Der Aufstieg autonomer ERP‑Systeme (Autonomous ERP): KI‑Agenten (AI Agents) übernehmen 2026 das Ruder

Bis 2026 wird erwartet, dass sich das Feld des Enterprise‑Resource‑Planning (Enterprise Resource Planning, ERP) grundlegend wandelt, angetrieben durch die rasche Reifung der agentischen KI (agentic AI). Branchenführer und CIOs erwarten, dass die Ära statischer, transaktionaler Aufzeichnungen zu Ende geht und stattdessen intelligente, autonome Plattformen entstehen, in denen KI‑Agenten komplexe Geschäftsaufgaben ausführen. Diese Verschiebung markiert den Übergang von ERP‑Systemen als bloße Datenspeicher zu aktiven Teilnehmern des täglichen Geschäftsbetriebs und verändert grundlegend, wie Organisationen Rechnungsstellung, Mitarbeiterintegration und Finanzbuchhaltung handhaben.

Die Integration von KI in ERP geht über einfache Analysen oder Chatbots hinaus. Die nächste Generation von Systemen wird autonome Agenten bieten, die End‑to‑End‑Workflows mit minimaler menschlicher Intervention ausführen können. Diese Entwicklung betrifft nicht nur Effizienz; sie stellt eine strategische Wende hin zur Best‑of‑Breed‑Modularität (best-of-breed modularity) dar, die es Unternehmen ermöglicht, monolithische Architekturen zugunsten agiler, miteinander verbundener Ökosysteme aufzubrechen.

Von transaktionalen Systemen zu intelligenten Plattformen

Jahrzehntelang dienten ERP‑Systeme als digitales Rückgrat des Unternehmens und fungierten hauptsächlich als Systeme der Aufzeichnung. Die Auffassung unter Technologie‑Führungskräften ist jedoch, dass sich diese Systeme bis 2026 zu proaktiven Intelligenz‑Engines entwickeln werden. Steve Bronson, CIO bei Southern Glazer’s Wine & Spirits, beschreibt diesen Wandel als Übergang von „rein transaktionalen Systemen“ zu „intelligenten, datengetriebenen Plattformen“.

In diesem neuen Paradigma berichtet die KI nicht einfach nur, was passiert ist; sie prognostiziert, was passieren wird, und ergreift Maßnahmen. Predictive Analytics werden in Kernprozesse eingebettet, sodass Systeme Ergebnisse vorhersagen und Optimierungen in Echtzeit empfehlen können. Statt etwa darauf zu warten, dass ein Finanzmanager einen Monatsbericht erstellt, um Budgetabweichungen zu identifizieren, könnte ein KI‑Agent innerhalb des ERP die Anomalie in dem Moment erkennen, in dem sie auftritt, die Ursache untersuchen und einen Korrekturplan vorschlagen.

Dieser Wandel befähigt Führungskräfte, sich auf strategische Entscheidungen statt auf administrative Pflege zu konzentrieren. Das ERP von 2026 fungiert als zentrales Nervensystem, integriert sich mit Data Lakes, liefert Echtzeit‑Einblicke und ermöglicht einen „Risikoprofil“-Ansatz für Szenarioplanung. Durch die kontinuierliche Analyse großer Ströme operativer Daten werden diese intelligenten Plattformen Optimierungshebel vorschlagen und das ERP effektiv von einem passiven Werkzeug zu einem strategischen Berater machen.

Automatisierung des Kerns: Die agentische Belegschaft

Die sichtbarste Auswirkung dieses technologischen Sprungs wird die Automatisierung routinemäßiger wie komplexer Aufgaben sein. KI‑Agenten werden voraussichtlich einen erheblichen Teil der manuellen Arbeitslast übernehmen, die derzeit Finanz‑, HR‑ und Lieferkettenabteilungen belastet. Lasse Kalkar, CEO von LiveFlow, prognostiziert, dass KI‑Agenten (KI‑Agenten) bis 2026 keine Neuheit mehr sein werden, sondern ein Standardbestandteil des ERP‑Stacks.

Die Automatisierung richtet sich auf hochvolumige, repetitive Aufgaben, die fehleranfällig sind. Die Rechnungsstellung wird sich etwa von einem manuellen Erfassungsprozess zu einem vollständig automatisierten Workflow wandeln, in dem Agenten Bestellungen mit Rechnungen abgleichen, Positionen verifizieren und Zahlungen innerhalb von Genehmigungsgrenzen terminieren. Ebenso wird die Mitarbeiterintegration so aussehen, dass Agenten die Bereitstellung von Konten orchestrieren, Schulungen planen und HR‑Aufzeichnungen in mehreren Systemen gleichzeitig aktualisieren.

Comparison: Traditional ERP vs. AI-Driven ERP (2026)

Diese tiefere Integration von KI bedeutet, dass Machine‑Learning‑Modelle aktiv Anomalien in Echtzeit erkennen werden. Kirk Teal, Partner bei Information Services Group (ISG), merkt an, dass eingebettete KI über passive Analysen hinausgehen und „routinemäßige Prozesse aktiv automatisieren“ sowie Entscheidungen innerhalb vordefinierter Leitplanken ausführen wird. Diese Fähigkeit ermöglicht es Organisationen, mit größerer Geschwindigkeit und Genauigkeit zu agieren und die Latenz zwischen einem Geschäftsvorfall und der Reaktion der Organisation zu reduzieren.

Die modulare Revolution: Best‑of‑Breed vs. der Monolith

Mit zunehmender Leistungsfähigkeit von KI‑Agenten ermöglichen diese auch einen strukturellen Wandel in der Art und Weise, wie Organisationen Software kaufen und bereitstellen. Die traditionelle „All‑in‑One“‑ERP‑Suite – ein massiver, monolithischer Softwareblock, der alles von CRM bis zur Lieferkette abdeckt – steht im Wettbewerb mit modularen „Best‑of‑Breed“‑Architekturen.

