Welche KI Funktionen in ERP und CRM wirklich zählen

KI im Alltag verstehen

Viele Teams fragen sich, wo sie beginnen sollen und welche Ergebnisse realistisch sind. Die kurze Antwort lautet, starten Sie dort, wo Daten zuverlässig sind und der Nutzen klar messbar ist. Dieser Leitfaden ordnet ERP KI Funktionen und CRM KI Funktionen nach Geschäftsnutzen, Datenreife und Implementierungsaufwand. Für eine strukturierte Vorauswahl lohnt der datenbasierte Einstieg über die Matching Engine von Find Your Software. Vertiefende Inhalte finden Sie außerdem auf find-your-erp.de und im Find Your Software Blog.

Bevor Sie konkrete Projekte starten, lohnt ein klares Bild davon, was KI in Ihrem Betrieb leisten kann und wovon der Nutzen abhängt. In ERP und CRM zeigt sich Wirkung immer dort, wo Daten zuverlässig sind und Entscheidungen täglich getroffen werden. Genau deshalb sprechen wir in diesem Leitfaden bewusst von ERP KI Funktionen und CRM KI Funktionen. Beide Kategorien ergänzen sich. Die eine wirkt nahe am Kunden, die andere im Kern der operativen Abläufe.

Vier Klassen von KI im Geschäftskontext

Die folgenden Klassen helfen beim Sortieren. Sie bestimmen die sinnvolle Reihenfolge in der Umsetzung und erklären, warum manche Ideen sofort Nutzen bringen, während andere mehr Vorbereitung brauchen.

• Assistiv. Inhalte zusammenfassen, Vorschläge machen, strukturieren.
  Beispiele in CRM: Ticketzusammenfassungen, Antwortvorschläge, automatische Aufgabenanlage aus Kontaktnotizen.
  Beispiele in ERP: Beschreibungen aus Stammdaten generieren, Prüflisten aus Arbeitsanweisungen ableiten.
• Prädiktiv. Wahrscheinlichkeiten und Mengen vorhersagen, auf Basis historischer Werte und Kontext.
  Beispiele in CRM: Abschlusswahrscheinlichkeit je Opportunity, Abwanderungsrisiko.
  Beispiele in ERP: Nachfrageprognosen, Ausfallrisiken bei Maschinen, Zahlungszielprognosen.
• Generativ. Text, Tabellen oder strukturierte Inhalte erzeugen, geleitet von Regeln und Unternehmenswissen.
  Beispiele in CRM: Angebotsentwürfe aus Katalogen, personalisierte Kampagnentexte.
  Beispiele in ERP: Arbeitsanweisungen aus Stücklisten, Bestelltexte aus Merkmalsätzen.
• Entscheidungsunterstützend. Empfehlungen mit Begründung und Kennzahl, die eine Freigabe durch Menschen behalten.
  Beispiele in CRM: Nächste sinnvolle Aktion im Service, Priorisierung von Leads mit Begründung.
  Beispiele in ERP: Dispositionsvorschläge mit Erläuterung der Einflussfaktoren, Hinweise auf Anomalien in Buchungen.

Wann welche Kategorie zuerst

Der Start hängt vom Reifegrad der Daten und vom Engpass im Alltag ab. In vielen Teams beginnen CRM KI Funktionen assistiv, weil Textdaten aus Tickets und Kontaktnotizen sofort verfügbar sind. Parallel liefern prädiktive ERP KI Funktionen frühen Mehrwert, wenn es bereits verlässliche Zeitreihen gibt, zum Beispiel Abverkauf je Artikel und Standort.

• Wenn Reaktionszeiten und Qualität im Kundenkontakt zählen, starten Sie in CRM mit Assistenz und Empfehlung. Messbar wird das über Erstlösungsquote und mittlere Antwortzeit.
• Wenn Bestände, Terminrisiken oder Durchlaufzeiten dominieren, starten Sie in ERP mit prädiktiven Szenarien. Messbar wird das über Reichweite, Termintreue und Klärfallquoten.

Voraussetzungen für belastbare Ergebnisse

Gute Ergebnisse entstehen nicht nur durch Modelle, sondern durch klare Daten und einfache Leitplanken. Diese Punkte sind erfahrungsgemäß die wichtigsten Erfolgsfaktoren für ERP KI Funktionen und CRM KI Funktionen.

