Der Erfolg des bemisst sich nicht daran, wie intelligent die von ihm eingesetzte KI ist. Bezieht man auch die Kunden in diese Analyse mit ein, rücken ganz andere Aspekte in den Vordergrund: Es geht darum, ihre Abläufe zu vereinfachen, sie bei der Erreichung ihrer Geschäftsziele zu unterstützen und ihr Vertrauen zu stärken.

Diese kundenorientierte Perspektive und die Möglichkeiten von KI verändern den Blick von Unternehmen auf Arbeitsabläufe.

Einer unserer Kunden aus der Life-Sciences-Branche lässt diese Vision bereits Wirklichkeit werden. Im Vertrieb, Service und Support des Unternehmens gehen jeden Tag Zehntausende von E-Mails von Kunden ein. Jede einzelne Nachricht muss überprüft, kategorisiert, priorisiert und an das richtige Team weitergeleitet werden. Dabei müssen die Mitarbeitenden häufig durch einen Flickenteppich von Altsystemen, isolierten Anwendungen und manuellen Workflows navigieren. Angesichts stetig steigender Kundenerwartungen genügt es auf lange Sicht nicht, einfach mehr Personal einzustellen, um mit der Flut der Nachrichten Schritt zu halten. Indem intelligente Agenten Arbeitsabläufe in komplexen Geschäftsprozessen koordinieren, transformiert das Unternehmen die Bearbeitung von Kundenanfragen und sorgt zugleich für effizientere Abläufe und ein besseres Kundenerlebnis.

Es handelt sich hierbei nicht nur um die nächste Stufe der Prozessautomatisierung. Vielmehr kennzeichnet diese Transformation den ersten Schritt auf dem Weg zum autonomen Unternehmen: Die Abläufe des Unternehmens werden effizienter, ohne dass dies zulasten der Qualität, Governance oder Kontrolle geht.

Intelligente Agenten auf Basis von Agentic AI wirken aktiv an der Ausführung von Geschäftsprozessen mit, arbeiten zusammen und erzielen messbare Geschäftsergebnisse. Sie zeichnen sich nicht nur durch Intelligenz aus, sondern agieren innerhalb definierter Leitplanken eigenständig. Dabei liegt die Verantwortung für die von den Agenten getroffenen Entscheidungen, die von ihnen autorisierten Aktionen und die von ihnen erzielten Geschäftsergebnisse weiterhin beim Menschen.

Vor diesem Hintergrund entstehen völlig neue Betriebsmodelle, bei denen intelligente Agenten Routineaufgaben koordinieren, Entscheidungsprozesse beschleunigen und es dem Unternehmen ermöglichen, schneller zu agieren und resilienter zu werden. In einem volatilen Umfeld, das von steigenden Erwartungen der Kunden und einer immer schnelleren Marktentwicklung geprägt ist, zeigt das autonome Unternehmen nicht nur eine Technologiestrategie, sondern auch ein neues Betriebsmodell auf, das bessere Ergebnisse für Kunden und Unternehmen ermöglicht.

Servicebereitstellung im KI-Zeitalter

Der Einsatz von KI führt dazu, dass Softwareservices auf völlig neue Weise bereitgestellt und genutzt werden. Aus der Servicebereitstellung werden proaktive, KI-gestützte Abläufe, bei denen intelligente Agenten Routineaufgaben automatisieren, Probleme vorhersagen und durch Präventivmaßnahmen verhindern, die Behebung von Vorfällen beschleunigen und die Systemleistung kontinuierlich optimieren. Dadurch sind Serviceorganisationen in der Lage, ihre Prozesse effizient zu skalieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und menschliches Fachwissen gezielt für wertschöpfende Innovationen und die Stärkung strategischer Kundenbeziehungen einzusetzen.

Die zunehmende Nutzung von Agentic AI führt dazu, dass KI-Kompetenzen zur entscheidenden Voraussetzung für mehr Produktivität und Effizienz bei den täglichen Arbeitsabläufen werden. Durch die effektive Zusammenarbeit mit intelligenten Agenten können Mitarbeitende Routineaufgaben optimieren und bessere Erkenntnisse gewinnen. Dadurch bleibt ihnen mehr Zeit für wertschöpfende Aktivitäten, während sie zugleich Kunden gezielt zu Innovationen beraten und bessere strategische Entscheidungen treffen können.

