Was ist laut der "Evolution der ERP-Systeme" das zentrale Merkmal eines zukünftigen "Composable ERP" im Gegensatz zum klassischen Monolithen der 90er Jahre?
Wofür steht der Buchstabe "P" im Prompt-Engineering-Akronym "PRIME-T"?
Welcher der 5 Input-Bestandteile eines LLMs hat die absolut höchste Priorität und übersteuert im Zweifel andere Eingaben?
Wie verändert die Digitalisierung laut dem Gastvortrag von Dr. Tress konkret den HR-Bereich "Personalbeschaffung"?
Was ist laut Vorlesung das Hauptproblem ("Systemische Herausforderung"), wenn man generative KI direkt für betriebliche ERP-Prozesse einsetzen will?
Definition: Monolithisches ERP-System
Klassisches, starres ERP-System (90er Jahre).
► BETRIEB: Meist On-Premise (lokal) betrieben und extrem schwer oder teuer anzupassen.
▼ NACHTEILE: Extreme Abhängigkeit von einem Anbieter, hohe Upgrade-Kosten, mangelnde Flexibilität.
Definition: Composable ERP-System
Modernes, modulares Cloud-ERP-System.
► KERNIDEE: Nutzt einen unberührten Kern ("Clean Core") und bindet flexible Drittanbieter-Apps lose über APIs an.
► BEISPIEL: LEGO-Steine, die je nach Bedarf angesteckt oder ausgetauscht werden.
Chronologie: Die Evolution der ERP-Systeme
DIE EVOLUTION (CHRONOLOGISCH):
1. Mainframe (1980er)
2. Monolith / Client-Server (1990er)
3. Post Modern ERP (Heute)
4. Composable ERP (Zukunft)
► TREND: Der Weg führt historisch von On-Premise/Starr hin zu Cloud/Modular.
Definition: GenAI-Agent (KI-Agent)
Autonomes System auf Basis künstlicher Intelligenz.
► VERHALTEN: Agiert selbstständig innerhalb vorgegebener Prozesse und Freiheitsgrade.
► INTERAKTION: Kann eigenständig Tools/APIs ansteuern, statt nur passiv auf Prompts zu antworten.
Definition: RPA (Robotic Process Automation)
Klassische, rein regelbasierte Software-Automatisierung.
► FOKUS: Führt strukturierte Routineaufgaben stur und ohne eigenes Mitdenken aus (z.B. E-Mail-Postfächer auslesen).
► TREND: Wird zunehmend mit GenAI kombiniert.
Reihenfolge: KI-Reifegrade im Unternehmen
DIE KI-REIFEGRADE (VON NIEDRIG NACH HOCH):
1. Konversation (Einfache Frage-Antwort)
2. Prompting (Gezielte Texterstellung)
3. KI-Agenten (Einhaltung von Domänen-Regeln)
4. Automatisierung (Autonomes Agieren in Prozessen)
Aufzählung: Die 5 Input-Bestandteile eines LLMs (JSON-Request)
DIE 5 INPUT-BESTANDTEILE:
- System Prompt (Höchste Priorität, übersteuert im Zweifel alles andere)
- Chat Input (Nutzereingabe)
- Chat History (Verlauf)
- Tool-generated Input (z.B. Websuche)
- Memory (Profil/Erinnerungen)
Konzept: Die Rolle und Priorität des System Prompts
Das unsichtbare "Grundgesetz" der KI, das vom Entwickler fest hinterlegt wird.
► PRIORITÄT: Besitzt die absolut höchste Priorität und übersteuert im Zweifel alle anderen User-Eingaben.
▼ SCHUTZ: Verhindert z.B., dass Nutzer die KI manipulieren oder Sicherheitsregeln umgehen.
Unterschied: Static Memory vs. Dynamic Memory bei LLMs
- STATIC MEMORY: Vom Nutzer manuell festgelegte, dauerhafte Informationen (z.B. Profilinfos).
- DYNAMIC MEMORY: Vom System selbstständig aus vergangenen Chat-Interaktionen abgeleitete Fakten.
Definition: Function Calling (Structured Output)
Die zwingende Brücke zwischen generativer KI (Plauder-Text) und ERP-Systemen (APIs).
► ZWECK: Zwingt das LLM, aus freien Texteingaben ein maschinenlesbares, strukturiertes Format (meist JSON) zu erzeugen.
► BEISPIEL: Verwandelt "Urlaub ab Montag" in das exakte Paket {start: "2026-08-01"}.
Definition: PRIME-T Framework
Standardisiertes Framework für effektives Prompt-Engineering.
► BEDEUTUNG: Steht für Persona, Rules, Information, Memory, Example, Task.
Zuordnung: PRIME-T Dimensionen zu Praxisbeispielen
BEISPIEL-ZUORDNUNG:
- "Du bist ein ERP-Tutor" ──▷ Persona (Rolle)
- "Nutze nur Markdown und max. 50 Wörter" ──▷ Rules (Vorgaben/Format)
- "Erstelle einen 30-Tage-Lernplan" ──▷ Task (Hauptaufgabe)
- "Nutze diese PDF-Quellen" ──▷ Information (Kontext)
Reihenfolge: Der KI-Automatisierungs-Workflow (Weigert)
DER WORKFLOW (CHRONOLOGISCH):
1. Fetch unread emails (Mails abrufen)
2. Analyze selected emails (Mails verstehen)
3. Select drafting candidates (Relevanz filtern)
4. Create drafts (Antwort generieren)
Gastvortrag Tress: Drei Beispiele für die digitale HR-Transformation
DIE DREI BEISPIELE:
- Verwaltung: Employee Self Services (Mitarbeiter pflegen Daten selbst im System).
- Beschaffung: KI und Chatbots im Online-Recruiting (Lebenslauf-Vorselektion).
- Entwicklung: Lebenslanges, selbstorganisiertes Lernen (Einsatz von Gamification).
Gastvortrag Tress: Wie verändert KI die Rolle der Personalentwicklung (L&D)?
Weg vom administrativen "Kursverwalter" hin zum strategischen "Ermöglichungspartner" (Sauter).
► FOKUS: Fokus liegt auf der aktiven Gestaltung einer lebendigen, KI-gestützten Lernkultur im Unternehmen.
Fallstudie: Warum braucht ein KI-Agent "Function Calling" statt einfacher Chat-Prompts?
ERP-Systeme verstehen keinen "Plauder-Text", sondern ausschließlich strikt validierbaren Code/JSON über APIs.
► LÖSUNG: Function Calling zwingt die KI, die freien Nutzerdaten in ein exaktes, strukturiertes Schema zu übersetzen, das die ERP-API fehlerfrei verarbeiten kann.
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