Reply Xchange 2026 KI-Systeme: So lassen sich Wissen und Prozesse miteinander verbinden

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Unternehmen haben in den vergangenen Jahren mit generativer KI erste Produktivitätsgewinne realisiert haben. Jetzt beginnt die nächste Entwicklungsstufe. Die diesjährige Reply Xchange in München hat gezeigt, dass KI-Systeme zum wichtigen Bestandteil von Geschäftsprozessen, Wissen und physischen Systemen werden.

Auf der Reply Xchange am 9. Juni 2026 in der BMW Welt in München wurde deutlich, dass sich die zentrale Fragestellung zu künstlicher Intelligenz verändert hat. Ging es bislang vor allem darum, was KI leisten kann, steht heute eine andere Herausforderung im Mittelpunkt: Wie lassen sich KI-Systeme sicher, wirtschaftlich und skalierbar in Unternehmen einsetzen? Die vorgestellten Anwendungen demonstrierten, dass die Zukunft nicht in einzelnen Assistenten oder Chatbots liegt. Vielmehr wird entscheidend sein, Wissen, Entscheidungen und physische Prozesse intelligent miteinander zu vernetzen.

Wenn Wissen in Unternehmen handlungsfähig wird

Die erste Welle generativer KI hat gezeigt, wie schnell Informationen verfügbar gemacht werden können. Der nächste Schritt geht deutlich weiter: Unternehmen benötigen Systeme, die Wissen nicht nur finden, sondern verstehen und in Geschäftsprozesse einbinden können. Ein Beispiel dafür ist die auf Salesforce Agentforce basierende Lösung zur Automatisierung komplexer Angebotsprozesse. Insbesondere Unternehmen mit Produkten hoher Variantenvielfalt stehen vor der Herausforderung, Kundenanfragen effizient und konsistent zu bearbeiten.

Die vorgestellte Multi-Agenten-Lösung analysiert unstrukturierte Anfragen aus E-Mails, PDFs, Formularen oder Scans. Sie extrahiert relevante Informationen, erkennt passende Produkte und erstellt selbstständig vollständige Angebote. Dabei kommen Technologien wie Intelligent Document Processing (IDP), Retrieval-Augmented Generation (RAG) und spezialisierte KI-Agenten zum Einsatz. Der eigentliche Innovationsschritt liegt nicht in der Automatisierung einzelner Prozessschritte. Wichtig ist die Fähigkeit, Expertenwissen dauerhaft nutzbar zu machen und in den Angebotsprozess zu integrieren. Dadurch entstehen skalierbare Entscheidungsprozesse, die Unternehmen helfen, schneller auf Kundenanfragen zu reagieren, die Prozessqualität zu erhöhen und Vertriebsteams zu entlasten.

KI-Systeme: Semantische Technologien gewinnen an Bedeutung

Wie sich diese Verbindung von Wissen und operativer Ausführung in der Praxis nutzen lässt, zeigt ein Projekt für The Quality Group. Durch die Integration des Warehouse-Management-Systems LEA Reply mit autonomen Robotern von Locus Robotics werden Aufträge automatisch orchestriert, in Lageraufgaben übersetzt und direkt auf der Lagerfläche ausgeführt. So entsteht ein durchgängiger Workflow, der Durchlaufzeiten reduziert und operative Prozesse beschleunigt.

Damit solche KI-Systeme künftig noch leistungsfähiger werden, gewinnen semantische Technologien wie Ontologien und Knowledge Graphen zunehmend an Bedeutung. Sie schaffen die Grundlage dafür, dass Agenten Beziehungen zwischen Produkten, Kunden, Prozessen und Unternehmensregeln verstehen können. Erst durch diesen Kontext wird aus KI ein System, das nicht nur antwortet, sondern fundierte Entscheidungen unterstützt.

Expertise durch KI-Systeme verfügbar machen

Wie sich Wissen skalieren lässt, zeigte sich auch im Bereich „AI & Creativity“. Während Fachwissen bislang häufig an einzelne Experten, Trainer oder konkrete Schulungssituationen gebunden war, setzen KI-Systeme auf neue Formen der Wissensvermittlung. Auf der Reply Xchange wurden Digital Humans und KI-gestützte Lernplattformen vorgestellt, die für personalisierte Trainingsszenarien sorgen. Mitarbeitende können Verkaufsgespräche, Kundentermine oder anspruchsvolle Einwandbehandlungen realitätsnah simulieren und individuelles Feedback erhalten. Die Interaktion erfolgt dabei über menschenähnliche digitale Avatare, die eine natürliche Kommunikation ermöglichen.

Gerade im Vertrieb entstehen dadurch neue Optionen. Trainingssituationen, die bislang einen hohen organisatorischen Aufwand erforderten, können jederzeit und beliebig oft durchgeführt werden. Unternehmen profitieren von einer schnelleren Entwicklung vertriebsrelevanter Kompetenzen, höherem Engagement und nachhaltigeren Lernerfolgen. Gleichzeitig wird Expertise skalierbar: Wissen ist unabhängig von Zeit, Ort oder verfügbaren Trainern nutzbar.

Für Verantwortliche im Marketing und Customer Experience eröffnet diese Entwicklung eine weitergehende Perspektive. Dieselben Technologien, die heute das Lernen personalisieren, können künftig individuelle Kundenerlebnisse bieten. Die Verbindung aus generativer KI, Unternehmenswissen und natürlicher Interaktion schafft die Grundlage für eine nächste Generation digitaler Erlebnisse.

Passende Infrastruktur für KI-Systeme

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI rückt eine weitere Herausforderung in den Fokus: die Skalierung der zugrunde liegenden Infrastruktur. Gemeinsam mit ebm-papst neo präsentierte Reply die Plattform Nexaira, die Cloud-, IoT- und KI-Technologien kombiniert, um Lüftungs- und Kühlsysteme intelligenter zu betreiben. Die Lösung umfasst Predictive Maintenance, die intelligente Modernisierung bestehender Anlagen sowie die datengetriebene Optimierung energieintensiver Kühl- und Lüftungssysteme.

Dies ist besonders relevant vor dem Hintergrund des wachsenden Energiebedarfs moderner KI-Rechenzentren. Laut den vorgestellten Ergebnissen können durch intelligente Regelungsstrategien und eine bedarfsgerechte Steuerung bis zu 50 Prozent der Kühlenergie eingespart werden. Gleichzeitig entstehen neue digitale Services und datengetriebene Geschäftsmodelle. Das Beispiel verdeutlicht, dass die Zukunft der KI nicht allein von leistungsfähigeren Modellen abhängt. Ebenso wichtig wird die Fähigkeit sein, die notwendige Infrastruktur effizient und nachhaltig zu betreiben. Damit entwickelt sich Nachhaltigkeit vom Compliance-Thema zu einem strategischen Erfolgsfaktor für die KI-Transformation.

Reply Xchange 2025

Technologien: Mehrwert durch KI-Einsatz in der Praxis