Agentic AI ersetzt dabei nicht menschliches Fachwissen, sondern unterstützt Teams, indem sie schnellere Entscheidungen ermöglicht, Routinetätigkeiten automatisiert und bessere Ergebnisse für Kunden erzielt. Wichtige Schwerpunktbereiche sind dabei:

• Effektive Interaktion mit Kunden: KI führt Informationen zum Kontext des Kunden zusammen, zeigt wichtige Erkenntnisse und Risiken auf und unterbreitet Empfehlungen für geeignete Maßnahmen, um Teams bei einer schnelleren Vorbereitung und effektiveren Interaktion zu unterstützen.
• Intelligente Prozesse für die Servicebereitstellung: KI automatisiert Routineaufgaben, koordiniert Workflows, sagt Probleme vorher und beschleunigt die Problemlösung, wodurch eine proaktive und effizientere Servicebereitstellung ermöglicht wird.
• Vernetzte Intelligenz: KI erfasst Fachwissen, schlägt relevante Informationen vor, deckt projektübergreifende Muster auf und optimiert kontinuierlich Prozesse und Best Practices für die Servicebereitstellung.

Mit diesen Fähigkeiten können wir unsere Kunden als Partner unterstützen, ihre Bedürfnisse antizipieren, ihre Herausforderungen bewältigen und intelligente, ergebnisorientierte Services bereitstellen.

Wie Kunden auf ihrem Weg zum autonomen Unternehmen KI einsetzen

Kunden profitieren von einer proaktiven, stärker personalisierten und ergebnisorientierten Servicebereitstellung. Technische Herausforderungen und Vorfälle werden nicht mehr ausschließlich aus technischer Perspektive beurteilt, sondern auf der Grundlage ihrer Auswirkungen auf die Geschäftsergebnisse, das Kundenerlebnis, die betriebliche Resilienz und die Unternehmensleistung.

Statt erst dann zu reagieren, wenn es bereits zu einem Vorfall gekommen ist, überwachen KI-Agenten Umgebungen fortlaufend, sagen potenzielle Probleme vorher, beheben häufig auftretende Probleme eigenständig und bieten schnelleren, intelligenteren Support. Dies schafft die Voraussetzungen für zuverlässigere Services, eine schnellere Problemlösung und ein nahtloses Kundenerlebnis. Unternehmen sind dadurch in der Lage, Maßnahmen zur Reaktion auf Probleme und deren Behebung nicht nur nach dem technischen Schweregrad eines Vorfalls zu priorisieren, sondern nach seinen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb.

Einer unserer Kunden aus der Fertigungsindustrie setzt Joule Agents ein, die den Zustand des ERP-Systems kontinuierlich überwachen, Ursachen von Problemen identifizieren, Empfehlungen für Korrekturmaßnahmen unterbreiten und genehmigte Verfahren zur Problembehebung eigenständig durchführen. Die Lösung verringert den Aufwand jährlich um rund 3.000 Stunden, minimiert ungeplante Ausfallzeiten und ermöglicht ein standardisiertes, KI-gestütztes Reporting rund um die Uhr, das auf die Reporting-Anforderungen des Unternehmens abgestimmt ist. Kunden sind bereit, den Einsatz von KI auf das gesamte Unternehmen auszuweiten. Sie erwarten dabei jedoch Transparenz, Governance und Klarheit darüber, bei welchen Schritten KI autonom agiert und in welchen Fällen auf menschliches Urteilsvermögen nicht verzichtet werden kann. Die Begeisterung für die Möglichkeiten, die KI bietet, ist ungebrochen, doch möchten Kunden vor allem wissen, wie sie diese Möglichkeiten in ihrem Unternehmen ausschöpfen können. Drei wiederkehrende Themen sind:

