gesponsertKI, Content und Unternehmensprozesse Warum KI erst mit Kontext ihr Potenzial entfaltet

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Hyland Software Germany GmbH

Viele Unternehmen testen KI-Agenten. Doch sobald diese produktiv mit Unternehmensdaten arbeiten sollen, stoßen viele Projekte an dieselben Grenzen: fehlender Kontext und mangelnde Governance. Genau dort beginnt der Wandel zur „Agentic Enterprise“.

Die Euphorie rund um generative und agentische KI ist groß. Unternehmen investieren in neue Tools, testen KI-Agenten in Pilotprojekten und diskutieren über autonome Prozesse. Gleichzeitig zeigt sich in vielen Organisationen ein anderes Bild: Trotz hoher Erwartungen bleiben messbare Ergebnisse oft aus. Denn viele Pilotprojekte bleiben auf einzelne Anwendungsfälle beschränkt und schaffen keinen nachhaltigen Mehrwert.

Das Problem ist selten die KI selbst

Der Grund dafür liegt häufig nicht in der Leistungsfähigkeit der Modelle selbst. Die eigentlichen Herausforderungen entstehen dort, wo Informationen verteilt, unstrukturiert oder nicht ausreichend kontextualisiert vorliegen.

Genau das bestätigen aktuelle Studien: So liegen rund 73 Prozent der Unternehmensdaten unstrukturiert oder semistrukturiert vor. Gleichzeitig sind Inhalte im Durchschnitt über 24 verschiedene Systeme verteilt. Zwar sehen 76 Prozent der Entscheider Kontext als entscheidend für den Erfolg von KI-Anwendungen, doch nur 17 Prozent verfügen über Systeme, die diesen Kontext tatsächlich bereitstellen können.

Auch im deutschsprachigen Markt zeigt sich diese Entwicklung. Viele Unternehmen schätzen ihre Datenlandschaft zwar als „KI-ready“ ein, operative Teams sehen dies jedoch deutlich kritischer. Fragmentierte Datenbestände, mangelnde Integration und langsame Prozesse zählen weiterhin zu den größten Hürden für produktive KI-Anwendungen.

Dabei geht es längst nicht mehr nur um Chatbots oder Assistenzfunktionen. Mit dem Aufkommen von KI-Agenten verändert sich die Diskussion grundlegend. Unternehmen wollen Prozesse automatisieren, Entscheidungen vorbereiten und komplexe Abläufe intelligent orchestrieren. Im Zuge dieser Entwicklung etabliert sich der Begriff „Agentic Enterprise“ – also Unternehmen, in denen KI-Agenten aktiv Aufgaben übernehmen, Informationen verknüpfen und Prozesse steuern.

Warum KI-Agenten Kontext brauchen

Doch für diese Prozesse benötigen KI-Agenten mehr als nur Zugriff auf Daten. Sie brauchen Kontext. Ein Agent, der beispielsweise Reklamationen bearbeitet, Vertragsrisiken bewertet oder Compliance-Prüfungen unterstützt, muss Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen können: Dokumente, E-Mails, ERP-Daten, CRM-Systeme oder Fachanwendungen. Entscheidend ist dabei nicht nur der Zugriff auf Inhalte, sondern das Verständnis ihrer Zusammenhänge, Berechtigungen und Relevanz.

In der Praxis zeigt sich schnell, wie anspruchsvoll diese Anforderungen sind. Ein Hersteller aus der Industrie möchte etwa Abweichungen in der Produktion automatisiert analysieren. Dafür müssen Prüfberichte, Qualitätsdokumentationen, SAP-Daten und bereits dokumentierte Vorfälle zusammengeführt werden. Ohne konsistente Metadaten, Governance-Strukturen und einen zentralen Zugriff auf Inhalte entstehen Informationslücken, die KI-Agenten kaum zuverlässig schließen können.

Wenn Informationen zum Flaschenhals werden

Ähnlich sieht es im Gesundheitswesen aus. Kliniken und Gesundheitseinrichtungen verfügen über enorme Mengen an Dokumenten und Informationen. Viele dieser Inhalte liegen jedoch in isolierten Systemen vor. Soll KI hier Prozesse sinnvoll unterstützen, etwa bei der Vorbereitung medizinischer Entscheidungen oder administrativen Abläufen, müssen Inhalte strukturiert, auffindbar und regelkonform zugänglich sein.

Genau an diesem Punkt zeigt sich ein häufig unterschätztes Problem moderner KI-Ansätze: Wenn KI-Lösungen nicht direkt mit den führenden Systemen und Content-Repositories verbunden sind, entstehen neue Datensilos. Inhalte werden dupliziert, Metadaten inkonsistent gepflegt und es existieren mehrere Versionen derselben Information. Die Folgen sind sinkendes Vertrauen in die Ergebnisse, steigende Compliance-Risiken und eine geringere Akzeptanz bei den Anwendern.

Vom KI-Tool zur intelligenten Informationsarchitektur

Hyland hat dafür kürzlich mehrere Erweiterungen seiner Content Innovation Cloud vorgestellt. Die neuen Funktionen zielen darauf ab, Content Intelligence direkt in zentrale Unternehmensprozesse einzubetten und damit die Grundlage für agentische Automatisierung zu schaffen. Dazu gehören unter anderem neue KI-gestützte Content-Intelligence-Services, intelligente Dokumentenverarbeitung sowie Integrationen, die Content Intelligence direkt in bestehende Unternehmenssysteme einbetten.

Ein entscheidender Faktor ist dabei die Integration von KI in bestehende Content-Systeme. Intelligente Funktionen wie Klassifikation, Anreicherung oder Insights dürfen nicht losgelöst arbeiten, sondern müssen direkt mit dem führenden System verbunden bleiben. Nur so fließen neue Erkenntnisse, Metadaten und Bewertungen direkt zurück in das zentrale Repository und stehen dort wiederum strukturiert für Prozesse, Compliance und weitere Anwendungen zur Verfügung.

Der Vorteil: Unternehmen müssen ihre bestehende Dokumenten- und Prozesslandschaft nicht neu aufbauen. Stattdessen erweitern sie ihre bestehende Architektur gezielt um intelligente Funktionen. KI wird damit zur Erweiterung bestehender Prozesse nicht zum isolierten Experiment.

Governance wird zum Wettbewerbsfaktor

Gerade in regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen oder der öffentlichen Verwaltung gewinnt dieser Aspekt zusätzlich an Bedeutung. Mit Vorgaben wie dem EU AI Act steigen die Anforderungen an Nachvollziehbarkeit, Governance und Transparenz von KI-gestützten Entscheidungen. Unternehmen benötigen daher Plattformen, die nicht nur Automatisierung ermöglichen, sondern gleichzeitig Compliance und Kontrolle unterstützen.

Ein weiterer Vorteil integrierter Ansätze liegt in der Nutzung des bestehenden Kontextwissens: Systeme, die bereits Inhalte, Workflows und Berechtigungsstrukturen verstehen, ermöglichen es, KI-Funktionen deutlich schneller und zielgerichteter einzusetzen – ohne bestehende Governance zu gefährden oder Nutzerakzeptanz zu verlieren.

KI-Agenten produktiv einsetzen

Wie relevant dieses Thema inzwischen ist, zeigt auch die CommunityLIVE World Tour von Hyland im Juni in Frankfurt. Dort diskutieren Unternehmen und Branchenexperten, wie sich KI, Content Intelligence und Governance in konkrete Geschäftsprozesse integrieren lassen – und wie aus KI-Pilotprojekten tatsächlich skalierbare Anwendungen entstehen.