Wie KI die Interaktion mit Unternehmenssoftware verändert

Anders Landig:

Wenn man den Markt betrachtet, scheint sich derzeit eine Schere zu öffnen: Auf der einen Seite Unternehmen, die bereits intensiv mit KI arbeiten und eigene Lösungen entwickeln. Auf der anderen Seite Unternehmen, die noch ganz am Anfang stehen und erste Use Cases testen. Beobachtet ihr das genauso?

Jonas Degener:

Ja, diese Schere sehen wir definitiv. Interessanterweise liegt der Unterschied aber selten darin, ob ein Unternehmen KI einsetzen möchte oder nicht. Der entscheidende Faktor sind die Grundlagen.

Viele Unternehmen konzentrieren sich zunächst auf das KI-Modell selbst. In Wirklichkeit geht es aber zuerst um Daten, Prozesse, Strukturen und Abläufe. Das KI-Modell ist oftmals nur die letzte Schicht. Die erfolgreichsten Projekte entstehen dort, wo Unternehmen zunächst ihre Daten- und Prozesslandschaft aufräumen und erst darauf aufbauend KI einsetzen.

Wir erleben häufig, dass Unternehmen möglichst schnell einen Agenten oder einen Chatbot bauen möchten. Fehlen die Grundlagen, bleibt der Erfolg meist aus. Werden diese Grundlagen dagegen sauber aufgebaut, entstehen oft schneller und nachhaltiger Ergebnisse.

Anders Landig:

Warum fällt dieser Schritt vielen Unternehmen so schwer?

Mirko Pleli:

Weil die Erwartungen häufig durch private KI-Erfahrungen geprägt werden. Jeder kann heute ChatGPT, Claude oder Gemini ausprobieren und erlebt dort sehr schnell beeindruckende Ergebnisse.

Im Unternehmenskontext gelten jedoch andere Regeln. Dort spielen Datensicherheit, Governance, Compliance und Systemlandschaften eine zentrale Rolle. Es darf nicht beliebig möglich sein, Unternehmensinformationen an beliebige Modelle zu übertragen.

Genau deshalb ist Grundlagenarbeit so wichtig. Daten müssen strukturiert vorliegen, Prozesse müssen definiert sein und es braucht einen sicheren Rahmen. Erst dann lassen sich die gleichen positiven Erfahrungen erzielen, die viele Nutzer aus ihrem privaten Umfeld kennen.

Jonas Degener:

Hinzu kommt noch ein weiterer Punkt: Im Business reicht es nicht aus, wenn ein KI-System gelegentlich gute Ergebnisse liefert.

Wenn ein privater Assistent einmal eine falsche Antwort gibt, probiert man es einfach erneut. Wenn eine KI jedoch in einem Serviceprozess nur sieben von zehn Tickets korrekt klassifiziert, wird das schnell als Misserfolg wahrgenommen.

Deshalb setzen wir bei vielen Projekten erstaunlich wenig KI ein. Unser Prinzip lautet: so wenig KI wie möglich, so viel KI wie nötig. Entscheidend sind stabile Prozesse und eine saubere Datenbasis.

Anders Landig:

Neben den Grundlagen scheint viele Unternehmen auch die schiere Menge an Technologien zu überfordern. Beobachtet ihr das ebenfalls?

Mirko Pleli:

Vor allem in den vergangenen zwei Jahren war das deutlich sichtbar. Der Markt war voller neuer Lösungen, Plattformen und Versprechen. Viele Unternehmen wussten nicht, welchen Weg sie einschlagen sollten.

Inzwischen wird die Situation aber übersichtlicher. Anbieter wie SAP investieren massiv in sichere Plattformen, Agenten-Frameworks und integrierte Entwicklungsumgebungen. Dadurch entstehen klarere Orientierungspunkte für Unternehmen. Die Auswahl bleibt groß, aber der Weg wird nachvollziehbarer.

Jonas Degener:

Überforderung entsteht oft nicht durch ein einzelnes Tool, sondern durch die Vielzahl unterschiedlicher Werkzeuge, die gleichzeitig eingeführt werden.

Jeder Mitarbeitende probiert etwas anderes aus, jede Abteilung verfolgt einen eigenen Ansatz. Deshalb empfehlen wir, zunächst einen gemeinsamen technologischen Rahmen festzulegen. Häufig sind das hybride Architekturen aus SAP- und Microsoft-Technologien.

Es geht nicht darum, Innovation einzuschränken, sondern einen gemeinsamen Werkzeugkasten zu schaffen. Sonst entsteht schnell Chaos statt Mehrwert.

Anders Landig:

Welche Entwicklungen haltet ihr aktuell für besonders relevant?