• Saubere Stammdaten. Artikel, Kunden, Lieferanten, Preislisten, Nummernkreise. Weniger Dubletten, klare Pflichtfelder, eindeutige Referenzen.
• Vollständige Belege. Lückenlose Kette von Angebot bis Rechnung, von Bestellung bis Wareneingang, von Ticket bis Lösung.
• Einfaches Rechtekonzept. Rollen, Freigaben, Protokolle. Wer sehen darf, wer genehmigt, was geloggt wird.
• Messbare Zielgröße. Eine Kennzahl je Use Case, zum Beispiel Zeitersparnis, Fehlerrate, Bestandseffekt, Forecast Genauigkeit.

Leitplanken für verantwortliche Nutzung

KI unterstützt Menschen. Freigaben bleiben bewusst im Team, vor allem bei rechtlich relevanten Vorgängen. Mit wenigen Leitplanken sichern Sie Qualität und Akzeptanz.

• Human in the loop bei Angeboten, Gutschriften, Stammdatenänderungen.
• Nachvollziehbarkeit durch Protokolle, verwendete Datenquellen, Versionen.
• Datenschutz durch Maskierung in Testdaten und klare Auftragsverarbeitung.
• Regelmäßige Qualitätsstichprobe mit einfachen Kennzahlen und kurzer Review.

Schnelltest für die Reihenfolge

Mit drei Fragen erkennen Sie Ihren Startpfad. Wenn Sie zweimal mit Ja antworten, ist der jeweilige Bereich ein guter Kandidat für den ersten PoC.

1. Liegt eine durchgängige Datenkette vor, die den Use Case trägt. Beispiel Tickets mit Problemkategorie und Lösung, oder Abverkauf je Artikel und Standort.
2. Gibt es eine Kennzahl, die innerhalb von vier Wochen sichtbar reagieren kann. Beispiel Erstlösungsquote, Reichweite, Klärfallquote.
3. Ist eine Fachperson benannt, die die Ergebnisse wöchentlich prüft und freigibt.

Mit dieser Einordnung wählen Sie bewusst, ob Sie zuerst CRM KI Funktionen einsetzen, um Geschwindigkeit im Kundenkontakt zu erhöhen, oder ob Sie mit ERP KI Funktionen starten, um Bestand, Durchlaufzeit und Terminrisiken zu senken. So entsteht eine klare Reihenfolge und ein realistisches Erwartungsbild für Ihr Team.

CRM mit KI voranbringen

Im Kundenkontakt zählt jede Stunde und jeder Klick. Der pragmatische Einstieg gelingt mit CRM KI Funktionen, die nah an bereits vorhandenen Daten liegen und deren Nutzen Sie sofort messen können. Starten Sie mit wenigen, sauber abgegrenzten Use Cases und prüfen Sie Wirkung, Datenreife und Alltagstauglichkeit in kurzen Schleifen. Für die methodische Einordnung von Rollen und Schnittstellen hilft der Leitfaden CRM oder ERP, wann kombinieren, wann integrieren. Die Anbietervorauswahl lässt sich datenbasiert über die Matching Engine beschleunigen.

Was in der Praxis schnell Wirkung zeigt

• Lead Scoring mit Begründung. Leads werden nach Abschlusswahrscheinlichkeit sortiert und die wichtigsten Treiber werden erklärt. Beispiel Merkmale sind Quelle, Branche, Interaktionen und zuletzt besuchte Seiten. Ziel ist eine bessere Reihenfolge im Tagesplan des Vertriebs.
• Pipeline Forecast mit Szenarien. Wahrscheinlich, konservativ und ambitioniert werden gegenübergestellt. Das erleichtert Planung von Kapazität, Aktionen und Quartalszielen.
• Ticketzusammenfassung und nächste sinnvolle Aktion. Servicefälle werden automatisch komprimiert. Es folgt ein konkreter Handlungsvorschlag mit Verweis auf passende Wissensartikel.
• Textanalyse für Kundenfeedback. Freitexte werden klassifiziert und mit Stimmung versehen. Muster werden sichtbar, zum Beispiel Lieferverzug oder Fragen zu Rücksendungen.
• Angebotsentwurf aus Produktwissen. Aus Katalogen und Vorlagen entsteht ein erster Entwurf mit Positionsvorschlägen. Die Vertriebsfachkraft prüft und gibt frei.

