Legacy-ERP-Systeme behindern Innovation, weil sie Daten trennen und Veränderung teuer machen. Der Artikel ordnet die strukturellen Ursachen ein und skizziert, wie ein zeitgemäßes ERP aussehen muss.
Technologien halten eine Organisation oft still zusammenhalten. ERP-Systeme gehören auch dazu. Sie sorgen dafür, dass Zahlen stimmen, Abschlüsse funktionieren und Prozesse nicht entgleiten. Solange Planungszyklen klar waren, Märkte berechenbar blieben und Komplexität beherrschbar schien, war das auch gut so und eine strategische Stärke. Aber diese Welt ist verschwunden.
Heute entstehen Geschäftsmodelle iterativ. Nachfrage verschiebt sich in Wochen, nicht in Jahren. KI verändert, wie Entscheidungen vorbereitet, simuliert und getroffen werden. Und plötzlich wird sichtbar, was lange kaschiert war: Viele ERP-Systeme sind hervorragend darin, Ordnung herzustellen aber auffallend schlecht darin, Agilität zu ermöglichen.
Das ist kein Vorwurf. Legacy-ERP wurde für eine andere Realität gebaut. Doch genau darin liegt das Problem. Systeme, die primär auf Rückschau ausgelegt sind, werden in einer Umgebung, die permanente Vorausschau verlangt, zum strukturellen Engpass. Hier sind die vier Hauptgründe, warum herkömmliche ERP-Systeme den Anforderungen moderner Unternehmen nicht gerecht werden:
ERP versprach einst Integration. Die Realität sieht anders aus. Über Jahre sind rund um den ERP-Kern spezialisierte Systeme entstanden: für Kunden, für Mitarbeitende, für Planung, für Analyse. Sie wurden angebunden, erweitert, synchronisiert. Technisch ergibt das zwar ein Netz aber inhaltlich ensteht so eher ein Flickenteppich. Alle Informationen sind vorhanden aber der Zusammehang fehlt. Klassische ERP-Logiken verdichten Daten konsequent und verarbeiten Transaktionen, die dann zusammengeführt und abgeschlossen werden. Am Ende steht ein korrektes Ergebnis. Was unterwegs verloren geht, ist der Kontext: Wer war beteiligt? Warum hat sich etwas verändert.? Welche Wechselwirkungen gab es?
Um diese Lücken zu schließen, kopieren Unternehmen Daten in Warehouses, bauen Reports, ziehen Exporte, erstellen Hilfskonstruktionen. Das erzeugt sehr viel Aufwand bei wenig Nähe zur Realität. Denn diese Analysen basieren auf Momentaufnahmen, die bereits überholt sind, wenn sie gelesen werden.
In der Praxis führt das zu bekannten Mustern. Projektmargen sinken, ohne dass klar ist, ob Auslastung, Qualifikationen oder veränderte Kundenanforderungen der Treiber sind. Kosten steigen im Gesundheitswesen, ohne dass sich sofort erkennen lässt, ob Personalknappheit, Fallzahlen oder Prozesse der Engpass sind. Finanzinstitute sehen Ergebnisveränderungen, ohne die Verbindung zu Kundenverhalten oder operativen Risiken frühzeitig herstellen zu können.
Ältere ERP-Systeme wurden oft als modulare Landschaft konzipiert. Finanzen, HR und Supply Chain entwickelten sich dabei zunehmend unabhängig voneinander, teilweise sogar auf vollständig getrennten Datenbanken.
In solchen Umgebungen stößt auch KI an harte Grenzen. Nicht, weil Algorithmen fehlen, sondern weil der Zusammenhang fehlt, in dem sie sinnvoll arbeiten könnten. Isolierte Daten produzieren isolierte Erkenntnisse. Strategische Intelligenz entsteht so nicht.
