ERP im Wandel: Zukunftsfähig im KI-Zeitalter

ERP-Systeme begleiten Unternehmen über Jahrzehnte. Organisationen, Softwarelandschaften und Technologien verändern sich dagegen in immer kürzeren Zyklen. Die aktuelle Studie „ERP in der Praxis 2026/2027“ zeigt, warum Modernisierungs- und Transformationsfähigkeit damit zu einem zentralen Erfolgsfaktor werden – und weshalb KI diese Entwicklung zusätzlich beschleunigt.

ERP-Transformation

ERP gehört zu den langlebigsten Bestandteilen der betrieblichen IT. Das durchschnittliche Alter der aktuell eingesetzten Installationen liegt inzwischen bei 16,7 Jahren. Dabei muss berücksichtigt werden, dass dieser Wert nicht die Lebensdauer beschreibt, sondern das heutige Alter noch produktiver Systeme. Viele Installationen werden also noch über Jahre weiterlaufen. Die Entscheidung für ein ERP-System wirkt damit über Zeiträume, in denen sich Unternehmen mehrfach deutlich verändern.

Genau darin liegt die eigentliche Herausforderung. Während ein ERP-System über Jahrzehnte in Betrieb bleibt, wachsen Unternehmen, sie internationalisieren sich, sie verändern ihre Organisationsstrukturen und digitalisieren immer mehr Geschäftsprozesse. Neue Fachanwendungen kommen hinzu, bestehende Prozesse werden stärker End-to-End vernetzt und die Anforderungen an Daten, Integration und Governance steigen. Zukunftsfähigkeit bedeutet deshalb vor allem, diese Veränderungen dauerhaft mitvollziehen zu können.

Abbildung 1: Installations- und Releasealter im Zeitvergleich

Langlebigkeit ist kein Stillstand

Die Studie „ERP in der Praxis“ zeigt gleichzeitig, dass alte Installationen keineswegs automatisch auf alten Softwareständen arbeiten. Während das mittlere Installationsalter seit 2022 von 13,4 auf 16,7 Jahre gestiegen ist, liegt das durchschnittliche Releasealter 2026 bei nur rund 2,1 Jahren. Viele Unternehmen aktualisieren ihre bestehende Lösung also regelmäßig.

Das ist ein wichtiger Unterschied. Laufende Releases sorgen für funktionale Aktualität, regulatorische Anpassungen, Fehlerkorrekturen und kleinere technische Weiterentwicklungen. Ein junges Release ist jedoch noch kein Beleg für eine moderne Architektur. Eine Produktlinie kann regelmäßig aktualisiert werden und trotzdem auf technologischen Prinzipien beruhen, die grundlegende Neuerungen nur mit hohem Aufwand zulassen.

Aus dem ERP-System wird eine Softwarelandschaft

Parallel verändert sich das Einsatzumfeld. Mit wachsender Unternehmensgröße steigen typischerweise die Zahl der Standorte, die internationale Reichweite und die organisatorische Arbeitsteilung. Hinzu kommen CRM, MES, PLM, DMS, BI, SCM, E-Commerce, Datenplattformen und weitere spezialisierte Anwendungen. ERP bleibt dabei für viele Unternehmen der transaktionale und prozessuale Kern, muss aber immer stärker mit anderen Systemen zusammenspielen.

Damit verschiebt sich die Gestaltungsaufgabe. Es geht immer mehr um die Rollenverteilung innerhalb der gesamten Softwarelandschaft: Wo werden führende Daten gepflegt? Wo liegt die Geschäftslogik? Welche Anwendung darf welchen Prozessstatus verändern? Und wie funktionieren End-to-End-Prozesse über Systemgrenzen hinweg? Je arbeitsteiliger die Landschaft wird, desto wichtiger werden klare Systemrollen, belastbare Schnittstellen und eine konsistente fachliche Integration.

Die eigentliche Bewährungsprobe ist die ERP-Transformation

Die größere Herausforderung liegt jedoch dort, wo eine ERP-Landschaft nicht nur laufend aktualisiert, sondern grundlegend transformiert werden muss. Solche Schritte können eine neue Plattformgeneration, ein verändertes Erweiterungsmodell, eine Cloud-Transformation, eine neue Integrationsarchitektur oder neue technische Voraussetzungen für Automatisierung und KI umfassen.