Playbook für die ersten vier Wochen

1. Woche eins. Zielbild, Kennzahl und drei echte Geschäftsfälle je Use Case. Rollen für Freigabe und Review benennen. Datenauszug vorbereiten und Datenschutz prüfen.
2. Woche zwei. Datenpaket aufbereiten und Baseline messen. Erste Modelle oder Prompts erstellen. Ergebnisse in einer Testumgebung zeigen.
3. Woche drei. Fachtest im kleinen Kreis. Zwei gute und zwei schwierige Fälle pro Team dokumentieren. Begründungstexte prüfen und verbessern.
4. Woche vier. Entscheidung über MVP. Rollout Takt, Freigaberegeln und Monitoring festlegen. Schulungsnotizen aus den Testfällen ableiten.

Datenvoraussetzungen und technische Eckpunkte

• Daten. Leads mit Quelle und Historie, Opportunities mit Stufen und Beträgen, Tickets mit freiem Text und Kategorien, Wissensartikel mit Tags. Pflichtfelder definieren und Dublettenquote sichtbar machen.
• Integration. Lesen aus CRM, Rückschreiben von Zusammenfassung, Kategorie, Score und vorgeschlagener Aktion. Ereignisse nutzen, zum Beispiel neues Ticket oder Stage Wechsel.
• Erklärbarkeit. Kurze Begründung je Vorschlag anzeigen. Beispiel der Score steigt, weil Quelle Messe und Interaktion innerhalb der letzten drei Tage.

Akzeptanz sichern und Risiken begrenzen

• Human in the loop. Antworten und Angebote werden vor dem Versand geprüft. Das schafft Vertrauen und reduziert Fehlversand.
• Transparenz. Jede Empfehlung enthält einen kurzen Begründungstext sowie einen Link zu Quelle und Wissensartikel.
• Lernschleifen. Wöchentlich eine Stichprobe von zehn Fällen je Team auswerten. Korrekturen fließen in Prompts oder Regeln ein.

Die Arbeitsteilung zwischen CRM und ERP, die Auswahlkriterien und der Weg von Longlist zu Shortlist werden im ERP Auswahl Leitfaden anschaulich beschrieben. Die Grundprinzipien lassen sich auf CRM KI Funktionen übertragen. Für die Suche nach passenden Produkten empfiehlt sich ein Start im Matching Portal.

ERP mit KI wirksam machen

Im Kernbetrieb entscheidet Datenqualität über Wirkung. Saubere Stammdaten und lückenlose Belegketten sind die Grundlage, damit ERP KI Funktionen Bestände, Durchlaufzeiten und Qualität sichtbar verbessern. Beginnen Sie dort, wo bereits verlässliche Zeitreihen oder klar strukturierte Dokumente vorliegen, zum Beispiel Abverkauf je Artikel oder Rechnungen mit Bestellbezug.

Vier Hebel, die in vielen KMU funktionieren

• Rechnungserfassung mit drei Wege Abgleich. Erkennung von Rechnungsfeldern, Abgleich mit Bestellung und Wareneingang, Klärfall bei Abweichung. Ergebnis ist eine kürzere Durchlaufzeit und weniger Fehler in der Finanzkette.
• Nachfrageprognose und Dispositionsvorschlag. Zeitreihen werden mit Aktionskalendern verbunden. Vorschläge nennen die wichtigsten Einflussfaktoren. Fachfreigabe pro Warengruppe bleibt bestehen.
• Anomalieerkennung in Buchung und Lager. Ungewöhnliche Preise, Mengen und Bewegungen werden markiert. Das senkt Fehlbestände und beschleunigt den Monatsabschluss.
• Vorschläge zur Stammdatenqualität. Hinweise auf Dubletten, fehlende Merkmale und inkonsistente Referenzen. Erst wenn Stammdaten stimmen, entfalten weitere ERP KI Funktionen ihre Wirkung.

