Moderne ERP-Systeme bieten 2026 vor allem vier Arten von KI-Funktionen: automatisierte Bedarfs- und Absatzprognosen, Anomalieerkennung in Lagerbeständen und Zahlungsvorgängen, automatisierte Dokumentenverarbeitung (etwa Rechnungs-OCR mit Kontierungsvorschlag) sowie Chat- oder Co-Pilot-Assistenten direkt im ERP-Interface. Verbreitet im Alltagseinsatz sind diese Funktionen in deutschen Unternehmen aber noch nicht: Laut der Trovarit-Studie „ERP in der Praxis 2026/27“ nutzen erst 1,8 Prozent der Anwender KI breit oder regelmäßig produktiv im ERP-Kontext.
Welche KI-Funktionen bieten ERP-Systeme heute konkret?
Die meisten am Markt verfügbaren KI-Funktionen in ERP-Systemen lassen sich vier Kategorien zuordnen:
- Prognosen und Disposition: KI-gestützte Absatz- und Bedarfsprognosen, die historische Verkaufsdaten, Saisonmuster und teils externe Faktoren einbeziehen, um Bestellvorschläge und Meldebestände zu optimieren.
- Anomalieerkennung: automatische Hinweise auf ungewöhnliche Bestandsbewegungen, Preisabweichungen oder auffällige Zahlungsvorgänge, bevor sie manuell auffallen.
- Dokumentenverarbeitung: OCR-gestützte Erfassung von Eingangsrechnungen mit automatischem Kontierungsvorschlag, teils direkt an die Kreditorenbuchhaltung angebunden.
- Chat- und Co-Pilot-Funktionen: Sprachbasierte Abfragen von Kennzahlen oder Lagerbeständen direkt im Dashboard, ohne eigene Berichtsabfrage erstellen zu müssen.
Einzelne Anbieter integrieren solche Funktionen inzwischen serienmäßig: Microsoft bewirbt Copilot-Funktionen für Dynamics 365 Business Central, SAP den Assistenten Joule für S/4HANA Cloud. Im Verzeichnis-Eintrag zu Xentral ist in allen Preispaketen ausdrücklich „KI/Co-Pilot inklusive“ ausgewiesen (Stand Preisseite xentral.com, abgerufen 01.10.2026) – ein Hinweis, dass KI-Funktionen bei Cloud-nativen Anbietern zunehmend zum Standardumfang statt zum Aufpreis-Modul werden. Belastbare, anbieterübergreifende Zahlen zu Preisaufschlägen für KI-Module liegen öffentlich nicht vor – keine Angabe.
Wie weit ist der KI-Einsatz im ERP tatsächlich?
Zwischen Außendarstellung und Praxiseinsatz liegt bislang eine deutliche Lücke. Die Trovarit-Studie „ERP in der Praxis 2026/27“ (13. Ausgabe, veröffentlicht 21.09.2026, Befragung von 1.538 ERP-Installationen) zeigt zunächst einen schnellen Anstieg der wahrgenommenen Relevanz: 2022 stuften nur 16 Prozent der Anwender KI im ERP-Kontext als hoch relevant ein, 2024 waren es 29 Prozent, 2026 bereits 57 Prozent.
Beim tatsächlichen Einsatz zeichnet dieselbe Studie ein deutlich nüchterneres Bild: 41 Prozent der befragten Anwender befinden sich in der reinen Orientierungsphase, 10 Prozent in konkreter Planung, 17 Prozent nutzen KI selektiv für einzelne Anwendungsfälle, und nur 1,8 Prozent setzen sie breit oder regelmäßig produktiv ein. 27 Prozent planen aktuell gar keinen KI-Einsatz im ERP. Wahrgenommene Relevanz und produktiver Einsatz fallen damit 2026 weit auseinander.
KI im Unternehmensalltag: Wo sie heute schon ankommt
Dass das Interesse an KI unternehmensweit trotzdem real ist, zeigt die Bitkom-KI-Studie 2026 (telefonische Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten, Erhebungszeitraum KW 28–33 2026): 57 Prozent der Unternehmen setzen KI inzwischen irgendwo im Betrieb ein – ein Sprung gegenüber 36 Prozent im Vorjahr und 20 Prozent vor zwei Jahren. Im Bereich Controlling und Rechnungswesen, der inhaltlich am engsten an ERP-/WaWi-Prozesse grenzt, liegt die Nutzungsquote laut Bitkom bei 25 Prozent.
Als größte Hemmnisse bei Unternehmen ohne KI-Einsatz nennt dieselbe Studie fehlendes technisches Know-how (85 Prozent), rechtliche Unsicherheit (66 Prozent) und schwer kalkulierbare Kosten (63 Prozent) – Gründe, die sich mit der zurückhaltenden produktiven Nutzung im ERP-Kontext bei Trovarit decken.
Lohnt sich KI im ERP für kleine und mittlere Unternehmen?
