„Die KI liefert Antworten – die Entscheidung trifft der Mensch“
Interview mit dem Chief Product & Technology Officer (CPTO ) der enventa Group Jochen Maurer
Mit enventa Chat startet die erste KI-Funktion im enventa Business Hub. Statt Listen, Filtern und Exporten genügt eine Frage in natürlicher Sprache – die Antwort kommt direkt aus dem ERP-System. Wir haben mit CTO Jochen Maurer darüber gesprochen, was enventa Chat von ChatGPT & Co. unterscheidet, auf welche Weise enventa-Kunden profitieren und wie die Reise in Richtung agentisches ERP weitergeht.
Mit enventa Chat bringt die enventa Group die erste KI-Funktion in den Business Hub. Was genau ist enventa Chat?
enventa Chat ist ein KI-Assistent, der das ERP-System des Kunden versteht. „Sie stellen eine Frage in ganz normaler Sprache, zum Beispiel: ‚Welche Rechnungen der Firma Müller sind noch offen?‘, und bekommen in Sekunden eine Antwort direkt aus Ihren ERP-Daten. Ohne SQL-Kenntnisse und ohne Reporting-Tool. Damit wird KI im ERP für den Mittelstand alltagstauglich.
Auf den ersten Blick sieht das aus wie ChatGPT, Copilot oder Gemini. Wo liegt der Unterschied?
Die Gemeinsamkeit endet tatsächlich beim Chatfenster. Allgemeine Sprachmodelle schöpfen ihr Weltwissen aus dem Internet. Ihre offenen Posten, Lagerbestände oder Aufträge kennen sie nicht – und im Zweifel erfinden sie eine Antwort. Wir nutzen vom Sprachmodell vor allem das Sprachverständnis und verbinden es mit dem Kontext Ihrer ERP-Daten. Fragt jemand nach den offenen Rechnungen der Firma Müller, sucht der Assistent zuerst den Kunden, fragt bei mehreren Treffern nach und wertet dann Rechnungen und Zahlungen aus. Und eine Frage wie „Wer war Albert Einstein?“ beantwortet er ganz bewusst nicht.
Viele Unternehmen haben beim Thema KI Sorge um ihre Daten. Wie ist enventa Chat technisch aufgebaut?
Der Business Hub Cloud Connector verbindet Ihr ERP mit unserer Cloud-Plattform. Entscheidend ist: Der verschlüsselte Tunnel wird von Ihrer Seite aus aufgebaut, offene Ports gibt es nicht. Ein MCP-Server – MCP ist ein Standard für die Kommunikation zwischen KI und Systemen – übersetzt die Anfragen für Ihre Datenbank. Die Zahlen stammen aus Ihrem ERP, nicht aus dem Sprachmodell. Das Modell versteht die Frage und fasst zusammen, die Fakten liefert das System. Dabei arbeitet enventa Chat genauso wie ein Benutzer mit seinen Rechten: Er sieht nur, was der jeweilige Anwender auch im ERP sehen darf. Die Verarbeitung findet ausschließlich in europäischen Rechenzentren statt. Ihre Daten werden allein für Ihre eigene Anfrage verwendet und fließen nicht in das Training von Sprachmodellen ein.
Wie fühlt sich die Arbeit mit enventa Chat im Alltag an?
Intuitiv. Die Chats sind kontextsensitiv: Eine Rückfrage wie „Zeige mir die offenen Aufträge dazu“ bezieht sich auf das, was zuvor gefunden wurde. Gespräche lassen sich benennen, kategorisieren, als Favorit markieren und per Volltext durchsuchen. Ergebnisse kopieren Sie mit einem Klick in E-Mails, Word- oder Excel-Dokumente. Und wer lieber spricht als tippt, nutzt einfach die Spracheingabe seines Smartphones, Tablets oder PCs.
Welchen Nutzen haben Anwenderinnen und Anwender konkret?
Wir unterscheiden drei Stufen. Erstens die Auskunft: Daten schnell finden, zum Beispiel alle Kunden im Umkreis von 100 Kilometern um Köln. Zweitens die Auswertung: Geschäftsobjekte verknüpfen, etwa die fünf meistverkauften Artikel samt Retouren. Drittens Analyse und Vorschlag: Entscheidungen vorbereiten, etwa welche offenen Angebote zuerst nachgefasst werden sollten. Fachabteilungen bekommen so eine Self-Service-Datenabfrage ohne Umweg über die IT. Was früher Listen, Filter und Exporte brauchte, entsteht heute in zwei, drei Sätzen. Die KI fasst zusammen und zeigt Auffälligkeiten – die Entscheidung trifft aber weiterhin der Mensch.
