Ausgabe #227 – Artificial Intelligence
Noch weiter in die Zukunft blickt Peter Sarlin im großen Interview. Der KI-Forscher und Seriengründer, der mit Silo AI Europas größtes privates KI-Labor für 665 Millionen US-Dollar an AMD verkaufte, ist überzeugt: In fünf bis zehn Jahren wird Quantentechnologie die nächste KI-Ära einläuten, GPUs waren gestern, QPUs kommen morgen.
Wie Deutschland vom Autoland zur KI-Nation werden kann, erklärt Dr. Tina Klüwer, Executive Director von AI NATION. Ihre These: Deutschland hat kein Erkenntnisproblem, sondern ein Umsetzungsproblem, und gerade in der Verbindung von industrieller Substanz mit Physical-AI-Kompetenz liegt die Chance auf den nächsten globalen Champion.
Und wer setzt eigentlich die Leitplanken? Cybersicherheitsexperte Prof. Dr. Dennis-Kenji Kipker ordnet im Interview ein, was der europäische AI Act wirklich leisten kann und wo Unternehmen trotz Regulierung noch immer an den organisatorischen Basics scheitern.
Zwischen Strategie, Forschung und Regulierung: Unsere Handelsblatt-Publikation „Artificial Intelligence" zeigt, worauf es jetzt ankommt.
Contentway ist eine führende, preisgekrönte Content-Marketing-Agentur, die spezialisierte medienübergreifende Kampagnen erstellt. Die Kampagnen werden mit den führenden Tageszeitungen sowie online auf unseren Nachrichten- und Partner-Webseiten verbreitet.
Unsere Aufgabe ist es, dafür zu sorgen, dass die Inhalte unserer Kunden ihr Zielpublikum erreichen und beeinflussen. Um ein Maximum an Aufmerksamkeit und Ergebnissen zu erzielen, werden alle unsere Kampagnen von Grund auf mit einem hohen Maß an journalistischer Qualität und strengen redaktionellen Richtlinien erstellt. Alle Kampagnen werden von uns intern produziert und über führende europäische Medien wie Tageszeitungen, Zeitschriften und viele der führenden Nachrichten- und Branchen-Websites verbreitet.
Contentway GmbH
Neue Burg 1
20457 Hamburg
Telefon: +49 40 85 539 750
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E-Mail: mira.khanna@contentway.de
KI-Agenten brauchen keine neuen Abhängigkeiten, sondern offene Technologie
Die Entwicklung ist tatsächlich nicht mehr die größte Hürde, der produktive Einsatz ist es. Unternehmen müssen Agenten zuverlässig in bestehende Prozesse integrieren, ihnen kontrollierten Zugriff auf bestimmte Bereiche geben und gleichzeitig die notwendigen Guardrails implementieren, um unerwünschtes Verhalten zu verhindern sowie die Angriffsfläche zu minimieren. Dafür sind Governance, passende Daten- und Prozessstrukturen sowie eine Infrastruktur notwendig, die auch bei wachsendem Einsatz flexibel bleibt.
Wenn diese Anforderungen bekannt sind, warum schaffen es so viele Unternehmen nicht, über Pilotprojekte hinauszukommen?
Das ist ein scheinbarer Gegensatz, dem in erster Linie die schnelle technologische Entwicklung zu Grunde liegt. Die verfügbaren Lösungen haben sich einfach schneller weiterentwickelt als die Organisation und Infrastrukturen. Das hat auch unsere aktuelle Studie einmal mehr belegt: Nur 30 Prozent der deutschen Unternehmen verfügen über wirklich passende Governance-Strukturen für den Einsatz von Agentic AI. Daneben ist auch auffällig, dass nur 57 Prozent eine Exit-Strategie für den Fall besitzen, dass ihr KI-Anbieter den Zugang zu seinen Diensten einschränkt. Wer Agenten produktiv skalieren will, muss deshalb nicht nur Modelle auswählen, sondern auch Abhängigkeiten, Datenflüsse und Verantwortlichkeiten im Griff haben.
Was braucht es dafür?
KI-Agenten brauchen keine neuen Abhängigkeiten, sondern offene Technologie. Open Source schafft die nötige Wahlfreiheit bei Modellen, Plattformen und Infrastruktur. So ist es etwa möglich, Workloads mit einem Hybrid-Cloud-Ansatz flexibel dort zu betreiben, wo es technisch, wirtschaftlich oder regulatorisch am sinnvollsten ist. Ebenfalls zentral ist die Automatisierung. Sie sorgt dafür, dass der Produktivbetrieb auch bei einer wachsenden Zahl von KI-Anwendungen beherrschbar bleibt. Das aktuell so häufig diskutierte Thema der digitalen Souveränität bedeutet nicht, alles selbst zu entwickeln, sondern die Kontrolle über die eigenen technologischen Grundlagen zu behalten.
Wird Agentic AI, richtig umgesetzt und skaliert, damit zum neuen Standard im Enterprise-Umfeld?
Davon ist auszugehen. Die Frage ist längst nicht mehr, ob Unternehmen Agenten einsetzen, sondern wie sie diese sicher und nachhaltig in ihre Prozesse integrieren. Gerade deshalb wird ein offenes Ökosystem wichtiger. Unternehmen können Technologien kombinieren, an ihre Anforderungen anpassen und von Innovationen einer breiten Community profitieren. Das schafft Flexibilität und verhindert, dass aus einzelnen KI-Projekten neue technologische Abhängigkeiten entstehen. Wie das in der Praxis gelingt und wie Unternehmen davon langfristig profitieren können, ist daher auch ein Schwerpunkt auf dem Red Hat Summit: Connect 2026 in Darmstadt.
