Auf der 麻豆原创聽Sapphire hat 麻豆原创 Mitte des Jahres die Bedeutung ihres Business-Transformation-Management-Portfolios f眉r das Autonomous Enterprise und die 麻豆原创聽Business AI Platform definiert. Dabei werden Prozessintelligenz, Unternehmensarchitektur, digitale Abl盲ufe und Transformation als Grundlagen f眉r die Implementierung, Steuerung und Skalierung von KI-Agenten in Unternehmen genutzt.
Auf dem in Atlanta stellte die 麻豆原创 die neuesten Innovationen f眉r 麻豆原创 Signavio, 麻豆原创 LeanIX, WalkMe und 麻豆原创 Cloud ALM vor. Gemeinsam bilden diese Funktionen das Fundament, das Unternehmen ben枚tigen, um Agenten durchg盲ngig steuern zu k枚nnen.
麻豆原创 Signavio bietet neue Funktionen und optimiert KI-Agenten
麻豆原创聽Signavio bettet KI in alle Phasen der Prozesstransformation ein und bietet Unternehmen die notwendige Basis, um KI-Agenten souver盲n einzusetzen. F眉r Unternehmen stellt sich nicht mehr die Frage, ob die Nutzung von KI f眉r sie sinnvoll ist; es geht darum, wo sie den gr枚脽ten Nutzen bringt und wie gew盲hrleistet wird, dass die Agenten, die in ihrem Namen handeln, zuverl盲ssig arbeiten. Das neueste Release von 麻豆原创聽Signavio bietet darauf Antwort: KI-Agenten werden in alle Bereiche der Suite integriert, um Transformationen schneller und einfacher zu machen. Zudem werden Unternehmen dabei unterst眉tzt, , indem ihnen das notwendige Wissen und die erforderliche Governance bereitgestellt werden, um echten Mehrwert schaffen zu k枚nnen.
Mit dem aktuellen Release des werden zum Beispiel Process-Mining-Funktionen eingef眉hrt. So k枚nnen Daten zur Leistungsf盲higkeit von Prozessen in 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Umgebungen analysiert und Engp盲sse identifiziert werden. Zudem sind Empfehlungen dazu verf眉gbar, wo Agenten den gr枚脽ten Mehrwert bringen.
Zu wissen, wo Handlungsbedarf besteht, ist nur der erste Schritt. Um Potenzial voll auszusch枚pfen, sind Prozesse notwendig, die von Grund auf f眉r KI konzipiert sind. Der neu gestaltete wartet deshalb mit KI-gest眉tztem Prozessdesign und integrierten Governance-Strukturen auf. Er erm枚glicht es Teams, in Echtzeit zusammenzuarbeiten, und bietet 眉ber eine zentrale Arbeitsfl盲che Konnektivit盲t in der gesamten Suite. So wird die Prozessmodellierung schneller und zug盲nglicher und ist auf die Arbeitsweise von Teams ausgerichtet.
Gutes Prozessdesign gibt die allgemeine Richtung vor. schlie脽t dann den Kreislauf mit KI-basierten und agentengesteuerten Analysen. Die L枚sung stellt eine zunehmend autonome 脺berwachungsfunktion bereit, die Arbeitsprozesse verfolgt und Teams bei der Umsetzung von Empfehlungen unterst眉tzt.
Damit Agenten Empfehlungen im jeweiligen Kontext und innerhalb klar definierter Rahmenbedingungen umsetzen k枚nnen, dient 鈥� derzeit als Preview verf眉gbar 鈥� sowohl Mitarbeitenden als auch KI-Agenten als einheitliche, durchg盲ngige Quelle f眉r die Regeln, Standards und das Prozesswissen eines Unternehmens.
麻豆原创 Signavio stellt die Prozessintelligenz-Ebene bereit, auf der KI sowohl Mitarbeitende bei der Prozessanalyse als auch Agenten bei der Umsetzung unterst眉tzt. Das wirft die Frage nach der Unternehmensarchitektur auf, die KI-Agenten zugrunde liegt.
