In diesem Kapitel definieren wir die Lösungsarchitektur für die Einbettung von Künstlicher Intelligenz in ERP-Software. Die zuvor diskutierten ERP-Produktqualitäten, ERP-Referenzprozesse, ERP-Referenzarchitektur, ERP-Referenztechnologie und ERP-Anwendungsmuster für Künstliche Intelligenz bilden die Grundlage für die Lösungsarchitektur, die wir in diesem Kapitel vorschlagen. Es gibt einfache Anwendungsfälle wie Trends und Prognosen, die mit klassischen Algorithmen wie Regression und Clustering bedient werden können. In der Regel benötigen diese Algorithmen auch nicht viel Daten, Speicher oder Rechenleistung. Daher schlagen wir vor, diese Art von Anwendungsfällen innerhalb der ERP-Plattform zu implementieren und sie als Embedded AI zu bezeichnen. Es gibt jedoch komplexere Anwendungsfälle wie Bilderkennung oder Verarbeitung natürlicher Sprache, die neuronale Netzwerke und Deep Learning benötigen. Diese Algorithmen erfordern ein hohes Datenvolumen und Systemressourcen. Um zu vermeiden, dass die kritischen Geschäftsprozesse in ERP-Systemen von einem übermäßigen Hardwareverbrauch beeinträchtigt werden, empfehlen wir, diese Kategorie von Anwendungsfällen auf der entsprechende KI-Technologieplattform zu realisieren und als Side-by-Side AI zu bezeichnen. Während wir uns in diesem Kapitel auf die Gesamtarchitektur konzentrieren, werden wir in den nächsten Kapiteln zusätzliche Aspekte (wie Datenschutz und Erweiterbarkeit) erörtern.