Wie lassen sich Offenheit und Sicherheit miteinander verbinden?
Zunächst ist es wichtig zu verstehen, dass beide Themen kein Widerspruch sind. Im Gegenteil: Die Open-Source-Welt ist von Anfang an darauf ausgelegt, schnell auf Sicherheitslücken zu reagieren und mit einer großen Community robusten Code zu entwickeln. Besonders Enterprise Open Source verbindet diese Offenheit mit fortschrittlichsten Sicherheitsstandards und schafft damit eine verlässliche Grundlage für den Einsatz im Unternehmensumfeld. Durch den quelloffenen Code war das Scheinwerferlicht zudem schon immer auf die Lösungen gerichtet. Mit dem Aufkommen der KI und der Möglichkeit, nicht gepatchte Versionen automatisch zu finden, hat sich allerdings das Zeitfenster, in dem Lücken geschlossen werden müssen, deutlich verkürzt.
Das ist der Grund, warum wir gemeinsam mit IBM Lightwell gestartet haben. Dadurch ist es möglich, auch veröffentlichte Schwachstellen in Open-Source-Bibliotheken außerhalb unseres Portfolios zu erkennen. Unsere Spezialisten analysieren, wie die Lücke behoben wurde und übertragen den passenden Fix auf die beim Kunden eingesetzte Version – auch wenn diese älter ist. Lightwell schließt damit eine Lücke, die bisher häufig zwischen der Verfügbarkeit eines Fixes und der tatsächlich eingesetzten Software-Version bestand: Es macht einen bestehenden Fix auch für ältere Versionen nutzbar, für die kein passender Patch verfügbar ist. So können Unternehmen Sicherheitslücken in kürzester Zeit schließen, ohne ihre bestehenden Software-Stacks komplett aktualisieren zu müssen.
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Agentic AI erfolgreich skalieren: Investieren, planen, umsetzen
Agentic AI könnte dabei zu einer der wichtigsten Management-Innovationen der kommenden Jahre werden. Sie eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, Prozesse grundlegend neu zu organisieren, Arbeitskräfte gezielter einzusetzen und Produktivität deutlich zu steigern. Wer diese Potenziale nicht nutzt, riskiert angesichts des zunehmenden globalen Wettbewerbs erhebliche Nachteile bei Kosten, Geschwindigkeit und Innovationskraft. Die Zeit für Experimente allein wird daher knapp: In den kommenden drei Jahren müssen aus KI-Pilotprojekten messbare wirtschaftliche Ergebnisse werden.
Dr. Frank Fehler, Executive Vice President und Deutschlandchef von HCLTech, begleitet seit vielen Jahren Transformationsprogramme in internationalen Industrieunternehmen. Er verantwortet u.a. den Ausbau des KI-Geschäfts von HCLTech in Deutschland.
Herr Dr. Fehler, wo schaffen KI-Agenten heute schon nachweisbaren Geschäftswert? Und warum entstehen die größten Effekte in internen Prozessen wie IT Operations, Datenanalyse oder Qualitätsmanagement?
Die größten Effekte sehen wir dort, wo Unternehmen unter Kosten-, Fachkräfte- oder Qualitätsdruck stehen: In Softwareentwicklung, IT Operations, Service Management oder datenintensiven Analyseprozessen sind Produktivitätssteigerungen von 20 bis 40 Prozent möglich. Entscheidend ist, wie viel Durchlaufzeit und Kosten sich reduzieren lassen und wie viel gebundenes Expertenwissen sich freisetzen lässt. Jede KI-Transformation sollte deshalb einem klaren Business Case folgen.
Was unterscheidet Unternehmen, die Agentic AI erfolgreich skalieren, von denen, die in Pilotprojekten stecken bleiben?
Die erfolgreichsten Unternehmen betrachten Agentic AI als Transformationsprogramm. Sie definieren konkrete wirtschaftliche Ziele, investieren konsequent in Daten, Prozesse und Fähigkeiten und verankern KI in ihrer Unternehmensstrategie.
Ihre Studie legt nahe, dass organisatorische und regulatorische Themen ziemlich stark bremsen. Wie könnten Unternehmen Agentic AI produktiver einsetzen?
Wir sollten Technologie als Enabler verstehen. Die größte Hürde liegt meist in der organisatorischen Transformation: in klarer Governance, Compliance und Verantwortlichkeiten, Datenschutz sowie der Anpassung von Prozessen und Strukturen. Unternehmen sollten deshalb Automatisierungspotenziale identifizieren, klare Regeln schaffen und Change Management frühzeitig mitdenken; und möglichst schnell eine hybride Organisation aus Menschen und digitalen Mitarbeitern aufbauen und skalieren.
Können Sie ein konkretes Beispiel aus der Studie vorstellen?
Sehr gerne: Ein Aftermarket-Parts-Sales-Projekt bei einem führenden globalen Nutzfahrzeughersteller zeigt, was mit KI wirklich möglich ist. Wir haben hierbei nicht nur einzelne Prozessschritte optimiert, sondern den gesamten End-to-End-Prozess neu gedacht: Von der Teileidentifikation und dem Datenabgleich über Margen- und Pricing-Logik bis hin zum Bid Management.