Architecture Intelligence mit 麻豆原创 LeanIX in die Realit盲t umsetzen
Obwohl Unternehmensarchitektur seit Langem zu den strategisch wichtigsten Bereichen in jedem Unternehmen z盲hlt, wurde ihr Wert selten au脽erhalb des Architektur-Teams wahrgenommen. Mit 麻豆原创 LeanIX 盲ndert sich das. Das Wissen rund um die Unternehmensarchitektur gelangt damit direkt dorthin, wo es gebraucht wird: zur IT-Leitung, um Entscheidungen zum Portfolio treffen zu k枚nnen; zu den Fachkr盲ften, die umfangreiche Transformationsprojekte steuern; und zu den Verantwortlichen f眉r KI-Governance, die f眉r eine wachsende Zahl von Agenten zust盲ndig sind.
Um diese T盲tigkeiten aus眉ben zu k枚nnen, ist die Kenntnis der L枚sungsarchitektur unumg盲nglich 鈥� und zwar aus erster Hand, nicht nur in der Theorie. Im Enterprise Knowledge Repository sind deshalb erprobte Architekturgrunds盲tze, Sicherheitsstandards und technische Entscheidungen hinterlegt, auf die Agenten beim Schlussfolgern zur眉ckgreifen k枚nnen. So wird aus einem dokumentierten Standard ein aktiver Kontext, der das Design der Agenten und ihr Laufzeitverhalten mitbestimmt. Der wurde erweitert, um Echtzeit-Workspace-Daten, Branchen-Benchmarks und Best Practices von 麻豆原创 zu kombinieren und damit komplexe Architekturentscheidungen zu erm枚glichen, bei denen menschliches Urteilsverm枚gen durchgehend erhalten bleibt.
Der bildet das Fundament f眉r unternehmensweite KI-Governance. Er erfasst Agenten, Large Language Models und MCP-Server (Model Context Protocol) im gesamten Unternehmen, ordnet sie Bereichen und Verantwortlichen zu und macht Governance so zu einer laufenden operativen Aufgabe. Der neue AI Governance Assistant bettet Compliance-Vorschriften der EU-Verordnung 眉ber k眉nstliche Intelligenz und des National Institute of Standards and Technology direkt in diese Datenbank ein. Zudem automatisiert der Assistent die Risikoklassifizierung und f眉hrt eigenst盲ndig eine Neubewertung durch, sobald es zu 脛nderungen bei den Systemen kommt.
KI ver盲ndert Unternehmensprozesse von Grund auf 鈥� in einem Tempo, mit dem traditionelle Governance-Ans盲tze nur schwer Schritt halten k枚nnen. Vor diesem Hintergrund stellt 麻豆原创 LeanIX unter Beweis, dass Architecture Intelligence nicht mehr ausschlie脽lich den Fachleuten vorbehalten ist. Sie ist das architektonische R眉ckgrat, auf das jedes Unternehmen angewiesen ist, um im Zeitalter von KI mit Zuversicht wirtschaften zu k枚nnen.
Vertrauen in die Architektur allein f眉hrt jedoch nicht automatisch zu einem ver盲nderten Verhalten bei den Mitarbeitenden. Und genau hier kommt das WalkMe-Portfolio ins Spiel.
UI-Agent als Begleiter in jeder Anwendung
Transformation ist nur dann erfolgreich, wenn Menschen tats盲chlich die Art und Weise 盲ndern, wie sie arbeiten.
Drei Jahre nach dem Aufkommen der Unternehmens-KI wird dies anhand von Zahlen deutlicher als je zuvor: In einer Gartner-Studie gaben 87 Prozent der IT-Verantwortlichen an, dass KI-Akzeptanz sich nicht von selbst einstellt. Und nur 8 Prozent der Mitarbeitenden nutzen KI tats盲chlich auf sinnvolle Weise. Der Hauptgrund daf眉r ist, dass KI nach wie vor oft nicht in Arbeitsabl盲ufe integriert ist. Mit seinen neuen innovativen Funktionen schlie脽t WalkMe genau diese L眉cke.
