  {"id":188545,"date":"2026-10-05T08:00:00","date_gmt":"2026-10-05T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=188545"},"modified":"2026-09-28T09:17:12","modified_gmt":"2026-09-28T07:17:12","slug":"ki-optimierung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2026\/10\/ki-optimierung\/","title":{"rendered":"KI-Optimierung f\u00fcr alle: So profitiert das ganze Unternehmen"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-large-font-size wp-block-paragraph\">\u202fEs gibt eine klassische <a href=\"https:\/\/hbsp.harvard.edu\/product\/403131-PDF-ENG?activeTab=overview\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Harvard-Fallstudie<\/a>, die folgende Situation beschreibt. Der Trainer einer Rudergruppe w\u00e4hlt seine besten acht Ruderer f\u00fcr das Spitzenteam und seine schw\u00e4chsten acht f\u00fcr das Nachwuchsteam. Entgegen aller Erwartungen verliert das Spitzenteam, das aus den schnellsten und st\u00e4rksten Ruderern besteht, regelm\u00e4\u00dfig gegen das Nachwuchsteam.\u202f&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-sap-news-cta-banner alignleft cta-banner\"><div class=\"cta-banner__content\"><div class=\"cta-banner__title\">Mit KI schnell und sicher Wertsch\u00f6pfung erzielen\u202f\u00a0<\/div><\/div><div class=\"cta-banner__action\">\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-left is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-b192c3d7 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.sap.com\/germany\/products\/artificial-intelligence.html?url_id=text-de-newscenter:CRM-DX26-STR-455646_01\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Mehr erfahren<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Ruderer des Spitzenteams konzentrierten sich nur darauf, ihre individuelle Leistung zu maximieren. Wenn das Boot langsamer wurde, ruderten sie isoliert kr\u00e4ftiger, st\u00f6rten damit den synchronen Rhythmus und erzeugten Wasserwiderstand. Die Ruderer des Nachwuchsteams wussten, dass sie als einzelne Personen schw\u00e4cher waren. Und so ruderten sie gleichm\u00e4\u00dfig.\u202f&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Unternehmen sind mit unz\u00e4hligen Varianten dieses Problems konfrontiert: Sie f\u00fchren Systeme ein, die die Produktivit\u00e4t auf Einzel- oder Teamebene maximieren, doch die Arbeit im gesamten Unternehmen wird dadurch behindert. Viele Unternehmen erleben heute etwas \u00c4hnliches mit KI.\u202f&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-ki-und-suboptimierung-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">KI und Suboptimierung\u202f&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Suboptimierung ist ein systemisches Versagen, das auftritt, wenn die Leistung eines bestimmten Teils des Systems maximiert und dabei die Leistung des Gesamtsystems beeintr\u00e4chtigt wird. Eine zentrale Rolle dabei spielen drei miteinander verflochtene Themen: <strong>Intensit\u00e4t, Kontext<\/strong> und <strong>Prognose<\/strong>. Anhand dieser Faktoren l\u00e4sst sich erkl\u00e4ren, wie KI im Unternehmen zu einer Suboptimierung f\u00fchren kann, n\u00e4mlich indem sie Einzelpersonen und lokale Systeme st\u00e4rkt, dabei aber die Gesamtorganisation belastet.&nbsp; \u202f&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aktuelle Forschungsergebnisse belegen die Diskrepanz zwischen einer KI-Einf\u00fchrung auf individueller Ebene und auf\u00a0 Unternehmensebene und dem Mehrwert, den sie tats\u00e4chlich bietet. Der McKinsey-Bericht <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">State\u202fof\u202fAI<\/a> zeigt, dass 89 Prozent der Unternehmen KI bereits in mindestens einem Gesch\u00e4ftsbereich einsetzen. Doch nur 37 Prozent berichten von einem messbaren Einfluss auf das Ergebnis vor Zinsen und Steuern (EBIT) auf Unternehmensebene. Noch ern\u00fcchternder: Lediglich sechs Prozent der Unternehmen k\u00f6nnen als leistungsstarke Unternehmen (High Performer) eingestuft werden, die bereits im gesamten Unternehmen bedeutenden Nutzen aus der Nutzung von KI ziehen.