Gerade bei einer grundlegenden ERP-Transformation werden technische Schulden sichtbar. Stark gekoppelte Individualentwicklungen, veraltete Schnittstellen oder schwer dokumentierte Erweiterungen können einen Technologiesprung erheblich verteuern und verzögern. Individualisierung ist dabei nicht grundsätzlich problematisch. Kritisch wird sie dann, wenn ihr heutiger fachlicher Nutzen geringer ist als die Barriere, die sie für künftige Veränderungen erzeugt. Transformationsfähigkeit heißt deshalb, die eigene Historie beherrschbar zu halten.

Grundlagen stehen auf der ERP-Agenda weiterhin ganz oben

Die aktuelle ERP-Agenda der Anwender bestätigt diese Sicht. Usability beziehungsweise Software-Ergonomie erreicht 2026 eine Relevanz von 93,2 Prozent, Daten- und Informationssicherheit 86,5 Prozent und Resilienz 76,5 Prozent. Enterprise Application Integration liegt bei 68,2 Prozent, Data Governance und Datenqualität bei 63,7 Prozent. Künstliche Intelligenz erreicht 57,0 Prozent und ist damit bereits ein sehr relevantes, aber nicht das allein dominierende Thema.

Abbildung 2: ERP-Agenda 2026: Beherrschbarkeit, Architektur und Innovation

Gerade diese Rangfolge zeigt, wie eng Innovation mit den vermeintlich klassischen ERP-Themen verbunden ist. Für einen verlässlichen KI-Einsatz müssen Daten verfügbar und interpretierbar sein, Anwendungen integriert zusammenarbeiten und Fragen zu Sicherheit, Berechtigungen und Verantwortlichkeiten geklärt sein.

KI wird zum nächsten großen Transformationstreiber

Gleichzeitig entwickelt sich kaum ein anderes Thema mit vergleichbarer Dynamik. 2020 stuften 13,2 Prozent der Teilnehmer KI als relevantes Thema im ERP-Umfeld ein, 2022 waren es 15,5 Prozent, 2024 bereits 29,1 Prozent und 2026 schließlich 57,0 Prozent. Dabei werden die beiden höchsten Relevanzstufen zusammengefasst: sehr relevant beziehungsweise äußerst relevant.

Der produktive Einsatz hält mit dieser Entwicklung noch nicht Schritt. 40,5 Prozent befinden sich in der Orientierungsphase, 9,8 Prozent planen konkrete Vorhaben, 16,5 Prozent nutzen KI selektiv produktiv und lediglich 1,8 Prozent bereits breit produktiv. Die Technologie ist damit schneller verfügbar geworden als die organisatorische Umsetzung. KI wird damit zu einem zusätzlichen Treiber der ERP-Transformation. Die Herausforderung verlagert sich zunehmend von der Bewertung der Relevanz auf die dauerhafte Überführung konkreter Anwendungen in den Betrieb.

Abbildung 3: KI-Anwendungsfälle und Umsetzungsstand 2026

Von Assistenz zu Entscheidungen und Handlungen

Die derzeit wichtigsten KI-Anwendungsfälle zeigen einen pragmatischen Einstieg. Text- und Dokumentenerstellung sowie Suche und Wissensnutzung liegen mit 57,4 beziehungsweise 56,1 Prozent vorne. Dahinter folgen unter anderem Kundenstammdaten und Übersetzungen. Solche Anwendungen lassen sich vergleichsweise klar eingrenzen und unter menschlicher Kontrolle erproben.

Die Erwartungen reichen aber bereits weiter. 45,9 Prozent sehen Potenzial für teilautonome KI-Agenten, 43,3 Prozent für Anwendungen in der Disposition und 41,8 Prozent für Entscheidungsunterstützung. Damit wächst die operative Reichweite der KI. Mit dieser Reichweite verändern sich auch die Anforderungen. Assistenzfunktionen benötigen geregelten Zugriff auf Wissen, Dokumente und Geschäftskontext. Bei Bewertungen und Empfehlungen kommen Geschäftsregeln und semantische Zusammenhänge hinzu. Wenn KI selbst Prozessschritte ausführt, müssen zusätzlich Handlungsrechte, Kontrollen, Freigaben und Verantwortlichkeiten geregelt sein.

KI wird damit zur Architektur- und Governance-Frage

Für Unternehmen stellt sich deshalb zunehmend die Frage, wo Künstliche Intelligenz in der Softwarelandschaft verankert wird. Embedded AI innerhalb einer Fachanwendung kann sehr leistungsfähig und schnell nutzbar sein. Eine gemeinsame KI-Plattform gewinnt an Bedeutung, wenn mehrere Anwendungen, Datenquellen und Prozesse miteinander verbunden werden sollen. Langfristig sind darüber hinaus stärker KI-native Prozessarchitekturen denkbar, bei denen Ziele, Daten, Services und Agenten anwendungsübergreifend orchestriert werden.