Implementierungsmuster in drei Schritten

1. Datenkette prüfen. Sind Bestellungen, Wareneingänge und Rechnungen sauber verknüpft. Liegen Zeitreihen je Artikel und Standort vollständig vor. Gibt es klare Pflichtfelder für Artikel, Lieferanten und Kunden.
2. Fachregeln festlegen. Toleranzen, Freigabeschwellen und Eskalationspfade dokumentieren. Kurz und eindeutig. Beispiel Freigabe Pflicht ab einem Betrag oder bei Preisabweichung über einem Grenzwert.
3. PoC mit klarer Messung. Eine Warengruppe, ein Standort, vier Wochen. Zielgrößen sind Reichweite, Termintreue, Klärfallquote und Durchlaufzeit. Danach Entscheidung über den MVP und den Rollout Takt.

Organisatorische Leitplanken

• Freigaben bleiben menschlich. Gutschriften, Stammdatenänderungen und große Bestellungen benötigen weiterhin eine fachliche Freigabe.
• Protokoll und Begründung. Vorschläge werden mit kurzer Erklärung gespeichert. Quelle, Parameter und Ergebnis sind sichtbar und prüfbar.
• Monatliche Stichprobe. Zehn Fälle je Use Case prüfen, Ausreißer dokumentieren und die Regeln nachschärfen.

Vertiefende Grundlagen zu Stammdaten, Upgrade gegen Ablösung und Trends finden Sie in den Beiträgen Stammdaten im ERP, Datenqualität, Automatisierung und KI, ERP Upgrade oder Ablösung und ERP Trends. Für die strukturierte Lieferantensuche und eine faire Longlist bietet sich die Matching Engine an. So wachsen ERP KI Funktionen und CRM KI Funktionen kontrolliert und nachweisbar.

Reifegrad prüfen und Startpfad festlegen

Die beste Reihenfolge ergibt sich aus Datenqualität, Prozessreife und einem klaren Nutzenversprechen. Statt Annahmen zu treffen, prüfen Sie in einer kompakten Reifegradaufnahme drei Ebenen. Datenbasis, Prozessdisziplin, Integrationslage. Erst wenn zwei Ebenen stabil sind, lohnt ein produktiver Einsatz. So staffeln Sie CRM KI Funktionen und ERP KI Funktionen sinnvoll.

Mini Audit für Daten und Prozesse

• Datenbasis. Gibt es durchgängige Datensätze für den gewünschten Use Case. Beispiele sind Tickets mit Problemkategorie und Lösung, Abverkauf je Artikel und Standort, vollständige Belege von Bestellung bis Wareneingang bis Rechnung.
• Prozessdisziplin. Sind Pflichtfelder definiert, sind Nummernkreise eindeutig, sind Rollen und Freigaben beschrieben. Je weniger Ausnahmen, desto robuster wird die Automatisierung.
• Integrationslage. Existieren stabile Schnittstellen, Protokolle für Fehlerfälle, wiederverwendbare Datenmodelle. Eine einfache Dokumentation reicht, wichtig ist Verlässlichkeit.

Startpfad je Reifegrad

Wenn Textdaten vorhanden sind, starten Sie mit assistiven Szenarien im Kundenkontakt. Wenn saubere Zeitreihen vorliegen, starten Sie mit prädiktiven Szenarien in Disposition oder Finance. So wachsen CRM KI Funktionen und ERP KI Funktionen kontrolliert, jeweils mit einer Kennzahl und klarer Freigabe.

• Frühphase. Ticketzusammenfassung, Lead Priorisierung, Rechnungserfassung mit Abgleich. Geringer Integrationsaufwand, schnelle Nachweise.
• Mittlere Phase. Nachfrageprognosen, Dispositionsvorschläge, Textanalyse für Kundenfeedback. Mehr Datenhygiene nötig, dafür spürbare Effekte.
• Spätere Phase. Generative Angebotsentwürfe, Entscheidungsempfehlungen mit Begründung über Systemgrenzen hinweg. Gute Governance ist Pflicht.

Für die Auswahl und Priorisierung hilft die strukturierte Artikelsammlung sowie die kompakten Grundlagen und Trends. Eine Longlist bauen Sie am schnellsten über die Matching Engine auf.

Kennzahl und Abnahme definieren

Jeder Schritt braucht genau eine Kennzahl. Im Service eignet sich die Erstlösungsquote, im Vertrieb die Konversionsrate je Prioritätsklasse, in der Disposition die Reichweite und die Termintreue. Ergänzen Sie eine kurze Abnahmeregel. Beispiel, Entscheidung für Rollout, wenn die Erstlösungsquote zwei Wochen in Folge um fünf Prozentpunkte steigt und die mittlere Antwortzeit sinkt.