Die Ergebnisse sprechen für sich: Zehnmal mehr Sales-Volumen, 300 Prozent mehr gewonnene Ausschreibungen und statt fünf Wochen nur noch fünf Tage für die Angebotsbearbeitung!
Für mich zeigt das ganz klar: Der Gamechanger ist, mit KI ganze Geschäftsprozesse neu zu denken, und damit Business Impact in einer völlig anderen Größenordnung zu schaffen.
Glauben Sie, dass es irgendwann vollkommen automatisierte Unternehmen geben wird?
Für klar definierte und stark standardisierte Aufgaben: ja. Ich glaube nicht an die menschenleere Organisation. Ich glaube an Unternehmen, in denen ein Mitarbeiter künftig die Arbeit von fünf oder zehn digitalen Agenten orchestriert.
Dabei geht es um „Human in Ownership and Control“: Menschen behalten die Verantwortung für Strategie, Governance und ethische sowie rechtliche Fragen, während KI Entscheidungen vorbereitet und Prozesse ausführt. Je autonomer KI wird, desto wichtiger sind Kontrollmechanismen, etwa durch Kontrollagenten. Entscheidend ist, welche Entscheidungen wir Maschinen überlassen und wo der Mensch verantwortlich bleibt.
Was sollten Vorstandschefs jetzt konkret tun, wenn sie nicht in der Pilotphase stecken bleiben wollen?
Nicht mit zahlreichen Use Cases beginnen. Wählen Sie zwei oder drei Prozesse, bei denen der wirtschaftliche Effekt klar messbar ist. Definieren Sie vor dem Start Verantwortlichkeiten, Datenzugriff und Erfolgskriterien. Und planen Sie von Tag eins an für Skalierung.
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Agentic AI: Skalierung braucht Kontrolle
Gastbeitrag von Paul Kurt Haberfellner, Co-Founder und Managing Director bei Nagarro
Agentische KI (Agentic AI) verändert die Rolle Künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Klassische KI löst seit Jahren klar umrissene Aufgaben wie Prognosen, Fehlererkennung oder Klassifizierung. Generative KI hat das Spektrum auf Sprache, Code, Bilder und weitere Informationsflüsse ausgeweitet. Agentic AI geht noch einen Schritt weiter: Systeme beantworten nicht nur Fragen, sondern planen und führen Arbeitsschritte eigenständig aus.
Damit steigt auch der Anspruch an den Betrieb. Ein Proof of Concept kann unter kontrollierten Bedingungen schnell funktionieren. Im produktiven Betrieb trifft KI jedoch auf gewachsene Unternehmensrealität. Genau dort entscheidet sich, ob aus technischer Machbarkeit belastbarer Nutzen wird. Wenn die Demo funktioniert und der erste Anwendungsfall überzeugt, steigen die Erwartungen. Doch sobald KI in bestehende Abläufe eingebunden wird, geht es nicht mehr nur um die Qualität der Antwort. Dann zählen Zugriffsrechte, Freigaben, Systemgrenzen, Kosten und die Frage, wer für Ergebnisse verantwortlich ist.
Komplexe Systemlandschaften überwinden
Selten liegt das Problem beim Modell selbst. Oft liegen die Hürden im Umfeld, in dem das Modell arbeiten soll. Daten sind über verschiedene Systeme verteilt, Prozesse sind nicht sauber aufeinander abgestimmt und Wissen bleibt in einzelnen Teams oder Bereichen hängen. KI beseitigt diese Reibung nicht automatisch, sondern übernimmt diese Komplexität. Für Unternehmen entscheidet sich der Erfolg von KI nicht erst im Rollout, sondern schon in der Architektur. Denn Skalierung entsteht dort, wo Governance, Integration, Sicherheit und Betriebskosten von Anfang an zusammengedacht werden. Dasselbe gilt für die organisatorische Seite. Wenn sich Rollen, Entscheidungswege und Arbeitsweisen verändern, müssen die Menschen, die mit den Systemen arbeiten, früh einbezogen werden. Technisch starke Lösungen skalieren nicht, wenn sie im Alltag nicht angenommen werden.
Mit Agentic AI gewinnt dieser Punkt zusätzliches Gewicht. Je stärker Systeme eigenständig planen und Handlungen auslösen, desto mehr rückt die Frage der Steuerung in den Vordergrund. Organisationen brauchen Klarheit, welche Agenten im Einsatz sind, auf welche Daten und Systeme sie zugreifen dürfen, nach welchen Regeln sie handeln und wie sich ihr Verhalten nachvollziehen lässt. Auch Kosten, Sicherheitsrisiken und Freigaben müssen über zunehmend komplexe KI-Umgebungen hinweg sichtbar und steuerbar bleiben.