Die enventa Group bedient sehr unterschiedliche Branchen. Haben Sie branchenspezifische Anwendungsbeispiele? Etwa im technischen Handel…
Dort zeigt sich die Stärke der KI besonders beim Lager und im Vertrieb. Fragen Sie nach den Beständen aller 18-Volt-Akkus im Hauptlager, liefert enventa Chat Artikel, Mengen und Bewertung. Die Folgefrage, für welche Kunden sich diese Produkte eignen, beantwortet er mit konkreten Empfehlungen, Preisvorschlägen und Begründung. Er erkennt auch Kunden, deren übliche Bestellrhythmen überfällig sind, oder deckt Überbestände auf. Mein Lieblingsbeispiel ist die Vorbereitung auf einen Außendiensttermin: Ein Satz – „Sag mir alles, was für diesen Kunden wichtig ist“ – genügt. Der Chat startet mehrere ERP-Abfragen parallel und bündelt Ansprechpartner, Konditionen, Umsatzentwicklung, Top-Artikel, offene Angebote und Rechnungen. Sogar eine Kundenpreisliste für eine Artikelgruppe inklusive aller Rabatte stellt er auf Zuruf zusammen – und berücksichtigt dabei verwandte Artikelgruppen.
Und in der Modebranche?
Im Fashion ERP kennt enventa Chat die Logik aus Saison, Farbe, Größe und Qualität. Sie fragen nach den zehn meistausgelieferten Modellen eines Jahres und verfeinern direkt: Wie verteilt sich das Poloshirt auf Farben und Größen, und wie schneidet es im Vergleich zum Sweatshirt ab? Die Zahlen kommen als übersichtliche Tabelle. In der dritten Stufe entsteht eine Entscheidungsvorlage fürs Kollektionsmeeting: Die KI teilt Artikel in Kernsortiment, Beobachtungs- und Auslaufkandidaten ein und weist auf Risiken hin – etwa ein Klumpenrisiko bei einem Bestseller mit nur einem Abnehmer. Sie zeigt außerdem, welche Aufträge einer Saison über dem Liefertermin liegen und welche Kunden am stärksten betroffen sind.
Construct ERP gilt als besonders individuell angepasst. Funktioniert der Chat dort trotzdem?
Ja. Genau dafür haben wir eine Lösung entwickelt. Ein Knowledge Graph beschreibt die individuellen Datenstrukturen des jeweiligen Kunden. So lassen sich auch Erweiterungen wie eine eigene Projekttafel per Chat abfragen. Inhaltlich erkennt enventa Chat zum Beispiel, dass ein Bauunternehmen etwa alle fünf bis sieben Wochen dieselben Hauptartikel bestellt und die nächste Bestellung überfällig ist. Er priorisiert die fünf Kunden mit dem größten Umsatzpotenzial für einen Anruf und schlägt Artikel vor, die Kunden mit ähnlichem Bestellverhalten zusätzlich gekauft haben. Und vor dem Kundenbesuch fasst er Auftragshistorie, offene Rechnungen und Zahlungsverhalten zusammen und nennt die wichtigsten Gesprächsthemen.
Wie profitiert die Finanzbuchhaltung mit enventa Accounting?
Dort wird enventa Chat zum Kollegen mit FiBu-Expertise. In unserer Demo haben wir einen Kunden mit einem ungewöhnlich hohen offenen Saldo von 35.000 Euro. Auf Nachfrage listet der Chat die offenen Posten, erkennt, dass die ältesten über drei Jahre überfällig sind und seit Frühjahr 2024 keine Zahlung mehr einging, und empfiehlt, das Mahnwesen anzustoßen. Danach bereitet er das Kundengespräch vor – mit Leitfaden und einem Vorschlag für einen Ratenplan. Auch Finanzkennzahlen gibt es ohne vorkonfigurierten Report: Ein GuV-Vergleich 2024 zu 2022 in Standardstruktur, mit absoluter und prozentualer Abweichung, entsteht im Dialog. Ebenso stellt der Chat Personalkosten und Umsatz zweier Jahre gegenüber und liefert Interpretationshinweise gleich mit.
Heute liest enventa Chat Daten. Wie geht es weiter?
KI arbeitet bei unseren Kunden schon heute: Document AI verarbeitet Kontoauszüge produktiv im Kundenbetrieb. Mit derselben Technik kommen als Nächstes Eingangsrechnungen, Lieferscheine und GAEB-Ausschreibungen dazu. enventa Chat ist der erste Baustein unserer KI-Strategie im Business Hub. Ab 2027 folgen Skills für wiederkehrende Aufgaben wie die Lieferantenterminvorbereitung, die Anbindung von Office 365 und Aktionen im ERP – etwa ein Angebot anlegen. Immer mit Freigabe durch den Menschen. Mit enventa Workflow und enventa Agent übernimmt die KI anschließend feste Abläufe und reagiert auf Ereignisse wie Überbestände oder überfällige Posten – innerhalb von Regeln, die unsere Kunden festlegen. Das ist unser Weg vom KI-Chat zum agentischen ERP.
