Ihre Teams setzen KI bereits überall ein. Hier erfahren Sie, wie Sie aus vereinzelten Experimenten etwas machen können, auf dem das gesamte Unternehmen aufbauen kann.

Irgendwo in Ihrem Unternehmen erledigt ein KI-Agent still und leise echte Arbeit. Ein Werkstudent hat ihn entwickelt. Der Werkstudent hat das Unternehmen im März verlassen. Niemand weiß genau, wie er funktioniert, was er kostet oder was schiefgeht, wenn das dahinterstehende Modell abgeschaltet wird.

Das ist eins. Jetzt zähle den Rest. Das Chatbot-Pilotprojekt im Kundenservice. Das Content-Tool, das das Marketing per Kreditkarte bezahlt. Zwei Abrufprojekte in verschiedenen Abteilungen, die noch nie voneinander gehört haben. Ein Stapel von Proof-of-Concepts (PoCs), die bei der Demo alle beeindruckt haben und dann im Sande verlaufen sind.

Wenn wir diese Bestandsaufnahme mit Kunden durchführen, liegt die Zahl in der Regel zwischen 20 und 30 Initiativen. Zwei oder drei davon befinden sich in der Umsetzung. Einige überschneiden sich. Niemand verfügt über die vollständige Liste.

So läuft es, wenn eine Technologie nützlich ist. Sie setzt sich von unten nach oben durch, Abteilung für Abteilung, schneller, als es irgendjemand koordinieren könnte. Niemand hat diese Ausbreitung geplant. Sie ist einfach gewachsen.

Wohin geht die Produktivität?

Und hier kommt der unangenehme Teil. Jedes einzelne dieser Teams ist dank KI nachweislich schneller. Die individuelle Produktivität ist fast überall gestiegen. Die Unternehmensergebnisse jedoch sind es selten.

Wirtschaftshistoriker haben diesen Film schon einmal gesehen. Als Fabriken in den 1890er Jahren Dampfmaschinen gegen Elektromotoren austauschten, blieb die Produktionsleistung 30 Jahre lang nahezu unverändert. Der Motor war zwar besser, doch die Fabrik war nicht entsprechend umgerüstet worden. Die Fortschritte stellten sich erst ein, als die Betriebe von Grund auf neu gestaltet wurden, um die Möglichkeiten der Elektrizität voll auszuschöpfen. (a16z)

Die meisten Unternehmen befinden sich in der „Motor-austauschen“-Phase der KI. Schnellere Mitarbeiter, dieselbe Fabrik.

Die Diskrepanz zwischen individueller Leistung und Unternehmensergebnissen weist eine bestimmte Form auf:

• Jedes Team wählt seine eigenen Tools aus, sodass man für dieselbe Funktion vier- oder fünfmal bezahlt.
• Die Ergebnisse werden nicht miteinander verknüpft. Was die KI der Marketingabteilung lernt, bekommt die KI der Vertriebsabteilung nie zu sehen.
• Die Qualität hängt davon ab, wer an diesem Tag die Aufgabenstellung verfasst hat. Es gibt keinen einheitlichen Maßstab und keine Möglichkeit, die Qualität daran zu messen.
• Wenn ein Entwickler das Unternehmen verlässt, wird sein System zu einem „Waisenkind“. Siehe „Werkstudent“ oben.
• Und die Geschäftsleitung hat davon keine Ahnung, was jede Diskussion über das KI-Budget zu einem Ratespiel macht.

Jede Abteilung hat das Gefühl, produktiv zu sein. Das Unternehmen als Ganzes tritt jedoch auf der Stelle.

So sieht es aus: ein App-Store für die KI Ihres Unternehmens

Stellen Sie sich nun einen Ort vor, an dem alle KI-Anwendungsfälle in Ihrem Unternehmen sichtbar sind. Und bevor ein Team etwas Neues entwickelt, prüft es zunächst, was bereits vorhanden ist. Der vom Vertrieb entwickelte Dokumentenparser wird so zu einem Baustein für die Vertragsprüfung in der Rechtsabteilung, anstatt von einem zweiten Team, das gar nicht wusste, dass es ihn gibt, von Grund auf neu entwickelt zu werden.

Stellen Sie sich das wie einen internen App-Store vor. Eine KI-Plattform ist eine zentrale Stelle, an der alle KI-Anwendungsfälle im Unternehmen verwaltet werden. Jeder Anwendungsfall ist eine App: Sie wird von dem Team entwickelt, das sie benötigt, und ist genau auf dessen Problem zugeschnitten. Die Apps unterliegen denselben Compliance-Regeln und laufen auf derselben Infrastruktur, auf der auch genehmigte Modelle, Zugriffskontrolle, Protokollierung, Datenanbindung und Kostenverfolgung gehostet werden.

Die Teams entwickeln weiterhin das, was sie benötigen. Die Plattform kümmert sich um die Infrastruktur, die jede App benötigt, und bietet den Überblick.

So sieht das von unten aus.