Systemübergreifende Kontrolle
Die Herausforderung ist dabei nicht auf eine einzelne Plattform oder ein einzelnes Modell begrenzt. Unternehmen arbeiten mit unterschiedlichen Cloud-Umgebungen, Modellen, Frameworks und Werkzeugen. Governance und Observability sollten deshalb über diese Landschaft hinweg funktionieren. Eine sogenannte Agent Control Plane kann hier als zentrale Steuerungs- und Governance-Schicht wirken. Sie macht Regeln, Zugriffsrechte, Kosten und das Verhalten von KI-Agenten über verschiedene Systeme hinweg nachvollziehbar und steuerbar. Dazu gehören Funktionen wie Richtlinien und Governance, Identitäts- und Zugriffsmanagement, Auditierbarkeit, Kostenkontrolle, Monitoring sowie Routing. Wichtig ist dabei, diese Kontrollschicht nicht isoliert zu betrachten. Sie ist Teil eines durchgängigen Betriebsansatzes für Enterprise AI. Nagarro setzt deshalb schon bei der Auswahl geeigneter Anwendungsfälle an und begleitet KI-Systeme über Entwicklung, Orchestrierung und Betrieb hinweg. MosaicOS unterstützt den strukturierten Aufbau von KI-Agenten, NIA deren Analyse und Optimierung. Die Agent Control Plane ergänzt diese Fähigkeiten um herstellerunabhängiges Monitoring, Governance und Kontrolle.
Organisation und Technologie im Gleichklang
Diese technische Ebene allein reicht dennoch nicht. Enterprise AI funktioniert nur, wenn Systeme, Prozesse, Governance und Menschen gemeinsam weiterentwickelt werden. Genauso wichtig bleibt die Verantwortung des Menschen. KI kann große Informationsmengen verarbeiten, Muster erkennen und Entscheidungen vorbereiten. Kontextuelles Urteil, die Einordnung von Ausnahmen und die Verantwortung für Ergebnisse bleiben jedoch beim Menschen.
Unternehmen können Entscheidungen durch KI unterstützen lassen, doch sie können die Verantwortung für deren Folgen nicht an ein Modell delegieren. Der Schritt von einzelnen KI-Anwendungen zu skalierter Enterprise AI ist deshalb kein reines Technologieprojekt. Es geht darum, die Voraussetzungen für einen verlässlichen Betrieb zu schaffen und Reibung zwischen Daten, Systemen, Prozessen und Entscheidungen gezielt zu reduzieren. Erst dann wird aus technischer Leistungsfähigkeit eine Lösung, die im Unternehmensalltag tatsächlich trägt.
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Artificial Intelligence kann alles.
„Nur mit einem Prompt kann AI inzwischen fast jede Problemstellung im eCommerce adressieren. In unserer Branche liegt die Herausforderung längst nicht mehr in den Möglichkeiten, sondern darin, sie sinnvoll zu ordnen. Innovation braucht Fokus“, sagt Julian Jansen, VP SCAYLE STUDIOS.
SCAYLE kennt diese Komplexität aus dem eigenen Geschäft. Die Enterprise-Commerce-Plattform vereint Technologie mit zwölf Jahren Handelserfahrung von ABOUT YOU und der Zalando Group. Rund 350 Online-Shops etablierter Marken setzen auf SCAYLE, darunter Levi‘s®, Harrods, Manchester United, Deichmann, Fielmann und s.Oliver. So fließen Erkenntnisse aus Millionen Kundeninteraktionen ins Produkt ein.
Was, wenn Einkaufen nicht mehr im Online-Shop beginnt
Die SCAYLE Commerce Engine liefert die technologische Grundlage für den digitalen Handel. Ihre AI-Innovationen richten sich danach aus, wie Kunden suchen, entscheiden und kaufen. Auffindbarkeit, Differenzierung und Effizienz geben die Richtung vor.
Beginnt die Produktsuche über LLMs, bindet SCAYLE diese als neue Verkaufskanäle an und verbindet sie mit Bezahlung, Fulfillment und Retouren. Werden Produkte zunehmend außerhalb des eigenen Online-Shops gefunden und gekauft, muss dieser noch mehr Gründe für einen Besuch bieten. AI-Empfehlungen, Virtual Try-On und zielgruppenspezifischer Fashion-Content schaffen neue Erlebnisse. AI-Übersetzungen und autonome Storefront-Entwicklung reduzieren Komplexität. „Unsere Expertise gibt Orientierung. Wir sehen, wie sich Suchen, Entscheiden und Kaufen verändern, und bringen das Wissen direkt in Features ein, die Marken und Händler brauchen“, sagt Jansen.
Was, wenn Bilder so schnell entstehen, wie der Handel sie braucht
Ein gefragtes Beispiel dafür löst einen der hartnäckigsten Engpässe im Fashion- und Lifestyle-Handel. Der Prozess ist gerade in dieser Branche altbekannt: Produkte werden angeliefert, Models gecastet, Styling und Setting festgelegt, dann wird geshootet, ausgewählt, retuschiert und freigegeben. SCAYLE STUDIOS, die AI Content Engine von SCAYLE, überführt diesen Ablauf in einen AI-basierten Self-Service-Workflow. Ein Produktfoto genügt, um Model, Styling, Pose und Setting zu wählen, Bilder und Videos zu generieren und weiter zu bearbeiten.
Entstanden ist die Lösung aus einem Bedarf bei ABOUT YOU. Dort laufen mittlerweile rund 90 % der eCommerce-Produktionen über AI-basierte Workflows. Die Ergebnisse sprechen für sich: Mit SCAYLE STUDIOS sanken die Produktionskosten um bis zu 90 % und die Time-to-Market um mehr als 95 %.
