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Ein Upgrade für das ERP: aktuellere, vollständigere und aussagekräftigere Daten dank KI
Immer mehr Unternehmen setzen künstliche Intelligenz ein
Künstliche Intelligenz wird derzeit von etwa 15 % der deutschen Unternehmen genutzt. Das haben aktuelle Analysen des ifo-Instituts und des Digitalverbands Bitkom ermittelt. Zugegeben, diese Werte klingen niedrig, doch sie bedeuten einen erheblichen Anstieg in einem kurzen Zeitraum. Denn vor einem Jahr noch lag die Quote bei lediglich 9 %: eine Zunahme also um mehr als die Hälfte in nur zwölf Monaten. Umgekehrt ist die Zahl der Unternehmen, für die KI kein Thema ist, mit 40 bis 50 % zwar recht hoch, aber: Vor drei Jahren waren es noch über 70 %.
KI setzt sich demnach in der deutschen Wirtschaft zunehmend durch. Dazu hat gerade im laufenden Jahr sicherlich der Hype um ChatGPT beigetragen. „ChatGPT war für viele Menschen ein Eye Opener und hat auch in den Unternehmen intensive Diskussionen ausgelöst“, sagt dazu Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst. Das ist auch daran erkennbar, dass Textanalyse und generative KI ganz vorn landen, wenn Unternehmen nach den größten Potenzialen künstlicher Intelligenz gefragt werden.
Ein interessanter Anwendungsbereich für künstliche Intelligenz: ERP-Daten anreichern und optimieren
Geht es hingegen darum, wie Unternehmen heute bereits KI nutzen, dominieren andere Themen. Marketing und Kundenservice, Optimierung von Fertigungsprozessen und Automatisierung in Bereichen wie Einkauf oder Buchhaltung werden häufig genannt. Aspekte wie Datenanreicherung und Datenpflege landen bestenfalls im Mittelfeld, zahlreiche Unternehmen haben KI für diese Aufgaben gar nicht auf dem Schirm. Dabei kann künstliche Intelligenz hier einen erheblichen Mehrwert liefern.
Das gilt vor allem für Daten in ERP-Anwendungen. Denn hier sind Datenmenge und Datenvielfalt besonders groß, verglichen mit einzelnen Stand-alone-Systemen. Das erhöht den Aufwand und die Komplexität der Datenpflege. Korrekte, aktuelle und aussagekräftige Daten sind gerade in einer ERP-Lösung aber ausgesprochen wichtig, weil sie dort funktions- und bereichsübergreifend genutzt werden. Im Idealfall gibt es einen integrierten, einheitlichen Datenbestand für alle Geschäftsprozesse, wie beispielsweise bei den Cloud-ERP-Systemen Oracle NetSuite oder Haufe X360. Je „besser“ diese Daten sind, desto leistungsfähiger ist das System.
Wie KI die Datenqualität erhöhen kann
Die Möglichkeiten, durch das Zusammenwirken verschiedener KI-Technologien die Datenqualität zu steigern, lassen sich grob in drei Bereiche gliedern.
Daten aktualisieren und vervollständigen
Daten ändern sich permanent und veralten relativ schnell. Adressen, Bankverbindungen, zuständige Ansprechpartner, Preislisten, Produktsortimente, Versandkosten: Die Aufzählung ließe sich beliebig fortsetzen. Manuell ist es kaum möglich, einen großen Datenbestand mit vertretbarem Aufwand stets aktuell zu halten.
Eine künstliche Intelligenz ist in der Lage, mit Techniken des maschinellen Lernens verschiedene Quellen selbstständig zu durchsuchen und auszuwerten. Dabei können auch eingescannte Dokumente und Korrespondenz, im Zweifel sogar handschriftliche Notizen mithilfe von OCR (Optical Character Recognition) ausgelesen werden. Wenn auf diese Weise aktuellere Daten als die vorhandenen gefunden werden, nimmt das KI-Tool automatisch eine Aktualisierung vor. Ebenso werden fehlende Daten aufgefüllt, wenn die Recherche zuverlässige Ergebnisse dafür liefert.
Daten bereinigen und strukturieren
Wenn widersprüchliche oder inkonsistente ERP-Daten vorliegen, kann künstliche Intelligenz Bereinigungen vornehmen. Doch woher weiß ein KI-Tool bei Widersprüchen, was korrekt und was falsch oder veraltet ist? Auch dabei kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Die Qualität der Datenbereinigung wird erfahrungsgemäß zu Beginn noch Defizite haben, nach einer Lernphase aber rasch ansteigen und bald erstaunlich zuverlässige Ergebnisse liefern.