Das Argument für Modularität wird durch den Bedarf an spezialisierter Funktionalität angetrieben. In einem monolithischen System könnte ein Unternehmen gezwungen sein, ein minderwertiges HR‑Modul zu verwenden, nur weil es Teil des Pakets ist. In einem KI‑unterstützten Ökosystem können Unternehmen eine spezialisierte, erstklassige HR‑Anwendung in ihr Kern‑ERP integrieren und KI‑Agenten nutzen, um die Datenlücke nahtlos zu überbrücken. So können Unternehmen einen maßgeschneiderten Technologie‑Stack zusammenstellen, der ihren speziellen Compliance‑ und Betriebsanforderungen entspricht, ohne die Reibung traditioneller Integrationsprojekte.

Andy Sen, CIO und CTO bei AppDirect, hebt die Rolle des „Vibe Coding“ („Vibe Coding“, vibe coding) in diesem Trend hervor. Mit KI‑Tools, die das Schreiben von Code erleichtern, können Organisationen nun ihre eigenen maßgeschneiderten ERP‑Anwendungen oder Konnektoren schnell entwickeln. Diese Demokratisierung der Entwicklung bedeutet, dass Unternehmen nicht länger von den Update‑Zyklen großer Anbieter abhängig sind. Sie können die spezifische Funktionalität bauen, die sie benötigen, genau dann, wenn sie sie benötigen.

Das „All‑in‑One“‑Modell ist jedoch nicht tot. Für viele Organisationen, insbesondere mittelständische Unternehmen, bleibt die Bequemlichkeit eines einzelnen Anbieters und eines einheitlichen Datenmodells attraktiv. Die Hürde, mehrere Anbieterbeziehungen und Integrationen zu managen – selbst mit KI‑Unterstützung – kann abschreckend wirken. Der Markt wird voraussichtlich zweigeteilt sein: Große, komplexe Organisationen übernehmen hybride Ökosysteme aus Kernplattformen und spezialisierten Add‑ons, während kleinere Unternehmen bei einheitlichen Suites verbleiben, die jetzt mit KI‑Funktionen aufgerüstet sind.

Mensch in der Schleife: Die Neudefinition der Rolle der Finanzabteilung

Trotz des Anstiegs der Automatisierung bleibt das menschliche Element entscheidend. Die Rolle von Finanz‑ und Buchhaltungsteams verschwindet nicht; sie entwickelt sich weiter. Während KI‑Agenten die „transaktionale Kleinarbeit“ der Dateneingabe und Abstimmung übernehmen, werden Finanzfachleute in Aufsichts‑ und Strategierollen wechseln.

Lasse Kalkar betont, dass Finanzteams „mit manueller Dateneingabe fertig sind“. Sie fordern Workflows, in denen die KI die schwere Arbeit übernimmt, Menschen aber weiterhin für die finale Prüfung und Entscheidungsfindung in der Schleife bleiben. In diesem Modell agiert der KI‑Agent als Junior‑Analyst, bereitet die Daten auf, identifiziert Abweichungen und erstellt Entwürfe von Berichten. Der menschliche Manager überprüft dann die Arbeit des Agenten, validiert die Ergebnisse und trifft die endgültige strategische Entscheidung.

Dieser Mensch‑in‑der‑Schleife‑Ansatz (human‑in‑the‑loop) begegnet der anhaltenden Skepsis hinsichtlich der Zuverlässigkeit von KI. Indem Menschen als endgültige Entscheidungsträger verbleiben, können Organisationen die Risiken von KI‑Halluzinationen oder Fehlern mindern und gleichzeitig die Effizienzvorteile der Automatisierung nutzen. Dies verwandelt die Finanzfunktion von einer rückwärtsgewandten Berichtseinheit zu einem zukunftsorientierten strategischen Partner.

Die Zukunft des Ökosystems

Die ERP‑Landschaft von 2026 wird durch Interoperabilität definiert sein. Anbieter setzen zunehmend auf Ökosystem‑Partnerschaften und erkennen, dass kein einzelnes System in allem das Beste sein kann. Chris Zangrilli von Vertex weist darauf hin, dass ERP‑Anbieter auf die Nachfrage nach hybriden Umgebungen reagieren, indem sie „Ökosystem‑Interoperabilität“ betonen.

Dieser Ansatz erlaubt es dem Kern‑ERP, eine stabile Grundlage – die „Single Source of Truth“ – bereitzustellen, während spezialisierte Lösungen einstecken, um komplexe, regulierungsintensive Aufgaben wie Steuer‑Compliance oder globale Lieferkettenlogistik zu übernehmen. Das Ergebnis ist eine Technologieumgebung, die sowohl stabil als auch agil ist und sich an neue Marktbedingungen anpassen kann, ohne dass ein komplettes „Rip‑and‑Replace“ der Kerninfrastruktur erforderlich ist.

Zusammenfassend wird 2026 voraussichtlich ein Wendepunkt für ERP‑Systeme sein. Die Konvergenz von agentischer KI, modularer Architektur und einer Verschiebung der Rollen im Personalwesen wird diese statischen Systeme in dynamische Motoren des Unternehmenswachstums verwandeln. Für CIOs und IT‑Leiter besteht die Herausforderung darin, diesen Übergang zu navigieren und die richtige Mischung aus intelligenten Plattformen und spezialisierten Werkzeugen auszuwählen, um ein automatisiertes, agiles und menschenzentriertes Unternehmen aufzubauen.