Außerdem erzielten mit SCAYLE STUDIOS generierte Bilder im A/B-Test mit über 500.000 Nutzern 9,2 % mehr Verkaufs-volumen und eine 5,1 % höhere Rate beim Hinzufügen zum Warenkorb im Vergleich zu klassischen Studiobildern. „Wenn Content nicht mehr das Nadelöhr ist, können Marken stärker variieren, testen und optimieren. Mit mehreren Bildersets pro Produkt sehen wir Potenzial für bis zu 20 % mehr Verkaufs-volumen“, sagt Jansen.
Neben ABOUT YOU nutzen mehr als 100 Marken SCAYLE STUDIOS, darunter s.Oliver Group, Betty Barclay Group und Goldner Fashion. In 30 Tagen entstanden mehr als 140.000 AI-generierte Outfits.
Was, wenn AI nicht mehr nur empfiehlt, sondern handelt
Mit seiner Commerce Engine und AI Content Engine kombiniert SCAYLE technologische Innovationskraft mit tiefem Handels-Know-how. AI gestaltet das Einkaufserlebnis neu – doch mit Agentic Commerce kündigt sich die nächste Ära an. Aus AI-Assistenten werden Agenten, die Produkte vergleichen und Kaufprozesse zunehmend selbst abwickeln. Kontinuierliche Weiterentwicklung treibt das Geschäft von SCAYLE an.
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Von KI-Experimenten zu messbarem Geschäftswert
Unternehmen müssen klar regeln, wer Entscheidungen verantwortet, wie Ergebnisse überprüft werden und der Einsatz von KI gesteuert und kontrolliert wird. Die zentrale Frage lautet daher, wie sich KI sicher, messbar und sinnvoll in den Arbeitsalltag integrieren lässt.
Die Herausforderung fragmentierter KI-Landschaften
Die heutige Mischung aus Automatisierungs- und KI-Tools in Unternehmen ist meist gewachsen und nicht ganzheitlich geplant: Die Finanzabteilung nutzt beispielsweise RPA für die Rechnungsverarbeitung, die IT eine Integrationsplattform, operative Teams arbeiten mit Low-Code-Workflows und der Kundenservice mit einem KI-Chatbot.
Jedes dieser Tools kann ein konkretes Problem lösen. In Summe entstehen jedoch schnell Datensilos, separate Workflows, unterschiedliche Governance-Modelle und eine zunehmend komplexe Technologielandschaft. Dadurch steigen Wartungs- und Betriebskosten und der Überblick darüber, wie Arbeit tatsächlich im Unternehmen erledigt wird, geht verloren. Gleichzeitig entstehen neue Risiken, wenn KI-Agenten über Systeme hinweg agieren, ihnen aber wichtige Informationen oder notwendiger Kontext fehlen.
Ein KI-Agent kann beispielsweise den nächsten Schritt in einem Prozess erkennen. Um diesen tatsächlich auszuführen, muss er aber möglicherweise auf ein Unternehmenssystem zugreifen, einen automatisierten Workflow anstoßen oder die Entscheidung eines Mitarbeitenden einholen. Fehlt die übergreifende Koordination, kann Arbeit ins Stocken geraten, doppelt ausgeführt werden oder die erforderlichen Kontrollen fehlen.
Orchestrierung als koordinierende Ebene
Genau hier setzt das Konzept der Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT) an – ein Begriff, den Gartner für eine neue Kategorie von Unternehmenssoftware verwendet.
BOAT-Plattformen verbinden Funktionen wie Prozessorchestrierung, Automatisierung, Integration, Low-Code-Entwicklung, intelligente Dokumentenverarbeitung und KI-gestützte Entscheidungsfindung, um deren Zusammenarbeit effizienter zu gestalten. Das Ziel ist mehr Transparenz darüber, wie Arbeit tatsächlich ausgeführt wird, eine klarere Zuordnung von Verantwortlichkeiten und eine einheitliche Grundlage, um den Beitrag von KI und Automatisierung zu konkreten Geschäftsergebnissen zu messen.
Orchestrierung in der Praxis
UiPath führt diese Funktionen auf einer gemeinsamen Plattform zusammen: UiPath Maestro™ koordiniert als Orchestrierungsebene die Zusammenarbeit von Systemen, Software-Robotern, KI-Agenten und Mitarbeitenden.
In der Praxis erkennt beispielsweise ein KI-Agent, welche Aktion als Nächstes erforderlich ist. Ein automatisierter Workflow führt diese Aktion aus, ein bestehendes Unternehmenssystem liefert die benötigten Informationen und ein Mitarbeitender prüft oder genehmigt das Ergebnis, wenn menschliches Urteilsvermögen gefragt ist. Sicherheits- und Governance-Kontrollen lassen sich dabei über den gesamten Prozess hinweg anwenden.
Das ist entscheidend, denn der Wert von KI wird nicht daran gemessen werden, wie viele KI-Agenten ein Unternehmen einsetzt. Ausschlaggebend ist vielmehr, ob diese Agenten zuverlässig in die bestehenden Abläufe des Unternehmens eingebettet werden können – mit den richtigen Daten, dem notwendigen Kontext, geeigneten Kontrollmechanismen und einer sinnvollen Einbindung des Menschen.
Der Gründer und CEO von UiPath, Daniel Dines, argumentiert in seinem Buch „The Work That Remains“, dass die zentrale Herausforderung für den Einsatz von KI in Unternehmen
nicht einfach darin besteht, KI-Agenten anzuschaffen.
Vielmehr geht es darum, zu verstehen, wie Arbeit tatsächlich erledigt wird, und einen kontrollierten Rahmen zu schaffen, in dem Menschen, Systeme, Automatisierung und KI wirksam zusammenarbeiten können.