• Messbarer ROI: Kunden erwarten, dass der Einsatz von KI über die reine Innovation hinaus messbare Auswirkungen hat. Im Rahmen der Success Plans legt die Â鶹ԭ´´ gemeinsam mit dem Kunden Erfolgskennzahlen fest, richtet die KI-Initiativen des Unternehmens an seinen geschäftlichen Prioritäten aus und sorgt für bessere Ergebnisse im Hinblick auf eine schnelle Ausführung von Prozessen, die Produktivität, das Benutzererlebnis und die betriebliche Resilienz.
• Durchgängige Anwendungsfälle: Isolierte Lösungen optimieren einzelne Aufgaben, doch Kunden suchen Lösungen, mit denen sich unternehmensweit Mehrwert schaffen lässt. Wenn mehrere KI-Agenten in funktionsübergreifenden Workflows beispielsweise in den Bereichen Fallbearbeitung und Procure-to-Pay zusammenarbeiten, hat dies weitaus größere Auswirkungen als der Einsatz isolierter Assistenten. Einer unserer US-amerikanischen Kunden setzt KI für die proaktive Ãœberwachung, KI-gestützte Ursachenanalyse, automatisierte Behebung von Ausnahmen und autonome Ausführung genehmigter Aktionen ein. Dadurch wird die Problemlösung beschleunigt, während zugleich der manuelle Aufwand minimiert wird. Das Unternehmen konnte die Effizienz seiner Abläufe um bis zu 80 % steigern und die Rate der fristgerechten Lieferantenzahlungen um 25 % verbessern. Dies hat nicht nur optimierte Geschäftsprozesse, sondern auch eine bessere Zusammenarbeit mit Lieferanten zur Folge.
• Governance ist unverzichtbar: KI-Governance liegt nicht mehr nur in der Verantwortung der IT-Abteilung. Sie ist vielmehr ein strategischer Erfolgsfaktor. Denn inzwischen nehmen Führungskräfte aus dem gesamten Unternehmen Einfluss auf den Einsatz von KI. Sie haben erkannt, dass Vertrauen die Grundlage für die unternehmensweite Akzeptanz ist. Führende Unternehmen investieren nicht nur in KI-Innovationen, sondern parallel dazu auch in KI-Governance, da für eine nachhaltige Ausweitung der KI-Nutzung beide Bereiche eine wichtige Voraussetzung sind.

Um den sich wandelnden Kundenanforderungen Rechnung zu tragen, stehen über den Global Delivery Hub personalisierte Success Plans zur Verfügung. Damit beinhaltet das Serviceerlebnis nicht mehr nur interaktive Ressourcen, sondern wird zu einer strategischen Partnerschaft, die Kunden dabei unterstützt, kontinuierlichen Mehrwert und Erfolg zu erzielen. Um Kunden mit hochgradig personalisierten, KI-gestützten Services zum Erfolg verhelfen zu können, ist ein völlig neuer Ansatz für die Servicebereitstellung erforderlich.

Diese Transformation fußt auf vier Säulen, die es dem Global Delivery Hub ermöglichen, menschliches Fachwissen mit intelligenten Automatisierungsfunktionen zu kombinieren und Kunden ein einheitliches, ergebnisorientiertes Erlebnis zu bieten.

Die vier Säulen des KI-gestützten Bereitstellungsmodells des Global Delivery Hub

Der zunehmende Einsatz von Agentic AI wird nicht durch Technologie allein getragen. Maßgeblich für diese Entwicklung ist auch, wie Unternehmen ihre Mitarbeitenden darauf vorbereiten, ihre Arbeitsweisen anpassen und die richtigen Grundlagen für verantwortungsbewusste Autonomie schaffen. Serviceorganisationen, die diesen Wandel erfolgreich für sich nutzen, kombinieren menschliches Fachwissen mit intelligenter Automatisierung und stellen agilere, resilientere und ergebnisorientiertere Services bereit.

Unser KI-gestütztes Bereitstellungsmodell fußt auf den vier grundlegenden Säulen Kunden, Zusammenarbeit, Kompetenzen und Kontrollen. Sie sind Voraussetzung dafür, dass Unternehmen das Potenzial von KI voll ausschöpfen und gleichzeitig Vertrauen, Verantwortung und die Ausrichtung an den Geschäftszielen sicherstellen können.