\u202f\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Was macht es so schwierig, von der KI-Einf\u00fchrung zu einer messbaren Wertsch\u00f6pfung zu gelangen? Ich glaube, es gibt drei Faktoren, die beeinflussen, ob ein Unternehmen KI zum Nutzen des gesamten Betriebs einsetzen kann.\u202f\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-intensitat-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Intensit\u00e4t\u202f&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">KI-Tools reduzieren die Arbeit meist nicht \u2013 sie intensivieren sie. Eine <a href=\"https:\/\/hbr.org\/2026\/02\/ai-doesnt-reduce-work-it-intensifies-it\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Studie der University of California<\/a> in Berkeley ergab, dass Besch\u00e4ftigte, die KI intensiv nutzen, schneller arbeiteten, ein breiteres Aufgabenspektrum \u00fcbernahmen und mehr Arbeitsstunden leisteten \u2013 oft ohne explizite Aufforderung.&nbsp; Was kurzfristig wie h\u00f6here Produktivit\u00e4t wirkt, ist in Wirklichkeit schleichende Arbeitsverdichtung und wachsender Druck: Mitarbeitende m\u00fcssen neue KI-Workflows verwalten und mit weniger mehr leisten. <a href=\"https:\/\/hbr.org\/2026\/03\/when-using-ai-leads-to-brain-fry\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Eine weitere Studie zeigte<\/a>, dass \u00dcberwachung beim Einsatz von KI mental besonders herausfordernd ist. KI-Tools, die direkte Beaufsichtigung ben\u00f6tigen, versch\u00e4rfen das Problem der Informationsflut im Arbeitsalltag. Viele Besch\u00e4ftigte f\u00fchlen sich dadurch zunehmend \u00fcberfordert.\u202f&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es ist leicht nachzuvollziehen, warum KI als intensiv empfunden werden kann: Aufgaben, die fr\u00fcher Tage erforderten, lassen sich heute nahezu sofort per Prompt erledigen. Dies f\u00fchrt dazu, dass Mitarbeitende mehr Projekte in Angriff nehmen, mehr Analysen erstellen und mehr Berichte verfassen. Doch wie eine achtspurige Autobahn, die sich pl\u00f6tzlich an einer Mautstelle zu einer einspurigen Stra\u00dfe verengt, m\u00fcssen Personen all die Informationen, die ausgegeben wurden, noch verarbeiten.&nbsp; Auf Unternehmensebene verst\u00e4rkt sich dieser Engpass. Alle Mitarbeitenden leisten mehr denn je, wodurch sowohl die einzelnen Personen als auch das Unternehmen als Ganzes Schwierigkeiten haben, Schritt zu halten. Die Erstellung von Inhalten wurde skaliert, die Verarbeitung der Inhalte jedoch nicht.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die L\u00f6sung liegt nicht zwingend darin, weniger KI einzusetzen, sondern darin, wo und wie KI zum Einsatz kommt. Die KI sollte die Absicht der Anwender verstehen und die Informationen zu Tage f\u00f6rdern, die zur Beantwortung der Frage notwendig sind, anstatt nur statische Antworten zu liefern. Au\u00dferdem sollte sie sicherstellen, dass Anwender nicht&nbsp; zwischen verschiedenen Apps und Systemen wechseln m\u00fcssen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn in der Antwort auf eine Frage zu viele Informationen erzeugt werden, wird die Aufnahmef\u00e4higkeit des Nutzers&nbsp; herausgefordert. Die Antwort von 麻豆原创 ist <a