Daher werden diejenigen Unternehmen die größten Fortschritte machen, die über isolierte KI-Experimente hinausgehen. Sie schaffen die Voraussetzungen für eine koordinierte, verantwortungsvolle und messbare Arbeitsweise – und verankern KI und Automatisierung so im Unternehmen, dass daraus langfristig konkreter Geschäftswert entsteht.
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„Der Schlüssel sind die Metadaten“
Woran erkennen Sie, ob ein KI-Pilot Substanz hat?
Daran, ob die KI ein konkretes Problem besser löst und der Business Case einen klaren Return to Outcome im Verhältnis zu Entwicklungsaufwand und Tokenkosten bietet. Ich würde daher mit dem konkreten Anwendungsfall starten und erst danach die passende Infrastruktur definieren.
Welche KI-Anwendungen funktionieren in Banken und Versicherungen heute bereits gut?
Viele Institute nutzen große Sprachmodelle als interne Wissenssysteme. Das spart Zeit bei Suche und Dokumentenauswertung. Bei Banken sehen wir im Accounting standardisierte Fälle und bei einzelnen Kunden bereits KI-basierte Kreditentscheidungen. Versicherer setzen KI etwa in Vertrieb, Underwriting und Schaden ein. Der Trend geht zu „offensiven“ KI-Cases: Die KI reagiert nicht mehr nur, sondern übernimmt Aufgaben, stößt Prozesse an und interagiert mit anderen Systemen.
Was braucht es für die nächste Stufe – KI-Agenten, die Aufgaben weitgehend selbstständig übernehmen? Müssen dafür zunächst alle relevanten Daten zentral zusammengeführt werden?
Nein. Das halte ich für einen Trugschluss. Entscheidend sind die Metadaten – das Wissen darüber, welche Informationen wo liegen und wie die Systeme zusammenspielen. So lassen sich KI-Agenten über Systemgrenzen hinweg orchestrieren, ohne alle Daten zentral zusammenzuführen.
Reichen dafür die Agenten der großen Softwareanbieter aus?
Sie können eine Grundlage bilden. Jeder Anbieter bleibt zunächst in seinem technologischen Ökosystem, während Prozesse über mehrere Systeme laufen. Unternehmen brauchen deshalb eine technologieoffene Ebene, die Agenten unterschiedlicher Anbieter und Anwendungen zusammenführt. Auch hier sind Metadaten der Schlüssel.
Wenn solche Agenten system-übergreifend und zunehmend autonom arbeiten: Was bedeutet das für Regulierung und Cybersicherheit?
Regulierung, Nachvollziehbarkeit, Governance und Cybersicherheit müssen von Anfang an mitgedacht werden. Gerade gegenüber Aufsehern muss nachvollziehbar sein, wie Entscheidungen zustande kommen. Fehlende Kontrolle kann zudem zum Reputationsrisiko werden.
Wozu raten Sie Instituten, die jetzt den nächsten Schritt gehen wollen?
Nicht auf die perfekte KI-Welt warten, sondern mit klaren, beherrschbaren Use Cases starten. So lassen sich Abläufe beschleunigen und Mitarbeitende entlasten. 2026 ist für viele noch das Jahr der Proofs of Concept. 2027 geht es um die Priorisierung und Skalierung erfolgreicher Cases.
Nicht zu unterschätzen ist dabei das Change Management: Wenn sich Rollen durch KI verändern oder Aufgaben zusammengelegt werden, muss dieser Wandel aktiv begleitet und gestaltet werden.
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Wettbewerbsfähigkeit erhalten, aber wie?
Da passt nichts richtig zusammen. Prozesse laufen nicht optimal, kosten wertvolle Zeit und Nerven“, weiß Michael Emrich, Geschäftsführer von Emrich Business Consulting. Mit seinem Team hilft er Firmen, Abläufe zu vereinfachen, Systeme zu verbinden und Routineaufgaben zu automatisieren, damit seine Kunden sich auf ihr Kerngeschäft konzentrieren können.
„Viele Unternehmen scheuen sich immer noch davor, ihre ERP-Prozesse zu hinterfragen und neu auszurichten“, so Emrichs Erfahrung. „Dabei ist der Wechsel in die digitale Welt Voraussetzung, um innovativ und wettbewerbsfähig zu bleiben. So werden die KI-Nutzung und die digitale Zusammenarbeit, etwa mit Steuerberatung oder Vertriebspartnern, sowie das Arbeiten im Home-Office unterstützt.“ Eine cloudbasierte ERP-Lösung, die Emrich empfiehlt, ist Microsoft Dynamics 365 Business Central. Sie vereint wichtige Unternehmensbereiche wie Finanzbuchhaltung, Lager und Einkauf in einem System. Zudem integriert sie sich nahtlos in Microsoft 365, Excel, Outlook und Teams. Weiterer Vorteil: Automatisierte Prozesse sparen Zeit, reduzieren Fehler und steigern die Effizienz. Echtzeitdaten ermöglichen bessere Transparenz und schnellere Entscheidungen. Ferner ist die Plattform sicher, skalierbar, flexibel und an individuelle Anforderungen anpassbar. „Bevor es an die Planung und Implementierung geht, bedarf es jedoch einer sauberen Analyse der Anforderungen und vorhandenen Schnittstellen sowie einer realistischen Bestandsaufnahme der Datenqualität. Außerdem sind klare Zieldefinitionen vor Projektstart nötig“, so Emrich.
