Zuerst Daten bereinigen, dann die ERP-KI kaufen

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41 Prozent der deutschen Unternehmen setzen KI inzwischen aktiv ein, mehr als doppelt so viele wie 2025. 33 Prozent der Befragten sagen zugleich, der Einsatz wurde im eigenen Haus teurer als erwartet. Diese Spanne aus der Bitkom-Studie 2026 ist das eigentliche Managementthema vor dem nächsten Lizenzkauf.

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Die Rechnung hinter dem Aufkleber

Wer heute ein ERP-Projekt plant, bekommt KI automatisch mitverkauft: Assistenten in der Buchhaltung, Prognosen im Einkauf, Textbausteine im Vertrieb. Die Frage für den Geschäftsführer lautet deshalb nicht mehr, ob das System KI kann. Sie lautet: Wo fällt in diesem Betrieb täglich eine Entscheidung auf Daten, die schon im ERP liegen? Nur an dieser Stelle trägt die Rechnung, die er seinem Gesellschafter zeigen kann.

Was ist KI im ERP? Gemeint sind Funktionen im ERP-System, die aus den vorhandenen Bewegungs- und Stammdaten Vorschläge ableiten: Bedarfsprognosen für die Disposition, Assistenten im Kundenservice, Kalkulationen auf Basis alter Projekte. Sie ersetzen keine Prozesse, sie beschleunigen die Entscheidungen darin. Der Nutzen hängt deshalb an der Datenqualität und an der Häufigkeit der Entscheidung, nicht am Modul.

Microsoft 365 Copilot ist ein anderer Fall. Im Büroalltag stiften Meeting-Zusammenfassungen, E-Mail-Entwürfe und Dokumentenanalysen in vielen Unternehmen bereits Nutzen, obwohl die Datenqualität nicht perfekt ist. Vor dem Copilot-Rollout klären Betriebe Berechtigungen und sensible Freigaben. Die Reihenfolge aus dem Titel gilt für KI im ERP, die Entscheidungen automatisiert oder auf Stammdaten zugreift: Forecasting, Bedarfsplanung und Predictive Analytics, im Betrieb also Disposition, Einkauf und Kalkulation.

Die Bitkom-Zahlen liefern dafür einen ehrlichen Rahmen. Die aktive Nutzung hat sich binnen eines Jahres mehr als verdoppelt, zugleich sagen 33 Prozent der Unternehmen, ihr KI-Einsatz sei teurer geworden als erwartet. 53 Prozent nennen fehlendes technisches Know-how als zentrale Hürde. Wer breit einkauft und anschließend schmal misst, bestätigt genau diese Kostenenttäuschung.

Beides spricht für einen nüchternen Einstieg über das System, das der Betrieb ohnehin täglich nutzt: das ERP. Dort liegen die Daten bereits vor, die Prozesse sind definiert und der Effekt lässt sich in Stunden, Beständen und Durchlaufzeiten messen statt in Pilotprojekt-Prosa. Ein Controller findet diese Größen im Umlaufvermögen wieder. Dass die Rechnung trotzdem oft nicht aufgeht, zeigt eine Zahl von Gartner.

Drei Felder, in denen die Rechnung aufgeht

KI im ERP lohnt sich dort, wo täglich wiederkehrende Entscheidungen auf vorhandenen Daten beruhen. Häufigkeit zählt mehr als Sichtbarkeit: Ein Assistent, der hundertmal am Tag eine Kleinigkeit richtig vorschlägt, schlägt das Modul, das einmal im Quartal eine Folie füllt. Die Lizenz ist dabei der kleinste Kostenposten, wesentlich sind Datenbereinigung, Prozessanalyse und Schulung. Drei Einsatzfelder tragen diese Rechnung mit Kennzahlen, die ein Controller prüfen kann.

Fertigung: Bedarfsprognosen auf Basis der eigenen Auftrags- und Bestandshistorie gelten als der reifste Anwendungsfall im Betrieb. Ein mittelständischer Serienfertiger, der seine Dispositionsvorschläge aus Dynamics 365 mit KI-Prognosen anreichert, reduziert Sicherheitsbestände und Eilbestellungen zugleich. Beides findet ein Controller direkt im Umlaufvermögen und in den Beschaffungskosten des laufenden Jahres wieder. Die Voraussetzung bleibt eine gepflegte Artikel- und Stücklistenbasis vor dem Start der Prognosen.

Handel: Im Retourenmanagement und Kundenservice verkürzen Assistenten die Bearbeitung pro Fall, weil Bestellhistorie, Lagerstatus und Kundenkommunikation in einer Oberfläche zusammenlaufen. Der Effekt wächst mit dem Volumen und wird erst ab einer belastbaren Fallzahl sichtbar. Bei vierstelligen Servicefällen pro Monat summieren sich Minuten pro Vorgang zu ganzen Stellenprofilen. Bei wenigen Fällen pro Woche tragen die Kosten für Datenarbeit und Schulung dagegen nicht.

Professional Services: Beratungs- und Ingenieurbüros gewinnen am meisten bei der Projektkalkulation und bei der Auslastungsplanung im laufenden Geschäft. Wer historische Projektdaten im eigenen ERP führt, erhält belastbarere Angebotskalkulationen für neue Aufträge. Dieselbe Datenbasis zeigt eine Unterdeckung, bevor sie im Monatsabschluss als teure Überraschung auftaucht. Ohne Projekthistorie im System bleibt die Kalkulation eine Schätzung aus dem Gedächtnis der Projektleitung.

