脺ber Jahrzehnte hinweg gingen Unternehmen bei ihren Transformationsprojekten nach demselben Schema vor. Sie digitalisierten Prozesse, stiegen auf die Cloud um, standardisierten ihre Abl盲ufe und optimierten diese dann nach und nach.
Die Investitionen in diese Transformationen sind von entscheidender Bedeutung. F眉r Unternehmen war dies jedoch nicht die Ziellinie, sondern sie haben damit eine Grundlage geschaffen. Und genau von dieser Grundlage profitieren sie heute bei der Einf眉hrung von KI-L枚sungen, mit denen sie messbare Gesch盲ftsergebnisse erzielen m枚chten.
Doch noch ein weiteres Element dieser Grundlage gewinnt zunehmend an Bedeutung: Daten. Die gr枚脽te Wertsch枚pfung mit KI k枚nnen Unternehmen erzielen, die in eine Datengrundlage investiert haben 鈥� denn damit steht KI-L枚sungen vertrauensw眉rdiger Gesch盲ftskontext zur Verf眉gung, der es ihnen erm枚glicht, Schl眉sse zu ziehen, Empfehlungen zu unterbreiten und Aktionen auszuf眉hren.
In meinen Gespr盲chen mit Kunden in der Region Amerika und weltweit zeichnet sich nun ein neues Muster ab. Es geht weniger um die m枚glichen Anwendungsszenarien f眉r KI, sondern vielmehr darum, was passiert, wenn intelligente Technologien in die zentralen Abl盲ufe eines Unternehmens integriert werden.
Auch wenn eine Transformation stets an den individuellen Anforderungen eines Unternehmens ausgerichtet ist, sind drei Entwicklungen erkennbar, die allen Transformationsprojekten gemeinsam sind.
1. Von KI-Anwendungsf盲llen zu intelligenten Gesch盲ftsprozessen
In der ersten Welle der KI-Einf眉hrung ging es vor allem darum, den Mehrwert von KI nachzuweisen. Unternehmen haben Anwendungsf盲lle mit besonders gro脽em Nutzen ermittelt, damit messbare Ergebnisse erzielt und Vertrauen aufgebaut, dass KI zur Optimierung von Prozessen beitragen kann.
Daran arbeiten sie weiter. Kunden fragen sich jedoch zunehmend, wie intelligente Technologien in den Gesch盲ftsprozessen verankert werden k枚nnen, mit denen ihre Mitarbeitenden t盲glich arbeiten. In der Praxis gibt es daf眉r bereits konkrete Beispiele.
Das brasilianische Unternehmen HR Path Brazil bietet Recruiting und Talentmanagement f眉r internationale Unternehmen und nutzt beispielsweise die in 麻豆原创 SuccessFactors HCM integrierte L枚sung Joule, um typische Interaktionen im Personalwesen zu automatisieren. Die Mitarbeitenden von HR Path Brazil k枚nnen damit die ben枚tigten Informationen schneller auffinden und HR-Teams bleibt mehr Zeit f眉r strategische Aufgaben. Das Unternehmen war dadurch in der Lage, die Zahl der Standard-Supportf盲lle im Personalwesen um sieben Prozent und die Arbeitslast des HR-Supportteams um zwei Stunden pro Woche zu verringern. Daraus ergibt sich schnell ein erhebliches Einsparpotenzial. Dieses Beispiel zeigt, wie integrierte und vernetzte KI-L枚sungen zum festen Bestandteil von Arbeitsabl盲ufen werden.
2. Von der Messung der KI-Nutzung zur Messung der mit KI erzielten Gesch盲ftsergebnisse
Eine der gr枚脽ten Ver盲nderungen, die ich derzeit beobachte, betrifft die Art und Weise, wie Unternehmen Erfolg definieren. Der ROI wird zunehmend zu einer festen Gr枚脽e. Das belegen auch Untersuchungen, insbesondere eine diese Woche ver枚ffentliche Studie von Oxford Economics. Sie zeigt, dass Unternehmen, die in KI investieren, dieses Jahr mit einer durchschnittliche Rendite von 21聽% rechnen und in zwei Jahren bereits mit 38聽%. Vor dem Hintergrund der fortschreitenden Entwicklung von Agentic AI prognostizieren Fachleute zudem eine Rendite in H枚he von 17,6聽Millionen US-Dollar. Damit haben sich die Sch盲tzungen aus dem vergangenen Jahr, die bei 4,3聽Millionen US-Dollar lagen, mehr als vervierfacht.
