Von reaktiv zu proaktiv KI-Systeme: Mit Data Fabric wird KI zum Prozess-Enabler

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Trotz großer Investitionen erzielen viele Unternehmen noch nicht die erhofften Erfolge mit KI – ihr Einsatz beschränkt sich allzu häufig auf isolierte, reaktive Tools. Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen,  ist die Integration der KI-Systeme in Geschäftsprozesse erforderlich.

Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz hat Unternehmen weltweit dazu veranlasst, mit großem Eifer KI-Projekte zu initiieren. Doch trotz der anfänglichen Euphorie haben viele Organisationen die erwarteten positiven Effekte noch nicht realisiert. Das fundamentale Problem liegt nicht in der KI-Technologie selbst, sondern in der Art ihrer Implementierung und Nutzung. Während sich viele Unternehmen auf isolierte Pilotprojekte und KI-Systeme konzentrieren, liegt der wahre Schlüssel zum Erfolg in der strategischen Integration von KI in strukturierte Geschäftsprozesse – und dies erfordert eine solide Datengrundlage.

Fragt man Unternehmen nach ihrem KI-Einsatz, hört man häufig von „Chatbots“, „Copilots“ und anderen Assistenten. Diese Ansätze behandeln KI als passive Technologie, die auf Anfrage reagiert. Doch wenn KI darauf warten muss, aufgerufen zu werden, wie viel Wert kann sie tatsächlich schaffen? Die Antwort liegt in der Transformation von KI von einem reaktiven Werkzeug zu einem proaktiven, in Geschäftsprozesse eingebetteten Akteur.

KI-Systeme entfalten ihr Potenzial in strukturierten Prozessen

Geschäftsprozesse sind der Ort, wo Wertschöpfung stattfindet – hier treffen Unternehmen Entscheidungen, bedienen Kunden und skalieren ihre Operationen. Wenn KI in diese Prozesse eingebettet wird, erhält sie Zweck, Governance und Verantwortlichkeit – alles wesentliche Elemente für die Wertschöpfung durch KI-Systeme. Die Integration von KI in Prozesse bietet sechs wichtige Vorteile:

• Einfache Implementierung: Durch die Einbettung von KI in bestehende Prozesse lassen sich KI-Funktionen dort und dann nutzen, wo sie benötigt werden – oft mit nur wenigen Klicks.
• Strukturierte Arbeitsweise: Prozesse geben der KI definierte Ziele in einem strukturierten Arbeitsablauf. Sie kann neben Menschen und Automatisierungstools arbeiten und Probleme eskalieren, sodass Menschen stets die Aufsicht und Kontrolle behalten.
• Datenzugang: Ohne Daten ist KI nutzlos. Die Integration in Prozesse stellt sicher, dass KI qualitativ hochwertige, Echtzeitdaten aus allen Systemen erhält, während gleichzeitig Datenschutzkontrollen durchgesetzt und Compliance-Anforderungen erfüllt werden.
• Sicherheit: Prozesse bieten wichtige Sicherheitsmechanismen, einschließlich menschlicher Genehmigungsschritte für risikoreiche Aktionen und Eskalationspfade, um sicherzustellen, dass KI-Fehler keinen Schaden verursachen. Aktivitätsprotokolle vereinfachen Auditing und Compliance.
• Messbarkeit: Für viele Unternehmen ist KI eine Black Box – sie können ihre Entscheidungen nicht nachvollziehen und die Auswirkungen nicht messen. Prozesse hingegen verfolgen jede KI-Aktion und ermöglichen Organisationen, Leistung zu messen, Engpässe zu identifizieren und Ergebnisse zu optimieren.
• Skalierbarkeit: Prozesse bieten die notwendige Infrastruktur, um den KI-Einsatz unternehmensweit zu skalieren. Die richtige Tooling-Infrastruktur verknüpft KI mit Sicherheitszertifizierungen und Funktionen wie Prozessorchestrierung, Automatisierung und Business Intelligence.

Data Fabric: Die Grundlage für intelligente Prozesse

Die Implementierung einer sogenannten Data Fabric bildet die Basis für eine effektive KI-Integration. Durch die Schaffung einer einheitlichen virtuellen Datenschicht revolutioniert dieser Ansatz das Datenmanagement, indem er einen einzigen, sicheren Zugangspunkt für alle Daten – ob intern oder extern – bietet.