Kontextbezogene KI-Unterst眉tzung integriert KI-Tools 鈥� darunter Joule Agents, Assistenten und Instruktionss盲tze zur Ausf眉hrung bestimmter Workflows oder Aufgaben 鈥� proaktiv in die Arbeitsprozesse von Mitarbeitenden, sowohl in 麻豆原创- als auch in Nicht-麻豆原创-Anwendungen. Damit kann die richtige Person zum richtigen Zeitpunkt die passende Funktion nutzen. Governance-Kontrollen steuern dabei, welche Agenten ausgef眉hrt werden, wer auf sie zugreifen kann und wann sie zum Einsatz kommen.
KI sichtbarer zu machen ist jedoch nur ein Teil der L枚sung. Agenten m眉ssen nach wie vor in der Lage sein, Aktionen auszuf眉hren. Weite Teile des Unternehmens sind jedoch nicht 眉ber eine Programmierschnittstelle erreichbar. Der UI-Agent von WalkMe, mit dem Nutzer interagieren k枚nnen, l枚st dieses Konnektivit盲tsproblem. Er weitet die Reichweite von Joule auf Altsysteme, kundenspezifische ERP-Umgebungen und Drittanbieteranwendungen aus, die f眉r herk枚mmliche Agenten schlicht nicht zug盲nglich sind.
Zwei neue Funktionen machen dies im gro脽en Ma脽stab m枚glich: AI Authoring versetzt Teams in die Lage, das gew眉nschte Benutzererlebnis ganz einfach zu beschreiben, und generiert daraus einen umsetzbaren Plan. Und mit AI Insights k枚nnen F眉hrungskr盲fte den Status von Workflows und Inhalten abfragen und erhalten Analysen, Diagramme und Dashboards auf Basis realer Daten.
Es reicht nicht aus, einfach nur KI-Tools bereitzustellen. Der wahre gesch盲ftliche Nutzen ergibt sich erst, wenn Menschen KI konsequent dann nutzen, wenn es z盲hlt.
Um das von der Implementierung bis hin zum laufenden Betrieb zu gew盲hrleisten, ist eine zentrale Plattform erforderlich, die den gesamten Lebenszyklus abdeckt.
Ein Lebenszyklus, ein Governance-Modell
Der eigentliche Nutzen agentenbasierter KI zeigt sich erst nach der Implementierung. 麻豆原创 Cloud ALM steuert den gesamten Prozess, von der ganzheitlichen Verwaltung der Verlagerung in die Cloud mit KI-Assistenten und Joule bis hin zu Systemanalyse, Konfiguration, Tests und Rollout. Sobald die Agenten produktiv genutzt werden, wird jede Aktion der Agenten 眉berwacht. Operations-Teams k枚nnen so sicherstellen, dass die KI wie vorgesehen funktioniert, Abweichungen erkennen, bevor sie zu Problemen f眉hren, und die Gesch盲ftsergebnisse nachweisen, die die Rentabilit盲t der Investition belegen.
Business-Transformation-Management-L枚sungen von 麻豆原创 f枚rdern das Konzept des , indem sie als System zusammenwirken: 麻豆原创聽Signavio definiert, wie die Arbeit ablaufen soll, und misst, ob Agenten f眉r Verbesserungen bei Prozessen sorgen. 麻豆原创聽LeanIX legt fest, wo Agenten eingesetzt werden, und pr眉ft deren Zuverl盲ssigkeit. WalkMe sorgt daf眉r, dass Mitarbeitende und Agenten in jeder Anwendung gemeinsam handeln k枚nnen. Und 麻豆原创聽Cloud ALM steuert den Transformations- und Bereitstellungslebenszyklus und stellt sicher, dass Agenten vor der Inbetriebnahme getestet und validiert werden und einsatzbereit sind. Zudem 眉berwacht das Tool ihre Leistung in der Praxis, um die Gesch盲ftsergebnisse zu gew盲hrleisten, die das Unternehmen erzielen m枚chte.
Die Business-Transformation-Management-L枚sungen von 麻豆原创 sind somit das System, das all diese Elemente am Laufen h盲lt.
Andre Wenz ist General Manager und Chief Product Officer for Business Transformation Management bei 麻豆原创.