Architektur und Integration

Nicht jede Funktion gehört ins Kernsystem. Die Platzierung entscheidet über Tempo, Wartbarkeit und Datentiefe. Der richtige Ort hängt von der Nähe zu den Nutzern, der benötigten Historie und dem Rückschreibebedarf ab. Die folgende Übersicht hilft bei der Entscheidung, wo CRM KI Funktionen und ERP KI Funktionen betrieben werden sollten.

Datenzugriff, Rückschreiben, Ereignisse

Drei Fragen entscheiden über die Integrationsform. Benötigen Sie nur Lesen oder auch Schreiben. Reicht eine nächtliche Synchronisation oder ist Echtzeit gewünscht. Gibt es Ereignisse, die eine Ausführung anstoßen, etwa neues Ticket oder Wareneingang. Lesen plus Ereignis spricht für CRM oder ERP nahe Funktionen. Umfangreiche Historie spricht für Data Warehouse. Systemübergreifende Textanalysen gelingen in einer Middleware besonders gut.

Sicherheits und Compliance Rahmen

Ein klarer Rahmen schafft Vertrauen und Geschwindigkeit. Ziel ist eine lösungsnahe Absicherung, die den Alltag nicht ausbremst und zugleich prüffest bleibt. Für Projekte mit ERP KI Funktionen und CRM KI Funktionen genügt meist ein schlanker Satz an Regeln, solange Zuständigkeiten, Freigaben und Nachweise eindeutig dokumentiert sind.

Rollen und Rechte mit klarer Trennung

• Prinzip der geringsten Rechte. Zugriffe werden auf Aufgabenumfang und Datenbedarf begrenzt. Administrierende Personen haben keine fachlichen Freigaben.
• Rollen statt Einzelberechtigungen. Beispiele sind Service Agent, Vertrieb, Disposition, Einkauf, Finanzfreigabe, Systemadministration, Datenverantwortung.
• Trennung kritischer Tätigkeiten. Wer Datenquellen konfiguriert, gibt keine Rechnungen frei. Wer Dispositionsvorschläge erstellt, bucht nicht im Lager.

Datenminimierung und Schutz

• Datenminimierung im Standard. Nur Felder nutzen, die für den Use Case wirklich nötig sind. Personenbezogene Daten werden, wo möglich, vor Verarbeitung entfernt oder ersetzt.
• Maskierung in Testdaten. Namen, Adressen, Kontonummern, Seriennummern werden durch plausible Platzhalter ersetzt. Referenzen bleiben konsistent.
• Aufbewahrung mit Ablaufdatum. Ergebnisse aus Assistenzen und Vorhersagen erhalten eine begrenzte Lebensdauer. Beispiel neunzig Tage im Test, ein Jahr im Betrieb, danach automatische Löschung.
• Schutz vor Eingaben mit Risiko. Eingaben aus E Mail oder Formular werden auf sensible Inhalte geprüft. Regeln definieren, was abgewiesen oder gekürzt wird.

Protokolle und Nachvollziehbarkeit

Jede automatisierte Entscheidung muss nachvollziehbar sein. Ausreichend ist ein kompaktes Protokoll mit klaren Feldern.

Modell und Prompt Governance

• Registratur. Jede Version von Modell, Prompt und Datenpipeline erhält eine Kennung und eine kurze Beschreibung der Änderung. Alte Versionen bleiben abrufbar.
• Qualitätsmaß. Vor dem Einsatz wird auf zwei Kennzahlen geprüft. Beispiel Präzision und Abdeckungsgrad im Service oder Reichweite und Termintreue in der Disposition.
• Champion und Herausforderer. Neue Variante läuft zunächst als Schattenverfahren. Erst nach stabiler Verbesserung folgt die Umschaltung.
• Rollback. Ein einfacher Knopf für die Rückkehr zur letzten stabilen Version. Protokoll der Umschaltung gehört ins Audit Log.

Rechtlicher Rahmen und Dokumentation

• Datenschutz. Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten aktualisieren. Auftragsverarbeitungsverträge prüfen. Technische und organisatorische Maßnahmen beschreiben. Datenschutz Folgenabschätzung, falls erforderlich.
• Nachweise für Finanzprozesse. Prüfkette für Eingangsrechnung, GoBD relevante Protokolle, E Rechnung je Land und Leitweg. Freigaben bleiben beim Menschen.
• Informationspflicht. Nutzerinnen und Nutzer erhalten eine einfache Beschreibung, wo assistierende Funktionen im Einsatz sind und wie Freigaben funktionieren.

