IT-Onlinemagazin
Agentenbasierte KI verändert die Erwartungen an ERP-Systeme grundlegend und provoziert zugleich eine Frage, die Entscheider zunehmend beschäftigt: Macht die Agentic Enterprise das klassische ERP obsolet? Dr. Felix Aller und Dr. Karsten Kötter (cbs Corporate Business Solutions) gehen nicht davon aus.
In ihrem Gastbeitrag für das IT-OnlineMagazin verdeutlichen sie, warum das System of Record aus ihrer Sicht nicht abgelöst, sondern um eine neue Handlungsebene erweitert wird – und was Unternehmen brauchen, damit KI-Agenten produktiv wirksam werden können.
Die Debatte um agentenbasierte KI hat in vielen Vorstandsetagen eine neue Dringlichkeit erzeugt: Wenn Software nicht mehr nur Auskunft gibt, sondern selbst plant, entscheidet und handelt – was bedeutet das für ERP, für Prozesse und für die Art, wie Unternehmen gesteuert werden?
Aus Beratungssicht ist die zugespitzte These vom „Ende des ERP“ ein Denkfehler. Was sich abzeichnet, ist keine Ablösung des Systems of Record, sondern die Entstehung einer zusätzlichen Handlungsebene darüber: eines Systems of Action. Diese Ebene nutzt ERP- und Plattformdaten nicht nur zur Analyse, sondern um Routinen zu automatisieren, Komplexität zu entwirren und Expertise zu skalieren – ohne die transaktionale Stabilität des ERP und seinen fundamentalen Wertbeitrag zu kompromittieren.
Neue Systemkategorie – mit Umsetzungslücke
Getrieben wird dieser Wandel nicht durch „eine“ Technologie, sondern durch ein Zusammenspiel: Large Language Models (LLM) machen natürliche Sprache zur Schnittstelle für Unternehmensdaten. Agentenarchitekturen können mehrstufige Aufgaben selbstständig zerlegen und ausführen. Standardisierte Protokolle und APIs öffnen den strukturierten Zugang zu Backends, und Orchestrierungs-Frameworks reifen vom Experiment zur Plattform.
Daraus entsteht eine neue Systemkategorie, die Anbieter zunehmend in ihre Lösungslandschaft integrieren. Gleichzeitig zeigen Studien eine deutliche Umsetzungslücke: Viele Organisationen bleiben in Strategie- und Pilotphasen stecken, während produktive Rollouts selten sind. Als Hauptgründe werden wiederkehrend Governance-Unsicherheit, fehlende Fähigkeiten sowie die schwierige Einbettung in reale Abläufe genannt. Genau hier liegt der Kern: Die Engpässe sind weniger „KI-Probleme“ als klassische Transformationsprobleme.
„Agentic“ entsteht nicht im luftleeren Raum
Aus unserer Erfahrung in SAP-getriebenen Transformationsprogrammen ist das entscheidende Missverständnis schnell adressiert: „Agentic“ entsteht nicht im luftleeren Raum, sondern auf dem Rücken der bestehenden Prozess- und Datenlandschaft.
Wer heute ein System of Action aufbauen will, sollte es als Erweiterung des Systems of Record denken – parallel, nicht ersetzend. Die Fähigkeiten, die dafür benötigt werden, sind im Kern dieselben, die erfolgreiche ERP-Transformationen seit Jahren auszeichnen: tiefes Prozessverständnis, saubere Integrationsarchitektur, belastbare Stammdaten, klare Verantwortlichkeiten und eine Governance, die Kontrolle ermöglicht, ohne Innovation zu ersticken.
Unsere Empfehlung: Behandeln Sie die Agentic-Initiative nicht als reines Data-Science- oder IT-Lab-Projekt, sondern als Teil Ihrer operativen Wertschöpfungs- und Plattformstrategie.
Die Wirkachsen des Systems of Action
In der Praxis lässt sich der Beitrag eines Systems of Action entlang drei Wirkachsen beschreiben.
- Erstens absorbiert es Routinen: Wiederkehrende, klar strukturierte Tätigkeiten werden von autonomen Systemen ausgeführt – etwa bei der Dokumentenverarbeitung, der Stammdatenpflege, der Rechnungsprüfung oder bei standardisierten Freigaben. Der Prozess bleibt dabei grundsätzlich derselbe; verändert wird, wer die Routine ausführt.
- Zweitens macht es Komplexität sichtbar: Intelligente Systeme erkennen Abweichungen, Risiken oder Drift frühzeitig und bereiten Entscheidungen kontextsensitiv vor – idealerweise als nachvollziehbare Handlungsempfehlung statt als weiteres Dashboard.
- Drittens skaliert es Expertise: Wissen wird über semantische Schichten organisationsweit verfügbar; Erfahrung hängt weniger an einzelnen Personen, sondern wird in wiederverwendbare Assistenz- und Entscheidungsbausteine überführt. Wichtig ist die Leitplanke: Menschen bleiben im Zentrum. KI verschiebt die Aufgabenpakete; KI ändert weder den Prozess noch die Verantwortung.
Richtiger Einstieg: Operativer Hebel statt Tech-Demo
Neben dem Prozess-Zielbild ist zu klären, wo im Tagesgeschäft manueller Aufwand, repetitive Arbeit, wiederkehrende Rückfragen und standardisierbare Entscheidungsvorbereitungen dominieren – und wo genau daraus echte Schmerzpunkte entstehen. Es geht um die präzise, selektive Identifikation der Bereiche, in denen Arbeit häufig genug, strukturiert genug und wiederholbar genug ist, um sinnvoll unterstützt, vorbereitet oder teilweise übernommen zu werden.
