Im Bereich der Unternehmens-KI geht es zunehmend um das Zusammenspiel verschiedener Schnittstellen.<\/p>\n\n\n\n
Es vergeht keine Woche, ohne dass noch intelligentere Sprachmodelle, Co-Piloten oder leistungsst\u00e4rkere Agenten angek\u00fcndigt werden, die die Arbeit in Unternehmen automatisieren sollen. Dass k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) immer effektiver wird, l\u00e4sst sich nicht von der Hand weisen. Aber ein Gro\u00dfteil der KI-Angebote bietet Unternehmen in der Praxis bisweilen nur wenig Mehrwert, weil sie nicht die Unternehmensrealit\u00e4t abbilden und au\u00dfer Acht lassen, dass diese sich nicht einfach per Prompt steuern lassen.<\/p>\n\n\n\n
Ein internationales Fertigungsunternehmen, das entscheiden will, wie sein Bestand im Falle von St\u00f6rungen in der Lieferkette umgeleitet werden soll, ben\u00f6tigt mehr als nur eine simple, KI-generierte Antwort. Es muss in der Lage sein, alternative Lieferanten zu suchen, die Bestandsverf\u00fcgbarkeit zu kontrollieren, Kundenzusagen einzusehen und finanzielle Kompromisse abzuw\u00e4gen. Und um angesichts volatiler M\u00e4rkte Liquidit\u00e4tsrisiken prognostizieren zu k\u00f6nnen, brauchen Finanzvorst\u00e4nde Kontext, den ein einfacher Chatbot nicht bieten kann. All diese T\u00e4tigkeiten umfassen miteinander verflochtene, operative Entscheidungen, in die Abh\u00e4ngigkeiten, Pr\u00e4ferenzen, Genehmigungen, finanzielle Auswirkungen und Kompromisse einflie\u00dfen und die sich unmittelbar auf den gesamten Gesch\u00e4ftsbetrieb auswirken.<\/p>\n\n\n\n
In unz\u00e4hligen Gespr\u00e4chen, die ich im letzten Jahr mit F\u00fchrungskr\u00e4ften gef\u00fchrt habe, verlagerte sich die Diskussion stets von KI-F\u00e4higkeiten hin zur Umsetzbarkeit im Arbeitsalltag. KI-Modelle entwickeln sich zwar rasant weiter, doch die eigentliche Frage ist, ob KI den Unternehmenskontext versteht, in dem sie eingesetzt wird.<\/p>\n\n\n\n
Beim Diskurs um KI wird zu oft davon ausgegangen, dass bessere Modelle automatisch zu besseren Gesch\u00e4ftsergebnissen f\u00fchren. Dem ist nicht der Fall. Unternehmen stellen vermehrt fest, dass intelligente Funktionen ohne operativen Kontext \u2013 also die Prozesse, Daten, Regeln und Richtlinien, die zur Steuerung und zum Schutz von Unternehmen dienen \u2013 zwar Prozesse ansto\u00dfen k\u00f6nnen, dabei aber nur wenig Fortschritt erm\u00f6glichen. Im Gegenteil, in einigen F\u00e4llen kann dies sogar zu st\u00e4rkerer Fragmentierung und mehr Risiken f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n
Eine KI-generierte Empfehlung kann \u00fcberzeugend wirken, dabei jedoch m\u00f6glicherweise wichtige Abh\u00e4ngigkeiten in anderen Teilen des Systems au\u00dfer Acht lassen. Und ein KI-Agent kann einen Arbeitsablauf effizient automatisieren, gleichzeitig aber die Planungsannahmen in einem anderen Arbeitsschritt durcheinanderbringen. Unternehmen mangelt es nicht an KI-Output, sondern vielmehr an KI-Systemen, die in der Lage sind, Auswirkungen auf den Betrieb zu verstehen.<\/p>\n\n\n\n
Genau hier liegt aktuell die eigentliche Herausforderung f\u00fcr Unternehmens-KI. Und um dieses Problem zu l\u00f6sen, ist die reine Steuerung von Prozessen nicht ausreichend. Es wird Kontext ben\u00f6tigt.<\/p>\n\n\n\n
Unternehmenssoftware bildet seit Jahrzehnten das R\u00fcckgrat der Weltwirtschaft. Finanzsysteme, Lieferketten, Beschaffungsnetzwerke, Personalplanungsplattformen, Fertigungsabl\u00e4ufe und Auftragsabwicklungsprozesse laufen \u00fcber vernetzte Systeme, in denen nicht nur Informationen, sondern auch die Logik hinter Unternehmensabl\u00e4ufen erfasst werden. Diese Systeme umfassen Prozesswissen und -daten, Governance-Strukturen, Berechtigungen, Richtlinien und wirtschaftliche Beziehungen, die \u00fcber viele Jahre hinweg gesammelt wurden und in jede Entscheidung eines Unternehmens einflie\u00dfen. Sie sind das Gehirn eines jeden Unternehmens.<\/p>\n\n\n\n
Im KI-Zeitalter ist dieser Gesch\u00e4ftskontext besonders wertvoll. Ohne diese Daten bleiben KI-Outputs wohlgemeinte Vermutungen statt gut fundierter Beurteilungen.<\/p>\n\n\n\n
Wenn KI aber direkt in operative Prozesse eingebettet wird, kann sie \u00fcber alle Aspekte des Unternehmens hinweg logische Schl\u00fcsse ziehen. Das ver\u00e4ndert die Rolle von Software in Unternehmen, denn Unternehmenssysteme sind so zunehmend direkt an der eigentlichen Ausf\u00fchrung beteiligt.<\/p>\n\n\n\n
