Artificial Intelligence hilft dem Enterprise Ressource Planning, bessere Ergebnisse zu erzielen und wirtschaftlicher vorzugehen. Um aber vollen Nutzen aus der generativen AI zu ziehen, müssen Unternehmen erst ihre Datenbasis in Ordnung bringen.
CIOs können mittels Artificial Intelligence (AI) u.a. bessere Entscheidungen treffen, entsprechend muss sie ins ERP als die zentrale Instanz eines Unternehmens gepackt werden. Die Integration sollte aber mit Vorsicht angegangen werden. CIOs müssen dafür zunächst ihre aktuellen Systeme bewerten und Lücken oder Einschränkungen identifizieren, die die Integration generativer AI behindern könnten. Dies kann auch eine Bewertung der ERP-Infrastruktur, der Datenmanagementfunktionen und der Skalierbarkeit umfassen. Auch Schulung und Weiterbildung von Teams sind unumgänglich, um Mitarbeiter mit der AI vertraut zu machen. Das alles reicht aber noch nicht.
Eines der Haupthindernisse ist nämlich – Beyond Buzzwords wird nicht müde, das zu thematisieren - der Bedarf an qualitativ hochwertigen Daten. Generative AI-Algorithmen benötigen einen großen und vielfältigen Datensatz, aus dem sie lernen können. Daher ist es entscheidend, sicherzustellen, dass Ihr ERP-System Zugriff auf saubere und zuverlässige Daten hat:
Eine gute Datenqualität ist die Grundlage
Der Grundstein für vertrauenswürdige Informationen und damit für treffende Entscheidungen und Innovationen besteht wie gesagt in einer konsistenten Datenplattform, auf die das ERP-System zugreift. Auch für die Nutzung generativer AI-Modelle kommen ausschließlich zuverlässige und saubere Datensätze in Frage. Die Konsolidierung von Datenquellen aus verschiedenen Geschäftsprozessen in eine einheitliche Plattform fördert hier die Zusammenarbeit und den Informationsfluss ungemein. Eliminieren Sie dabei auch die redundante Datenspeicherung innerhalb des ERP-Systems, was ganz nebenbei erheblich Kosten einspart.
Die Computing Power muss skalierbar sein
Das nun mit verlässlichen Daten arbeitende ERP-System benötigt viel Rechenleistung für generative AI-Anwendungen. Dimensionieren Sie die Verarbeitungskapazität ausreichend groß - AI-Modellen müssen komplexe Berechnungen durchführen und aus großen Datenbeständen lernen. Eine höhere Rechenleistung ermöglicht ein schnelleres Training von entsprechenden Modellen, was zu kürzeren Entwicklungszyklen und besserer Leistung führt.
Nutzen Sie die Macht agiler Prozesse
Seien Sie nicht zu starr in Ihrem Vorgehen: Erstellen Sie eine flexible und skalierbare Datenplattform, die sich möglichst problemlos an veränderte Geschäftsanforderungen und neue Technologien anpassen kann. Ein modular aufgebautes ERP versetzt Ihr Unternehmen zudem in die Lage, neue AI-Funktionen leicht und schnell einzuführen, ohne die bestehenden Prozesse wesentlich zu beeinträchtigen.
Gewinnen Sie neue Erkenntnisse
Eine zentralisierte Datenplattform für das ERP versetzt Sie in die Lage, ausführliche Analysen durchzuführen. Sie gewinnen damit datenbasierte Erkenntnisse und decken verborgene Muster auf, die Ihnen bei der strategischen Entscheidungsfindung helfen.
Sicherheit und Compliance
Eine Konsolidierung der Daten und ihres Managements lässt Sie viel leichter die Datensicherheit erhöhen und Compliance-Maßnahmen ergreifen. Damit stellen Sie auch sicher, dass generative AI-Prozesse den gesetzlichen Standards und Datenschutzanforderungen entsprechen.
Erzielen Sie umfangreiche Kosteneinsparungen
Eine Konsolidierung Ihrer Daten macht redundantes und mehrmaliges Management derselben überflüssig, Sie werden auch viel weniger Energie verbrauchen. Das alles schlägt sich in reduzierten Kosten nieder.
Eigentlich ist es zusammenfassend ganz einfach: Generative AI kann einen großen Mehrwert bieten. Dafür müssen zunächst Anwendungsfälle identifiziert, und die Tools von den Mitarbeitern angenommen werden. Generative AI kann Ihre ERP-Plattform auf die nächste Stufe heben und ihre Fähigkeiten enorm erweitern. Die Verantwortlichen müssen sich dafür mit den Mitarbeitern über die Implementierung von AI abstimmen und sicherstellen, dass die Anwendungsfälle klar definiert sind. Aller Anfang aber liegt in der Pflege Ihrer Datenbasis.