Ein komplettes ERP an einem Tag, gebaut von einer KI. Diese Behauptung begegnet mir gerade auf Konferenzen und in fast jedem zweiten LinkedIn-Post. Ich halte sie für falsch.

Nach über 30 Jahren in der Softwareentwicklung weiß ich, wo die Arbeit in einem ERP steckt: nicht in der ersten Maske, sondern in den hundert Sonderfällen danach. Meine These deshalb: Wer sein ERP mit KI erweitern will, fängt beim bestehenden System an. Zwei Beispiele aus unserem Alltag bei Equitania zeigen, wie das aussieht.

Ein KI-Prototyp ist noch kein ERP

Eine KI erzeugt in wenigen Stunden eine Anwendung mit Login, Artikelliste und Rechnungsformular. Das sieht nach ERP aus. Im Betrieb fehlt aber fast alles, was ein Unternehmen braucht:

• eine Datenbankanbindung, die auch unter Last und bei Fehlern sauber bleibt
• ein Rechte- und Rollenkonzept bis auf Feldebene
• User-Authentifizierung mit Anbindung an vorhandene Verzeichnisdienste
• eine Oberfläche, mit der Mitarbeitende acht Stunden am Tag arbeiten können
• Sicherheitsupdates, Migrationspfade und revisionssichere Daten

Allein die Rechteverwaltung in Odoo besteht aus Benutzergruppen, Zugriffsrechten pro Datenmodell und Regeln auf Datensatzebene. Etablierte Systeme haben für jeden dieser Punkte Jahre an Fehlerbehebung hinter sich. Diese Jahre überspringt keine KI. Darum setzen wir auf Systeme, die das alles schon mitbringen, am liebsten als Open Source.

Beispiel 1: Odoo Community mit KI nach eigener Wahl

Seit über zehn Jahren arbeiten wir mit Odoo, dem Open-Source-ERP auf Python-Basis. Inzwischen haben wir unsere Entwicklung mit Claude, dem KI-Modell von Anthropic, und eigenen Skills verbunden. Skills sind hinterlegte Anleitungen, mit denen Claude unsere Konventionen für Odoo-Module kennt. Neue Module entstehen dadurch deutlich schneller als früher.

Die Lizenzpreise der Enterprise-Version steigen aus unserer Sicht seit Jahren. Mehr stört mich etwas anderes: Die KI-Funktionen sind dort fest eingebaut und laufen über den Hersteller Odoo S.A. in Belgien. Welches Modell mit Ihren Geschäftsdaten arbeitet, legt damit nicht Ihr Unternehmen fest.

Wir haben deshalb mit Claudes Hilfe einen eigenen Chatbot samt Schnittstelle gebaut. Er läuft in der Community-Version von Odoo 16 bis 20. Angebunden sind Langdock und weitere KI-Provider mit Hosting in Deutschland. Jedes Unternehmen wählt selbst, mit welchem Modell und über welchen KI-Proxy es arbeitet. Der Proxy ist die Zwischenstation, über die alle Anfragen an das Modell laufen, etwa um Zugriffe zu protokollieren oder Daten in Deutschland zu halten.

Angaben nach unserem Kenntnisstand, Stand Oktober 2026.

Ein zweiter Effekt kommt dazu. Funktionen, die es nur in der Enterprise-Version gibt, entwickeln wir mit KI-Unterstützung als eigene Module für die Community-Version. Das sind Eigenentwicklungen: Enterprise-Code kopieren wir nicht, denn er steht unter einer eigenen, nicht offenen Lizenz. Der Aufwand bleibt überschaubar, weil Datenbank, Rechte und Oberfläche aus Odoo schon da sind. Hier zeigt sich, was KI am besten kann: Lücken in einem stabilen System schließen.

Beispiel 2: Proprietäre ERP-Software nach 20 Jahren anschließen

Das zweite Beispiel ist härter. In unserer Unternehmensgruppe läuft seit über 20 Jahren eine proprietäre ERP-Software, programmiert in C#. Sie hat keine KI-Anbindung und keine Browser-Oberfläche, wer damit arbeitet, braucht einen Java-Client.

Ein Wechsel wäre teuer und riskant. Dafür kennen wir die Software nach zwei Jahrzehnten sehr genau. Also haben wir sie erweitert, auf zwei Wegen.

