{"id":161599,"date":"2026-03-27T10:00:00","date_gmt":"2026-03-27T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/e3mag.com\/?p=161599"},"modified":"2026-03-06T19:21:40","modified_gmt":"2026-03-06T18:21:40","slug":"das-fundament-muss-stehen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/de\/das-fundament-muss-stehen\/","title":{"rendered":"Das Fundament muss stehen"},"content":{"rendered":"\n

Automatisierungen greifen oft nur punktuell, Prognosen werden vorsichtig genutzt, und das Vertrauen in datenbasierte Entscheidungen ist br\u00fcchig. Das Problem liegt selten in der KI selbst. Es liegt tiefer \u2013 in der Architektur. In meiner Praxis an der Schnittstelle von Daten\u00adarchitektur und Unternehmenssteuerung habe ich eines gelernt: Die gl\u00e4nzende Oberfl\u00e4che neuer Technologien ist wertlos, wenn der Maschinenraum darunter nicht funktioniert.<\/p>\n\n\n\n

Operative Stabilit\u00e4t<\/h2>\n\n\n\n

Wer sich S\/4-Transformationen genauer ansieht, erkennt ein bekanntes Muster. Priorit\u00e4t hat, was den Betrieb absichert: sta\u00adbile Prozesse, saubere Releases, ein m\u00f6glichst st\u00f6rungsfreier Go-live. Analytics gilt als komplex, potenziell riskant oder als Thema f\u00fcr eine sp\u00e4tere Phase. Erst einmal live gehen \u2013 dann weitersehen.<\/p>

\"\"<\/a><\/div><\/div>\n\n\n\n

Nach dem Go-live zeigt sich jedoch, was diese Entscheidung kostet. Historische \u00adDaten fehlen oder sind nur noch eingeschr\u00e4nkt nutzbar. Kennzahlen wurden neu definiert, oft ohne nachvollziehbare \u00dcbergangslogik. Reports liefern andere Werte als fr\u00fcher, ohne dass sich operativ etwas ge\u00e4ndert h\u00e4tte. Genau hier beginnt das KI-Problem. Modelle ben\u00f6tigen stabile Zeitreihen, konsistente Logiken und reproduzierbare Datenst\u00e4nde. KI wird dann nicht zur Produktivkraft, sondern zum Experiment. Der Denkfehler liegt im Ansatz: Operative Architektur und analytische Architektur werden getrennt gedacht. KI gilt als Aufsatz auf ein fertiges System. Dabei werden Architekturentscheidungen getroffen, ohne ihre analytischen Konsequenzen mitzudenken.<\/p>\n\n\n\n

KI entsteht zwischen Systemen<\/h2>\n\n\n\n

Relevante KI-Anwendungen entstehen fast nie in einem einzelnen System. Sie entstehen zwischen Systemen. Transaktionale Daten aus S\/4 liefern den fachlichen Kontext. Sensor- und Ereignisdaten bringen zeitliche Dynamik. Externe Daten erg\u00e4nzen Markt- oder Lieferketteninformationen. Diese Daten sprechen unterschiedliche Sprachen. Zeitbezug, Granularit\u00e4t und Bedeutung unterscheiden sich \u2013 oft historisch gewachsen und nur implizit bekannt. Ohne klare Entkopplung entstehen fragile Abh\u00e4ngigkeiten. Technisch zeigt sich das in fehlenden oder nicht versionierten Schnittstellen, in sogenannten Data Contracts.<\/p>\n\n\n\n

Ein Data Contract ist dabei mehr als ein technisches Dokument; er ist ein digitaler Handschlag zwischen der operativen IT und den Datennutzern. Er legt verbindlich fest, welche Datenqualit\u00e4t und welche \u00adSemantik aus dem ERP geliefert wird. Fehlt dieser \u201eVertrag\u201c, bricht die Kette bei jedem kleinen Systemupdate. Ein Instandhaltungsprojekt aus der Praxis verdeutlicht das: Ziel war es, Maschinenausf\u00e4lle vorherzusagen. Nach einem S\/4-Release \u00e4nderten sich Materiallogiken im ERP. F\u00fcr die Fach\u00adbereiche blieb alles gleich, doch f\u00fcr das \u00adModell drifteten die Vorhersagen, ohne dass ein Fehler sichtbar war. Die Ursache war banal: ein Integrationsbruch, weil eine fachlich relevante \u00c4nderung weder versioniert noch kommuniziert worden war.<\/p>\n\n\n\n

