Der Algorithmen-Auditor: Die neue Rolle des ERP-Experten

(Teil 5 der Serie: „Die ERP-Intelligenz-Evolution: Von Daten zu Agenten“)

In Teil 1haben wir die Technologie definiert. In Teil 2haben wir gelernt, mit Daten zu kommunizieren. In Teil 3haben wir die Risiken der Autonomie aufgezeigt.
In Teil 4haben wir die Perimeter mit sauberen Daten gesichert.

Nun stehen wir vor der letzten, persönlichsten Frage dieser Entwicklung. Wenn der Agent den Bestand überwacht, GenBI die Fragen beantwortet und das System die Transaktionen ausführt… was bleibt dann noch für uns übrig?

In vielen Organisationen herrscht eine Angst, die oft nur geflüstert wird: „Werde ich dadurch ersetzt?“
Die Antwort lautet: Nein.
Aber es wird Sie unwiderruflich verändern.
Und für viele wird sich diese Veränderung wie eine Identitätskrise anfühlen.

In einem früheren Artikel („Die Evolution des ERP-Beraters“) argumentierte ich, dass sich der technische Infor LN-Berater vom reinen Code-Entwickler zum Prozess-Orchestrator.
Genau derselbe Wandel vollzieht sich nun auch beim Geschäftsanwender.

Wir bewegen uns vom Zeitalter der Dateneingabe zum Zeitalter der Algorithmenprüfung.

Der Tod des Handelnden

Dreißig Jahre lang wurde ein ERP-Experte (egal ob Super User, Planer oder Berater) durch seine Schnelligkeit und Genauigkeit bei der Ausführung.

Wir alle kennen diese Person. Den Tastaturhelden , der jede Tastenkombination in Infor LN kennt. Denjenigen, der eine riesige Stückliste in Rekordzeit manuell laden kann. Sein Wert wurde in Tastenanschlägen pro Stunde gemessen.

In der Agenten-Zukunft wird diese Fähigkeit sofort überflüssig.
Der „Supply Chain Agent“ benötigt keine manuelle Eingabe der Bestellung.
Er erstellt sie schneller, fehlerfrei, perfekt mit dem Vertrag verknüpft und kann 500 Bestellungen in der Zeit erledigen, die Sie für einen Schluck Kaffee brauchen.

Der brandneue Bericht „Zukunft der Arbeit 2025“ des Weltwirtschaftsforums lässt keinen Zweifel:
Zwar werden 170 Millionen neue, technologiebasierte Arbeitsplätze entstehen, doch 92 Millionen traditionelle Stellen werden wegfallen.
Ganz oben auf der zu verdrängenden Berufe stehen Büro- und Dateneingabeberufe.
Wer versucht, mit KI in Bezug auf Arbeitsmenge oder Geschwindigkeit, wird verlieren.
Der „Handwerker“ (derjenige, der ausschließlich durch die Übertragung von Daten vom Papier auf den Bildschirm Wert schafft) hat ausgedient.

Die Geburt des Rechnungsprüfers

Wenn die KI also die eigentliche Arbeit übernimmt, was macht dann der Mensch? Der Mensch übernimmt die Kontrolle. Dabei geht es aber nicht nur um die Überprüfung auf Tippfehler.

Eine wichtige Studie der Harvard Business School, die im Dezember 2024 (Verdrängung oder Komplementarität?), trifft eine entscheidende Unterscheidung:

• Automatisierbare Aufgaben: Routineaufgaben (Dateneingabe).
  Die Nachfrage danach sinkt rapide.
• Aufgaben mit hohem Unterstützungsbedarf: Komplexe Entscheidungsfindung.
  Die Nachfrage danach steigt rasant.

Doch es gibt eine Falle.
Frühere Studien (BCG, Navigating the Jagged Technological Frontier) warnten davor, dass Menschen, die KI nutzen, oft „am Steuer einschlafen“ und der Maschine blind vertrauen.

Der Gartner-Bericht „Workforce Trends 2025“ identifiziert diese Expertenlücke als ein Hauptrisiko: Da KI immer mehr Aufgaben übernimmt, verlieren jüngere Mitarbeiter die Chance, die Grundlagen zu erlernen, wodurch sie nicht mehr in der Lage sind, Fehler zu erkennen.

Das ist der Kern Ihrer neuen Rolle.
Sie müssen der Experte sein, der wachsam bleibt.
Stellen Sie sich vor, der Agent schlägt vor: „Aufgrund eines prognostizierten Verzögerungsrisikos bei Lieferant A sollten 50 % der Rohmaterialbestellung an Lieferant B umgestellt werden.“
Ein Ausführender würde einfach auf „Genehmigen“.
Ein Algorithmenprüfer hält inne und untersucht die Logik:

1. Kontextprüfung:
   • Weiß die KI, dass sich Lieferant B derzeit in Arbeitskampfverhandlungen befindet?
   • Vermutlich nicht. Diese Information findet sich in den Nachrichten, nicht in den TCCOM-Tabellen. Die KI optimiert anhand der ihr vorliegenden Daten; Sie optimieren anhand der Realität, in der Sie leben.
2. Strategischer Check:
   • Beeinträchtigt dieser Wechsel unseren langfristigen Mengenrabatt bei Lieferant A?
   • Die KI mag zwar den unmittelbaren Bedarf decken (Lieferung nächste Woche), verfehlt aber das strategische Ziel (Jahresendbonus).
     Sie sind der Hüter der langfristigen Beziehung.

