Die Zahlen erzählen eine seltsame Geschichte. Mehr als 90% der AP-Teams haben ihre Prozesse in irgendeiner Form digitalisiert, doch mehr als die Hälfte bleibt bei einer mittleren Automatisierung stecken. Weitere 30% sind weniger als 25% automatisiert. Die Kluft zwischen ‘wir haben Software’ und ‘sie funktioniert tatsächlich durchgängig’ ist groß.
In unserer SAP-Praxis beobachten wir, dass sich dies direkt auf das Einstellungsverhalten auswirkt. Finanzdirektoren fragen nicht mehr nur nach SAP-Erfahrung. Sie wollen Leute, die diagnostizieren können, warum ihre Automatisierungsprojekte ins Stocken geraten sind, und - was noch wichtiger ist - die verstehen, wie KI-Agenten die Grenzen durchbrechen könnten. Diese letzte Fähigkeit ist selten. Die meisten Kandidaten haben Tools implementiert. Noch weniger haben einen Prozess, der eigentlich automatisiert werden sollte, aber nie ganz zum Ziel geführt hat, aus der Patsche geholfen.
Der Talentwandel ist subtil, aber real. Vor einem Jahr bedeutete AP-Automatisierungskompetenz, die richtige Software zu kennen und eine saubere Implementierung hinter sich zu haben. Jetzt bedeutet es, zu verstehen, wo regelbasierte Automatisierung versagt und wie maschinelles Lernen die Lücken füllt. Fachleute, die dies tatsächlich getan haben, nicht in der Theorie, sondern in einer echten Finanzfunktion, sind in der DACH-Region Mangelware.
Wir raten unseren Kunden, nicht nur auf die offensichtlichen Kandidaten zu schauen. Die Person, die ein halbfertiges Automatisierungsprojekt repariert hat, kann wertvoller sein als jemand, der es unter idealen Bedingungen von Grund auf neu aufgebaut hat. Diese Problemlösungserfahrung ist genau das, was bei der Implementierung von KI-Agenten in den kommenden 12 bis 18 Monaten gefragt sein wird.
Die Automatisierungsgrenze ist real. Sie zu durchbrechen, erfordert eine andere Art von Einstellung.
Angeregt durch Berichte von ERP heute.