Um Unternehmen die Scheu zu nehmen, in puncto cloudbasierter Prozessoptimierung mutig voranzuschreiten, empfiehlt er: „Es muss nicht immer gleich der ‚Big Bang‘ sein, auch ein ERP-Umstieg in Phasen ist möglich. Entscheidend ist allerdings, den richtigen Partner an seiner Seite zu haben und die eigenen Leute im digitalen Transformationsprozess mitzunehmen.
Veränderungsbereitschaft, klare Führung und eine stimmige Unternehmenskultur sind die Basis für Akzeptanz auf ganzer Linie.“ Noch ein wichtiger Punkt zum Schluss: Unternehmen, die mit veralteten ERP-Versionen wie Navision 2018 arbeiten, sollten beachten, dass der „Extended Support“ durch Microsoft nur noch bis Januar 2028 läuft.
„Als Planungspuffer taugt das, als Ausrede fürs Aufschieben nicht“, sagt Michael Emrich. „Die Migration braucht Mut und Vorlauf. Unternehmen, die jetzt nicht agieren, droht die komplette Abkopplung vom Thema Innovation.“
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Resilienz und KI-Vertrauen weltweit
Die Herausforderung für Organisationen in ganz Europa besteht nun darin, Governance-Kontrollen, Datenschutzrahmen und Wiederherstellungsfähigkeiten aufzubauen, die Innovationen unterstützen, ohne Compliance oder die betriebliche Kontinuität zu gefährden. Der wachsende Einsatz von KI macht bestehende Herausforderungen bei der Datensicherheit und dem Datenschutz noch deutlicher und erhöht den Handlungsdruck für IT-Verantwortliche.
AvePoint hat sich auf Daten-Governance, Datenschutz und Resilienz in Microsoft 365, Google Workspace, Salesforce und weiteren Cloud-Umgebungen spezialisiert und für diese Anforderungen eine konsolidierte Plattform entwickelt: die AvePoint Confidence Platform. Für europäische und globale Organisationen, die mit steigenden Governance-Anforderungen konfrontiert sind, gewinnt diese Lösung zunehmend an Bedeutung. Isolierte Einzellösungen können die Anforderungen moderner Organisationen an Daten-Governance, Resilienz und Datenschutz nämlich nicht umfassend erfüllen.
Da immer mehr Organisationen Copiloten und Agenten in ihre tägliche Arbeit integrieren, können übermäßige Datenfreigaben, veraltete Inhalte, unzureichende Berechtigungen und uneinheitliche Aufbewahrungsrichtlinien schnell zu Problemen mit erheblichen Konsequenzen werden. AvePoint unterstützt Partner dabei, auf diese Anforderungen mit einer einheitlichen Plattform zu reagieren.
Diese macht Governance zu einem standardisierbaren Service und kombiniert Transparenz, Richtliniendurchsetzung sowie Backup und Wiederherstellung.
AvePoint entwickelt seine Technologien und Partnerangebote kontinuierlich weiter, um Partner dabei zu unterstützen, die bestehenden Marktchancen bestmöglich zu nutzen. Im Jahr 2025 hat AvePoint sein globales Channel-Programm neu aufgelegt, um Partner gezielt dabei zu unterstützen, die Anforderungen der Endkunden im KI-Zeitalter zu erfüllen.
Dafür wurde ein punktbasiertes System eingeführt, das Verhaltensweisen belohnt, die tatsächlich Umsatz generieren, anstatt sich ausschließlich an Umsatzzusagen zu orientieren.
Gleichzeitig unterstützt es Partner beim Aufbau wiederkehrender, sicherheitsorientierter Umsatzströme. Im selben Jahr stellte AvePoint die neueste Version seiner partnerorientierten Technologie vor: die AvePoint Confidence Platform – Elements Edition. Sie wurde gezielt auf die heutigen Anforderungen von Partnern und Endkunden optimiert.
Um mehr über die Confidence Platform – Elements Edition von AvePoint zu erfahren, besuchen Sie www.avepoint.com oder melden Sie sich für eine kostenlose Sicherheitsbewertung an.
Contentway ist eine führende, preisgekrönte Content-Marketing-Agentur, die spezialisierte medienübergreifende Kampagnen erstellt. Die Kampagnen werden mit den führenden Tageszeitungen sowie online auf unseren Nachrichten- und Partner-Webseiten verbreitet.
Unsere Aufgabe ist es, dafür zu sorgen, dass die Inhalte unserer Kunden ihr Zielpublikum erreichen und beeinflussen. Um ein Maximum an Aufmerksamkeit und Ergebnissen zu erzielen, werden alle unsere Kampagnen von Grund auf mit einem hohen Maß an journalistischer Qualität und strengen redaktionellen Richtlinien erstellt. Alle Kampagnen werden von uns intern produziert und über führende europäische Medien wie Tageszeitungen, Zeitschriften und viele der führenden Nachrichten- und Branchen-Websites verbreitet.
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Erfolgswelle statt Schließungswelle
„Wir sehen fast durchwegs sehr dünne Kalkulationen, die schnell fatal enden können“, bestätigt Stefanie Boeck, Macherin von food@service von Transgourmet Deutschland. Ihrer Ansicht nach liegt die Ursache in fehlender Ausbildung und schlechten Werkzeugen für Gastronomen, weshalb sie den digitalen Werkzeugkasten, wie sie food@service nennt, geschaffen hat. Sie erzählt die Geschichte der fiktiven Carina, die ein Lokal eröffnet.