Was heute als Trägheit wahrgenommen wird, ist das Ergebnis jahrelanger Rationalität. Legacy-ERP wurde angepasst, weil es notwendig war. Jede Sonderregel, jede Erweiterung, jede Integration hat ein konkretes Problem gelöst. Kurzfristig sinnvoll. Langfristig teuer. Über die Zeit entsteht so eine Struktur, in der selbst kleine Änderungen große Auswirkungen haben können. Updates werden verschoben, weil sie Projekte auslösen. Sicherheits- und Innovationszyklen entkoppeln sich vom Markt. Externe Beratung wird zur Dauerlösung.
Besonders sichtbar wird das bei Integrationen. Viele Verbindungen sind individuell gebaut und entsprechend fragil. Änderungen an einem System erzeugen Folgewirkungen an anderer Stelle und die IT wird zum Reparaturbetrieb.
Der eigentliche Preis ist somit also strategisch. Wenn jede Veränderung am Kernsystem Risiko bedeutet, beginnt die Organisation logischerweise, Veränderungen zu vermeiden. Innovation wird dann zwar nicht aktiv verhindert, aber implizit ausgebremst.
Monolithische ERP-Architekturen setzen Stabilität voraus. Sie funktionieren gut, solange Geschäftsmodelle nicht ständig neu gedacht werden müssen. Genau das ist heute jedoch der Normalzustand. Neue Märkte, neue Erlösmodelle und neue Organisationsformen lassen sich nicht einfach konfigurieren. Sie verlangen strukturelle Anpassungen, die tief ins System greifen. Die Folge sind lange Umsetzungszeiten und ein wachsender Abstand zwischen strategischem Anspruch und operativer Realität.
Hinzu kommt ein Faktor, der lange unterschätzt wurde: Produktivität auf der Anwenderseite. Finanz- und HR-Teams arbeiten in Systemen, die funktional korrekt, aber schwerfällig sind. In Zeiten von Fachkräftemangel und steigendem Erwartungsdruck ist das kein Detail, sondern ein Produktivitätsrisiko.
Gleichzeitig bleiben viele ERP-Systeme nach außen abgeschottet. Offene Schnittstellen sind begrenzt, moderne Cloud-Tools lassen sich nur mit Aufwand anbinden. Das ERP wird zum isolierten Block in einer ansonsten vernetzten Landschaft.
In Legacy-Umgebungen ist KI zwangsläufig begrenzt. Sie wird ergänzt, nicht mitgedacht. Entsprechend eng sind ihre Einsatzfelder.
Einzelne Module liefern Empfehlungen. Querverbindungen bleiben aus. Finanzplanung, Workforce-Strategie und operative Steuerung laufen nebeneinander, nicht miteinander.
Gleichzeitig dominiert der Blick zurück. Systeme, die primär dokumentieren, produzieren KI-Ergebnisse, die erklären, was passiert ist. Führung in dynamischen Märkten braucht jedoch etwas anderes: Hinweise darauf, was als Nächstes relevant wird und wo gehandelt werden muss.
Die Frage ob Sie ihr ERP ersetzen müssen ist nicht die richtige, sondernwelches Verständnis von Steuerung Ihr Unternehmen haben will.
Ein zukunftsorientiertes ERP ist kein größerer Kern, sondern ein anderes Prinzip. Eine gemeinsame Datenbasis, in der Kontext erhalten bleibt. Eine Architektur, die Veränderung mitdenkt und nicht jedes Mal neu verhandeln muss. Offen genug, um Anpassungen ohne Eingriffe in den Kern zu ermöglichen. Künstliche Intelligenz ist dabei fest in die Entscheidungslogik eingebettet und kein nachträglich ergänztes Werkzeug.
Entscheidend ist weniger die eingesetzte Technologie als die Rolle, die sie im Unternehmen spielt. Manche Systeme halten fest, was geschehen ist. Andere unterstützen dabei, frühzeitig zu erkennen, wo gehandelt werden muss. Organisationen, die sich dafür entscheiden, Letzteres zu ermöglichen, greifen tiefer als bis zur IT-Landschaft. Sie verändern, wie Entscheidungen vorbereitet, getroffen und in Wirkung gebracht werden.
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