MCP-Server über die SOAP-Schnittstelle

MCP steht für Model Context Protocol, einen offenen Standard, über den KI-Modelle mit externen Systemen arbeiten. Mit Claude habe ich einen MCP-Server gebaut, der über die vorhandene SOAP-Schnittstelle auf das ERP zugreift. SOAP ist ein älteres, XML-basiertes Protokoll für Webservices, das viele gewachsene Systeme anbieten. Seitdem kann jedes KI-Modell, das MCP unterstützt, mit dem Altsystem arbeiten.

Den Umfang lege ich im MCP-Server selbst fest: nur lesen, oder lesen und schreiben. Was der Server nicht freigibt, kann das Modell nicht tun. Eine Anfrage nimmt dabei diesen Weg:

1. Das KI-Modell stellt eine Anfrage an den MCP-Server.
2. Der MCP-Server prüft, ob die Aktion erlaubt ist (lesen oder schreiben).
3. Nur erlaubte Aktionen gehen über die SOAP-Schnittstelle an die ERP-Software.
4. Das Ergebnis läuft auf demselben Weg zurück zum Modell.

Dashboards im Browser, nur lesend

Der zweite Weg ist eine Web-Applikation, ebenfalls in C#. Sie liest direkt aus der Datenbank und schreibt nichts zurück. Informationen aus verschiedenen Bereichen des Systems erscheinen dort auf Knopfdruck in übersichtlichen Dashboards.

Für die Mitarbeitenden ist das eine spürbare Erleichterung, denn in der alten Oberfläche mussten sie für dieselben Zahlen viele Masken öffnen. Die Anmeldung läuft per Single Sign-On (SSO) über LDAP, den Verzeichnisdienst, in dem die Benutzerkonten ohnehin liegen. Ein zusätzliches Passwort braucht niemand.

Ein Hinweis, falls Sie das nachbauen möchten: Prüfen Sie vor einem direkten Datenbankzugriff auf proprietäre Software, was Ihr Lizenzvertrag dazu sagt.

Lohnt sich ein neues ERP-System im KI-Zeitalter?

Für die meisten mittelständischen Unternehmen derzeit nicht. Wohin sich KI-Unterstützung in den nächsten Jahren entwickelt, ist offen. Ein eingeführtes System gezielt mit KI zu erweitern kostet weniger, birgt weniger Risiko und hält spätere Entscheidungen offen.

Ich stecke Budget lieber in drei gezielte Erweiterungen als in ein Migrationsprojekt mit offenem Ende.

Wer jetzt ein neues ERP einführt, bindet Budget und Kraft für Jahre an eine Grundlage, die sich laufend verschiebt. Anders liegt der Fall, wenn ein System gar keine Schnittstellen bietet oder der Hersteller den Support einstellt. Dann führt an einem Wechsel oft kein Weg vorbei, und auch dann würde ich ein offenes System wie Odoo wählen.

Mitarbeitende brauchen KI im System, nicht nur in der Entwicklung

Der wichtigste Punkt betrifft gar nicht die Softwareentwicklung, sondern die tägliche Arbeit im ERP. Mitarbeitende brauchen die Möglichkeit, mit KI ihre eigenen Abläufe zu verbessern: eine Frage an den Chatbot statt fünf geöffneter Masken, eine Auswertung per Anweisung statt per Excel-Export. Ob das über eine MCP-Anbindung läuft oder über einen Chatbot direkt in Odoo, ist zweitrangig.

Zwei Regeln halte ich dabei für unverzichtbar. KI-generierter Code geht erst nach Prüfung durch ein erfahrenes Entwicklungsteam in Produktion, denn auch gute Modelle liefern Fehler mit großer Überzeugung. Und Schreibrechte für KI-Modelle bleiben die Ausnahme, weil viele Anwendungsfälle mit Lesezugriff auskommen.

Fazit: Erweitern schlägt Neubauen

KI ersetzt kein ausgereiftes ERP. Sie macht ein bestehendes System in kurzer Zeit besser: bei Odoo mit sehr großem Spielraum, bei einer 20 Jahre alten proprietären Software immer noch weiter, als die meisten erwarten. The sky is the limit, solange das Fundament stimmt.

Ihr nächster Schritt: Prüfen Sie diese Woche, welche Schnittstellen Ihr ERP anbietet, etwa REST, SOAP oder einen Datenbankzugang. Schreiben Sie die drei Abfragen auf, für die Ihr Team die meisten Masken öffnet. Dort lohnt sich der erste Versuch.