5 Fragen zu ERP-Software 2019 - GUS Deutschland GmbH

5 Fragen zu ERP-Software 2019

Interview mit Dirk Bingler – Sprecher der Geschäftsführung der GUS Deutschland GmbH

Wie wichtig sind agile Software-Architekturen für Unternehmenssoftware?

Software-Architekturen sind das Ergebnis agiler Entwicklungsprozesse, bei denen sich die Struktur einer Lösung im Laufe der Zeit an neue Anforderungen anpasst und entsprechend mitwächst. Diese Entwicklungsprozesse, wie zum Beispiel Scrum, sind mittlerweile weitverbreitet. Das gilt unter anderem auch für agile ERP-Einführungsmethoden. Dennoch: Bei der (Weiter-)Entwicklung von Unternehmenssoftware fängt man selten auf der „grünen Wiese“ an. Oft ist es aufgrund der technischen Gegebenheiten und der Größe und Komplexität der ERP-Lösung daher gar nicht möglich, signifikanten Einfluss auf die Architektur der Unternehmenssoftware zu nehmen.

Inwieweit wird die Unterstützung von digitalen Ökosystemen in Unternehmenssoftware zum Standard?

Mit der zunehmenden Digitalisierung und der weltweiten Vernetzung von Systemen und Abläufen wächst die Komplexität der Geschäftsbeziehungen. Unternehmen suchen sich Partner, mit denen sie für gewisse Aufgaben und Projekte zusammenarbeiten. Zum Teil auf Dauer, manchmal aber auch nur temporär. Um diese Zusammenarbeit zu ermöglichen, müssen ERP-Systeme einerseits die Möglichkeit bieten, Daten sicher und flexibel auszutauschen. Auf der anderen Seite gilt es, betriebswirtschaftliche Standardsoftware so zu konzipieren, dass sie sich bei Bedarf um zusätzliche Dienste aus der Cloud erweitern lässt. In der digitalen Welt von morgen haben starre monolithische ERP-Systeme daher kaum noch Chancen am Markt.

Wie wird sich in Zukunft die Datenverarbeitung hin zu einer smarten Datenverarbeitung verändern, so dass diese der neuen Flut an Daten gerecht wird?

ERP-Systeme sind heute bereits in der Lage, große Mengen an strukturierten Informationen zu speichern, zu verarbeiten und diese in bestehende Abläufe einzubinden. Doch mit der zunehmenden Digitalisierung kommen immer mehr unstrukturierte Daten hinzu – ob Kundenfeedback über einen Social Media-Kanal oder Maschinen- und Sensordaten aus der Produktion. Sinnvoll verarbeiten lassen sich diese Datenmengen nur durch das flexible Einbinden zusätzlicher Rechen- und Speicherleistung aus der Cloud. Zum Beispiel kann so für das Trainieren von KI-Modellen kurzzeitig Rechenleistung zu-, aber auch wieder abgeschaltet werden.

Wie lange wird es noch dauern, bis Lösungen für Künstliche Intelligenz in Unternehmenssoftware flächendeckend angeboten werden?

KI ist kein Programm, das sich auf Knopfdruck implementieren lässt. Grundsätzlich gilt: Je komplexer die Aufgaben, die eine KI bewerkstelligen soll, desto höher sind auch die Anforderungen an Datenmenge, -qualität und Lernprozess. Heutige Standard-KI-Systeme können daher nur sehr generische Aufgaben bewerkstelligen, wie beispielsweise die automatische Verbuchung von Eingangsrechnungen oder die Klassifizierung von Bildern. Komplexere KI-Anwendungen helfen heute unter anderem dabei, die Genauigkeit von Absatzprognosen zu erhöhen. „Echte“ KI-Systeme, die beispielsweise betriebswirtschaftliche Zusammenhänge verstehen und deshalb eigenständig komplexere Unternehmensprozesse abwickeln, stehen jedoch noch ganz am Anfang. Ganz zu schweigen von selbststeuernden ERP-Systemen. Von solchen Lösungen sind wir aus heutiger Sicht noch Jahre entfernt.

Wird Robotic Process Automation künftig eine Standard-Funktion in Unternehmenssoftware sein?

Softwareroboter sind heute bereits in der Lage, menschliche Interaktionen mit Benutzerschnittstellen von Softwaresystemen nachzuahmen. In der Praxis bedeutet das, dass sich die Dateneingabe in ein ERP-System oder sogar das Ausführen eines gesamten Geschäftsprozesses durch einen Softwareroboter abbilden lässt. Eine Middleware zur Kopplung von verschiedenen Systemen ist damit nicht mehr nötig. Und da die Verbindung über das User Interface stattfindet, ist der Aufwand für die Entwicklung entsprechender Schnittstellen deutlich geringer. Aber: Die eingesetzten Softwareroboter müssen dafür über eine äußerst hohe „Intelligenz“ verfügen. Während sich Bots heute bereits für einfache Aufgaben, wie die Beantwortung von Kundenanfragen, im Standard abbilden lassen, werden komplexe Robotic Process Automation Systeme (RPA), die Prozesse gemäß ihren Anweisungen vollständig alleine abwickeln können, wahrscheinlich eher eine eigene Disziplin bleiben.

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