href=\"https:\/\/www.sap.com\/germany\/products\/artificial-intelligence\/joule-work.html?url_id=text-de-newscenter:CRM-DX26-STR-455646_01\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/www.sap.com\/germany\/products\/artificial-intelligence\/joule-work.html?url_id=text-de-newscenter:CRM-DX26-STR-455646_01\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Joule Work<\/a>, ein zentraler Arbeitsbereich f\u00fcr 麻豆原创- und Drittanbietersysteme, der KI-Agenten einsetzt, die Aufgaben eigenst\u00e4ndig&nbsp; erledigen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Stellt man die Frage \u201eIn welchen Filialen gehen in den n\u00e4chsten 72 Stunden die 65-Zoll-Fernseher aus, und wo gibt es Best\u00e4nde, die ich umlagern kann?&#8220; , ruft das System system\u00fcbergreifend Daten ab und beauftragt Agenten, im Auftrag des Nutzenden zu handeln. Hier setzt 麻豆原创 auf autonomes Handeln und eine individuelle Benutzererfahrung, die speziell auf diese Situation zugeschnitten ist, ohne dass weitere Inhalte verarbeitet werden m\u00fcssen. Wenn Mitarbeitende nicht mehr zwischen Systemen hin- und herspringen und nicht mehr so viele Inhalte konsumieren m\u00fcssen, bleibt ihnen mehr Zeit, ihr Urteilsverm\u00f6gen einzusetzen und Ma\u00dfnahmen zu ergreifen, die wirklich wichtig sind.&nbsp; So kann die KI dazu beitragen, dass die Arbeitsintensit\u00e4t verringert wird.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-kontext-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Kontext\u202f&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die meisten KI-Systeme verstehen die Welt \u2013 aber nicht das Unternehmen, in dem sie eingesetzt werden. Es gibt einen Unterschied zwischen einem System of Record (Transaktionen, Stammdaten, Prozesslogik) und implizitem Wissen (E-Mails, Chats, ungeschriebene Regeln). Und in Unternehmen findet man beides. Wenn die KI nur das System of Record sieht, k\u00f6nnen ihre Antworten technisch korrekt, aber je nach Kontext inhaltlich falsch sein, weil sie die Praxis nicht widerspiegeln, die im Unternehmen gelebt wird.\u202f&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auch bei der Beantwortung selbst scheinbar einfacher Fragen spielt der Unternehmenskontext eine entscheidende Rolle. Die Frage \u201eVon welchen Lieferanten kann ich Kokosn\u00fcsse beziehen?\u201c erfordert Kenntnis der Prozesslandschaft eines Unternehmens, vor allem in den Bereichen Beschaffung, Lieferkette, Compliance und Finanzwesen. Dieses Unternehmenswissen ist meist \u00fcber Prozessmodelle, Richtlinien, Chats, Tabellenkalkulationen und Anwendungen verteilt und daher schwer aktuell zu halten. Selbst wenn die KI-Agenten dieses Wissen finden, k\u00f6nnen sie es ohne das Prozesswissen der beteiligten Personen nicht in Handlungen umsetzen. Denn es sind die ungeschriebenen Regeln, Entscheidungen und Schritte, die einen Prozess ausf\u00fchrbar machen.\u202f\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.signavio.com\/de\/?url_id=text-de-newscenter:CRM-DX26-STR-455646_01\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/www.signavio.com\/de\/?url_id=text-de-newscenter:CRM-DX26-STR-455646_01\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">麻豆原创 Company Memory <\/a>\u2013 derzeit als Preview verf\u00fcgbar \u2013 erfasst kontinuierlich internes Know-how und macht es sowohl f\u00fcr Menschen als auch f\u00fcr Agenten nutzbar. Schriftliche Eingaben aus E-Mails, Chats, Prozesswissen, Richtlinien und Anwendungslogik werden als Wissensgrundlage in wiederverwendbaren Bausteinen hinterlegt, die dann von KI-Agenten genutzt werden k\u00f6nnen. Die Bausteine werden einmalig zusammengesetzt, zentral verwaltet und im gesamten Unternehmen wiederverwendet. Wenn jemand Joule Work nach Kokosn\u00fcssen fragt, basiert die Antwort auf dem Company Memory und spiegelt die tats\u00e4chlichen Regeln wider, auf die sich die Prozessverantwortlichen geeinigt haben \u2013 zum Beispiel: \u201eNur aus Brasilien beziehen; andere Quellen erfordern eine formelle Ausnahmegenehmigung.