Woran die Projekte wirklich scheitern

Die Gartner-Prognose hat wenig mit der Softwareauswahl zu tun. Die Muster wiederholen sich: Stammdaten, die seit Jahren niemand bereinigt hat. Prozesse, die vor der Einführung nie sauber beschrieben wurden, womit das neue System das alte Chaos lediglich schneller ausführt. Und die Erwartung, ein KI-Assistent sei ein Schalter, den man umlegt, statt ein Arbeitsmittel, das Rollen, Verantwortungen und Abläufe verändert.

Ein ERP-Projekt digitalisiert keine Zukunft. Es digitalisiert den Zustand, den man ihm übergibt.

Datenqualität gehört an den Anfang des Projekts als eigenes Arbeitspaket mit einem eigenen Budget. Wer diesen Schritt in die Einführungsphase schiebt, zahlt doppelt: in Beratungstagen und im Vertrauen der Anwender, die dem neuen System falsche Vorschläge nicht verzeihen. Die zweite Hürde ist billiger zu nehmen: Fehlendes technisches Know-how, das laut Bitkom 53 Prozent der Unternehmen bremst, lässt sich mit Schulung je Rolle beheben und gehört deshalb von Anfang an in den Projektplan.

Der Kalender lässt keine Pause mehr

Unabhängig vom KI-Thema läuft für viele Betriebe die Zeit. Der erweiterte Support für Dynamics NAV 2016 ist im April 2026 ausgelaufen, der für SQL Server 2016 im Juli 2026. Für Dynamics NAV 2017 endet er im Januar 2027. Wer auf dieser Basis arbeitet, trifft die ERP-Entscheidung ohnehin in den kommenden Quartalen. Auf Systemen ohne Herstellersupport bleibt jede KI-Investition ein Anbau auf brüchigem Fundament.

Umso wichtiger, die Entscheidung als Nutzenfrage zu führen statt als Stichtagsreaktion. Eine reine Stichtagsreaktion verschenkt den eigentlichen Hebel, die Prozessanalyse des neuen Systems. Der KI-Teil gehört von Anfang an hinein statt in ein Modul für später. Modernisierung und KI-Konzept brauchen deshalb eine gemeinsame Planung mit gemeinsamen Meilensteinen und einem Budget. Wer die KI vertagt, kauft denselben Aufwand in Daten und Abläufen später noch einmal.

Wen Sie mit an den Tisch holen

Ein belastbarer Implementierungspartner erkennt sich an drei Dingen. Er spricht über Datenqualität, bevor er über Module spricht. Er nennt Anwendungsfälle, die sich nicht gerechnet haben. Und er kann den Rollout im eigenen Haus zeigen statt nur bei Referenzkunden. Diese drei Proben gehören in die Budgetrunde, neben Lizenz, Zeitplan und Datenarbeit.

Erfahrungswerte aus erster Hand helfen bei der Einordnung. Der Microsoft-Partner Prodware hat den Copilot-Rollout im eigenen Haus mit mehr als 1.000 Lizenzen durchlaufen, bevor er Kunden beim Rollout begleitet, im Ansatz Customer Zero.

Mit den Lizenzen allein blieb die messbare Nutzung gering. Erst eine interne Adoption-Reihe mit dem Einstiegsformat AI @work, in 16 Sessions für rund 200 Mitarbeitende in der DACH-Region, dazu das Peer-Format AI Spotlight und eine offene AI Office Hour für Fragen aus dem Tagesgeschäft, hob die messbare Nutzung nach interner Auswertung um das Drei- bis Vierfache. Die Reihenfolge, die sich aus dem Prodware-Fall ableitet, taugt als Maßstab für jede Anbieterauswahl: Rechte und Rollen klären, Menschen befähigen, Nutzung messen. Wer nur Erfolgsfolien zeigt, hat entweder nichts gelernt oder teilt es nicht.

So starten Sie, ohne sich zu verheben

Vier Schritte haben sich bewährt. Sie setzen keine Mindestgröße voraus: Die Grenze verläuft weniger an der Mitarbeiterzahl als am Prozessvolumen. Wer täglich Dutzende Dispositions-, Service- oder Kalkulationsentscheidungen auf ERP-Daten trifft, hat einen Hebel, typischerweise ab dem mittleren zweistelligen Mitarbeiterbereich mit strukturierten Abläufen.

1. Prozesse auswählen: Wählen Sie zwei bis drei Prozesse, die täglich Zeit kosten und deren Daten im ERP liegen. Häufigkeit zählt hier mehr als Sichtbarkeit.
2. Datenqualität prüfen: Prüfen und bereinigen Sie die Datenqualität genau für diese Prozesse, bevor die erste ERP-KI-Lizenz gekauft wird. Das ist ein eigenes Arbeitspaket mit eigenem Budget.
3. Effekt vorab definieren: Legen Sie vor dem Start fest, was sich ändern soll: gesparte Stunden, reduzierte Bestände, kürzere Durchlaufzeit. Messen Sie nach 90 Tagen gegen den Basiswert, sonst bleibt jeder Erfolgsbericht eine Behauptung.
4. Je Rolle schulen: Schulen Sie die Belegschaft je Rolle am konkreten Prozess im eigenen System. Fehlendes Know-how ist laut Bitkom die häufigste Hürde und zugleich die am schnellsten behebbare.

Für die Messung reichen vier Größen, jeweils gegen einen Basiswert vor dem Start: Durchlaufzeit pro Vorgang, Bestandsreichweite, Trefferquote der Prognosen und Stunden pro Abschluss. Wer sie nach 90 Tagen nebeneinanderlegt, hat die Rechnung, die in der nächsten Budgetrunde trägt.

Häufige Fragen

Bildquelle: KI-generiert (September 2026)