Künstliche Intelligenz: So können Unternehmen das KI-Potenzial vollumfänglich nutzen

von Hendrik Siegeln

Laut dem MuleSoft Connectivity Report treiben Unternehmen die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) weiter voran. Dem gegenüber steht eine mit den Jahren gewachsene IT-Landschaft, mit der sich dieses Vorhaben nicht „on the fly“ umsetzen lässt.

Laut dem MuleSoft Connectivity Report treiben Unternehmen die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) weiter voran. Dem gegenüber steht eine mit den Jahren gewachsene IT-Landschaft, mit der sich dieses Vorhaben nicht „on the fly“ umsetzen lässt.

^{Bildquelle: (C) GabiUY / Pixabay}

Trotz des Hypes um die neuen Möglichkeiten, welche KI bietet, sollte Unternehmen bewusst sein, dass sie mit deren Nutzung nicht die Time-to-Market um die Hälfte reduzieren oder ihren Umsatz verdoppeln können. Das wird aufgrund der hohen Prozessautomatisierung und der Leistungsdichte nicht passieren. Vielmehr kann die KI dazu beitragen, dass Anbieter sich ein wenig gegenüber der Konkurrenz abheben, was in einem harten Wettbewerbsumfeld entscheidend sein kann. Diese Situation lässt sich etwa mit dem Spitzensport vergleichen, in dem ausgefeilte Technologien dafür sorgen, dass eine Mannschaft um hundertstel Sekunden schneller im Ziel ist.

KI braucht Daten

Damit KI-Technologien ihr Potenzial entfalten können, sind Unternehmen gefordert, ihnen ihre vorhandenen Daten ganzheitlich zur Verfügung zu stellen. Nur dann kann die KI Beziehungen erkennen und daraus Rückschlüsse ziehen. Allerdings ist eine solche Bereitstellung in Unternehmen meist nicht möglich, da die Daten in unterschiedlichen Anwendungen hinterlegt sind – etwa in ERP-, CRM- sowie PIM-Systemen oder in Lösungen zur Produktionssteuerung.

Allerdings, so ein weiteres Ergebnis der MuleSoft-Studie, sind 70 % dieser Anwendungen nicht miteinander bzw. mit den Kerngeschäftsprozessen verbunden. Die Folge sind fragmentierte Prozesse und ein erheblicher Effizienzverlust für das gesamte Unternehmen. Darüber hinaus kann durch die fehlende Integration der Applikationen auch das Potenzial der darin abgelegten Daten nicht vollumfänglich ausgeschöpft werden – nicht von den Mitarbeitenden und schon gar nicht von Large Language Models (LLM). Dabei sind Letztere gerade darauf angewiesen, um auf Basis der Daten hochwertige Erkenntnisse oder Empfehlungen abzuleiten. Das Fehlen einer ganzheitlichen Sicht auf alle Anwendungen und die darin enthaltenen Daten beeinträchtigt nicht nur die Effektivität von KI-Algorithmen, sondern gefährdet auch die Zuverlässigkeit der generierten Ergebnisse.

Integration gewinnt zunehmend an Bedeutung

Deshalb sollten Unternehmen bestrebt sein, ihre bestehenden Systeme miteinander zu vernetzen. Dieser Ansatz ist nicht neu! Allerdings ging es Unternehmen in der Vergangenheit darum, die Anwendungen sowie die darin enthaltenen Daten lediglich zusammenzuführen, um die Effizienz von Geschäftsprozessen zu erhöhen und Mitarbeiter davon zu entlasten, zur Entscheidungsfindung Daten aus unterschiedlichen Applikationen in unendlich großen „Excel-Tapeten“ zusammenzutragen. Zur erwähnten Vernetzung gibt es zwei Herangehensweisen: entweder die einzelnen Systeme punktuell miteinander zu verbinden oder aber eine Integrationsplattform einzuführen, die auf wiederverwendbaren APIs basiert. Die letztgenannte Variante bringt mittel- bis langfristig entscheidende Vorteile mit sich. Hier ist vor allem die Flexibilität zu nennen, denn Unternehmen können ihre Systemlandschaft nach Bedarf skalieren, indem sie standardisiert zusätzliche Lösungen einführen oder vorhandene ablösen bzw. eliminieren. Bei Point-to-Point-Verbindungen hingegen sind IT-Abteilungen gefordert, bei jedem Projekt die beteiligten Systeme erneut durch individuelle Programmierung miteinander zu vernetzen.