• Kunden: Eine Kombination aus intelligenten Agenten, Automatisierung und menschlichem Fachwissen hilft Serviceteams, die Bedürfnisse von Kunden besser zu verstehen, Herausforderungen vorherzusehen und Kunden durch proaktive, personalisierte Beratung zu unterstützen. Dadurch entsteht ein Partnerschaftsmodell, das engere Kundenbeziehungen ermöglicht, indem KI die Bereitstellungsservices kontinuierlich optimiert und Kunden schneller zum Erfolg verhilft.
• Zusammenarbeit: Damit Mehrwert mit KI geschaffen werden kann, ist eine engere, stärker vernetzte, agile und funktionsübergreifende Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen erforderlich. Produkt-, Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Kundenteams müssen als ein Team zusammenarbeiten und durch die kontinuierliche Abstimmung von Technologien, Abläufen und Kundenergebnissen Innovationen und die Wertschöpfung beschleunigen.
• Kompetenzen: Wenn Unternehmen das volle Potenzial von Agentic AI ausschöpfen möchten, müssen sie nicht nur eine technologische Transformation durchlaufen, sondern auch eine Transformation ihrer Belegschaft. Die Zukunft der Servicebereitstellung wird von Fachkräften gestaltet, die neben fundiertem operativem Wissen auch die Fähigkeit besitzen, effektiv mit intelligenten Agenten zusammenzuarbeiten. Zusätzlich zu umfassenden technischen Kenntnissen sind KI-Kompetenzen, Kenntnisse im Bereich Automatisierung und die Fähigkeit gefragt, datengestützte Erkenntnisse als Grundlage für schnellere und bessere Entscheidungen zu nutzen. Erfolgreich werden die Unternehmen sein, die es ihren Mitarbeitenden ermöglichen, sich anzupassen, zu lernen und Hand in Hand mit KI zu arbeiten. So entsteht eine Belegschaft, die nicht nur KI-fähig, sondern auch KI-gestützt ist.
• Kontrollen: Da KI Aufgaben zunehmend eigenständig ausführt, darf die Governance nicht mehr nur aus Kontrollen bestehen, sondern muss sich zu einer strategischen Funktion weiterentwickeln, die Vertrauen, Skalierbarkeit und verantwortungsvolle Entscheidungen ermöglicht. Unternehmen benötigen klare Grundsätze, die vorgeben, in welchen Bereichen KI-Agenten eigenständig handeln können, in welchen Bereichen eine Kontrolle durch den Menschen erforderlich ist und wie Entscheidungen überwacht und verbessert werden. Eine solide Governance bietet die Grundlage für die Ausweitung von Agentic AI unter Wahrung der Transparenz, Verantwortlichkeit und Ausrichtung an den Geschäftszielen.

Ohne diese grundlegenden Säulen laufen Unternehmen Gefahr, die Komplexität zu erhöhen, anstatt Mehrwert zu schaffen. Unternehmen, die einen kundenorientierten Ansatz verfolgen und in die richtigen Fähigkeiten, eine funktionsübergreifende Zusammenarbeit und geeignete Kontrollen investieren, sind besser positioniert, um den Einsatz von Agentic AI auszuweiten, ihre Abläufe resilienter zu gestalten, Innovationen zu beschleunigen und herausragende Ergebnisse für ihre Kunden zu erzielen.

Agentic AI wird die Abläufe von Unternehmen weiter verändern. Vor dem Hintergrund dieser Entwicklung bilden diese Fähigkeiten die Grundlage für die nächste Generation der Servicebereitstellung.

Wie Unternehmen zum Vorreiter für das nächste Zeitalter der Servicebereitstellung werden können

Unternehmen, die frühzeitig die Initiative ergreifen, werden besser in der Lage sein, autonome Funktionen zu ihrem Vorteil zu nutzen und dabei Governance, Vertrauen und die Ausrichtung an strategischen Geschäftsprioritäten sicherzustellen. Mit der Weiterentwicklung der Servicebereitstellung zu proaktiven, KI-gestützten Abläufen sehen Kunden Serviceanbieter zunehmend in der Rolle des strategischen Beraters und KI-Assistenten, der sie bei ihrer Transformation unterstützt.

Indem Unternehmen intelligente Agenten, automatisierte Workflows und menschliches Fachwissen miteinander verbinden, können sie Herausforderungen proaktiv angehen und bessere Geschäftsergebnisse erzielen. Für eine erfolgreiche Nutzung dieses neuen Kooperationsmodells sollten Kunden ihren Fokus auf wichtige Bereiche legen, die ihnen helfen, auf ihrem Weg zum autonomen Unternehmen schneller voranzukommen:

