Künstliche Intelligenz (KI) galt lange als ein fernes Thema für KMU. Die Annahme, sie erfordere hohe Budgets, komplexe Systeme und spezialisierte Teams, verzögerte ihre Einführung in kleinen und mittleren Unternehmen. Doch diese Situation hat sich in den letzten Jahren gewandelt. Heute betrachten KMU KI nicht mehr als „fortschrittliche Technologie“, sondern als Werkzeug zur Lösung konkreter Geschäftsprobleme.
Wir konzentrieren uns auf die Anwendungsbereiche künstlicher Intelligenz, die KMU tatsächlich in der Praxis nutzen. Dabei geht es nicht um theoretische Erklärungen oder abstrakte Konzepte. Unser Fokus liegt auf Bereichen, die sich direkt auf das Tagesgeschäft auswirken, wie Vertrieb, Lagerhaltung, Kundenbetreuung, Finanzen und operative Abläufe.
Verkaufsdatenanalyse und Verkaufsprognose
Die meisten KMU treffen Vertriebsentscheidungen auf Basis vergangener Erfahrungen. Der Vorjahreszeitraum, die Leistung des Vormonats oder Informationen, die das Vertriebsteam im Außendienst gesammelt hat, dienen oft als wichtigste Bezugspunkte. Dieser Ansatz ist nicht immer falsch, stößt aber mit zunehmender Datenmenge an seine Grenzen.
Künstliche Intelligenz wird hier zur Erstellung von Umsatzprognosen eingesetzt, dient aber eigentlich einem sehr einfachen Zweck: der Auswertung vergangener Verkaufsdaten. Produktbezogene Verkäufe, Kundengruppen, saisonale Schwankungen und Preisänderungen werden dabei gemeinsam berücksichtigt. Ziel ist es nicht, die Zukunft vorherzusagen, sondern Verkaufstrends besser zu verstehen.
Für eine effektive Analyse dieser Art müssen die Daten organisiert und konsistent sein. Unstrukturierte Excel-Dateien oder manuelle Aufzeichnungen stellen hierbei ein erhebliches Hindernis dar. Die Zentralisierung von Vertriebsdaten in einem ERP-System gewährleistet aussagekräftige Analyseergebnisse. Cloudbasierte ERP-Lösungen wie die Entranet Cloud Suite ermöglichen die systematische Erfassung und Bereitstellung von Vertriebsdaten für die Analyse.
Bestandsverwaltung und Produktbewegungsverfolgung
Für KMU ist die Bestandsverwaltung oft eine Frage des richtigen Gleichgewichts. Zu hohe Lagerbestände belasten den Cashflow, während zu geringe Bestände zu Kundenverlusten führen. Dieses Gleichgewicht manuell zu erreichen, wird zunehmend schwieriger, insbesondere mit der steigenden Anzahl an Produkten und Vertriebskanälen.
Künstliche Intelligenz (KI) kommt hier zum Einsatz, um Lagerbewegungen zu analysieren. Sie liefert klarere Antworten auf Fragen wie: Welche Produkte verkaufen sich besonders gut? Welche Produkte liegen lange im Regal? Bei welchen Produkten steigt die Nachfrage plötzlich? Es handelt sich also um einen analytischen Ansatz, der die Entscheidungsfindung unterstützt und nicht nur ein automatisiertes Bestellsystem darstellt.
Die gemeinsame Auswertung von Bestands- und Verkaufsdaten aus dem ERP-System ermöglicht fundiertere Einkaufsentscheidungen. Die Analyse von Bestandsdaten aus der Entranet Cloud Suite, zusammen mit vergangenen Bewegungen und aktuellen Verkäufen, versetzt KMU in die Lage, eine ausgewogenere Bestandsplanung zu erstellen.
Analyse des Kundenverhaltens
Viele KMU betrachten Kundeninformationen lediglich als Kontaktdaten. Dabei generiert jede Transaktion mit einem Kunden Verhaltensdaten. Welche Produkte er kauft, wie oft er einkauft, sein Zahlungsverhalten und seine Reaktionen auf Kampagnen sind einige wichtige Beispiele für diese Verhaltensdaten.
Künstliche Intelligenz wird hier eingesetzt, um das Kundenverhalten zu klassifizieren. Ziel ist es nicht, komplexe Profile zu erstellen, sondern aussagekräftige Unterschiede zwischen den Kunden aufzuzeigen. Stammkunden, Kunden, die seit längerer Zeit keinen Kauf getätigt haben, oder Gruppen, die empfindlich auf Preisänderungen reagieren, lassen sich durch diese Analysen deutlicher identifizieren.