Mit KI hat sich die Relevanz dessen, Business-Anwendungen zu integrieren, um so eine ganzheitliche Sicht auf alle verfügbaren Daten zu erhalten, verstärkt. Dabei sollten folgende Aspekte berücksichtigt werden:

• Aktualität sicherstellen
  Traditionell erfolgt die Datensynchronisation zwischen unverbundenen Anwendungen bisher oftmals über Nacht. Doch das ist zu kurz gesprungen, insbesondere bei der Kundenbetreuung. Ein Beispiel ist die Bestellaufgabe eines Kunden, der unmittelbar danach bemerkt, dass er veraltete Adressdaten angegeben hat. Wenn er dann direkt seinen Lieferanten kontaktiert, um die Daten zu korrigieren, wurde die Bestellung noch nicht vom Shop- zum Auftragsverarbeitungssystem übertragen. Daher ist es erforderlich, eine Datenintegration in Echtzeit zu gewährleisten.
  
  
• Redundanzen vermeiden
  Wenn Daten lediglich von einer Quelle in eine andere verschoben werden, entstehen Kopien, was sich negativ auf die Datenqualität auswirkt. Eine KI „weiß“ dann nicht, welcher Datensatz aktuell ist. Über die Integration von Applikationen entsteht eine Single Source of Truth, die sicherstellt, dass die KI auf Basis akkurater Daten verlässliche Vorhersagen und Empfehlungen liefert.
  
  
• Governance-Strategie definieren
  Neue Wege der Integration von Daten für KI-Anwendungsfälle erfordern eine neue Sichtweise auf die Governance der Integration. Es bedarf gut durchdachter Richtlinien und Verfahren, um KI-Technologien mit bestehenden Systemen, Workflows und Geschäftsprozessen zu verbinden. Ziel dabei ist, Risiken zu minimieren und die Einhaltung der sich entwickelnden rechtlichen und ethischen Anforderungen zu gewährleisten.

Fazit

Je mehr Informationen der KI zeitnah und im richtigen Kontext zur Verfügung gestellt werden, desto besser kann sie daraus Empfehlungen ableiten. Dabei wird sich die Zahl der zu integrierenden Systeme potenzieren. Während es „früher“ lediglich darum ging, Kenntnisse über objektive Daten wie Umsätze, Kosten oder Produktverfügbarkeiten zu erlangen, stehen heute zusätzlich subjektive Informationen im Zentrum, die beispielsweise auf Amazon oder Google hinterlegt sind. Die dort abgegebenen Bewertungen können mithilfe von KI sekundenschnell ausgewertet werden. So lassen sich Rückschlüsse ziehen, warum etwa Produkte, die einen bestimmten Werkstoff beinhalten oder eine gewisse Form haben, vom Markt nicht angenommen werden – wichtige Erkenntnisse, wenn es um die Entwicklung neuer Lösungen geht. Zusätzlich können die Mitarbeiter durch eine applikationsübergreifende Bereitstellung der Daten schneller Entscheidungen treffen und Geschäftsprozesse anstoßen. Vor diesem Hintergrund bilden Integrationsplattformen in Unternehmen das Fundament für die Nutzung neuer Technologien und bieten gleichzeitig maximale Flexibilität, um sowohl operative als auch strategische Ziele zu erreichen.

Der Autor:

Hendrik Siegeln ist Geschäftsführer der Integration Matters GmbH, eines Unternehmens der Salesfive Gruppe. Als Full-Service-Partner unterstützt das Unternehmen seine Kunden durch die Integration von Daten und Automatisierung von Geschäftsprozessen bei der Realisierung ihrer digitalen Vision.