Unternehmen k枚nnen deshalb gezielt der Frage nachgehen, welche Gesch盲ftsergebnisse ihre KI erm枚glicht. Sie wollen wissen, wie sie Zykluszeiten verk眉rzen und bessere Entscheidungen treffen k枚nnen. Von Interesse ist f眉r sie au脽erdem, ob KI ihre Mitarbeitenden entlastet, sodass ihnen mehr Zeit f眉r wertsch枚pfende T盲tigkeiten bleibt. Und schlie脽lich geht es f眉r sie auch um die Frage, ob KI ihnen hilft, resilienter zu werden und schneller zu reagieren.
Dieser Wandel ist deshalb von Bedeutung, weil er zeigt, dass sich der Schwerpunkt von der Implementierung von Technologie hin zur Verbesserung der Unternehmensleistung verlagert.
3. Von Aufzeichnungssystemen zum neuen Betriebssystem f眉r das Unternehmen
Die dritte Entwicklung wird nach meiner Einsch盲tzung langfristig die gr枚脽ten Auswirkungen haben. Jahrzehntelang bildete Unternehmenssoftware in erster Linie Transaktionen, standardisierte Prozesse und automatisierte Routinet盲tigkeiten ab. Nun unterst眉tzt sie Unternehmen zunehmend dabei, Ver盲nderungen fr眉hzeitig zu erkennen, empfiehlt geeignete Ma脽nahmen, koordiniert Arbeitsabl盲ufe funktions眉bergreifend und trifft immer h盲ufiger Routineentscheidungen, die dann von Menschen kontrolliert werden.
Aus diesem Grund ist f眉r mich das autonome Unternehmen weit mehr als nur die n盲chste Phase der Automatisierung. Es steht f眉r ein neues Gesch盲ftsmodell.
Im autonomen Unternehmen sind Mitarbeitende nicht l盲nger damit besch盲ftigt, Informationen aus dem Finanzwesen, der Lieferkette, der Beschaffung, der Personalabteilung und den Gesch盲ftsprozessen der Kunden miteinander zu verkn眉pfen, um daraus weitere Ma脽nahmen abzuleiten. Vielmehr sind intelligente Systeme zunehmend in der Lage, Kontextinformationen bereitzustellen, Empfehlungen zu unterbreiten, Arbeitsabl盲ufe zu koordinieren und Teams bei der Umsetzung von Strategien unterst眉tzen.
Dabei bleibt die Kontrolle stets beim Menschen. Er wird jedoch von Unternehmenssoftware unterst眉tzt, die direkt in die Gesch盲ftsprozesse des Unternehmens eingebunden ist und aktiv zu deren Ausf眉hrung beitr盲gt 鈥� statt lediglich aufzuzeichnen, was bereits geschehen ist.
Wo die Reise hinf眉hrt
Von den gr枚脽ten langfristigen Vorteilen werden nicht die Unternehmen profitieren, die die meisten KI-Anwendungsf盲lle implementieren. Den gr枚脽ten Nutzen werden vielmehr diejenigen erzielen, die diese ersten Erfolge als Grundlage daf眉r nutzen, die Arbeitsabl盲ufe im gesamten Unternehmen von Grund auf neu zu gestalten.
Die Entwicklung zum autonomen Unternehmen ist ein l盲ngerer Prozess, f眉r den auch in Zukunft eine starke F眉hrungskultur, Governance und qualifizierte Mitarbeitende erforderlich sein werden. Diese werden sogar noch wichtiger werden.
Sehr wahrscheinlich werden wir irgendwann so auf die aktuellen KI-Projekte zur眉ckblicken, wie wir heute auf die Anf盲nge der Cloud-Transformation zur眉ckblicken: Wir werden sie nicht als Ziel betrachten, sondern als Grundlage f眉r ein v枚llig neues Betriebsmodell und neue M枚glichkeiten, kontinuierliche Innovationen voranzubringen.
Die wahren Profiteure dieses Wandels werden die Unternehmen sein, die zunehmend intelligenter, anpassungsf盲higer und autonomer werden.
Jan Gilg ist Mitglied des erweiterten Vorstands der 麻豆原创 SE und Global President of Customer Success & Americas.