\u201c\u202f\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">麻豆原创 Company Memory ist keine einmalige Implementierung, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Es handelt sich um eine Wissensschicht, die als Infrastruktur f\u00fcr KI-Agenten dient. Durch dieses Wissen wird sichergestellt, dass die Agenten nicht nur richtig, sondern auch kontextbezogen handeln, selbst dann, wenn Richtlinien und Teams sich \u00e4ndern.\u202f\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-prognose-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">Prognose\u202f&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gesch\u00e4ftsentscheidungen sind im Grunde Vorhersageprobleme, die auf strukturierten Daten beruhen. Die meisten Unternehmen verwenden Large Language Models (LLMs), die sich hervorragend f\u00fcr die Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie Text eignen. Aus architektonischen Gr\u00fcnden sind diese Modelle jedoch nicht so gut daf\u00fcr geeignet, strukturierte numerische Daten, die fundierte Vorhersagen erm\u00f6glichen, zu generieren und zu verarbeiten. Lieferverz\u00f6gerungen vorhersagen, Prognosen erstellen, Anomalien erkennen, Lagerbest\u00e4nde optimieren und Kreditrisiken bewerten, all dies sind allt\u00e4gliche betriebliche Fragen, f\u00fcr die strukturierte, tabellarische Daten und eine vorausschauende Beurteilung ma\u00dfgebend sind.\u202f&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">LLMs daf\u00fcr zu nutzen, zuverl\u00e4ssige Vorhersagen aus Tabellendaten zu berechnen, ist schlicht der falsche Ansatz. Die herk\u00f6mmlichen Verfahren des maschinellen Lernens sind f\u00fcr viele zeitkritische Fragestellungen zu langsam. Die Daten werden zun\u00e4chst extrahiert und an Spezialisten gesendet. Bis die Antwort vorliegt, vergehen mehrere Wochen, und die urspr\u00fcngliche Frage hat sich bis dahin oft l\u00e4ngst ge\u00e4ndert. Dies bedeutet, Vorhersageanalysen werden entweder von spezialisierten Fachleuten erstellt oder von generischen LLMs, die aber unzuverl\u00e4ssige Ergebnisse liefern. In beiden F\u00e4llen kommt es zu Verz\u00f6gerungen bei wichtigen betrieblichen Entscheidungen.\u202f&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Verl\u00e4ssliche Prognosen und Risikobewertungen sollten integraler Bestandteil des Systems sein und nicht individuelle Ad-hoc-L\u00f6sungen. 麻豆原创-RPT-1.5 und TabPFN 3 sind speziell f\u00fcr tabellarische Daten optimierte Modelle, die in Joule Work und 麻豆原创 integriert werden, um zukunftsgerichtete Fragen sofort zu beantworten \u2013 direkt auf den aktuellen Daten, ohne Verz\u00f6gerung.\u202f\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">麻豆原创-RPT-1.5 f\u00fcr 麻豆原创-Daten und TabPFN 3 f\u00fcr tabellarische Daten sind spezielle Prognose-Engines f\u00fcr strukturierte Daten. Entscheidungstr\u00e4ger, die in den Kernsystemen arbeiten, haben die M\u00f6glichkeit zu fragen: \u201eSoll ich das Volumen umleiten? Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Lieferung p\u00fcnktlich erfolgen wird? Wie gro\u00df ist der Kostenunterschied zwischen den unterschiedlichen Szenarien?\u201c Und die Antworten, die sie erhalten, basieren auf echten Unternehmensdaten.