In der Praxis dürften diese Ansätze nebeneinander bestehen und sich zu hybriden Landschaften verbinden. Für deren Beherrschbarkeit kommt es darauf an, Datenzugriffe, Identitäten, Schnittstellen, Geschäftsregeln und Governance über die unterschiedlichen Ebenen hinweg konsistent zu gestalten.

ERP-Transformation ist auch eine Organisationsaufgabe

Technische Anschlussfähigkeit allein reicht allerdings nicht. Denn die KI-Transformation verändert Aufgaben, Rollen und Entscheidungswege. Mitarbeiter müssen nachvollziehen können, wie die KI zu Ergebnissen kommt, wo ihre Grenzen liegen und an welchen Stellen weiterhin eine menschliche Entscheidung oder Freigabe erforderlich ist. Auch die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, IT, Process Ownern und Management verändert sich und verlangt klar geregelte Verantwortlichkeiten.

Damit wird Change Management zu einem integralen Bestandteil der Umsetzung. Unternehmen müssen Kompetenzen aufbauen, Key-User und Anwender befähigen sowie Veränderungen transparent begleiten. Zu enge Restriktionen können die Nutzung bremsen. Fehlende Leitplanken fördern dagegen unkoordinierte Einzelinitiativen. Klare Regeln und die Bereitschaft, Arbeitsweisen weiterzuentwickeln, gehören deshalb zusammen.

Sieben Hausaufgaben für die kommenden Jahre

Aus den Studienbefunden und der Entwicklung der Softwarelandschaften ergibt sich eine konkrete Managementagenda. Dazu gehört zunächst, die Releasefähigkeit bestehender Systeme zu sichern und zugleich ihre Transformationsfähigkeit zu erhalten. Ebenso wichtig sind klar definierte Systemrollen mit einer belastbaren Integration sowie eine verlässliche Datenbasis, für die Datenqualität und Data Governance systematisch weiterentwickelt werden. End-to-End-Prozesse müssen über Anwendungsgrenzen hinweg beherrschbar bleiben. Hinzu kommen die Etablierung von Security und AI-Governance sowie die Aufgabe, Organisation, Kompetenzen und Change aktiv zu gestalten.

Diese Aufgaben sind eng miteinander verbunden. Eine veraltete Schnittstelle kann die technische Integration bremsen; unklare Datenverantwortung kann KI-Ergebnisse unzuverlässig machen; fehlendes Prozesswissen erschwert die Automatisierung; unklare Verantwortlichkeiten verhindern den Übergang von der Empfehlung zur Aktion. Zukunftsfähigkeit zeigt sich damit in der Fähigkeit, die gesamte Software- und Organisationslandschaft kontinuierlich weiterzuentwickeln und neue Technologien kontrolliert aufzunehmen.

ERP bleibt – aber die Anforderungen verändern sich

ERP-Systeme werden Unternehmen auch im KI-Zeitalter über lange Zeiträume begleiten. Ihr Wert resultiert aus der zuverlässigen Abwicklung von Transaktionen ebenso wie aus den über Jahre aufgebauten Daten, Geschäftsregeln und Prozesszusammenhängen. KI kann diesen Bestand wirtschaftlich wertvoller machen – vorausgesetzt, Informationen sind verständlich, verlässlich und kontrolliert nutzbar.

Für Unternehmen wird die ERP-Transformation damit zunehmend zu einer kontinuierlichen Aufgabe. So rückt für die kommenden Jahre damit vor allem die Veränderbarkeit der ERP-Landschaft in den Mittelpunkt: Bestehende Systeme müssen sich laufend weiterentwickeln lassen, grundlegende Transformationen ermöglichen und neue Technologien kontrolliert in Prozesse und Entscheidungen integrieren können. Dafür müssen technische und organisatorische Ebenen zusammenspielen – von Architektur und Daten über Prozesse und Governance bis zu Organisation und Menschen.

vertiefung
Vertiefung: Die Ergebnisse der Studie "ERP in der Praxis" im Überblick
Management Summary ERP in der Praxis 2026

Wie sich ERP-Landschaften verändern und welche Themen Anwender aktuell beschäftigen, zeigt die Studie „ERP in der Praxis 2026/2027“. Weitere Ergebnisse und das Management Summary zum Download finden Sie auf unserer Studienseite.

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