01/2022 Working Paper

Grum, Marcus | Körppen, Tim | Lauppe, Hannah | Korjahn, Nicolas | Gronau, Norbert

Entwicklung eines KI-ERP-Indikators - Evaluation der Potenzialerschließung von Künstlicher Intelligenz in Enterprise-Resource-Planning-Systemen

Abstract

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt in zahlreichen Branchen rasant an Bedeutung und wird zunehmend auch in Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen als Anwendungsbereich erschlossen. Die Idee, dass Maschinen die kognitiven Fähigkeiten des Menschen imitieren können, indem Wissen durch Lernen auf Basis von Beispielen in Daten, Informationen und Erfahrungen generiert wird, ist heute ein Schlüsselelement der digitalen Transformation. Jedoch charakterisiert der Einsatz von KI in ERP-System einen hohen Komplexitätsgrad, da die KI als Querschnittstechnologie zu verstehen ist, welche in unterschiedlichen Unternehmensbereichen zum Einsatz kommen kann. Auch die Anwendungsgrade können sich dabei erheblich voneinander unterscheiden. Um trotz dieser Komplexität den Einsatz der KI in ERP-Systemen erfassen und systembezogen vergleichen zu können, wurde im Rahmen dieser Studie ein Reifegradmodell entwickelt. Dieses bildet die Ausgangsbasis zur Ermittlung der KI-Reife in ERP-Systemen und grenzt dabei die folgenden vier KI- bzw. systembezogenen Ebenen voneinander ab: 1) Technische Möglichkeiten, 2) Datenreife, 3) Funktionsreife und 4) Erklärfähigkeit des Systems.

Kategorie Working Paper
Autoren Grum, Marcus; Körppen, Tim; Lauppe, Hannah; Korjahn, Nicolas; Gronau, Norbert
Datum 01/2022
Keywords Künstliche Intelligenz, Enterprise-Resource-Planning, KI-ERP-Indikator