Ein entscheidender Vorteil der Data-Fabric-Architektur ist die Fähigkeit, Echtzeit-Zugang zu Unternehmensdaten zu ermöglichen. Dies ist besonders kritisch für KI-Anwendungen, die auf aktuelle Informationen angewiesen sind, um präzise Entscheidungen zu treffen und relevante Insights zu generieren. Die Data Fabric erleichtert die Integration von Daten aus mehreren Quellen, ohne dass komplexe Transformationen erforderlich sind. Dies reduziert die Zeit und den Aufwand bei der Aufbereitung von Daten für die KI-Analyse erheblich. Gleichzeitig ermöglicht die einheitliche Datenschicht eine konsistente Sicht auf alle Geschäftsprozesse und schafft die Voraussetzung für ganzheitliche Analysen.

Ein weiterer entscheidender Vorteil der Data Fabric ist die Möglichkeit zur automatisierten Datenqualitätsprüfung. KI-basierte Systeme können Daten aus verschiedenen Quellen auf ihre Qualität prüfen, fehlerhafte oder unvollständige Informationen erkennen und automatisiert korrigieren oder vervollständigen. Durch das frühzeitige Erkennen von „Bad Data“ lassen sich Fehlerquellen minimieren, Prozesse beschleunigen und die Datenkonsistenz verbessern.

AI Agents: Die nächste Evolutionsstufe intelligenter Automatisierung

Moderne KI-Implementierungen gehen über einfache Automatisierungen hinaus. AI Agents übernehmen komplette Arbeitsschritte – von der Datenerfassung bis zur finalen Entscheidung und Kommunikation. Diese intelligenten Agenten sind in der Lage, unterschiedlichste Datenquellen zu verstehen und intelligent zu verarbeiten.

Ein zentraler Innovationsschritt ist die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu analysieren, zu bewerten und Folgehandlungen daraus abzuleiten. AI Agents können beispielsweise E-Mails oder Geschäftsdokumente auswerten und daraus relevante Informationen extrahieren. Ebenso können sie auf Grundlage der im Bearbeitungsprozess getroffenen Entscheidungen die Kommunikation mit Kunden oder Geschäftspartnern übernehmen und entsprechende Nachrichten formulieren – natürlich immer mit finaler Kontrolle durch den Menschen.

Darüber hinaus ermöglicht die Integration von Bildverarbeitung die Analyse visueller Inhalte. So können beispielsweise Versicherungen mit KI-basierten Agenten Fotos von beschädigten Objekten analysieren, um die Plausibilität einer Schadensmeldung zu überprüfen, den Grad der Beschädigung einzuschätzen und eine vorläufige Schadenssumme zu berechnen.

Einsatz von künstlicher Intelligenz

KI-Agenten: Mehrwert durch Integration in Geschäftsprozesse

KI-Systeme: Vertrauen durch Nachvollziehbarkeit und Datenkontrolle

Ein weiterer entscheidender Faktor, um KI-Systeme in geschäftskritischen Bereichen erfolgreich einzusetzen, ist Vertrauen. Die Einbettung von KI in Geschäftsprozesse schafft diese Vertrauensbasis in zweierlei Hinsicht:

Nachvollziehbarkeit: Alle von KI-Systemen durchgeführten Schritte – von der Datenauswertung bis zur Entscheidungsempfehlung – sind für Mitarbeiter jederzeit einsehbar. Die zugrunde liegenden Algorithmen und Datenquellen sind dokumentiert. Entscheidungen werden nicht autonom getroffen, sondern erfordern eine finale Freigabe durch qualifizierte Prüfer.

Datenkontrolle: Die eingesetzten KI-Systeme operieren auf unternehmensseitig definierten Datenbeständen. Externe Systeme oder offene Datenquellen werden nicht automatisch eingebunden. So behalten Unternehmen die Hoheit über ihre Daten und können sicherstellen, dass keine sensiblen Informationen ungewollt verarbeitet werden.

IT-Systeme: Kontinuierliche Optimierung als Wettbewerbsvorteil

In Kombination mit Automatisierung befähigt die prozessintegrierte KI Unternehmen, einen kontinuierlichen Optimierungszyklus zu etablieren. Automatisierte Analysen und intelligente Empfehlungen helfen, schnell Verbesserungsmöglichkeiten und Automatisierungspotenziale zu identifizieren. Die Fähigkeit eines Unternehmens, Prozesse fortlaufend zu analysieren und zu optimieren, ist entscheidend, um in einem volatilen wirtschaftlichen Umfeld schnell auf Veränderungen zu reagieren und Wettbewerbsvorteile zu erhalten.

Die Zukunft gehört Unternehmen, die KI-Systeme nicht als isoliertes Werkzeug betrachten, sondern sie als integralen Bestandteil ihrer Geschäftsprozesse verstehen. Mit der richtigen Data-Fabric-Grundlage wird KI vom passiven Assistenten zum proaktiven Geschäftstreiber – und ebnet den Weg für eine tiefgreifende Transformation der Art und Weise, wie Organisationen Wert schaffen und ihre Innovationskraft entfalten.