KI kann Risiken fr\u00fcher erkennen, Antworten funktions\u00fcbergreifend koordinieren, in Echtzeit Handlungsempfehlungen geben und die Ausf\u00fchrung von Routinet\u00e4tigkeiten innerhalb festgelegter Rahmenbedingungen automatisieren. Dies geschieht nicht in Form isolierter Agenten, die getrennt voneinander arbeiten, sondern \u00fcber intelligente Funktionen, die mit der wirtschaftlichen und operativen Struktur des Unternehmens selbst verkn\u00fcpft sind. <\/p>\n\n\n\n
Autonomie im Unternehmen<\/a> bedeutet dabei nicht, dass Menschen von der Entscheidungsfindung ausgeschlossen sind. Autonomie bedeutet vielmehr, die Fragmentierung und den administrativen Aufwand zu reduzieren, die Unternehmen daran hindern, schnell, einheitlich und umfassend zu arbeiten. Es sind nach wie vor Menschen, die Priorit\u00e4ten festlegen, wichtige Entscheidungen treffen und Verantwortung tragen. KI kann jedoch dazu beitragen, die operativen Abl\u00e4ufe im Zusammenhang mit diesen Entscheidungen zu koordinieren und auszuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n Betrachten wir als Beispiel den Ausfall eines Lieferanten, der Auswirkungen auf eine kritische Fertigungskomponente hat. Die meisten modernen KI-Systeme k\u00f6nnen das Problem zusammenfassend beschreiben oder auf Grundlage erlernter Muster die wahrscheinliche Verz\u00f6gerung vorhersagen. KI, die in Prozesse eingebettet ist, liefert jedoch nicht nur Einblicke, sondern kann koordinieren und Ma\u00dfnahmen einleiten. Sie kann betroffene Produktionspl\u00e4ne identifizieren, globale Bestandspositionen analysieren, alternative Beschaffungsoptionen bewerten, die finanzielle Belastung absch\u00e4tzen, auf Lieferrisiken f\u00fcr Kunden hinweisen und gleichzeitig Ma\u00dfnahmen f\u00fcr Beschaffung, Logistik, Finanzwesen und Kundenvorg\u00e4nge vorschlagen.<\/p>\n\n\n\n So automatisiert KI nicht nur Arbeitsabl\u00e4ufe, sondern bietet v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten bei der Interaktion zwischen Mensch und Unternehmenssystemen. Aber nicht nur das.<\/p>\n\n\n\n Je handlungsorientierter die KI wird, desto entscheidender werden die Systeme, die sie mit dem operativen Tagesgesch\u00e4ft und Vorg\u00e4ngen in der Praxis verbinden. Systeme, die Berechtigungen, Richtlinien, Abh\u00e4ngigkeiten, Prozesse, finanzielle Auswirkungen und organisatorische Verantwortlichkeiten auf Unternehmensebene nachvollziehen k\u00f6nnen, werden wichtiger denn je.<\/p>\n\n\n\n Diese Entwicklung wirkt sich auch darauf aus, wie F\u00fchrungskr\u00e4fte mit dem Thema Transformation umgehen sollten.<\/p>\n\n\n\n Denn bislang experimentieren die meisten Unternehmen mit KI-Assistenten, f\u00fchren Pilotprojekte ein und automatisieren isolierte Aufgaben. Nur wenige von ihnen konnten ihre Produktivit\u00e4t tats\u00e4chlich steigern, und noch weniger ihre Abl\u00e4ufe grundlegend neu ausrichten.<\/p>\n\n\n\n Die Unternehmen, die sich in der n\u00e4chsten Phase als Vorreiter etablieren k\u00f6nnen, werden einen anderen Ansatz f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz verfolgen. Sie werden intelligente Funktionen direkt mit den operativen Systemen verbinden, in denen Entscheidungen echte gesch\u00e4ftliche Konsequenzen nach sich ziehen. Sie werden erkennen, dass vertrauensw\u00fcrdige, produktive KI auf dem Kontext, der Datenqualit\u00e4t und Prozessintegrit\u00e4t sowie einem umfangreichen Prozesswissen beruht.<\/p>\n\n\n\n Vor allem aber werden diese Unternehmen verstehen, dass die erfolgreiche Nutzung von KI nicht nur ein technologischer Wandel, sondern eine Herausforderung in Bezug auf das Change-Management ist. Echter Mehrwert l\u00e4sst sich nur erzielen, wenn KI-Agenten, Prozesse und Menschen Hand in Hand zusammenarbeiten.<\/p>\n\n\n\n Die Zukunft geh\u00f6rt den Unternehmen, die dieses Gleichgewicht finden: Menschen legen Priorit\u00e4ten fest und tragen Verantwortung, w\u00e4hrend intelligente Systeme mit Pr\u00e4zision Prozesse koordinieren und Ma\u00dfnahmen ausf\u00fchren. Das erm\u00f6glicht es Unternehmen, in einer zunehmend komplexen Welt widerstandsf\u00e4higer, produktiver und intelligenter zu arbeiten.<\/p>\n\n\n\n Christian Klein<\/a> ist Vorstandsvorsitzender der SAP SE.<\/p>\n\n\n\n
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