute auf Large Language Models (LLMs). Für produktive Geschäftsprozesse reicht dies jedoch oft nicht aus. Die Modelle verfügen in der Regel nicht über Zugriff auf aktuelle Unternehmensdaten und kennen den geschäftlichen Kontext nicht.

Eine besondere Herausforderung stellt die Verarbeitung von Dokumenten dar. In vielen Unternehmen werden Informationen aus Rechnungen, Bestellungen oder Verträgen noch immer manuell erfasst und in Geschäftssysteme übertragen.

Moderne KI-Verfahren gehen dabei deutlich weiter als klassische OCR-Lösungen. Während OCR primär Texte erkennt, können KI-Systeme den Inhalt eines Dokuments verstehen, relevante Informationen identifizieren und diese automatisch einem Geschäftsprozess zuordnen. So lassen sich beispielsweise Lieferanten, Beträge, Zahlungsfristen, Projekte oder Kostenstellen erkennen und weiterverarbeiten.

Besonders wertvoll wird dies im Zusammenspiel mit ERP-Systemen. Informationen aus Dokumenten können automatisch validiert, mit bestehenden Geschäftsdaten verknüpft und für weitere Prozesse genutzt werden. Dadurch sinkt der manuelle Aufwand und die Datenqualität steigt.

Agentic AI als nächste Entwicklungsstufe
 

Als nächster Evolutionsschritt gilt die sogenannte Agentic AI. Im Gegensatz zu klassischen Assistenten liefern KI-Agenten nicht nur Informationen, sondern können definierte Aufgaben eigenständig ausführen.

Im ERP-Umfeld könnten solche Systeme beispielsweise eingehende Rechnungen analysieren, Daten mit bestehenden Geschäftsvorfällen abgleichen, Freigabeprozesse vorbereiten oder Folgeaktionen anstossen. Der Mensch bleibt in der Verantwortung, wird jedoch gezielt entlastet.

Fazit
 

Künstliche Intelligenz verändert die Rolle von ERP-Systemen grundlegend. Der grösste Mehrwert entsteht dort, wo strukturierte Daten aus Geschäftsanwendungen mit Informationen aus Dokumenten verbunden werden. Unternehmen schaffen damit die Grundlage für effizientere Prozesse, bessere Datenqualität und eine intelligentere Nutzung ihres vorhandenen Wissens.
Die Fähigkeit, Informationen automatisiert zu verstehen, einzuordnen und in Geschäftsprozesse zu integrieren, dürfte in den kommenden Jahren zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor moderner ERP-Landschaften werden.

Wie moderne KI-Technologien die Verarbeitung von Dokumenten und die Integration in bestehende Geschäftsprozesse unterstützen können, zeigt ein Blick auf aktuelle Praxisansätze unter www.deepo.swiss

Dokumente werden zunehmend als Teil intelligenter Geschäftsprozesse verstanden
 

Moderne KI kann Dokumente nicht nur lesen, sondern auch deren Inhalte verstehen und einordnen. Alexander Vegh, Chief Artificial Intelligence Officer bei Deepcloud, erklärt im Interview, wie Unternehmen davon profitieren und worauf es bei der Einführung entsprechender Lösungen ankommt. Interview: Dylan Windhaber

Sie beschreiben die Verknüpfung von Daten aus Geschäftsanwendungen und Informationen aus Dokumenten als zentralen Mehrwert von KI. Welche Prozesse profitieren besonders davon?
 

Besonders profitieren Prozesse, in denen Menschen heute Informationen aus Dokumenten erfassen, prüfen und mit Daten aus ERP-, CRM-, HR- oder Finanzsystemen abgleichen müssen. Typische Beispiele sind die Rechnungsbearbeitung, die Beschaffung, Freigabeprozesse oder der Kundenservice. KI kann relevante Informationen automatisch erkennen, mit bestehenden Geschäftsdaten verknüpfen und direkt in Prozesse integrieren. Dadurch sinkt der manuelle Aufwand und Entscheidungen können schneller getroffen werden.

Moderne KI-Systeme können Dokumente nicht nur lesen, sondern auch verstehen und einordnen. Welche neuen Möglichkeiten eröffnet dies für Unternehmen?
 

Der entscheidende Unterschied zu klassischen Technologien besteht darin, dass moderne KI Inhalte nicht nur erkennt, sondern deren Bedeutung versteht. Dadurch lassen sich Informationen automatisiert klassifizieren, Geschäftsvorfällen zuordnen und im richtigen Kontext bereitstellen. Unternehmen können Prozesse wie Rechnungsfreigaben, Antragsbearbeitungen oder Vertragsprüfungen deutlich effizienter gestalten. Gleichzeitig verbessert sich der Zugang zu Wissen, weil relevante Informationen schneller gefunden und genutzt werden können.

Welchen Einfluss hat die automatisierte Verarbeitung von Dokumenten auf die Datenqualität und die Effizienz von Unternehmen?
 

Automatisierte Dokumentenverarbeitung kann die Datenqualität erheblich verbessern, da Informationen konsistent erfasst und Medienbrüche reduziert werden. Fehler durch manuelle Eingaben lassen sich minimieren und Abläufe werden deutlich beschleunigt. Gleichzeitig profitieren Unternehmen von einer höheren Transparenz und einer besseren Nachvollziehbarkeit von Prozessen. 
Voraussetzung dafür sind jedoch qualitativ hochwertige Dokumente, geeignete Trainingsdaten und klare Regeln für den Einsatz der KI.

Welche Faktoren entscheiden darüber, ob Projekte zur intelligenten Dokumentenverarbeitung erfolgreich sind?
 

Erfolgreiche Projekte hängen nicht primär von der eingesetzten KI-Technologie ab. Entscheidend sind klar definierte Anwendungsfälle, ein gutes Verständnis der bestehenden Prozesse und eine realistische Einführung. Unternehmen sollten möglichst früh mit echten Dokumenten und Testdaten arbeiten, um die Qualität der Ergebnisse zu bewerten. Bewährt hat sich zudem ein schrittweises Vorgehen mit Pilotprojekten, bevor eine Lösung unternehmensweit ausgerollt wird. Aus unserer Erfahrung bei DeepCloud zeigt sich, dass Unternehmen besonders dann erfolgreich sind, wenn sie mit einem klar definierten Anwendungsfall starten und den Nutzen schrittweise ausbauen.

Wenn Sie auf die nächsten drei bis fünf Jahre blicken: Wie wird sich die intelligente Verarbeitung von Dokumenten vermutlich noch weiterentwickeln?
 

In den kommenden Jahren werden Dokumente nicht mehr nur gelesen, sondern zunehmend als Teil intelligenter Geschäftsprozesse verstanden. KI-Systeme werden Informationen automatisch mit Unternehmensdaten verknüpfen, Rückfragen stellen und Prozessschritte eigenständig vorbereiten oder ausführen können. Gleichzeitig werden sogenannte KI-Agenten stärker in bestehende Anwendungen integriert. Dadurch entwickelt sich die Dokumentenverarbeitung von einer unterstützenden Technologie zu einem aktiven Bestandteil moderner Unternehmensprozesse. Entwicklungen wie DeepO zeigen bereits heute, wie sich Dokumentenverständnis, Unternehmensdaten und Prozessautomatisierung zunehmend miteinander verbinden lassen.