Wenn Unternehmen KI nutzen wollen, muss sie oft in aufwendigen Projekten in vorhandene Systeme integriert werden. Business-Software mit bereits vorintegrierter KI ermöglicht dagegen eine schnelle Implementierung. Dafür müssen allerdings einige Voraussetzungen erfüllt sein.
Prozesse optimieren, Qualität sichern, den Fachkräftemängel abfedern: Künstliche Intelligenz kann Unternehmen heute an vielen Stellen helfen. Meist ist dabei ein Zusammenspiel mit der Business-Software erforderlich. Mit Systemen für Enterprise Resource Planning (ERP), Enterprise Asset Management (EAM) oder Field Service Management (FSM) steuern Unternehmen ihre zentralen Geschäftsprozesse und dort entstehen auch die wichtigsten Daten. Um von künstlicher Intelligenz zu profitieren, integrieren sie deshalb oft separate KI-Tools in solche Systeme. Dieses Vorgehen bringt allerdings meist aufwendige und zeitintensive Projekte mit sich, wodurch die KI erst sehr spät tatsächlich produktiv werden kann.
Solche Integrationsprojekte müssen Unternehmen für ein und dieselbe Art von KI vielleicht sogar nicht nur einmal, sondern mehrmals durchführen. Für die Anomalieerkennung beispielsweise lässt sich künstliche Intelligenz in vielen Prozessen und Bereichen einer Organisation nutzbringend einsetzen. Sie kann etwa dazu verwendet werden, um auf eine plötzlich verschlechterte Zahlungsmoral von Kunden aufmerksam zu machen, oder darauf hinzuweisen, dass ein wichtiger Kunde sein Bestellverhalten geändert hat. Aber auch in der Fertigung kann sie wertvolle Dienste leisten, etwa indem sie offenbart, unter welchen Herstellungsbedingungen Qualitätsprobleme auftreten. Wenn ein Unternehmen eine Technologie zur Anomalieerkennung zunächst im Finanzwesen einsetzt und sich dann dazu entschließt, eine solche Technologie auch im Kundenmanagement und in der Fertigung zu nutzen, muss es unter Umständen nacheinander drei KI-Lösungen in das Rechnungswesen, das CRM und die Produktionsplanung und -steuerung (PPS) seiner Business-Software integrieren.
Schwerfällige Implementierung verhindert Agilität. Diese schwerfällige Implementierung von KI lässt sich nicht mit der Agilität vereinbaren, die heutzutage von Unternehmen gefordert ist. Sie müssen in der Lage sein, KI-Technologien möglichst schnell einzusetzen, um flexibel auf veränderte Marktbedingungen zu reagieren, sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen und Risiken abzufedern. Um ihnen das zu ermöglichen, statten Anbieter von Business-Software ihre Lösungen inzwischen bereits ab Werk mit künstlicher Intelligenz aus. Sie betten bewährte, am Markt vorhandene KI-Technologien in die Architektur ihrer Software ein und machen jede Technologie über alle sinnvollen Bereiche hinweg verfügbar. Im besten Fall decken sie dabei sämtliche Technologien ab, die im Rahmen von Business-Software nützlich sein können. Diese erstrecken sich von KI-Tools für Simulationen und Planung, Technologien zur Anomalieerkennung und Process AI für die Optimierung von Prozessabläufen bis hin zu intelligenten Suchtechnologien und generativer KI für die Erstellung von Content, Zusammenfassungen und Übersetzungen. Diese Technologien können über die gesamte Organisation hinweg Prozesse automatisieren, Abläufe simulieren, Ereignisse vorhersagen, Entscheidungen unterstützten, »Next Best Actions« vorschlagen, multiple Planungsszenarien durchspielen oder Berichte erzeugen und Unternehmen sogar dabei helfen, ihre CO2-Emissionen zu senken. Idealerweise kann so jeder einzelne Mitarbeiter bei seiner täglichen Arbeit von künstlicher Intelligenz profitieren.
Diese Einbettung in die Business-Software ermöglicht es Unternehmen, KI-Technologien viel schneller zu implementieren und wertschöpfend zu nutzen. Sie können auf marktführende künstliche Intelligenz zurückgreifen, ohne dafür aufwendige Evaluationsprozesse durchführen zu müssen, in denen sie verschiedene Lösungen testen und vergleichen. Zudem sparen sie sich Integrationsprojekte, in denen unterschiedlichste KI-Tools an den verschiedensten Stellen angebunden werden. Da die Logik der KI direkt in der Business-Software enthalten ist, müssen sich außerdem Administratoren nicht in neue Systeme einarbeiten und die Mitarbeiter müssen nicht für neue Anwendungen geschult werden. Künstliche Intelligenz ist stattdessen ein integraler Bestandteil der Business-Software und kann je nach Bedarf, Anwendungsfall und individuellen Anforderungen aktiviert werden.
Wirklich eingebettet oder nur integriert? Unternehmen sollten allerdings darauf achten, ob Business-Software-Anbieter die KI-Technologien auch wirklich in ihre Architekturen einbetten und nicht einfach nur integrieren. Bei einer bloßen Integration können KI-Funktionen mithilfe von webbasierten Interfaces zwar direkt in die Benutzeroberfläche einer Business-Software eingebunden werden. Unter der Haube bilden die KI-Tools aber weiterhin eigenständige Komponenten mit eigener Datenhaltung, die über Schnittstellen angebunden sind. Diese Schnittstellen muss der Anbieter pflegen und die Kosten dafür wird er an die Anwenderunternehmen weitergeben. Ist die KI dagegen vollständig eingebettet, greifen Business-Software und künstliche Intelligenz auf eine gemeinsame, zentrale Datenbasis zu. Schnittstellen sind ebenso hinfällig wie eine Synchronisierung von Datenbeständen, wodurch die Kosten sinken und Latenzen vermieden werden.
Einen genaueren Blick ist auch die Release-Strategie des Anbieters wert. Idealerweise bringt er nicht alle paar Jahre ein neues Major Release auf den Markt, sondern bietet kleinere neue Versionen in kürzeren, beispielsweise halbjährigen Abständen an. Dann können Unternehmen ihre Lösungen im »Evergreen«-Modell betreiben: Sie erhalten schnellen Zugang zu technischen Innovationen und sind dadurch stets auf dem aktuellen Stand. Denn gerade bei den sich rasant entwickelnden KI-Technologien ist heute schon veraltet, was gestern noch modern war.
Stefan Issing
ist Presales Director DACH
bei IFS