Beginne mit dem „Warum“
Da Carina weiß, dass der Preis das schwächste Argument ist, beginnt sie mit der Frage „Warum sollen Gäste gerade zu mir kommen?“. Dafür absolviert sie eine berufsbegleitende Weiterbildung z. B. bei der Gastro Business School.
Definiere das „Wer“
Ihre Lieblingsgäste sind Longevity-Fans mit dem Wunsch, gesundheits- und umweltbewusst, aber mit Genuss zu leben. Um ihre Zielgruppe anzuziehen, investiert Carina viel Zeit in die Positionierung, also ihr Versprechen an die Gäste. Die neue Marke muss sich später in jedem Aspekt des Lokals wiederfinden.
… das „Wo“
Erst jetzt sucht sie nach der Location, die nahe bei ihren Lieblingsgästen sein sollte. Dafür holt sie sich Berater zur Hilfe und entscheidet sich für Universitätsnähe. Bei der Innenausstattung achtet sie auf Design, Funktionalität und Langlebigkeit. Sie wählt moderne, natürliche Materialien mit WLAN-freundlicher Raumgestaltung.
… und das „Womit“.
Carinas Speisen sind modular, damit Bestandteile weggelassen und verschiedene Ernährungsmodelle bedient werden können. Die Anzahl der Speisen hält sie bewusst gering und leitet ihre Gäste Schritt für Schritt durch. Das funktioniert per Selfordering am Handy besonders gut, da mehr Zeit für die Entscheidung bleibt. Ihre digitale Speisekarte, z. B. von Menoovo, enthält Video-Empfehlungen vom Chefkoch und Einblicke direkt vom Feld, um per Storytelling Qualität zu vermitteln.
Gäste sind sparsamer geworden, gönnen sich aber auch gerne etwas, wenn sie Futter fürs Gewissen bekommen. Deshalb setzt Carina auf Functional Drinks und leckere Kaffee-Mixgetränke. Dadurch verbessert sich die Zahlungsbereitschaft und damit Carinas Deckungsbeitragsrechnung schlagartig. Auf food@service hat sie den Robobarista Smyze entdeckt, dessen Getränkeangebot exakt zu ihrem Bedarf passt. Sie platziert ihn vor ihrem Lokal und bietet so personallos 24/7 frische Drinks.
Oft unterschätzt: das „Wie“
Durch den hohen Take-Away-Anteil braucht Carina wenig Fläche und Personal. Sie setzt auf studentische Aushilfen und schult sie mithilfe von Prozess-Blaupausen von Küche bis Abrechnung, also einer „Verfahrensdokumentation“ z. B. von Gastrodina. So nutzt sie den Franchise-Vorteil, ohne eine Franchisekette zu sein. Außerdem schickt sie alle regelmäßig zu Pflichtschulungen wie Lebensmittelhygiene, z. B. bei Transgourmet. Um die Auslastung zu steuern, plant Carina in Ergänzung zur Laufkundschaft Aktionen, für die sich die Gäste vorab Tickets, z. B. von Ticketbro, kaufen. So reduziert Carina die No-Show-Quote und vereinfacht ihre Budgetplanung. Auf Bargeld verzichtet Carina bewusst. Dadurch braucht sie kein vollwertiges Kassensystem mit all seinen Verpflichtungen. Trinkgeld können ihre Mitarbeiter dennoch annehmen, denn Menoovo kennt das eingeteilte Personal und bucht deren Arbeitnehmer-Trinkgeld separat.
… und das „Wodurch”
Nun wird es spannend: Der Eröffnungstag steht! Jetzt setzt Carina auf digitales Marketing. Website und Kommunikation sind Mensch- und KI-freundlich, sodass sie schnell empfohlen wird. Sie weiß: Auch wenn Nutzer nicht bis zur Website klicken, ist die Website der Grund, warum ein Bot ihr Lokal empfiehlt. Mithilfe von Tools wie Trustdino streut Carina ihr Profil auf Gastro-Plattformen, schaltet lokale Anzeigen und organisiert ihre Bewertungen. Mit Micro-Influencern, also lokalen Persönlichkeiten mit relevanter Reichweite zu Longevity und Food, erhöht sie schnell ihre Bekanntheit. Als finalen Clou platziert Carina von außen gut sichtbar einen LED-Bildschirm, z. B. von Modulare Displays. Auf diesem spielt sie die Storytelling-Videos ab. So werden Passanten zu jeder Uhrzeit auf die Besonderheiten des Lokals aufmerksam.
Carina hat sich bestmöglich auf die Eröffnung vorbereitet. „Wichtig dabei ist auch ihre hohe Eigenkapitalquote sowie die kalkulierte Marge von 20 %, mit der sie Durststrecken überbrücken kann“, schließt Boeck ihre Erzählung. Wir drücken der fiktiven Carina unsere nicht fiktiven Daumen.
Die kostenlose Plattform für Gastronomie und Gemeinschaftsverpflegung food@service von Transgourmet vereint Pflichtschulungen, Weiterbildungen, Vorlagen, Tipps, Beratungen, Software, Tools, Checklisten, E-Learnings und Problemlösungen an einem Ort.
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