Risikosteuerung und Notfallplan

• Missbrauchsszenarien durchspielen. Beispiel ungewöhnlich viele Anfragen in kurzer Zeit, Eingaben mit sensiblen Daten, Versuch der Umgehung von Regeln. Reaktion und Grenzen definieren.
• Alarmierung und Eskalation. Einfache Schwellenwerte mit Benachrichtigung an Betrieb und Fachleitung. Ein Ticket pro Ereignis mit kurzer Klassifizierung.
• Kontinuität. Wenn die Funktion ausfällt, definiert ein kurzer Plan den manuellen Pfad. Beispiel Rückkehr zu Standardbericht, Rückkehr zu manueller Prüfung.

Abnahme vor dem Start und laufende Prüfungen

• Check vor dem Start. Rollen, Freigaben, Protokollfelder, Löschfristen, Nachweise für Datenquellen, Kennzahl und Zielwert, Rückfallplan.
• Monatlicher Review. Zehn Fälle je Use Case stichprobenartig prüfen. Ergebnis dokumentieren und am Board sichtbar machen.
• Quartalsweiser Audit. Änderungen an Parametern und Prompts nachvollziehen, Kennzahlen vergleichen, Freigaben bestätigen.

Dieser Rahmen ist bewusst knapp gehalten und kann in jede Projektstruktur aufgenommen werden. Das Entscheidende ist die gelebte Praxis. Rollen sind klar, Daten werden sparsam verarbeitet, Ergebnisse sind begründet, Freigaben bleiben menschlich. So bleiben ERP KI Funktionen und CRM KI Funktionen wirksam und zugleich prüfsicher.

Entscheidungsraster für die Platzierung

Wenn Sie die Longlist für Anbieter und Produkte aufbauen, starten Sie am besten direkt in der Matching Engine. Dort filtern Sie nach Integrationsmustern, Branchenbezug und Funktionsschwerpunkten. Vertiefende Architekturfragen und Trends finden Sie im Blog von find-your-erp.de und im Leitfadenbereich von find-your-software.de/blog.

Kurze Beispiele aus der Praxis

Handel mit großem Serviceanteil

Ausgangslage. Viele Tickets, wechselnde Antwortqualität und lange Einarbeitungszeit. Die Datengrundlage umfasst E Mail Tickets, Chat Interaktionen, Bestellbelege aus der Warenwirtschaft und eine kleine Wissensdatenbank. Ziel ist eine stabile Erstlösungsquote und eine geringere mittlere Antwortzeit.

Maßnahme. CRM KI Funktionen für Ticketzusammenfassung, automatische Klassifizierung, Antwortvorschläge mit Zitaten aus Wissensartikeln und eine Empfehlung für die nächste sinnvolle Aktion. Zusätzlich eine Entitätserkennung für Bestellnummern und Seriennummern, damit Fälle schneller zugeordnet werden.

• Daten und Schnittstellen. Tickettexte, Produktstammdaten, Bestellnummern und eine einfache API für den Abruf von Bestellstatus. Lesen im CRM, Rückschreiben von Zusammenfassung und Kategorie.
• PoC Ablauf. Zwei Wochen mit etwa eintausend historischen Tickets als Trainings und Testmenge. Danach zwei Wochen Live Test auf einer Servicegruppe mit Freigabe vor dem Versand.
• Kennzahlen. Erstlösungsquote, mittlere Antwortzeit, Anteil automatisch klassifizierter Tickets, Rate der manuellen Korrekturen.
• Ergebnis nach acht Wochen. Erstlösungsquote steigt deutlich, mittlere Antwortzeit sinkt spürbar. Neue Mitarbeitende benötigen weniger Einarbeitungszeit, da jeder Fall konsistente Vorschläge enthält.
• Governance. Pflichtfreigabe bei Gutschriften, klare Protokolle für Rückfragen, tägliche Stichprobe von fünf Fällen je Serviceteam.
• Erweiterung. Sprachmodelle für mehrsprachige Antworten und automatische Erzeugung von Wissensartikeln aus wiederkehrenden Lösungen.