Damit diese Analysen effektiv sind, müssen Kundendaten in einem CRM- oder ERP-System organisiert sein. Die über die Entranet Cloud Suite verwalteten Kunden- und Vertriebsdaten bieten eine geeignete Struktur für diese Analysen. So basiert das Kundenmanagement auf konkreten Daten und nicht auf Intuition.
Finanzdatenanalyse und Cashflow-Überwachung
In kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) rühren finanzielle Probleme oft eher vom Cashflow als von der Rentabilität her. Fehlerhafte Erfassung von Einnahmen und Ausgaben, mangelhaftes Zahlungsmanagement oder Zahlungsverzögerungen können Unternehmen in eine schwierige Lage bringen.
KI-gestützte Analysen machen Finanzdaten transparenter. Vergangene Zahlungsgewohnheiten, Zahlungsfristen und Ausgabenposten werden gemeinsam ausgewertet. Ziel ist es nicht, komplexe Prognosen zu erstellen, sondern potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen.
Diese Analysen basieren auf der systematischen Pflege von Buchhaltungs- und Finanzdaten. Finanzprozesse, die über das ERP-System ablaufen, gewährleisten die Datenkonsistenz. Die Entranet Cloud Suite unterstützt diese Analysen durch die zentrale Verwaltung von Finanzdaten.
Überwachung und Berichterstattung über operative Prozesse
In KMU sind Führungskräfte häufig selbst im Tagesgeschäft tätig. Zwischen operativem Tagesgeschäft, Kundenbeziehungen und Teamleitung bleibt oft nicht genügend Zeit für das Berichtswesen. Dies führt zu verzögerten oder auf unvollständigen Informationen basierenden Entscheidungen.
Künstliche Intelligenz wird hier für die automatisierte Berichterstellung und Datenzusammenfassung eingesetzt. Vertriebs-, Lager- und Finanzdaten werden kombiniert, um verständliche Berichte zu generieren. Diese Berichte ermöglichen es Managern, sich auf einen Blick einen Überblick zu verschaffen.
Diese aus Daten des ERP-Systems generierten Berichte sind im Vergleich zu manuell erstellten Tabellen konsistenter und aktueller. Die aus der Entranet Cloud Suite erstellten Betriebsberichte erweisen sich als praktisches Werkzeug, das den Entscheidungsprozess beschleunigt.
Wie schafft künstliche Intelligenz Mehrwert für KMU?
Für KMU ist künstliche Intelligenz allein keine Lösung. Ihr wahrer Wert liegt in der Integration dieser Technologie in bestehende Geschäftsprozesse. Daten, die bereits in Bereichen wie Vertrieb, Lagerhaltung, Kundenverwaltung und Finanzen generiert werden, können, richtig genutzt, dem Unternehmen erhebliche Vorteile bringen.
An diesem Punkt wird die Infrastruktur zu einem entscheidenden Faktor. In Strukturen, in denen Daten verstreut sind und Prozesse manuell ablaufen, lassen sich die erwarteten Vorteile künstlicher Intelligenz nur schwer realisieren. Unternehmen mit cloudbasierten und zentralisierten Datenstrukturen, die durch ERP-Systeme unterstützt werden, profitieren deutlich schneller von dieser Technologie.
Entranet Cloud Suite bietet eine geeignete Plattform für solche Analysen, indem sie KMU-Daten zentral erfasst. Dadurch wird künstliche Intelligenz von einem abstrakten Konzept zu einem Werkzeug, das konkrete Beiträge zum Tagesgeschäft leistet.
Abschluss
Damit KMU von künstlicher Intelligenz profitieren können, sind weder große Investitionen noch der Aufbau komplexer Systeme erforderlich. Wichtig ist vielmehr, das zu lösende Geschäftsproblem klar zu definieren und die Daten gezielt dafür zu nutzen.
Absatzprognosen, Bestandsmanagement, Kundenanalysen, Finanzcontrolling und operatives Reporting gehören zu den Bereichen, in denen KMU künstliche Intelligenz am häufigsten und effizientesten einsetzen. Schon kleine Verbesserungen in diesen Bereichen können die Gesamtleistung des Unternehmens deutlich steigern.
KI-Anwendungen, unterstützt durch die passende ERP-Infrastruktur und ein zentralisiertes Datenmanagement, bieten zugängliche und nachhaltige Lösungen für KMU. Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, treffen ihre Entscheidungen auf einer solideren Grundlage und können Unsicherheiten besser bewältigen.