• Eine Kultur der kontinuierlichen Anpassung fördern: Die KI-Landschaft wird sich rasant weiterentwickeln. Kunden, die die Einführung von KI als kontinuierliche Transformation begreifen, sind besser gerüstet, um Innovationen voranzubringen, sich an neue Anforderungen anzupassen und eine resiliente Grundlage für das autonome Unternehmen zu schaffen.
• Auf KI-fähige Teams und Betriebsmodelle setzen: Da Aufgaben der Servicebereitstellung zunehmend von Menschen und intelligenten Agenten gemeinsam wahrgenommen werden, muss für Teams klar nachvollziehbar sein, welche Aufgaben automatisiert sind, bei welchen Schritten menschliches Urteilsvermögen gefragt ist und wie sie bei Ausnahmen eingreifen können. Die Vermittlung von KI-Kompetenzen sowie die Schulung in neuen Prozessen und Methoden der Zusammenarbeit sind eine entscheidende Voraussetzung dafür, dass Unternehmen größtmöglichen Nutzen aus Agentic AI ziehen können.
• Gemeinsame Ergebnisse, Governance-Strukturen und Arbeitsweisen frühzeitig abstimmen: Eine erfolgreiche KI-gestützte Servicebereitstellung erfordert eine klare Abstimmung zwischen Kunden, der Â鶹ԭ´´ und Partnern in Bezug auf Geschäftsziele, Erfolgskennzahlen, Entscheidungsbefugnisse und Verantwortlichkeiten. Die frühzeitige Festlegung gemeinsamer Kennzahlen, Governance-Modelle und Eskalationspfade trägt dazu bei, dass KI-gesteuerte Abläufe auch bei einer Weiterentwicklung der autonomen Funktionen transparent, vertrauenswürdig und auf messbaren geschäftlichen Nutzen ausgerichtet bleiben.

Die zunehmende Nutzung von Agentic AI bedeutet nicht nur, vorhandene Services zu automatisieren. Sie setzt auch die Entwicklung eines neuen Partnerschaftsmodells voraus, bei dem kontinuierliche Verbesserungen, gemeinsame Verantwortung und Geschäftsergebnisse im Mittelpunkt stehen. Kunden, die sich heute für diese Anforderungen rüsten, werden besser in der Lage sein, die Agilität, Resilienz und Innovationskraft eines autonomen Unternehmens zu ihrem Vorteil zu nutzen.

Sanjay Kulkarni ist Global Head of Delivery Hub and Customer Value Group bei Â鶹ԭ´´.
Julia Kloppenburg ist Technologieberaterin für Customer Engagement & Adoption bei der Â鶹ԭ´´ SE.
Benedikt Gieger ist Product Strategy and AI Lead in Digital Manufacturing bei der Â鶹ԭ´´ SE.

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Tatsächlich klafft jedoch für viele Führungskräfte noch immer eine frustrierend große Lücke zwischen den strategischen Zielen und der Realität des Geschäftsalltags. Der Â鶹ԭ´´-Podcast zum autonomen Unternehmen hat es sich zum Ziel gesetzt, diese Lücke zu schließen.

Der wöchentliche Podcast ging am 1. Juni 2026 an den Start. Bislang wurden 16 Folgen in drei Formatkategorien veröffentlicht: Â鶹ԭ´´ Deep Dives, in denen Führungskräfte die Strategie und Produkte vorstellen, Customer Deep Dives, in denen Unternehmen von ihrer Transformation berichten, und Industry Deep Dives mit ausgewählten externen Gästen, die zu den Vorreitern ihrer Branche zählen.

Die Reihe ist auf Spotify, Apple Music und allen gängigen Podcast-Plattformen sowie über Â鶹ԭ´´-Kanäle und LinkedIn verfügbar und hat mit ihren offenen und ehrlichen Beiträgen zur Einführung von KI im Unternehmen schnell eine treue Hörergemeinde gewonnen.

Was die ersten 16 Folgen gezeigt haben

In den mehr als ein Dutzend Gesprächen mit Gästen wie Â鶹ԭ´´-Führungskräften, globalen Kunden und externen Vordenkern haben sich vier Themen herauskristallisiert, die immer wieder aufgegriffen wurden.

Das autonome Unternehmen ist keine Zukunftsvision, sondern bereits verfügbar

In Folge 13 erklärte Uma Rani, President und Chief Product Officer für Â鶹ԭ´´Â Cloud ERP Private, dass das autonome Unternehmen nicht Teil einer zukünftigen Roadmap, sondern bereits jetzt für Kunden verfügbar sei, die die Releases 2025 und 2023 implementiert haben. Auch in den ersten Folgen des Podcasts wurde diese Botschaft vermittelt: Peter Maier, der den Bereich Strategic Customer Engagements im Office of the CEO verantwortet, führte in Folge 1 aus, wie sich die auf der Â鶹ԭ´´Â Sapphire präsentierte Vision in der Praxis umsetzen lässt. Und Manoj Swaminathan gab in Folge 3 ausführlichen Einblick in die Architektur der  – die Schicht für die Ausführung durchgängiger Prozesse durch KI-Assistenten und -Agenten.