Jonas Degener:

Die spannendsten Innovationen finden derzeit weniger in den KI-Modellen selbst statt als in den Datenplattformen darunter.

Die großen Technologieanbieter investieren massiv in moderne Datenarchitekturen wie Microsoft Fabric, Databricks oder SAP Datasphere. Dort entstehen die Grundlagen, die KI überhaupt erst produktiv nutzbar machen.

Wir sprechen häufig von „vertikalem Start und horizontaler Skalierung“. Das bedeutet: Man baut zunächst einen Prozess vollständig durch – von der Datenquelle bis zur Anwendung. Sobald das funktioniert, kann man dieselben Bausteine für viele weitere Anwendungsfälle nutzen.

Der größte Mehrwert entsteht aktuell dort, wo Unternehmen ihre Datenprodukte professionalisieren und harmonisieren.

Anders Landig:

Und welche Entwicklungen sind speziell in der SAP-Welt spannend?

Mirko Pleli:

Ein sehr interessantes Beispiel ist das neue SAP Joule Studio.

Ursprünglich diente es dazu, individuelle Agenten für Lösungen wie die SAP Sales Cloud oder Service Cloud zu entwickeln. Mittlerweile entwickelt sich Joule Studio jedoch zu einer deutlich umfassenderen Plattform.

Unternehmen können dort nicht nur Agenten bauen, sondern auch Prozesse automatisieren, Erweiterungen entwickeln und Side-by-Side-Anwendungen umsetzen. Besonders spannend ist der Ansatz des sogenannten Intent-based Development. Dabei beschreibt ein Anwender sein Ziel in natürlicher Sprache und die Plattform unterstützt bei der Umsetzung.

Gleichzeitig entsteht mit Joule ein zentraler Zugangspunkt zur gesamten SAP-Landschaft. Anwender können künftig über eine Oberfläche Informationen aus CRM-, ERP- oder HR-Systemen abrufen, ohne ständig zwischen Anwendungen wechseln zu müssen.

Anders Landig:

Was bedeutet diese Entwicklung für Customer Experience, Portale und digitale Kundenschnittstellen?

Jonas Degener:

Der größte Mehrwert entsteht durch die Vielzahl möglicher Interaktionskanäle.

Früher war häufig das Portal der zentrale Zugangspunkt. Heute kann derselbe Prozess über ein Portal, eine mobile App, einen Chatbot oder künftig auch über einen KI-Agenten bereitgestellt werden.

Für den Nutzer wird der Kanal zunehmend zweitrangig. Entscheidend ist, dass er die gewünschte Aufgabe schnell und unkompliziert erledigen kann. 

Mirko Pleli:

Genau dort spielt KI ihre Stärke aus. Ein Assistent sollte nicht nur Fragen beantworten, sondern konkrete Aufgaben unterstützen oder sogar selbst ausführen können.

Der eigentliche Mehrwert entsteht durch die Verbindung mit Unternehmenssystemen und Prozessen. Erst dadurch werden aus Chatbots echte digitale Assistenten. Gleichzeitig werden Portale zunehmend Teil eines größeren Ökosystems und nicht mehr der einzige Zugangspunkt für digitale Services.

Anders Landig:

Ein Begriff, der dabei immer wieder fällt, ist MCP. Warum wird dieses Thema aktuell so stark diskutiert?

Jonas Degener:

MCP steht für Model Context Protocol. Vereinfacht gesagt handelt es sich um einen Standard, der es KI-Systemen ermöglicht, auf Funktionen und Prozesse in Unternehmenssystemen zuzugreifen.

Dadurch kann ein Agent nicht nur Informationen liefern, sondern beispielsweise auch Aktionen ausführen, Daten abrufen oder Prozesse anstoßen.

Entscheidend ist dabei, dass bestehende Berechtigungs- und Sicherheitskonzepte weiterhin gelten. Nutzer erhalten über den Agenten nur Zugriff auf die Informationen und Funktionen, für die sie ohnehin berechtigt sind.

Dadurch entstehen völlig neue Möglichkeiten der Interaktion mit Unternehmenssystemen. 

Anders Landig:

Wenn man euch zuhört, könnte man den Eindruck gewinnen, dass wir künftig nur noch mit Chats arbeiten und klassische Anwendungen verschwinden. Ist das die Richtung, in die wir gehen?

Jonas Degener:

Nicht unbedingt. Ich glaube nicht, dass Frontends verschwinden werden. Was sich verändert, ist die Art und Weise, wie Frontends entstehen und genutzt werden.

Heute arbeiten wir überwiegend mit festen Anwendungen. Künftig werden die eigentlichen Fähigkeiten eines Unternehmens stärker in Services, Datenprodukten und Funktionen liegen. Unterschiedliche Oberflächen können dann auf dieselben Fähigkeiten zugreifen.