Vor der Frage nach konkreten KI-Funktionen steht meist eine andere: ob die eigenen Stammdaten überhaupt die nötige Qualität haben. Wie im Beitrag zum ERP-Stammdatenmanagement beschrieben, hängt die Aussagekraft jeder automatisierten Prognose direkt von der Datenqualität ab – eine KI-Funktion auf lückenhaften oder doppelten Stammdaten liefert keine verlässlicheren Ergebnisse als eine manuelle Auswertung. Wer die im Beitrag zu ERP-Kennzahlen im laufenden Betrieb beschriebene Kennzahlenbasis bereits im Griff hat, ist für KI-gestützte Auswertungen deutlich besser vorbereitet als ein Unternehmen, das erst noch an sauberen Stammdaten und etablierten Prozessen arbeitet.
Für die Auswahl lohnt sich ein Blick ins Anbieter-Verzeichnis: Neben den bereits genannten Beispielen SAP S/4HANA Cloud, Microsoft Dynamics 365 Business Central und Xentral weisen auch weitere Cloud-ERP-Anbieter zunehmend KI- oder Automatisierungsfunktionen aus. Wer die konkreten Kostenstrukturen verschiedener Anbieter vergleichen will, findet im ERP-Finder einen Einstieg nach Budget und Unternehmensgröße. Allgemeiner ordnet der Beitrag zur ERP-Systemarchitektur ein, warum KI-Funktionen in der Praxis fast ausschließlich über Cloud-Architekturen ausgerollt werden statt über klassische On-Premise-Installationen.
Das Wichtigste in Kürze
- Verbreitete KI-Funktionen im ERP 2026: Bedarfsprognosen, Anomalieerkennung, automatisierte Rechnungsverarbeitung, Chat-/Co-Pilot-Assistenten.
- Wahrgenommene Relevanz von KI im ERP-Kontext stieg laut Trovarit von 16 Prozent (2022) über 29 Prozent (2024) auf 57 Prozent (2026).
- Tatsächlich breit oder regelmäßig produktiv nutzen laut derselben Studie erst 1,8 Prozent der ERP-Anwender KI, 27 Prozent planen aktuell keinen Einsatz.
- Unternehmensweit setzen laut Bitkom 57 Prozent der Unternehmen KI irgendwo ein, im Controlling/Rechnungswesen liegt die Quote bei 25 Prozent.
- Größte Hemmnisse: fehlendes Know-how, rechtliche Unsicherheit, schwer kalkulierbare Kosten – nicht primär fehlende Funktionen der Systeme.
- Saubere Stammdaten sind Voraussetzung, nicht Nebensache, bevor KI-Funktionen im ERP einen echten Mehrwert liefern.
Häufige Fragen zu KI im ERP
Was unterscheidet KI-Funktionen von klassischer ERP-Automatisierung?
Klassische Automatisierung folgt festen, vorab definierten Regeln (etwa: bei Unterschreiten des Meldebestands automatisch bestellen). KI-Funktionen wie Prognosen oder Anomalieerkennung lernen dagegen aus historischen Daten und passen ihre Einschätzung fortlaufend an, liefern aber keine hundertprozentig deterministischen Ergebnisse.
Brauchen kleine Unternehmen überhaupt KI im ERP?
Das hängt vom Anwendungsfall ab. Bei wenigen hundert Artikeln und überschaubaren Lagerbewegungen lässt sich eine Bedarfsprognose oft noch manuell oder mit einfachen Regeln abbilden. Bei großen Artikelzahlen oder starken saisonalen Schwankungen können KI-gestützte Prognosen Zeit sparen – eine pauschale Aussage dazu liegt öffentlich nicht vor, keine Angabe.
Welche ERP-Anbieter bieten KI-Funktionen bereits serienmäßig?
Beispiele mit öffentlich beworbenen KI-/Co-Pilot-Funktionen sind SAP (Joule, S/4HANA Cloud), Microsoft (Copilot, Dynamics 365 Business Central) und Xentral, das KI-Funktionen laut eigener Preisseite in allen Paketen ohne Aufpreis einschließt. Ein vollständiger, geprüfter Marktüberblick über alle rund 40 in der Trovarit-Studie erfassten Systeme liegt öffentlich nicht vor – keine Angabe.
Ersetzt KI die manuelle Dateneingabe im ERP vollständig?
Nein. Auch KI-gestützte Dokumentenverarbeitung benötigt in der Praxis weiterhin eine Kontrollinstanz für Ausnahmefälle, insbesondere bei schlecht lesbaren Belegen oder ungewöhnlichen Buchungsfällen.
Wie hoch sind die Kosten für KI-Funktionen im ERP?
Das lässt sich nicht pauschal beziffern. Manche Anbieter wie Xentral weisen KI-Funktionen als im Grundpreis enthalten aus, andere bepreisen sie als separates Modul oder nach Nutzungsvolumen. Eine belastbare, anbieterübergreifende Durchschnittszahl liegt öffentlich nicht vor – keine Angabe.
Meine Einschätzung: Die Diskrepanz zwischen wahrgenommener Relevanz (57 Prozent) und produktivem Einsatz (1,8 Prozent) spricht dafür, dass viele Unternehmen KI im ERP-Kontext derzeit eher beobachten als aktiv nutzen. Wer in eigene KI-Funktionen investieren will, sollte zuerst die Stammdatenqualität und die laufende Kennzahlenbasis prüfen – ohne diese Grundlage bleibt der Mehrwert einer Prognose- oder Anomalieerkennungs-Funktion begrenzt, unabhängig davon, wie der jeweilige Anbieter das Feature nennt.