Nicht die Fähigkeiten des Modells, sondern der Geschäftskontext ist der entscheidende Vorteil

Michael Ameling, ehemaliger President für die bei Â鶹ԭ´´, zeigte in Folge 4 auf, wie Â鶹ԭ´´ Knowledge Graph und Domänenmodelle in Kombination mit Frontier-Modellen wie Claude von Anthropic die semantische Grundlage für Unternehmens-KI schaffen, die generische LLMs nicht bieten können. In die Plattform sind 50 Jahre Prozesswissen der Â鶹ԭ´´ eingeflossen. Dies ermöglicht die Entwicklung von Agenten, die relevant, zuverlässig und verantwortungsvoll handeln. In den Diskussionen dazu, wie vertrauenswürdige KI in großem Maßstab eingesetzt werden kann, wurden diese drei Bedingungen von allen Gästen immer wieder angeführt.

Transformation ist nicht nur eine technologische Herausforderung, sondern setzt auch Personal- und Änderungsmanagement voraus

In Folge 2 ging Ferose V R auf eine Entwicklung ein, die sich derzeit vollzieht: Statt dass sich Menschen an Systeme anpassen müssen, passen sich Systeme zunehmend an den Menschen an. Möglich wird dies durch Agenten, die den Kontext und die zugrunde liegende Absicht verstehen. Sanjay Kulkarni, Senior Vice President und Global Head of Global Delivery Hub bei Â鶹ԭ´´, wartete in Folge 12 mit präzisen Analysen aus dem Praxiseinsatz auf: In seiner Serviceorganisation mit 12.500 Mitarbeitenden wird der Nutzen von KI nicht daran gemessen, wie viele KI-Lösungen implementiert werden, sondern daran, ob sich damit messbare Geschäftsergebnisse erzielen lassen und ob die dafür verantwortlichen Mitarbeitenden bereit für den Einsatz von KI sind. Dies war auch die Botschaft von Geoff Scott, CEO und Chief Community Champion der Americas’ Â鶹ԭ´´ Users’ Group (ASUG), der in Folge 8 zu Gast war: Vertrauen, Kompetenzentwicklung und eine echte Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI sind die Messgrößen, die über den Erfolg oder das Scheitern einer Transformation entscheiden.

Bei der Einführung gibt es regionale Unterschiede, doch die Marschrichtung ist überall dieselbe

In Folge 9 schilderte Sindhu Gangadharan, Managing Director der Â鶹ԭ´´ Labs India, die Herangehensweise indischer Unternehmen: Sie setzen auf eine schnelle Einführung autonomer Funktionen, verfolgen ehrgeizige Ziele und fördern insbesondere die Bereitschaft der Belegschaft für den Einsatz von KI. Manos Raptopoulos, Global President of Customer Success, Europe, APAC, Middle East and Africa, berichtete in Folge 11, welche KI-Strategie Unternehmen von Frankfurt bis Fukuoka verfolgen. Dabei erläuterte er auch, wie sich die Schwerpunkte in den einzelnen Regionen unterscheiden, dass die strukturellen Anforderungen jedoch überall dieselben sind. Augusta Spinelli, Presidentin von Â鶹ԭ´´ EMEA, zeigte in Folge 5 zwei konkrete Wege zum autonomen Unternehmen auf: und . Sie schilderte außerdem aus der Perspektive der Umsetzung, was eine agentengestützte Transformation beinhaltet.

Die Folgen, zu denen Kunden eingeladen waren, gaben über die Strategie hinaus wichtige Einblicke in die Praxis. Achim Löbke von Uniper und Daniele Tedesco von Essity erzählten ausführlich und ungefiltert, wie Unternehmen selbst die KI-Transformation wahrnehmen. Sie berichteten unter anderem von den Reibungspunkten, den Entscheidungen, bei denen weiterhin menschliches Urteilsvermögen gefragt ist, und den ersten Anzeichen für messbare Auswirkungen. Diese Gespräche, bei denen es bewusst nicht um die Präsentation von Produkten ging, hatten durchweg die höchsten Hörerzahlen.