Ein und derselbe Prozess könnte beispielsweise über ein Portal, eine App, einen Chat oder einen Agenten ausgeführt werden. Die zugrunde liegende Funktion bleibt dabei dieselbe. Das Frontend wird austauschbarer, während die eigentlichen Business Capabilities in den Mittelpunkt rücken. 

Anders Landig:

Das bedeutet, die Arbeitsoberfläche wird deutlich individueller?

Jonas Degener:

Genau. Wir bewegen uns weg von der Idee einer Anwendung, die für alle Nutzer identisch aussieht.

Künftig könnte ein Mitarbeitender für ein bestimmtes Projekt oder einen konkreten Anwendungsfall genau die Oberfläche erhalten, die er gerade benötigt. Diese Oberfläche stellt die relevanten Informationen, Prozesse und Kennzahlen bereit und kann sich mit veränderten Anforderungen wieder verändern.

Dadurch entsteht eine deutlich höhere Flexibilität. Unternehmen müssen nicht mehr für jeden Anwendungsfall eine eigene Anwendung entwickeln. Stattdessen lassen sich bestehende Fähigkeiten immer wieder neu kombinieren. 

Mirko Pleli:

Das ist letztlich eine Entwicklung, die wir aus unserem privaten Alltag bereits kennen. Dort sind wir gewohnt, dass Inhalte und Informationen individuell auf uns zugeschnitten werden.

In vielen Business-Anwendungen war das bisher nur eingeschränkt möglich. Oft mussten sich Nutzer an die Software anpassen. Künftig kann sich die Software stärker an den Nutzer anpassen.

Das bedeutet natürlich nicht, dass jeder Mitarbeitende seine eigene Anwendung entwickelt. Aber die Möglichkeiten zur Personalisierung werden deutlich größer und damit häufig auch die Akzeptanz der Systeme. 

Anders Landig:

Dann geht es am Ende gar nicht darum, Menschen durch KI zu ersetzen, sondern ihnen die Arbeit passender zu machen?

Jonas Degener:

Genau. Die große Veränderung besteht aus meiner Sicht nicht darin, dass Menschen verschwinden. Die Veränderung besteht darin, wie Menschen mit digitalen Systemen zusammenarbeiten.

Unternehmen werden künftig weniger starre Anwendungen bereitstellen und stattdessen Daten, Services und Funktionen, die flexibel genutzt werden können. Menschen können dann stärker selbst entscheiden, wie sie auf diese Fähigkeiten zugreifen möchten.

Der digitale Arbeitsplatz wird dadurch individueller, flexibler und stärker auf die jeweilige Aufgabe zugeschnitten sein. 

Anders Landig:

Zum Abschluss: Welchen ersten Schritt sollten Unternehmen jetzt gehen?

Mirko Pleli:

Zunächst braucht es ein klares Zielbild. Unternehmen sollten definieren, wo sie langfristig hinwollen und welche Rolle KI dabei spielen soll.

Entscheidend ist, ein Fundament zu schaffen, auf dem später viele unterschiedliche Anwendungsfälle entstehen können. Wer nur einen einzelnen Use Case löst, baut häufig einen isolierten Prototypen statt einer skalierbaren Lösung.  

Jonas Degener:

Ich würde es so zusammenfassen: Erst den Werkzeugkasten bauen, dann die Use Cases lösen.

Viele Unternehmen entwickeln heute für jeden einzelnen Anwendungsfall eine individuelle Lösung. Nachhaltiger ist es, zunächst Datenarchitektur, Integrationen und wiederverwendbare Fähigkeiten aufzubauen. Dann lassen sich neue Use Cases deutlich schneller und kostengünstiger realisieren. 

Fazit

Die Zukunft von Business AI entscheidet sich nicht allein durch neue Sprachmodelle oder Agentensysteme. Erfolgreich werden vor allem die Unternehmen sein, die ihre Daten, Prozesse und Systeme auf ein gemeinsames Fundament stellen. Erst dadurch entstehen die Voraussetzungen für skalierbare KI-Anwendungen.

Gleichzeitig deutet sich ein fundamentaler Wandel in der Art an, wie Menschen mit Unternehmenssoftware arbeiten. Statt starrer Anwendungen rücken flexible Fähigkeiten, Datenprodukte und Services in den Mittelpunkt. Frontends werden individueller, Prozesse kanalunabhängig und digitale Arbeitsplätze stärker auf die jeweilige Aufgabe zugeschnitten.

Mit anderen Worten: Die Zukunft gehört nicht dem einen perfekten KI-Agenten. Sie gehört Unternehmen, die die richtigen Grundlagen schaffen und daraus ein flexibles digitales Ökosystem entwickeln können.