Die gleiche Technik lässt sich auch umgekehrt nutzen: Anstatt Widersprüche aufzulösen, können Strukturen erkannt und angelegt werden. So lassen sich etwa durch die Auswertung von Schriftverkehr, Bestelldokumenten und der Webseite eines Lieferanten Zuordnungen zwischen dessen Warengruppen, Standorten und Ansprechpartnern vornehmen. Eine weitere Nutzung wäre beispielsweise die Mustererkennung in Kundendaten, um Käufer automatisch und qualifiziert einer buyer persona im Marketing zuzuordnen.
Daten anreichern
Bei der Anreicherung von Daten kommen weitere Technologien zum Einsatz, beispielsweise NLP (Natural Language Processing). NLP kann Texte und Sprache verstehen und erzeugen, und da sind wir wieder bei ChatGPT. Bei der Datenanreicherung geht es jedoch weniger um die Generierung, sondern mehr um das Verstehen, Auswerten oder auch Übersetzen von Texten. Die Einsatzmöglichkeiten sind breit gefächert, zum Beispiel durch automatische Auswertung und Qualifizierung des Schriftverkehrs mit Kunden und Lieferanten. Oder durch Einlesen, Übersetzen und Auswertung von Warenbeschreibungen und Lieferscheinen.
NLP versteht Texte, Machine Vision „versteht“ Bilder. Über Fotos von Wareneingängen kann die Materialqualität analysiert und klassifiziert werden. Aus Bildern von Produktionsanlagen werden Informationen über deren Zustand abgeleitet. Auch für solche visuellen Datenanreicherungen gibt es zahlreiche weitere Nutzungsmöglichkeiten.
KI in der Diskussion
Für alle genannten Bespiele gibt es bereits praktische Umsetzungen. In unserem Video und dem zugehörigen Fachartikel geht Dirk detailliert auf solche Praxisbeispiele ein. Er gibt dabei auch einen Ausblick auf die weitere Entwicklung und beleuchtet technische, rechtliche und ethische Herausforderungen.
An dieser Stelle würden wir dir gerne ein Video unseres YouTube-Kanals zeigen.
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Die Möglichkeiten sind vielversprechend – die Herausforderungen aber auch
Wie du siehst, sind KI-Technologien sehr mächtig, wenn es um Datenpflege und -anreicherung geht. Eine entsprechende Funktion, die bereits in die ERP-Software eingebaut ist: Das wäre für viele Anwender sicherlich attraktiv. Diese Standardisierung wird sich auch zunehmend durchsetzen, doch aktuell ist es noch nicht so weit. Heute sind solche Tools überwiegend Eigenentwicklungen und damit vorrangig in größeren Unternehmen zu finden.
Unabhängig davon spielen ethische und juristische Fragestellungen eine entscheidende Rolle. Insbesondere bei personenbezogenen Daten sind innerhalb der EU strenge rechtliche Bestimmungen einzuhalten. Die erforderliche Transparenz, welche Daten zu welchen Zwecken erhoben und verarbeitet werden, muss dabei gewährleistet bleiben. Das ist bei Nutzung künstlicher Intelligenz nicht immer einfach, wie die Datenschutzdebatte um ChatGPT demonstriert hat.
Es darf aber nicht allein um die juristische Unbedenklichkeit gehen. Der Umgang mit Daten ist ein sensibles Thema, der Einsatz künstlicher Intelligenz ebenfalls. Beides zu kombinieren erfordert besondere Achtsamkeit. Alle Aktivitäten sollten deshalb im Einklang mit den Unternehmenswerten stehen und mit angemessener Einbindung aller Stakeholder erfolgen.
Fazit
Künstliche Intelligenz setzt sich in Unternehmen mit zunehmender Geschwindigkeit durch. Dabei werden KI-Technologien zur Sicherstellung und Optimierung der Datenqualität zum Standard in ERP-Systemen werden, unabhängig von Branche und Unternehmensgröße. Die Leistungsfähigkeit von KI in diesem Bereich ist heute bereits überzeugend und kann signifikante Wettbewerbsvorteile generieren. Allerdings sollten die damit verbundenen Herausforderungen unterschiedlicher Art nicht unterschätzt, sondern aktiv angegangen werden.
Noch mehr Informationen zur Datenanreicherung mit KI im Artikel aus der Zeitschrift ERP Management
Unser Geschäftsführer Dirk Forke hat in der Zeitschrift ERP Management einen Artikel zum Thema ERP-Datenanreicherung mit Künstlicher Intelligenz veröffentlicht. In dem Beitrag erfährst du noch mehr über die exitierenden Möglichkeiten und erhältst Beispiele, wie diese in der Praxis bereits umgesetzt werden.
Lade dir den Artikel hier kostenfrei herunter:
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