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Entwicklung eines KI-ERP-Indikators

  • 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. systembezogenenKünstliche 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.show moreshow less

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Metadaten
Author details:Marcus GrumORCiDGND, Tim Körppen, Nicolas Korjahn, Norbert GronauORCiDGND
URL:https://lswi.de/assets/downloads/publikationen/110/Grum-Entwicklung-eines-KI-ERP-Indikators--.pdf
Subtitle (German):Evaluation der Potenzialerschließung von Künstlicher Intelligenz in Enterprise-Resource-Planning-Systemen
Publisher:Center for Enterprise Research, Universität Potsdam
Place of publishing:Potsdam
Publication type:Other
Language:German
Date of first publication:2022/02/01
Publication year:2022
Release date:2023/09/20
Tag:Enterprise-Resource-Planning; KI-ERP-Indikator; Künstliche Intelligenz
Number of pages:27
Organizational units:Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Fakultät / Wirtschaftswissenschaften / Fachgruppe Betriebswirtschaftslehre
DDC classification:3 Sozialwissenschaften / 33 Wirtschaft / 330 Wirtschaft
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