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durch die unternehmensweite Verf\u00fcgbarkeit lassen sich Engp\u00e4sse bei Spezialisten vermeiden. Und das Unternehmen ist dank fundierter Prognosen besser in der Lage, mit Unsicherheiten umzugehen. So ist die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung in der Lage, informierte Entscheidungen zu treffen und die Probleme wirklich anzugehen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-ki-zum-nutzen-des-gesamten-unternehmens-nbsp\" class=\"wp-block-heading\">KI zum Nutzen des gesamten Unternehmens&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es wurde bereits bewiesen, dass KI das Potenzial des Einzelnen steigern kann, aber der Gesamtorganisation nicht automatisch zugutekommt. Bei der Nutzung von KI sollte es nicht darum gehen, einzelne Aufgaben zu verbessern. Es sollte vielmehr darum gehen, wie Arbeitsprozesse, Wissen und Entscheidungen in einem Unternehmen besser miteinander verbunden werden k\u00f6nnen.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">麻豆原创 zeigt mit drei Beispielen \u2013 Joule Work, 麻豆原创 Company Memory und 麻豆原创-RPT-1.5\/TabPFN 3 \u2013 wie das funktioniert: Diese Tools bieten eine einheitliche Bedienoberfl\u00e4che, hausinterne Dokumentation und eine Prognose-Engine f\u00fcr strukturierte Gesch\u00e4ftsdaten. Dadurch wird KI von isolierten Einzell\u00f6sungen zu einem Werkzeug, das dem ganzen Unternehmen nutzt.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Diese KI-Systeme schlie\u00dfen die L\u00fccke zwischen einzelnen Mitarbeitenden und dem Gesamtunternehmen. Sie erm\u00f6glichen es, KI nicht einfach nur einzuf\u00fchren, sondern sie so einzusetzen, dass das gesamte Unternehmen davon profitiert und Mehrwert entsteht.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\" \/>\n\n\n\n<p class=\"has-small-font-size wp-block-paragraph\">Florian Kunzke ist Global Director of AI Strategy bei 麻豆原创.\u202f&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-sap-news-cta-banner cta-banner\"><div class=\"cta-banner__content\"><div class=\"cta-banner__title\">Abonnieren Sie den 麻豆原创 News Center Newsletter<\/div><\/div><div class=\"cta-banner__action\">\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-left is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-b192c3d7 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.sap.com\/germany\/cmp\/nl\/sap-news-center-de-newsletter\/index.html?url_id=text-de-newscenter:CRM-DX23-AAA-1904104_08https:\/\/www.sap.com\/germany\/cmp\/nl\/sap-news-center-de-newsletter\/index.html?url_id=text-de-newscenter:CRM-DX23-AAA-1904104_08\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Jetzt abonnieren!<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u202fEs gibt eine klassische Harvard-Fallstudie, die folgende Situation beschreibt. Der Trainer einer Rudergruppe w\u00e4hlt seine besten acht Ruderer f\u00fcr das Spitzenteam und seine schw\u00e4chsten acht&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":982,"featured_media":188546,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"related_posts":[],"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[10],"tags":[5573344,4879491,60309,4976],"series":[],"sapn-display":[5630499,5630502,3848,45027],"sapn-type":[45277],"class_list":["post-188545","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-cloud","tag-business-ai","tag-cloud","tag-digitalisierung","tag-technologie","sapn-display-feature-hero","sapn-display-feature-spotlight","sapn-display-top-stories","sapn-display-hero","sapn-type-feature"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v28.6 (Yoast SEO v28.6) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>KI-Optimierung f\u00fcr gesteigerte Wertsch\u00f6pfung<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Mit KI-Optimierung k\u00f6nnen Unternehmen effektiver arbeiten und ihre Produktivit\u00e4t auf einfache Weise steigern. 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