Warum dieser Podcast für das Â鶹ԭ´´-Geschäftsumfeld so wichtig ist

Der Podcast zum autonomen Unternehmen schließt eine Lücke: In den ehrlichen Gesprächen mit Führungskräften ist die tatsächliche Komplexität bei der Einführung von KI der springende Punkt und nicht ein Problem, das bewältigt werden muss. Der Podcast spricht mit CIOs, CDOs, COOs, CFOs und Senior Transformation Leads genau diejenigen an, die Investitions- und Governance-Entscheidungen treffen, die sich darauf auswirken, wie schnell Â鶹ԭ´´-Kunden ihre KI-Strategie umsetzen.

Für das erste Jahr sind über 40 Folgen geplant. Damit baut die Reihe einen umfangreichen Wissensschatz auf, der zum einen von Unternehmen für ihre eigenen Transformationsinitiativen genutzt werden kann, zum anderen aber auch untermauert, wie intensiv der Austausch und die Zusammenarbeit der Â鶹ԭ´´ mit ihren Kunden sind.

Es werden jede Woche neue Folgen veröffentlicht, die auf Spotify, Apple Music und allen gängigen Podcast-Plattformen verfügbar sind.

Benedikt Gieger ist Product Strategy and AI Lead für Digital Manufacturing bei der Â鶹ԭ´´ SE.
Julia Kloppenburg ist Technologieberaterin für Customer Engagement & Adoption bei der Â鶹ԭ´´ SE.

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Der Weg zum autonomen Unternehmen kann jedoch nicht allein durch Technologie definiert werden. Er erfordert einen Dialog, gemeinsames Lernen und praxisnahe Erkenntnisse. Genau deshalb haben wir die neue Podcast-Reihe ins Leben gerufen, die wir gemeinsam moderieren werden.

Worum es gerade jetzt geht

Unternehmen müssen heute ständig neue Herausforderungen meistern – von geopolitischen Unsicherheiten und Störungen der Lieferkette bis hin zu Herausforderungen im Energiebereich und steigenden Anforderungen an ihre Resilienz. In diesem Umfeld können sie es sich immer weniger leisten, untätig zu sein. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen schneller, anpassungsfähiger und strukturell widerstandsfähiger werden.

Das autonome Unternehmen bietet eine Antwort darauf und kombiniert drei wichtige Fähigkeiten:

• Datengestützte Entscheidungsfindung
• Automatisierte Ausführung von Aufgaben
• Governance als integraler Bestandteil

Der Aufbruch in eine wegweisende Ära der Unternehmensführung

Diese Fähigkeiten ermöglichen es Unternehmen, nicht bei isolierten KI-Pilotprojekten stehen zu bleiben, sondern messbare Ergebnisse zu erzielen, die sich auf das gesamte Unternehmen auswirken.

Dies ist jedoch nicht nur eine technische Neuausrichtung, sondern auch eine organisatorische und strategische. Die Führungskräfte, mit denen wir sprechen, fragen nicht mehr, ob sie KI einführen sollen. Die Frage ist vielmehr, wie schnell sie KI großflächig einsetzen und damit einen konkreten Mehrwert bieten können.

KI: vom Konzept zum operativen Modell

Im Kern wird im autonomen Unternehmen KI neu ausgerichtet – nicht als Funktion, die zu Anwendungen hinzugefügt wird, sondern als fester Bestandteil des eigentlichen operativen Modells.

Dieses Modell wird durch drei Prioritäten definiert:

• Mehrwert: messbare Ergebnisse statt experimenteller Anwendungsfälle
• Planungssicherheit: bessere Entscheidungsfindung durch zuverlässige Daten und leistungsfähige Prognosen
• Skalierbarkeit: von Proof-of-Concept-Initiativen zur unternehmensweiten Implementierung

Wir erleben bereits, dass Unternehmen durch diesen Wandel ihre Systeme und Prozesse neu gestalten. Zentrale Unternehmenssysteme entwickeln sich zu Systemen, die Maßnahmen umsetzen. KI-Agenten unterstützen nicht mehr nur, sondern führen eigenständig Aufgaben durch. Und KI wird durchgängig integriert und nicht nur auf isolierte Szenarien beschränkt.

Gleichzeitig werden Governance, Revisionssicherheit und Rückverfolgbarkeit unerlässlich. Unternehmen müssen sicher und mit Transparenz hinter jeder KI-gestützten Entscheidung stehen können.