Die Pionierarbeit beginnt also nicht mit einem spektakulären Demo-Use-Case, sondern mit einer belastbaren Auswahl erster operativer Felder, in denen Routinen in ein produktives Handlungsniveau überführt werden können.
Die semantische Ebene als Schlüssel
Der nächste Schritt ist konzeptionell weniger „KI“ als Übersetzungsarbeit: Ein System kann Tabellen, APIs, Dokumente und Statusfelder lesen – und dennoch die betriebliche Realität nicht verstehen. Es erkennt ohne zusätzliche Struktur nicht, welche Begriffe im Alltag synonym verwendet werden, welche Felder wirklich entscheidend sind, welche Werte gültig sind, welche Ausnahmen kritisch sind oder welches System im Konfliktfall „führend“ ist.
Ohne dieses Verständnis kann ein System Informationen abrufen, aber nicht verlässlich innerhalb von Geschäftsprozessen handeln.
Genau deshalb ist eine semantische Ebene so zentral: Sie macht die im System of Record gespeicherte Realität in Geschäftssprache lesbar – und ermöglicht dadurch, dass ein System of Action Anfragen korrekt interpretiert, sinnvolle Abfragen formuliert, Ergebnisse einordnet und innerhalb definierter Grenzen agiert, statt auf technischem Raten zu beruhen.
Architektur: Semantik vs. Knowledge Graph
In diesem Kontext lohnt eine saubere Architekturentscheidung zwischen Semantik und relationaler Intelligenz.
Relationale Technologien wie Knowledge Graphs adressieren dagegen eine andere Herausforderung: Sie liefern konkrete Beziehungen zwischen Objekten, Ereignissen und Zuständen auf Instanzebene und damit Kontext für mehrstufiges Schlussfolgern mit begrenztem menschlichem Eingriff.
Unsere Empfehlung: Starten Sie nicht reflexhaft mit einem Graphen. Solange der Scope begrenzt ist und ein bis zwei Quellenabfragen ausreichen, ist Semantik meist ausreichend. Ein Graph wird dann wertvoll, wenn wiederholt über mehrere Domänen hinweg Abhängigkeiten über mehrere Sprünge verfolgt und Fakten verknüpft werden müssen, die in keiner Quelle nativ zusammenlaufen.
Pioneering the Agentic Enterprise
Strategisch betrachtet geht es damit nicht um die Bereitstellung „noch intelligenterer Software“, sondern um eine neue Gestaltungsaufgabe: Intelligenz wird zu einem Bestandteil der Prozesslogik – dort, wo Arbeit vorbereitet, koordiniert und vorangetrieben wird.
Die zentrale Frage lautet künftig weniger, wie gut ein Modell formuliert, sondern wie zuverlässig Intelligenz innerhalb von Prozessregeln, Systemgrenzen, Rollenmodellen und Kontrollmechanismen funktioniert.
Nachhaltiger Wettbewerbsvorteil entsteht deshalb nicht durch den einen, besonders cleveren Agenten, sondern durch die Fähigkeit, Intelligenz als kontrollierte, wiederverwendbare und skalierbare Unternehmensfähigkeit aufzubauen.
Wer das ernst nimmt, sollte ERP-basierte Business-Plattformen nicht als „Legacy“ betrachten, sondern als das Rückgrat, auf dem ein System of Action erst wirtschaftlich und sicher wirksam werden kann.
Unser Rat an Entscheider lautet daher: Investieren Sie parallel in die operative Anschlussfähigkeit ihrer KI-Ambitionen – in saubere Prozessschnittstellen, Semantik, Datenqualität und Governance. Denken und gestalten Sie Ihren Weg in die Agentic Enterprise von Anfang an in beiden Sphären: System of Action und System of Record gehören zusammen. Dann wird aus dem KI-Versprechen keine PowerPoint-Demonstration, sondern eine belastbare Weiterentwicklung Ihrer ERP-basierten Business-Plattform.
ERP bleibt das Fundament des Agentic Enterprise
Die Agentic Enterprise ist damit nicht das Ende der ERP-basierten Geschäftsplattformen, wie wir sie kennen. Sie unterstreicht vielmehr die erfolgskritische Bedeutung einer möglichst konsolidierten, standardisierten und harmonisierten ERP-Kernarchitektur. Diese liefert erst das robuste und semantisch verlässliche Fundament, auf dem internationale Industriekunden in wohlgesetzten Schritten eine zusätzliche Wirkungsebene agentischer Unterstützung erfolgreich etablieren können.
Dr. Felix Aller ist Senior Solution Architect bei cbs Corporate Business Solutions. Seit mehreren Jahren treibt er die strategische Entwicklung von KI innerhalb der cbs und bei globalen Industrieunternehmen. Er definiert die Grenze des Machbaren neu, dabei liegt sein Fokus auf KI und Embodied AI im Kontext von Geschäftsprozessen.
Dr. Karsten Kötter ist Consulting Director bei cbs Corporate Business Solutions und Practice Lead Technology, Data & Architecture. Seit knapp zwei Jahrzehnten treibt er die strategische Entwicklung von neuen Technologien innerhalb der cbs und ihren Kunden. Sein Schwerpunkt liegt in der Verbindung von neuen Technologien, Geschäftsprozessen und KI hin zu zukunfts- und wettbewerbsfähigen Unternehmensarchitekturen.
