Der Einzug der künstlichen Intelligenz (KI) in Unternehmen und in deren ERP-Systeme ist nicht mehr aufzuhalten. In allen Abteilungen wird intensiv nach Anwendungsfällen gesucht, mühsam werden erste Prototypen gebaut, um diese mit voller Freude in der Produktivumgebung implementieren zu können. Dabei wird es nicht bleiben: Schon heute ist absehbar, dass KI nicht nur auf Sachbearbeiter- und Analysten-Ebene, sondern bis tief in die Vorstandsetage vordringen wird.
ERP-Systeme bilden in Unternehmen so etwas wie das digitales Nervensystem. Alle wichtigen Daten, beispielsweise Finanz-, Kunden- oder Warendaten, werden durch die verschiedenen (Nerven-) Knoten der ERP-Unternehmenssoftware gepumpt. Aktuell muss immer noch eine Vielzahl davon manuell verarbeitet und in ERP-Systemen weitergeleitet werden. Gründe sind unter anderem Medienbrüche. Zudem müssen Daten manuell kontrolliert und korrigiert werden, oder es fehlt schlichtweg das Vertrauen in Automatisierung und in Künstliche Intelligenz.
Das wird aber nicht so bleiben. Das Vertrauen in Machine-Learning-Algorithmen und Deep-Learning-Techniken steigt, je mehr Prototypen gebaut sowie Lösungsansätze gesucht und erfolgreich umgesetzt werden. Die Konsequenz ist: Medienbrüche verschwinden entlang der gesamten Wertschöpfungskette durch intelligente Automatisierung. Eine übergreifende KI wird künftig mit einem intelligenten „exception handling“ die gesamte Prozesskette überwachen. Ziel ist es eine End-to-End Automatisierung, die autonom – ohne menschliches Eingreifen – arbeitet.
Die fünf Evolutionsstufen der ERP-Automatisierung
Autonome KI ohne menschliche Überwachung? Klingt erst einmal nach Zukunftsmusik. Ein Blick auf die Zeitachse zeigt, dass wir uns bereits mittendrin in der Welt der intelligenten und autonomen Unternehmen befinden. Seit der Einführung (Level 1) von z.B. SAP ERP „R1“ 1972 werden Prozesse automatisiert. Heute befinden wir uns an der Schwelle zwischen Level 2 und Level 3. Unternehmen stecken tief drin in der Digitalisierung. Sie implementieren erste intelligente Mechanismen, die den Automatisierungsgrad noch weiter nach oben schrauben. Der nächste Schritt für Unternehmen (Level 3) wird sein, den KI-Lösungen mehr Kontrolle zu übergeben.
Haben Unternehmen Level 3 erreicht, weisen Mitarbeiter beispielsweise ihre Systeme mithilfe eines Chatbots, per Sprachsteuerung oder sogar nur mit Gestik an. Ein CFO könnte sein ERP-System fragen: „Wie sehen meine Verkaufszahlen für meine Division X unter Berücksichtigung der Kriterien Y aus?“, und das System sucht die Zahlen adhoc heraus.
Unternehmen auf Level 4 gehen noch einen Schritt weiter. Hier übernimmt der Mensch nur noch eine überwachende Funktion. Ein sich selbst steuerndes ERP-System übernimmt alle operativen Tätigkeiten eines End-to-End Prozesses oder sogar eines ganzen Life-Cycle Prozesses. Durch intelligentes „exception handling“ erarbeitet das ERP-System selbständig Lösungswege und behebt Fehler. Der Mitarbeiter muss nur noch bei unvorhersehbaren Fehlern eingreifen. Erste Ansätze gibt es im Personalbereich. Hier wird versucht, den Life-Cycle-Prozess „from hire to retire“ an eine KI zu übergeben.
In einer fiktiven Evolutionsstufe (Level 5) wird die menschliche Arbeitskraft nicht mehr gebraucht. Das ERP-System arbeitet vollkommen autark und übernimmt alle strategischen Entscheidungen des Managements, die die Zukunft des Unternehmens betreffen. Es gibt keine Fehlerquelle mehr, die eine autonome KI nicht mehr selber beheben kann. Mitarbeiter und Management werden überflüssig.
Wenn KI das C-Level erreicht
Wer jetzt sagt, dass die Level-4-bis-5-Szenarien noch Lichtjahre entfernt sind, der verkennt die momentane Entwicklung. Bereits heute gibt es Planspiele und Prototypen, die zeigen, dass KI eine große Rolle in der Vorstandsetage spielen wird. Ein Beispiel von SAP ist ihr Analytics-Produkt Digital Board Room. Hier fließen in Echtzeit Daten zusammen, eine KI untersucht Datenströme, unter anderem nach Anomalien, und leitet Handlungsempfehlungen ab. In einem anderen Beispiel beschreibt McKinsey wie die zukünftige Rolle eines Chief Supply Chain Officers in einer autonomen Welt aussehen könnte.