Drei Ebenen, eine Plattform

Ebene 1: das Frontend. Hier treffen die Nutzer auf die KI. Das ist der Katalog selbst, in dem Teams vor der Entwicklung eines neuen Projekts das bestehende Angebot durchsuchen können, sowie die Oberflächen, auf denen die Anwendungsfälle laufen: eine Chat-Oberfläche, ein Assistent im CRM, eine visuelle Benutzeroberfläche eines Agenten, der durch den Projekteinrichtungsprozess führt. Der Zugriff erfolgt über Ihr bestehendes Identitätsmanagement, sodass jede App die von Ihnen bereits definierten Berechtigungen übernimmt. Das Management erhält hier eine eigene Übersicht: Was läuft, wem gehört es, was kostet es, was liefert es?

Schicht 2: Anwendungsschicht und Infrastruktur. Der Maschinenraum – und der Teil, der darüber entscheidet, ob die beiden anderen Schichten überhaupt etwas wert sind. Ein Modell-Gateway, über das jedes Team über eine einzige Schnittstelle auf genehmigte Modelle zugreift und jede Anfrage protokolliert und abgerechnet wird. Retrieval-Augmented Generation (RAG) auf Basis Ihrer tatsächlichen Unternehmensdaten. Agent-Orchestrierung für mehrstufige Workflows. Evaluierungssuiten, die Ihnen noch vor Ihren Kunden zeigen, ob die Ergebnisse gut sind. Beobachtbarkeit und Kostenkontrolle. In dieser Schicht befinden sich die gemeinsamen Regeln. Einmal aufgebaut, ist jeder nachfolgende Anwendungsfall bereits zur Hälfte fertig.

Ebene 3: die Modelle. Auf dieser Ebene befinden sich die KI-Modelle, wobei die Flexibilität gewährleistet ist, Modelle je nach Aufgabe und Anwendungsfall auszutauschen. Sie bindet KI-Modelle in die Systeme ein, die Sie bereits nutzen: CRM, ERP, Identitätsmanagement, Dokumentenspeicherung. Spitzenmodelle für komplexe Schlussfolgerungen, kleinere und kostengünstigere Modelle für Klassifizierung und Extraktion sowie Open-Weight-Modelle, die in der EU gehostet werden, wo Datenresidenz oder gesetzliche Vorschriften dies erfordern. Die Modelle werden alle paar Monate ausgemustert und neu bewertet. Da sie hinter dem Gateway angesiedelt sind, erfordert ein Wechsel lediglich eine Konfigurationsänderung an einer einzigen Stelle.

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Was ändert sich für Sie?

Eine Plattform, die 30 PoCs koordiniert. Sie können jeden Anwendungsfall einsehen, die funktionierenden beibehalten, die Duplikate aussortieren und verhindern, dass funktionierende Systeme verloren gehen, wenn deren Entwickler das Unternehmen verlassen. Der vom Vertrieb entwickelte Dokumenten-Parser wird von der Rechtsabteilung wiederverwendet, anstatt von Grund auf neu erstellt zu werden, und wenn ein Team ihn verbessert, profitieren auch alle anderen Teams davon, die ihn nutzen.

Die Kosten lassen sich besser vorhersagen, da alles über eine zentrale Schnittstelle läuft. Die Qualität bleibt gleichbleibend, da jeder Anwendungsfall vor der Auslieferung denselben Prüfungen unterzogen wird.

Und das Beste daran: Die nächste KI-Idee in Ihrem Unternehmen beginnt auf einer bestehenden Plattform statt auf einem leeren Blatt Papier. Abruf, Zugriff, Auswertung und Überwachung sind bereits vorhanden, sodass ein neuer Anwendungsfall keine eigene Budgetlinie, keine eigene Sicherheitsprüfung und keinen eigenen Lieferantenvertrag erfordert. Es wird auf dem aufgebaut, was zuvor bereits geschaffen wurde.

Die Fertigungshalle wird einmalig neu gestaltet. Alle nachfolgenden Teams können sich dann einfach einklinken, anstatt Geld für den Aufbau und die Wartung einer eigenen Version derselben Maschine auszugeben. Die Anwendungsfälle werden so leicht zugänglich und einfach, dass sie schließlich die alte Arbeitsweise ablösen. Und im Zuge dieses Wandels nimmt auch der Einsatz von KI zu.

Wo soll man anfangen?

Wenn Sie den Verdacht haben, dass Ihr Unternehmen mehr KI-Initiativen verfolgt, als man überhaupt aufzählen kann, ist das in der Regel ein deutliches Zeichen dafür. Wir beginnen mit einer Bestandsaufnahme: Was läuft bereits, was kostet es, wo gibt es Überschneidungen? Das Ergebnis mag zwar eine unbequeme Liste sein, ist aber als Grundlage für den Aufbau der zukünftigen Infrastruktur äußerst nützlich.

Seit 2013 treiben wir die digitale Transformation bei vielen führenden Unternehmen voran, und dabei zeigt sich immer wieder dasselbe Muster: Die Unternehmen, die sich an die Spitze gesetzt haben, haben ihre Experimente als Erstes in eine Infrastruktur umgesetzt.

Wenn Sie auf einen Blick sehen möchten, wie Ihr KI-Bestand aussieht, sprechen Sie uns an. Wir entwickeln gerne Lösungen, die genau auf Ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind.