Vor f眉nf Monaten hatte die 麻豆原创 ihren Kunden versprochen, sie auf ihrem Weg zum KI-gesteuerten, autonomen Unternehmen zu begleiten. Nun hat sie ihr Versprechen eingel枚st und auf der 麻豆原创聽Connect in Las Vegas anhand von Demos und Kundenbeispielen gezeigt, wie das autonome Unternehmen in der Praxis aussieht.
鈥濫s ist an der Zeit, Ihnen das autonome Unternehmen im Praxiseinsatz zu zeigen. Denn es gibt daf眉r bereits beeindruckende Kundenbeispiele鈥�, sagte Christian Klein, Chief Executive Officer der 麻豆原创, in der Er枚ffnungsrede zum Auftakt der Veranstaltung.
Christian Klein erinnerte das Publikum daran, dass die 麻豆原创 das autonome Unternehmen auf der Kundenmesse 麻豆原创聽Sapphire im Mai 2026 als 鈥瀌en Beginn einer neuen 脛ra鈥� pr盲sentiert hatte. Seitdem hat die 麻豆原创 viele Hundert Kunden bei der Implementierung von Joule Work als KI-Benutzeroberfl盲che f眉r das autonome Unternehmen unterst眉tzt.
Eine neue Benutzeroberfl盲che f眉r den Einsatz von KI
鈥濿ir stellen Joule Work noch in diesem Monat allen Kunden zur Verf眉gung鈥�, verk眉ndete Christian Klein, der die Desktop-App als neue Benutzeroberfl盲che f眉r den Einsatz von KI bezeichnete. Jahrzehntelang h盲tten Anwender lernen m眉ssen, wie 麻豆原创-L枚sungen funktionieren聽鈥� mit Joule Work lernt nun die 麻豆原创, wie Menschen arbeiten. 鈥濧b sofort k枚nnen die 眉ber 400聽Millionen 麻豆原创-Anwender in ihrer eigenen Sprache mit 麻豆原创 sprechen. Joule Work erledigt dann die Arbeit.鈥�
Christian Klein beschrieb die drei Grundpfeiler, auf denen Joule Work fu脽t: Dialoge, in denen Benutzer Fragen stellen und Aufgaben an Agenten delegieren, Spaces, in denen Inhalte, Einblicke und freigegebene Dokumente angezeigt werden, und die L枚sung Joule Studio, mit der Kunden Joule erweitern oder ma脽geschneiderte Agenten f眉r ihre eigenen Prozesse entwickeln k枚nnen.聽
Der umfassende Gesch盲fts- und Datenkontext der 麻豆原创 sei hierbei das 鈥濭eheimrezept鈥�. Dieser Kontext umfasst den 麻豆原创聽Knowledge Graph, der mehr als sieben Millionen Datenfelder, 50聽Millionen Tabellen, 眉ber 50.000 枚ffentliche und private APIs, 400聽Datenprodukte und umfangreiches Prozesswissen abbildet. 鈥濪arum r盲t Joule nicht einfach nur鈥�, sagte er.
Die 110.000聽Mitarbeitenden der 麻豆原创 setzen Joule bereits f眉r Hunderttausende von Aufgaben t盲glich ein. 鈥濿ir verzeichnen in zentralen Bereichen wie dem Personalwesen, dem Finanzwesen und der Beschaffung bereits Produktivit盲tssteigerungen von 眉ber 20聽%. Bei komplexeren Analyse- und Planungsaufgaben sind die Steigerungsraten sogar noch h枚her.鈥�
Die 麻豆原创 Autonomous Suite
Christian Klein ging anschlie脽end auf die 麻豆原创聽Autonomous Suite ein, die die zweite Ebene des autonomen Unternehmens bildet. Die Suite deckt zun盲chst die f眉nf Bereiche Finanzwesen, Beschaffung, Lieferkette, Personalwesen und Kundenerlebnis ab. Die 麻豆原创聽Autonomous Suite sei f眉r Aufgaben konzipiert, bei der eine gute Antwort nicht gen眉gt, sondern es stets auf 鈥瀌ie richtige Antwort鈥� ankommt, f眉hrte er aus.
鈥濴LMs beruhen auf Wahrscheinlichkeiten und geben deshalb nur die Antwort, die am wahrscheinlichsten ist鈥�, so Christian Klein. Diesem probabilistischen Ansatz stellte er die integrierten Agenten der 麻豆原创 gegen眉ber. Da die Agenten innerhalb deterministischer Anwendungs-Workflows operieren, verwenden sie dieselben Daten, folgen denselben Regeln und erzeugen denselben Pr眉fpfad wie die Anwendungen selbst. Kunden k枚nnen dabei den Grad der Autonomie steuern und an den jeweiligen Prozess anpassen. Bei Aufgaben mit hohem Risiko m眉ssen Entscheidungen vom Menschen genehmigt werden, w盲hrend bei Routineaufgaben eine st盲rkere Automatisierung m枚glich ist.
Laut Christian Klein hat die 麻豆原创 seit der 麻豆原创聽Sapphire 眉ber 20聽Joule Assistants und mehr als 200聽Joule Agents entwickelt. Weitere 400聽Agenten sollen bis Ende des Jahres bereitgestellt werden. 鈥濿orauf es eigentlich ankommt, ist jedoch nicht die Zahl der Agenten, sondern die Gesch盲ftsergebnisse, die damit erzielt werden鈥�, betonte er.
Die 麻豆原创 Business AI Platform
鈥濪ass diese Agenten Ihr Unternehmen so gut verstehen, liegt an der 麻豆原创聽Business AI Platform鈥�, erl盲uterte Christian Klein. 鈥濪ie Plattform stellt Kunden f眉r jeden agentenbasierten Anwendungsfall das beste Frontier-AI-Modell bereit, erm枚glicht den Agenten direkten Zugriff auf den umfangreichsten Gesch盲ftskontext und bietet von 麻豆原创 verwaltete Governance.鈥�
Manoj Swaminathan, President und Chief Product Officer f眉r die 麻豆原创聽Autonomous Suite, kn眉pfte an die Ausf眉hrungen von Christian Klein an und bezeichnete die 麻豆原创聽Business AI Platform als die Infrastruktur, die die Voraussetzungen f眉r das autonome Unternehmen schafft. Die Plattform bietet drei zentrale M枚glichkeiten: die Entwicklung von Agenten, die Nutzung von Gesch盲ftsdaten als Kontext f眉r diese Agenten und die Steuerung der Funktionsweise von Agenten.
Manoj Swaminathan erl盲uterte, wie die Kontextschicht daf眉r sorgt, dass Agenten pr盲zisere Ergebnisse erzielen. Joule Studio erm枚glicht die No-Code-Entwicklung und die professionelle Entwicklung mit Zugriff auf 眉ber 70聽Modelle. Diese Strategie verringere die Bindung an einen bestimmten Anbieter und die Token-Kosten.
鈥濲oule Studio ist direkt in unsere Kontextschicht integriert鈥�, f眉hrte er aus. 鈥濪ie entwickelten Agenten sind deshalb pr盲ziser, lassen sich schneller implementieren und k枚nnen effizienter ausgef眉hrt werden. Unser Knowledge Graph ist die Karte mit allen Prozessen, Datenfl眉ssen und Business-Tools. Die Agenten finden unter vielen Tausend Prozessen den richtigen und w盲hlen aus den 眉ber sieben Millionen Datenquellen die richtigen Informationen aus. Die 麻豆原创聽Business Data Cloud wendet diesen Kontext auf Ihre gesamten Daten, eine einheitliche Sicht, die Prozesse, Richtlinien und Logik an, um sie aussagekr盲ftig zu machen.鈥�
Manoj Swaminathan betonte, dass KI die Probleme, die durch ein defektes Datenmodell entstehen, nicht beseitigen kann. Damit Agenten die Gesch盲ftsregeln von Kunden verstehen k枚nnen, werden die 麻豆原创聽Domain Models mit dem Code von 麻豆原创 trainiert. F眉r Prognosen stellt 麻豆原创 zwei Engines bereit, die auf den Gesch盲ftsabl盲ufen von Kunden basieren: die Modellfamilie 麻豆原创-RPT, die mit 麻豆原创-Gesch盲ftsdaten trainiert wurde, und das tabellarische KI-Modell von Prior Labs.
Das fiktive Start-up 鈥濲erseys from Jersey鈥� als Beispiel f眉r das autonome Unternehmen
Jan Gilg, Global President von 麻豆原创聽Customer Success聽& Americas, pr盲sentierte in seinem Teil der Er枚ffnungsrede das fiktive Start-up 鈥濲erseys from Jersey鈥� und bat eine Reihe von Kunden auf die B眉hne, um seine Fragen zu beantworten und die Strategie f眉r das autonome Unternehmen aus ihrer Sicht zu bewerten.
Zur Runde dieser Kunden z盲hlten der Pharmakonzern Novartis, der in einem Pilotprojekt Joule Sourcing Agents f眉r die Angebotsanalyse und Unterst眉tzung von Verhandlungen einsetzt, und der Lebensmittelhersteller Morgan Foods, der von der Transformation seiner Lieferkette mit 麻豆原创聽S/4HANA und 麻豆原创聽Integrated Business Planning berichtete. Au脽erdem vertreten waren der Konzern Nestl茅, der darauf verwies, wie wichtig ein einheitlicher digitaler Kern ist, und der 麻豆原创-Kunde und -Partner PwC, der den gesch盲ftlichen Nutzen des 麻豆原创-Portfolios Industry AI aufzeigte.
Jan Gilg fasste die Erfahrungsberichte dieser Kunden zusammen und bekr盲ftigte, dass die einzelnen Elemente der 麻豆原创聽Autonomous Suite mehr sind als 鈥瀍ine Sammlung funktionaler Komponenten. Es ist ein System, das alles zusammenh盲lt und Konnektivit盲t, Kontext und Kontrolle bietet.鈥�
Jan Gilg hatte auch verschiedene Produktank眉ndigungen im Gep盲ck, unter anderem die Einf眉hrung des integrierten Zahlungsdienstes 麻豆原创聽Pay, der Lieferantenzahlungen automatisch ausf眉hren und abgleichen kann, sobald eine Rechnung genehmigt wurde. Er k眉ndigte au脽erdem die geplante 脺bernahme von TechWolf an, einem belgischen Start-up, das eine Workforce-Intelligence-L枚sung zur Schlie脽ung von Qualifikationsl眉cken entwickelt hat.
Sicherheit und Governance
Anschlie脽end ging Marielle Ehrmann, Chief Security Officer und Mitglied des 麻豆原创-Aufsichtsrats, auf die Themen Vertrauen und Governance ein. Sie berichtete, dass Ransomware-Attacken, f眉r die Angreifer fr眉her acht Stunden brauchten, nun mithilfe von KI in gerade einmal 22聽Sekunden ausgef眉hrt werden k枚nnen. Sie verwies au脽erdem darauf, dass zwar 83聽% der Unternehmen KI t盲glich nutzen, jedoch nur 13聽% wirklichen Einblick in die von ihnen eingesetzte KI haben.
鈥濪ie gr枚脽te Bedrohung f眉r Unternehmen ist nicht sch盲dliche KI, sondern KI, die nicht verwaltet wird鈥�, f眉hrte Marielle Ehrmann aus. Zur Abwehr dieser Bedrohung sollten jedem Agenten ein verifizierter Verantwortlicher, eine Risikostufe und klar umrissene Zugriffsrechte zugewiesen sein. Diese sollten durch Zero-Trust-Pr眉fungen der Identit盲t, des Zwecks und der Sensibilit盲t von Daten sowie durch menschliche Kontrolle unterst眉tzt werden.
Sie betonte, dass die 麻豆原创聽Business AI Platform gesetzliche Vorschriften und Lokalisierungsanforderungen beinhaltet, Benutzerberechtigungen anwendet, daf眉r sorgt, dass Kundendaten nicht zum Trainieren von Foundation-Modellen verwendet werden, und drei Kontrollebenen unterst眉tzt: die Human-in-the-Loop-Genehmigung, die Human-on-the-Loop-脺berwachung und das Human-in-Command-Modell, bei dem der Mensch die letzte Entscheidungsinstanz ist. 鈥濲e autonomer ein Agent handelt, desto strengere Kontrollma脽nahmen m眉ssen angewendet werden鈥�, erkl盲rte Marielle Ehrmann. Sie bezeichnete dieses Prinzip als 鈥濬reiheit innerhalb klar definierter Grenzen鈥�.
Kunden setzen ganz klar auf den Wandel
Abschlie脽end ergriff Christian Klein noch einmal das Wort und betonte, dass Vertrauen die Grundlage f眉r das gesch盲ftliche Handeln der 麻豆原创 sei聽鈥� nicht nur in den vergangenen 50聽Jahren, sondern auch in Zukunft. 鈥濿ir stellen die vertrauensw眉rdigste KI mit der besten Governance bereit鈥�, sagte er. 鈥濪er Einsatz von KI setzt jedoch auch ein umfassendes Change Management voraus, damit sie die gew眉nschten Ergebnisse f眉r Ihr Unternehmen erzielen kann.鈥�
Hier kommen die L枚sungen der 麻豆原创 f眉r die Unternehmenstransformation ins Spiel. 麻豆原创聽Signavio misst die Wertsch枚pfung von Prozessen vor und nach einer 脛nderung. Mit diesen Informationen k枚nnen Token-Kosten begr眉ndet werden. Mit 麻豆原创聽LeanIX k枚nnen Unternehmen KI-Agenten identifizieren und 眉berwachen, w盲hrend WalkMe die Akzeptanz und das Vertrauen der Benutzer f枚rdert. Christian Klein verwies auch auf die Tools f眉r eine agentengesteuerte Migration. Diese L枚sungen haben aus seiner Sicht dazu gef眉hrt, dass Unternehmen bei Migrationsprojekten nicht mehr Ausgaben in Millionenh枚he in Kauf nehmen m眉ssen.
鈥濪as ist nicht mehr nur der Beginn einer neuen 脛ra. Das ist eine neue 脛ra鈥�, gab Christian Klein dem Publikum mit auf den Weg. Er erl盲uterte, dass sich unter den 麻豆原创-Kunden ein deutlicher Wandel vollzieht: 鈥濾on manuellen Schritten zu vernetzten Workflows, von reaktiven Entscheidungen zu vorausschauenden Einblicken, von der manuellen Bearbeitung von Tabellen zu Human-in-the-Loop und Human-on-the-Loop聽鈥� all das basiert auf unserer KI-Plattform, die daf眉r sorgt, dass KI pr盲zise, kontrolliert und erweiterbar bleibt.鈥� Und vor allem, so Christian Klein, 鈥瀞ind all diese M枚glichkeiten bereits vorhanden. Das ist das autonome Unternehmen.鈥