ERP-Systeme im Fokus

EU Digitalregulierung 2026: Was Unternehmen jetzt beachten müssen

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Übersicht

2026 markiert einen Wendepunkt für das IT‑ und ERP‑Recht. Mit neuen europäischen Vorgaben rund um Datenzugang, Interoperabilität, Künstliche Intelligenz und Cyber-Sicherheit verändern sich die Rahmenbedingungen für Unternehmen grundlegend. ERP‑Systeme stehen dabei besonders im Fokus, da sie zentrale Geschäftsprozesse und Datenströme verbinden. Die neuen Regeln schaffen sowohl zusätzliche Pflichten als auch Chancen, bestehende ERP‑Landschaften zukunftssicher, transparent und technologisch moderner auszurichten.

INHALTE

Neue EU‑Digitalregulierung und ihre Bedeutung für ERP‑Systeme

Die europäische Digitalgesetzgebung tritt 2026 in eine Phase übergreifender Wirksamkeit. Für Unternehmen, die ERP‑Systeme nutzen, betreiben oder implementieren, bedeutet dies einen tiefgreifenden Wandel im Umgang mit Daten, Prozessen und IT‑Governance. Besonders der Data Act, die AI‑Verordnung (AI Act) sowie die Sicherheitsregime NIS2 und Cyber Resilience Act (CRA) prägen die Anforderungen neu.

Der Data Act stärkt Rechte an Nutzungs‑ und Gerätedaten, fordert Transparenz, Datenportabilität und Interoperabilität. ERP‑Lösungen müssen künftig sicherstellen, dass relevante Daten exportierbar und für andere Dienste weiterverwendbar sind – einschließlich IoT‑Daten, die in operative Prozesse einfließen. Für Cloud‑ERP‑Plattformen bedeutet das neue technische und vertragliche Anforderungen, also zum Beispiel klar geregelte Schnittstellen, Portierungsprozesse und faire Nutzungsbedingungen.

Parallel adressiert das am 19. November 2025 von der EU-Kommission veröffentlichte Digital‑Omnibus‑Reformpaket Überschneidungen der bestehenden Digitalgesetze und zielt auf Harmonisierung. Es handelt sich dabei um ein umfangreiches Paket, das dazu dient, die zahlreichen neuen Digitalregulierungen (Data Act, AI Act, DSGVO, NIS2 etc.) besser aufeinander abzustimmen und die bürokratische Belastung für Unternehmen zu reduzieren. Für ERP‑Landschaften besonders relevant sind erleichterte Bedingungen für Datenvermittlungsdienste, präzisierte Regeln zum staatlichen Datenzugriff sowie ein klares Verbot von Datenlokalisierungsvorgaben für nicht‑personenbezogene Daten. Unternehmen gewinnen dadurch mehr Planungssicherheit – müssen aber Governance, Dokumentation und Datenzugriffsmodelle strukturierter aufsetzen.

Die AI‑Verordnung verpflichtet zu Risikoklassifizierung, Transparenz und Dokumentation, sobald KI‑gestützte Funktionen in ERP‑Prozessen eingesetzt werden (z. B. Prognosen, Betrugserkennung, Lieferketten‑Risiken). Abhängig vom Einsatzkontext können zusätzliche Pflichten greifen, etwa Nachvollziehbarkeit von Modellen, Monitoring im Betrieb und klare Verantwortlichkeiten.

NIS2 und der Cyber Resilience Act verankern Security‑by‑Design, strukturiertes Vulnerability‑Management und verbindliche Meldewege. Für ERP‑Betreiber und ‑Hersteller bedeutet dies: Sicherheitsanforderungen sind kein „Add‑on“ mehr, sondern Kernbestandteil von Architektur, Lifecycle und Lieferkette. Insgesamt verschmelzen Daten, KI und Sicherheit zu einem Rechtsrahmen, der operative ERP‑Strukturen strategisch stärker beeinflusst als je zuvor.

Was bedeutet die neue Regulierung für ERP‑Bestandslandschaften?

Die neue Regulatorik wirkt unmittelbar in bestehende ERP‑Systeme hinein und verlangt kurzfristig sichtbare Anpassungen sowie langfristige Weichenstellungen.

Kurzfristig müssen Unternehmen sicherstellen, dass Data‑Act‑Pflichten technisch abbildbar sind: Export‑ und Zugriffsmechanismen, klare Verantwortlichkeiten für Datenräume, nachvollziehbare Berechtigungs‑ und Protokollierungsmodelle. KI‑Funktionen im ERP sind auf Risiko, Transparenz und Erklärbarkeit zu prüfen. Zudem erfordern NIS2‑Vorgaben definierte Rollen, Meldeprozesse und dokumentierte Sicherheitsmaßnahmen – auch in bisher stabilen ERP‑Setups. Lesen Sie zu den NIS2-Vorgaben auch unser Insight.

Mittelfristig geraten ältere ERP‑Versionen an Grenzen, wenn Interoperabilitätsanforderungen und flexible Datenbereitstellung nicht nativ unterstützt werden. KI‑gestützte Prozesse benötigen saubere Datenmodelle, Audit‑Trails und klare Kontrollpunkte, die in historisch gewachsenen On‑Premise‑Landschaften oft nur mit hohem Aufwand realisierbar sind. Cloud‑ERP gewinnt an Bedeutung, da Anbieter Funktionen und Controls kontinuierlich regulierungskonform bereitstellen.

Langfristig entsteht ein Modernisierungsbedarf: Systeme, die Data‑Act‑Konformität, AI‑Governance und Security‑by‑Design nicht ab Werk unterstützen, verursachen steigende Compliance‑ und Betriebskosten. ERP‑Migrationen werden dadurch weniger zu „IT‑Projekten“ und mehr zu Transformationsprogrammen, in denen Compliance ein zentraler Business‑Treiber ist. Organisationen, die zu spät reagieren, riskieren Doppelaufwände, Haftungsfragen und Effizienzverluste. Wer frühzeitig plant, reduziert Risiken und schafft sich einen messbaren Wettbewerbsvorteil durch belastbare, auditierbare Prozesse.

Handlungsempfehlungen für Unternehmen – Regulierung als Transformationschance

Die neuen Anforderungen sollten nicht als Hürde, sondern als Katalysator für eine moderne ERP‑ und Datenstrategie genutzt werden. Die folgenden Schritte haben sich in der Praxis bewährt:

1. Datenstrategie & Architektur modernisieren (Data Act) – Datenflüsse kartieren, Prozesse für Export und Portabilität definieren, standardisierte Schnittstellen priorisieren, Integrationsplattformen konsolidieren.

2. KI‑Governance im ERP verankern (AI Act) – KI‑Inventar aufbauen, Risiken klassifizieren, Dokumentation, Monitoring und Verantwortlichkeiten festlegen; Erklärbarkeit und Trainingsdatenqualität sicherstellen.

3. Security‑by‑Design etablieren (NIS2/CRA) – Schwachstellenmanagement, Patch‑Prozesse, Rollen‑ und Berechtigungskonzepte, Notfall‑ und Meldeverfahren verbindlich verankern; Lieferketten‑Risiken adressieren.

4. Transformation schrittweise planen – Quick Wins (z. B. Embedded Analytics, Automatisierung) vorziehen, Fachbereiche frühzeitig einbinden, Change‑Management professionalisieren, Roadmap mit klaren Milestones erstellen.

5. Compliance als Business‑Case denken – Risiken und Kosten gegen Effizienzgewinne, Transparenz und Innovationsfähigkeit abwägen; Compliance‑Nachweise als Differenzierungsmerkmal nutzen.