Fertiger mit Bestsellern und langen Nachläufen

Ausgangslage. Schwankende Nachfrage und hohe Sicherheitsbestände. Zeitreihen pro Artikel und Standort sind vorhanden, allerdings mit saisonalen Effekten und Aktionen. Ziel ist die Senkung der Bestände bei stabiler Lieferfähigkeit.

Maßnahme. ERP KI Funktionen für Nachfrageprognose mit Wochenhorizont, Dispositionsvorschläge je Warengruppe und Anomalieerkennung in Lagerbewegungen. Begründungstexte nennen die wichtigsten Einflussfaktoren wie Saison, Aktion oder Großauftrag.

• Daten und Schnittstellen. Abverkaufszeitreihen je Artikel, Wareneingänge, Bestellvorschläge, Lieferzeiten, Aktionskalender. Lesen im Data Warehouse und Rückschreiben der Vorschläge ins ERP als Planzeilen.
• PoC Ablauf. Vier Wochen mit einem Warengruppenpiloten. Zwei Wochen Modellierung der Zeitreihen, zwei Wochen Fachtest mit Freigabe durch Disposition.
• Kennzahlen. Reichweite, Termintreue, Überbestandsquote, Anteil übersteuerte Vorschläge.
• Ergebnis nach einem Quartal. Bestand sinkt messbar, Termintreue steigt. Das Team vertraut den Vorschlägen, weil pro Vorschlag ein kurzer Erklärtext angezeigt wird.
• Governance. Freigaben durch Disposition pro Kategorie, wöchentliche Abweichungsanalyse, Lernliste mit übersteuerten Vorschlägen als Trainingsmaterial.
• Erweiterung. Kombination mit Lieferantenbewertung und Bestellbündelung, um Mindestmengen und Frachtkosten zu berücksichtigen.

Dienstleistungsunternehmen mit Projekt und Abrechnung

Ausgangslage. Viele parallel laufende Projekte, unklare Priorisierung und verzögerte Abrechnung. Projektdaten liegen in CRM und ERP verteilt. Ziel ist eine bessere Auslastung, schnellere Faktur und verlässliche Forecasts.

Maßnahme. CRM KI Funktionen für die Qualifizierung von Leads zu Projekten sowie automatische Übergabe an das Projektmodul. ERP KI Funktionen für Aufwandsschätzung aus historischen Projekten und Vorschläge zur Abrechnung auf Basis von erfassten Zeiten und Meilensteinen. Ergänzend eine Empfehlung für die nächste sinnvolle Aktivität je Projekt, etwa Angebotsnachtrag oder Termin mit dem Lenkungskreis.

• Daten und Schnittstellen. Opportunity Historie mit Branchenzuordnung, Projektstammdaten, Plandaten, Ist Zeiten und Abrechnungsregeln. Zweirichtungsintegration zwischen CRM und ERP für Stammdaten und Status.
• PoC Ablauf. Drei Wochen. Woche eins Datensichtung und Zielfälle, Woche zwei Modell für Aufwandsschätzung und Heuristiken für Abrechnung, Woche drei Fachtest mit zehn Projekten und Freigabe durch Projektleitung.
• Kennzahlen. Quote eingehaltene Budgets, Zeit bis Angebotsfreigabe, Zeit bis Rechnungsstellung, Anteil korrekt vorgeschlagener Positionen.
• Ergebnis. Schnellere Angebotsnachträge, weniger vergessene abrechenbare Leistungen, bessere Vorhersage der Auslastung im nächsten Quartal.
• Governance. Abnahme jeder Abrechnung durch Projektleitung, Log der Änderungen, einfache Begründung je Vorschlag unter zehn Zeilen Text.
• Erweiterung. Skill basierte Zuweisung von Mitarbeitenden mit Verfügbarkeitsvorschlag aus Kalenderdaten.

Technischer Außendienst mit vorbeugender Instandhaltung

Ausgangslage. Hohe Anzahl installierter Geräte beim Kunden, viele ungeplante Einsätze, wenig Transparenz über drohende Ausfälle. Telemetriedaten sind vorhanden, werden aber selten ausgewertet. Ziel ist mehr planbare Einsätze und eine höhere Erstbehebungsquote.