Die drei neuen Fähigkeiten des Menschen im Regelkreis

Um in der kommenden Ära der Infor CloudSuite zu bestehen und erfolgreich zu sein, müssen sich die benötigten Fähigkeiten grundlegend verändern.
Wir brauchen weniger auf Routine basierende Fähigkeiten und mehr geistige Flexibilität.

1. Vom Wie zum Warum (Kausalitätsanalyse)

Zukünftig benötigen Sie den Sitzungscode nicht mehr.
Wichtig ist, dass Sie verstehen, warum die Preisberechnungs-Engine diese spezifische Marge ermittelt hat.
Wenn ein Agent einen Rabatt vorschlägt, um einen Abschluss zu erzielen, müssen Sie die Ursache nachvollziehen können.

Ist der Kurs gefallen, weil die Aktie schon etwas älter ist? Oder weil das Angebot eines Konkurrenten fälschlicherweise als „Black Box“ interpretiert wurde? Wenn Sie das Ergebnis nicht erklären können, dürfen Sie die Maßnahme nicht genehmigen.
Die „Black Box“ ist keine Entschuldigung; es ist Ihre Aufgabe, die Logik dahinter zu verstehen.

2. Ausnahmebehandlung (80/20-Regel):
   Agenten sind für die Abwicklung des Regelablaufs (80–90 % der Transaktionen, die den Regeln entsprechen) ausgelegt.
   Der Mensch ist für die Sonderfälle.

• Der dringende Prototyp, der noch nicht im Artikelstamm enthalten ist.
• Die Gefälligkeit gegenüber einem VIP-Kunden, die gegen die üblichen Kreditlimits verstößt.
• Die komplizierte Rücksendung mit beschädigter Ware und fehlenden Unterlagen.

2. Der Architekt der Leitplanke.
   In Teil 3 haben wir die orchestrierte Steuerung.
   Wer legt die Regeln fest? Sie.
   Die Rolle des Menschen wandelt sich hin zur Definition der Handlungsspielräume.
   Sie sind es, der dem Agenten sagt: „Bestellungen für Büromaterial bis zu 5.000 € können automatisch genehmigt werden. Für Rohstoffe oder alles über 5.000 € müssen Sie sich jedoch an mich wenden.“ Die Gestaltung dieser Steuerung, die Entscheidung, wo die Maschine aufhört und der Mensch beginnt, ist eine strategische Kompetenz auf hohem Niveau.
   Sie entwerfen das Sicherheitsnetz für Ihr Unternehmen.

Praktische Schritte: So bereiten Sie sich heute vor

Sie müssen nicht auf die Ankunft des Agenten warten, um mit dem Üben zu beginnen, sondern können Ihre Denkweise schon heute weiterentwickeln:

• Hören Sie auf, Fehler zu beheben, und melden Sie sie: Wenn Sie fehlerhafte Daten entdecken, korrigieren Sie sie nicht einfach stillschweigend und machen Sie weiter.
  Fragen Sie nach der Ursache: Lag es an einem Prozessfehler? An einer fehlerhaften Integration? Betrachten Sie jeden Datenfehler als Symptom eines Systemausfalls.
• Hinterfragen Sie Vorschläge: Wenn MRP Ihnen eine Empfehlung gibt, führen Sie diese nicht einfach aus.
  Prüfen Sie sie. Ist sie schlüssig? Könnten Sie sie dem CEO erklären ? Üben CEOjetzt schon die Überprüfung der Systemlogik, damit Sie vorbereitet sind, wenn die Logik schneller und komplexer wird.
• Meistern Sie den Geschäftsprozess, nicht nur die Sitzung: Hören Sie auf, Tasten auswendig zu lernen. Beginnen Sie damit, den gesamten Ablauf zu verstehen.
  Die KI kann die Tasten drücken, aber nur Sie können beurteilen, ob der Ablauf profitabel ist.

Das ultimative Upgrade

In meiner vorherigen Analyse „ Die Evolution des ERP-Beraters“haben wir gesehen, dass die Abkehr vom Schreiben von kundenspezifischem 4GL-Code die technischen Berater nicht weniger wertvoll gemacht hat; vielmehr wurden sie zu strategischen Partnern, die robuste Architekturen aufbauen.

Dasselbe gilt hier für den Geschäftsanwender.
Wenn Sie nicht länger 4 Stunden täglich damit verbringen, Daten von Excel nach Infor LN zu kopieren oder Bestellungen manuell einzugeben, verlieren Sie nicht Ihren Job: Sie gewinnen 4 Stunden, um das zu tun, was Menschen am besten können: Verhandeln, Strategien entwickeln, Empathie zeigen und Innovationen vorantreiben.

Die KI ist der Motor. Daten sind der Treibstoff. Sie sind und bleiben der Fahrer.

Verfasst von Andrea Guaccio 

14. Januar 2026