Mit generativer KI versch\u00e4rft sich dieses Muster. Sprachbasierte Modelle sind besonders abh\u00e4ngig von konsistentem Kontext und historisierten Informationen. Wenn Daten bei jedem Release ihre Bedeutung \u00e4ndern, bleiben Ergebnisse oberfl\u00e4chlich. Ohne stabile Semantik \u2013 also klar definierte Bedeutungen von Kennzahlen und Zeitbez\u00fcgen \u2013 wird generative KI zur blo\u00dfen textlichen Assistenz, aber nicht zum Entscheidungsinstrument.<\/p>\n\n\n\n

Dabei r\u00fcckt oft das Thema Echtzeit in den Mittelpunkt. Doch f\u00fcr lernende KI ist etwas anderes entscheidend: Persistenz. Modelle, die prim\u00e4r auf aktuellen Streams reagieren, verlieren historische Muster und saisonale Effekte. Echtzeit steuert Verhalten, aber Persistenz schafft das notwendige Verst\u00e4ndnis f\u00fcr echte Business-Intelligence.
Organisation schl\u00e4gt Technik: Wer besitzt die Daten? Ein oft untersch\u00e4tzter Faktor ist die Organisation. Datenverantwortung ist h\u00e4ufig unklar oder nur projekt\u00adbezogen verteilt. IT optimiert auf Systembetrieb, Kosten und Verf\u00fcgbarkeit. Wenn Zahlen nicht mehr passen, beginnt die \u00adSuche nach dem Schuldigen. Governance existiert h\u00e4ufig auf dem Papier, greift aber nicht im Alltag. Hinzu kommt eine fragmentierte Kompetenzlandschaft: BW-Experten verstehen Datenmodelle, Funktionsberater kennen Prozesse, und Data-\u00adScientists arbeiten modellgetrieben \u2013 oft ohne tiefen Einblick in die ERP-Semantik. Jeder ist gut in seinem Bereich, doch dazwischen entsteht wenig.<\/p>\n\n\n\n

Echte Ver\u00e4nderung beginnt bei der fachlichen Ownership. Datenverantwortung darf kein IT-Ticket sein. Es braucht Verantwortliche in den Fachbereichen, die nicht nur f\u00fcr den Prozess (zum Beispiel den Wareneingang), sondern auch f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t und deren analytische Bedeutung gerade\u00adstehen. Nur wenn das Business erkennt, dass Daten ein Verm\u00f6genswert sind, wird die technologische Modernisierung nachhaltig.<\/p>\n\n\n\n

Drei strategische Hebel f\u00fcr 2026<\/h2>\n\n\n\n

Aus diesen Beobachtungen lassen sich konkrete Chancen ableiten:<\/p>\n\n\n\n

1. Analytik als Design-Kriterium:<\/strong> Analytische Anforderungen m\u00fcssen von Beginn an Teil der Architektur sein \u2013 gleichwertig neben der operativen Stabilit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

2. Explizite Semantik: <\/strong>Data Contracts und versionierte Schnittstellen sind keine Theorie, sondern die Bauanleitung daf\u00fcr, dass Daten \u00fcber S\/4-Hana-Releases hinweg ihre Bedeutung behalten.<\/p>\n\n\n\n

3. Dauerhafte Verantwortung: <\/strong>Datenhoheit braucht klare, dauerhaft verankerte fachliche Ownership.<\/p>\n\n\n\n

Wer Architektur weiterhin prim\u00e4r auf operativen Betrieb optimiert, wird auch k\u00fcnftig beeindruckende KI-Demos sehen \u2013 aber wenig Wirkung im Alltag erzielen. Wer den Unterbau jetzt aufr\u00e4umt, gewinnt ein Unternehmen, das nicht nur bereit f\u00fcr KI ist, sondern das seine eigene Realit\u00e4t endlich pr\u00e4zise steuern kann. (Quelle: Stefan Maxones)<\/p>\n\n\n\n

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KI ist l\u00e4ngst Realit\u00e4t. Modelle sind eingekauft, Plattformen stehen, Budgets sind freigegeben.
\nAuf Strategiecharts wirkt das schl\u00fcssig. Im Tagesgesch\u00e4ft bleibt der Effekt jedoch ern\u00fcchternd.<\/p>\n","protected":false},"author":5813,"featured_media":161600,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[44382,5],"tags":[73],"coauthors":[44393],"class_list":["post-161599","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-mag-26-03","category-it-management","tag-erp","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-400x180.jpg",400,180,true],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-18x8.jpg",18,8,true],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-600x270.jpg",600,270,true],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-600x450.jpg",600,450,true],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/2603_it_maxones-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

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