Maßnahme. ERP KI Funktionen für Wartungsprognose auf Basis von Nutzungsdaten und Störungsmeldungen. Terminempfehlungen werden mit Tourdaten und Ersatzteilverfügbarkeit abgeglichen. CRM KI Funktionen generieren proaktive Servicehinweise und personalisierte Terminangebote für Kundinnen und Kunden.

• Daten und Schnittstellen. Zählerstände, Fehlercodes, Servicelog, Teileverfügbarkeit, Tourplanung, Kundentermine. Ereignisgesteuerter Abruf neuer Telemetrie und Rückschreiben von Wartungsaufträgen.
• PoC Ablauf. Vier Wochen. Zwei Wochen für Datenpipeline und erste Modelle, zwei Wochen Pilotregion mit zehn Technikerinnen und Technikern.
• Kennzahlen. Erstbehebungsquote, Anteil planbarer Einsätze, mittlere Zeit bis Intervention, Anteil verfehlter Termine.
• Ergebnis. Deutlich mehr planbare Einsätze, weniger Notfalleinsätze, bessere Kundenzufriedenheit durch rechtzeitige Terminvorschläge.
• Governance. Serviceleitung gibt Terminvorschläge frei, Log aller geplanten und verschobenen Aufträge, wöchentlicher Review mit den Teams.
• Erweiterung. Dynamische Ersatzteilvorhaltung pro Region basierend auf Ausfallmustern.

Finanzteam mit Eingangsrechnungen und Klärfällen

Ausgangslage. Hoher manueller Aufwand in der Eingangsrechnungsprüfung, viele Klärfälle wegen Preis und Mengenabweichungen, Medienbrüche zwischen E Mail Postfach und ERP. Ziel ist eine stabile Durchlaufzeit und weniger Fehler.

Maßnahme. ERP KI Funktionen für die Erkennung von Rechnungsdaten, den drei Wege Abgleich und die automatische Anlage von Klärfällen mit Begründungstext. CRM KI Funktionen ergänzen Lieferantenkommunikation, indem Vorschläge für Rückfragen erstellt und zur Freigabe vorgelegt werden.

• Daten und Schnittstellen. E Rechnungen und PDF, Bestellungen, Wareneingänge, Lieferantenstammdaten, E Mail Gateway. Rückschreiben der Prüfergebnisse und Status ins ERP, Versand vorbereiteter Nachrichten im CRM.
• PoC Ablauf. Drei Wochen mit Stichprobe von fünfhundert Rechnungen. Zwei Wochen Verarbeitung und Abgleich, eine Woche Fachtest mit Freigabe vor Versand.
• Kennzahlen. Durchlaufzeit Rechnung bis Freigabe, Klärfallquote je Lieferant, Differenzsumme, Anteil automatisch freigegebener Rechnungen bei Nullabweichung.
• Ergebnis. Spürbar schnellere Freigaben, weniger Nachfragen, verbesserte Datenlage für Skonto und Liquiditätsplanung.
• Governance. Klare Toleranzgrenzen, Zwei Personen Freigabe bei Beträgen über einem definierten Schwellenwert, vollständige Protokolle je Rechnung.
• Erweiterung. Abweichungsanalyse mit Trend je Lieferant und Vorschläge für Preis oder Mengenvereinbarungen.

Auswahlkriterien für RFI, Demo und PoC

Diese Kriterien machen Angebote vergleichbar und auditierbar. Sie passen sowohl für CRM KI Funktionen als auch für ERP KI Funktionen.

• Nachweise mit Ihren Daten. Drei echte Fälle und Export der Ergebnisse.
• Erklärbarkeit. Sichtbare Einflussfaktoren und klare Grenzen der Funktion.
• Datenbedarf. Benötigte Felder, Historie, Datenqualität und Umgang mit Lücken.
• Integration. API, Webhooks, Rückschreiben, Rechtekonzept und Ereignisse.
• Betrieb. Monitoring, Alarmierung, Versionierung, Rollback und Änderungsverlauf.
• Compliance. Protokolle, Löschkonzept und geprüfte Auftragsverarbeitung.

Beginnen Sie klein und liefern Sie schnell sichtbare Ergebnisse. So werden CRM KI Funktionen und ERP KI Funktionen zur wiederholbaren Routine. Für die Anbieterauswahl starten Sie am besten im Matching Portal und vertiefen Branchenfragen im ERP Portal sowie im Software Blog.