Viele Managemententscheidungen lassen sich anhand von Spieltheorie erklären oder aus operativen KPIs ableiten. Von Spieltheorie und KPIs gesteuerte Entscheidungen sind das ideale Spielfeld für Künstliche Intelligenz.
Ein einfaches Beispiel ist der KPI „Marktanteil“. In einem klassischen Verdrängungsmarkt, beispielsweise der Konsummittel- und Lebensmittelindustrie, werden Werbebudgets oft dazu verwendet, Marktanteile zu verteidigen oder neue Marktanteile zu erringen. Wenn nun der fiktive Getränkehersteller „Durstig“ weniger Orangensaft verkauft, investiert die KI automatisch den genauen Betrag in Werbung, um den verlorenen Marktanteil zurückzugewinnen. Genauso würde ein Vertriebsvorstand in dieser Situation handeln.
Googles AlphaZero als Vorgeschmack für die Unternehmensteuerung der Zukunft
Ein weit bekanntes Beispiel, Duell einer KI von Google gegen den südkoreanischen Weltmeister im Brettspiel „Go“, zeigt, wie handlungsstark KI im Treffen von Managemententscheidungen ist. Das mehr als 3.000 Jahre alte Brettspiel gilt wegen seiner Komplexität als eines der anspruchsvollsten Spiele überhaupt. Interessanterweise wusste AlphaZero bereits 20 Minuten vor Spielende, vor allen anderen Zuschauern und seinem Gegenspieler, dass sie gewinnen wird. Eine weitere spannende Beobachtung war, dass AlphaZero Spielzüge ausführte, die bisher in der 3.000-jährigen Geschichte des Spiels noch nie jemand spielte.
Das Beispiel verdeutlicht, wie gut KI mit vielen und sich kontinuierlich verändernden Informationen umgehen kann. Die Google KI gibt damit einen Vorgeschmack auf das, was auch in Unternehmen möglich sein wird. Die KI im Getränkehersteller „Durstig“ würde nicht nur die augenscheinliche 1:1-Beziehung zwischen Marketing und Marktanteil erkennen, sondern ebenfalls tiefgreifende Beziehungen und sich verändernde Muster, die bisher in der Getränkebranche unbekannt waren. Das künstlich intelligente ERP-System würde sich wesentlich schneller für neue und bis dato unbekannte Vertriebswege entscheiden als ein menschlicher Vertriebsvorstand.
Unternehmenssteuerung als Strategiespiel
Die KI AlphaStar geht noch einen Schritt weiter. Sie zeigt, dass sie sich hervorragend in einer Welt mit unvollständigen Informationen bewegen kann. AlphaStar besiegte 95 Prozent aller Gegner im Real-Time-Strategiespiel „Starcraft 2“. Starcraft 2 gilt als Königsdisziplin in der KI-Welt. Der Grund liegt in der Komplexität, die der realen Welt in nichts nachstehen soll.
Klassische Spieltheorie führt hier nicht zum Erfolg. Denn es gibt keine beste Strategie zum Gewinnen. Die Strategie muss kontinuierlich an die sich verändernden Umweltfaktoren angepasst werden. Die virtuelle Welt ist wie unsere Welt nicht perfekt. Der Spieler muss seine Umgebung aktiv erkunden, um essentielle Informationen über Ressourcen und Gegner herauszufinden. Wie in der realen Welt, finden Auslöser und Effekt zeitversetzt statt. Deshalb muss der Spieler auch immer sein langfristiges Ziel im Auge haben.
Um zu gewinnen, muss ein Starcraft-2-Spieler all diese Parameter geschickt ausbalancieren. Es müssen Mikro- und Makro-Ziele in einer sich stetig verändernden Umwelt verfolgt werden. Nicht anders handelt die Geschäftsführung des fiktiven Getränkeherstellers „Durstig“. Auf der einen Seite müssen sich Manager um das operative Tagesgeschäft kümmern. Auf der anderen Seite muss das Management die unternehmerische Zukunft des Getränkeherstellers planen.
Die Post-Analyse der zu 95 Prozent gewonnenen Spiele unterstreicht die unternehmerischen Fähigkeiten von AlphaStar. Die KI gewann nicht durch schnelleres Klicken oder ähnliches. Der Schlüssel zum Erfolg war, dass AlphaStar die nachhaltigere und erfolgreichere Mikro- und Makrostrategie als ihre menschlichen Gegenspieler verfolgte. Die eindrucksvollen Siege von AlphaZero und AlphaStar auf dem Gebiet strategischer Entscheidungen veranschaulichen, dass eine KI komplexe Managemententscheidungen treffen kann. Es ist eine Frage der Zeit, wann eine KI-Software ihre erste Einladung zum nächsten Board Meeting erhält. Ein zweite, und viel wichtigere Frage ist, ob wir das Level 5 der ERP-System-Evolution wirklich erreichen wollen.
