Autonomous Enterprise
Der steile Aufstieg zum Gipfel der KI
In vielen Unternehmen steht das Thema KI und Automatisierung ganz vorne auf der Prioritäten-Liste. Auf die erste Euphorie kann jedoch schnell Ernüchterung folgen, wenn strategische Überlegungen fehlen. Tipps für eine belastbare Strategie zur nachhaltigen Etablierung von KI im Unternehmen.
Der folgende Artikel beantwortet unter anderem folgende Fragen:
- Was versteht man unter dem Begriff "Autonomous Enterprise"?
- Warum ist eine belastbare Strategie für die Transformation zum Autonomous Enterprise notwendig? W
- Wie kann man die Vision des Autonomous Enterprise in operative Schritte herunterbrechen?
- Welche Rolle spielt die Architektur bei der Transformation zum Autonomous Enterprise?
- Wie unterstützen datengetriebene Erkenntnisse die Optimierung?
- Warum ist kontinuierliches Datenmanagement und -qualität wichtig?
- Welche Technologien gehören zum KI-Werkzeugkasten für den Autonomous Enterprise?
- Wie können Low Hanging Fruits in der Roadmap berücksichtigt werden?
- Warum ist eine datengetriebene Basis mit hohem Reifegrad wichtig?
- Wie gewährleistet man die Nachhaltigkeit des KI-Einsatzes im Unternehmen?
KI-Piloten und MVPs als kleine und schnelle Schritte sind ein guter Startpunkt, aber langfristig führt die fehlende Einbettung in etwas Übergeordnetes und Steuerndes zu erheblichen Nachteilen: singuläre Komponenten lassen sich meist nicht effizient wiederverwenden oder über den Einzelfall hinausskalieren. Dadurch verpasst man die Chance auf einen echten Wissens- und Fähigkeitsaufbau im Unternehmen, der nur durch einen gezielten Technologieeinsatz erreichbar ist. Aus diesem Grund ist die Entwicklung einer KI-Strategie so elementar, um Inneffizienzen zu vermeiden und den Transformationsprozess in Richtung eines Autonomous Enterprise zu starten.
Vision: Autonomous Enterprise
Hinter dem Begriff des Autonomous Enterprise steht die Vision eines sich selbstoptimierenden und vollständig automatisierten Unternehmenssystems. Dieses Ziel ist nicht von heute auf morgen zu erreichen und muss deshalb als evolutionärer, schrittweiser Reifeprozess verstanden werden. Am besten lässt es sich durch eine Roadmap mit intelligent gesetzten Schwerpunkten und einer realistischen Zeitplanung erreichen. Dieses Herunterbrechen eines langfristigen Ziels in operative Schritte ist für die erfolgreiche Ausrichtung auf das Autonomous Enterprise von zentraler Bedeutung. Es erfordert unter anderem eine stetige Evaluierung und Priorisierung, um festzulegen welche Ideen und Ansätze weiterverfolgt und wann realisiert werden. Diese Prozesse entscheiden oft über die langfristige Innovationskraft von Unternehmen und sollten deshalb von erfahrenen Experten begleitet werden.
| Nur ein strategischer Einsatz von KI ist ein nachhaltiger Einsatz von KI. Dafür bedarf es Wissen, Fähigkeiten und Technologien. |
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Langfristig zu denken bedeutet übrigens nicht, dass die Low Hanging Fruits am Wegesrand nicht gewinnbringend genutzt werden sollten. Wenn Optimierungsbereiche und Anwendungsfälle so erfolgsversprechend sind, dass sie wirtschaftlichen Nutzen und Skalierungseffekte bei geringem Aufwand ermöglichen, sollte ihre Realisierung in der Roadmap entsprechend berücksichtigt werden. Das können beispielsweise Agenten sein, die Teilprozesse in der Wertschöpfungskette mittels KI und Regeln vollautomatisieren. Ein anderes Beispiel ist die Anreicherung von Entscheidungen mit wichtigen Informationen, um den menschlichen Aufwand bei der Bewertung von Vorschlägen möglichst gering zu halten.
Center-Out-Architektur statt Insel-Lösungen
Für den Wandel zum Autonomous Enterprise ist die Architektur von zentraler Bedeutung. Denn intelligente und selbststeuernde Systeme benötigen eine Vielzahl an unterschiedlichen Komponenten und Agenten, die in Wechselwirkung miteinander interagieren müssen. Dabei können je nach Anwendungsfall und Komplexitätsgrad verschiedenste Elemente – einzeln oder kombiniert – zum Einsatz kommen. Sie entstammen dem breiten KI-Werkzeugkasten mit Machine Learning, Deep Learning, NLP, LLM und generativer KI. Die jeweils betrachtete Prozesstrecke und den spezifischen Nutzungskontext definieren die Architektur und Technologieerfordernisse – ein Unternehmenshauptprozess wie Order-to-Cash oder Pay-to-Procure unterscheidet sich dabei deutlich von einem Produktberatungs-ChatBot.
Betrachtet man die vielseitigen Anforderungen an Technologien, Komponenten und Agenten in den vorhandenen Prozessen von Großunternehmen (GU) wird ersichtlich, weshalb die Geschäfts- und Systemarchitektur von entscheidender Bedeutung für die Automatisierung und den Einsatz von KI ist. Für die Transformation zum Autonomous Enterprise führt in GU deshalb kein Weg am Center-Out-Ansatz vorbei, der für Variantenvielfalt, unterschiedliche Nutzungskontexte, Komplexitätsreduzierung und Wiederverwendbarkeit sorgt.
Datengetriebene Erkenntnisse
Zur Identifizierung und Evaluierung von Optimierungsbedarf sollten Entscheider neben qualitativen auch auf eine quantitative, datengetriebene Basis mit hohem Reifegrad zugreifen. Die unternehmensinternen Daten zu strukturieren, ist in der Realität daher oft die erste zeitintensive Herausforderung, die der eigentlichen Analyse und den Erkenntnisgewinnen vorausgeht. Technologien wie Process Mining helfen dabei, Daten prozessorientiert aufzubereiten und zu analysieren, um Erkenntnisse über die Prozessrealität zu erlangen, bevor die Automatisierung beginnen kann.
Kontinuierliches Datenmanagement und -qualität bleibt über den gesamten Prozess eine zentrale Anforderung. KI-Anwendungen sind auf eine hohe Datenqualität angewiesen, um erfolgreich zu lernen und sich an neue Entwicklungen anzupassen. Denn letztendlich entscheidet die Qualität der Daten auch über die Leistung der Modelle und damit über den Mehrwert, den KI und Automatisierung im Unternehmensalltag schaffen kann.
Nur Strategie sorgt für Nachhaltigkeit
Es ist unbestritten, dass KI in vielen Unternehmen großes Optimierungspotenzial freisetzen kann. Wie bei jedem Technologieeinsatz ist das allerdings nur dann der Fall, wenn die dahinter liegende Strategie zielführend ist. Nur ein strategischer Einsatz von KI ist ein nachhaltiger Einsatz von KI: Dafür bedarf es Wissen, Fähigkeiten und Technologien, um die Architektur auf den Transformationsprozess in Richtung Autonomous Enterprise anzupassen und innovative Impulse zu setzen.
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