Worüber wir sprechen möchten

In dieser Podcast-Reihe möchten wir einen Raum schaffen, in dem wir diese Veränderungen gründlich beleuchten und die Personen zu Wort kommen lassen, die diese Transformation maßgeblich gestalten. In jeder Folge führen wir Gespräche mit Â鶹ԭ´´-Führungskräften, Kunden und Branchenexperten, die heute aktiv Fähigkeiten des autonomen Unternehmens aufbauen und pflegen.

Dies sind einige der Fragen, mit denen wir uns eingehend beschäftigen werden:

• Wie sieht das autonome Unternehmen in der Praxis aus?
• Wie skalieren führende Unternehmen KI in allen Kernprozessen?
• Was sind die größten Hürden, und wie können sie überwunden werden?
• Wie bringen Unternehmen Automatisierung mit Governance und Vertrauen in Einklang?

In unserer , die jetzt zum Nachhören bereitsteht, ordnet Peter Maier von Â鶹ԭ´´, verantwortlich für den Bereich Strategic Customer Engagements im Office of the CEO der Â鶹ԭ´´, diese Ideen praktisch ein. In unserem Gespräch erläutert er, wie Unternehmen das Experimentierstadium hinter sich lassen, um messbare Ergebnisse zu erzielen, vertrauenswürdigere und vorausschauende Entscheidungen zu treffen und KI unternehmensweit einzusetzen.

Besonders beeindruckend ist, wie deutlich dies einen breiteren Trend verstärkt, der bereits im Gange ist: KI wird nicht mehr nur einfach auf die Geschäftsprozesse aufgesetzt, sondern wird zum festen Bestandteil der Geschäftsabläufe.

Erste Schritte für Unternehmen auf dem Weg zum autonomen Unternehmen

Obwohl die Vision ehrgeizig ist, erfordert der Weg zum autonomen Unternehmen keine „Big Bang“-Transformation. Am effektivsten ist eine schrittweise und ergebnisorientierte Herangehensweise.

Unternehmen können sich zunächst auf einen einzelnen wertschöpfenden Prozess konzentrieren und diesen intelligenter und transparenter machen und stärker automatisieren. Anschließend können sie dies Schritt für Schritt auf weitere Prozesse ausweiten und laufend einen messbaren Mehrwert erzielen.

Der Erfolg hängt aber nicht nur von der Technologie ab. Vertrauen spielt eine wesentliche Rolle. Mitarbeiter, Führungskräfte und Stakeholder müssen verstehen, wie KI-Entscheidungen getroffen werden, und ihnen vertrauen. Dies erfordert transparente und erklärbare Systeme, eine zuverlässige hochwertige Datenbasis und von Anfang an integrierte starke Governance-Modelle.

Das Change Management ist ebenfalls ein entscheidender Faktor. Bei der Entwicklung zu einem autonomen Unternehmen geht es genauso um Menschen wie um Plattformen. Unternehmen müssen Schulungen aufeinander abstimmen, Rollen neu gestalten und Mitarbeitende in die Lage versetzen, mitzubestimmen, wie KI in ihre Arbeit eingebunden wird.

Der gemeinsame Weg nach vorn

Das autonome Unternehmen ist kein Branding-Konzept. Es geht um eine neue Art und Weise, Geschäftsprozesse abzuwickeln – stärker automatisiert und datengestützt und letztlich widerstandsfähiger. Und kein Unternehmen wird diesen Weg alleine gehen.

Mit diesem Podcast möchten wir Sie dabei unterstützen. Als Plattform für gemeinsames Lernen, auf der Perspektiven aus verschiedenen Branchen, Funktionen und Regionen zusammenführt werden. Wir hoffen, dass diese Gespräche Ihnen praktische Einblicke eröffnen und sie inspirieren – ganz gleich, ob Sie erst anfangen, KI einzuführen, oder Ihre Transformation auf das ganze Unternehmen ausweiten.

Seien Sie mit dabei. Hören Sie rein, beteiligen Sie sich an der Diskussion, geben Sie Feedback und helfen Sie uns, zukünftige Beiträge zu gestalten.

Benedikt Gieger ist AI Strategy Lead für Â鶹ԭ´´ Supply Chain Management.
Julia Kloppenburg ist Technologieberaterin für Customer Engagement & Adoption bei Â鶹ԭ´´.

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