4 verborgene Gründe, warum KI-Pilotprojekte ins Stocken geraten – und was Führungskräfte tun müssen, um schnell zu skalieren

Die größte KI-Herausforderung von heute: Schneller Übergang von Pilotprojekten zu unternehmensweiten Auswirkungen

Teams fühlen sich zunehmend unter Druck, da Führungskräfte greifbare Ergebnisse aus KI-Investitionen verlangen. Angesichts rasant wechselnder Märkte, Regularien, Wettbewerber und Technologien erwarten Vorstände und Geschäftsleitungen spürbare Ergebnisse und eine hohe Rendite (Return on Investment = ROI) – und zwar sofort.

Aber trotz des Drucks, harte Ergebnisse zu zeigen, verlassen zwei Drittel der KI-Projekte niemals die Pilotphase, so McKinsey.

Das zentrale Problem liegt nicht in den Fähigkeiten der KI, sondern darin, dass die meisten Pilotprojekte als isolierte Experimente konzipiert werden, anstatt als unternehmensweite Systeme, die Ergebnisse über sämtliche Geschäftsfunktionen hinweg erzielen. Unternehmen verbringen Zeit damit, zu beweisen, dass KI funktionieren kann, aber nicht genug Zeit damit, zu definieren, was das Unternehmen benötigt und wie man diese Auswirkungen über Systeme, Teams und Prozesse hinweg skalieren kann.

Unternehmen benötigen Geschwindigkeit, aber Geschwindigkeit im großen Maßstab ist schwer fassbar – hier ist der Grund warum

Geschwindigkeit ist der Bereich, in dem KI-Projekte einen Großteil ihres Wertes schöpfen. Wir sehen Kunden wie Jemena, die die Rechnungsverarbeitungszeit von acht Tagen auf denselben Tag verkürzen, KeyBank, die 40.000 Dokumente autonom verarbeitet, SoftBank, die die Personalbeschaffungsstunden um 85 % reduziert, und Masin, das die rechtlichen Prüfungen von Wochen auf Minuten verkürzt.

Aber die eigentliche Dringlichkeit ist nicht die Geschwindigkeit der Aufgaben; es ist die Geschwindigkeit des Unternehmens: Laut Accenture sagen 90 % der C-Level-Führungskräfte, dass sich das Tempo des Geschäftswandels in diesem Jahr beschleunigt hat, und 84 % erwarten, dass die Beschleunigung anhält. Leider fühlen sich nur 42 % bereit zu reagieren.

Um erfolgreich zu sein, benötigen Unternehmen die Geschwindigkeit von KI in großem Maßstab – das heißt, die Fähigkeit, von einem erfolgreichen KI-Pilotprojekt zu orchestrierten Ergebnissen im gesamten Unternehmen überzugehen. Da geraten die meisten KI-Pilotprojekte ins Stocken. Hier sind vier Gründe, warum:

1. Fähigkeiten und Ressourcen, um es zu erledigen

Unternehmen stehen vor der Wahl: maßgeschneiderte KI entwickeln, sich auf teure Berater verlassen oder darauf warten, dass Anbieter Funktionen hinzufügen. Das alles braucht Zeit und Ressourcen.

Herkömmliche Ansätze erfordern den Aufbau von einmaligen Automatisierungen oder eng gefassten KI-Funktionen. Diese skalieren nicht oder halten nicht mit den sich entwickelnden Geschäftsanforderungen Schritt, insbesondere da KI mit Lichtgeschwindigkeit voranschreitet und die Fähigkeit der Unternehmen übertrifft, sich kontinuierlich neu aufzustellen.

2. Governance zur Minderung von Risiken

Für Unternehmen dürfen Governance und Vertrauen kein nachträglicher Gedanke sein, insbesondere wenn KI in geschäftskritische Prozesse übergeht. Erklärbarkeit, Prüfbarkeit, Sicherheit, Kontrollen und Compliance sind Grundvoraussetzungen.

Die manuelle Implementierung von Governance, einschließlich KI-Integritätsschutz, Zugriffskontrollen, Data Masking und Richtliniendurchsetzung, verlängert die Implementierungszeiten um mehrere Monate. Da Vorschriften wie SOC 2 Typ II, ISO 27001-Zertifizierungen und andere regulatorische oder branchenspezifische Anforderungen strenger werden, wird Governance zu einem Skalierbarkeitsengpass statt zu einem Ermöglicher von Vertrauen.

3. Technische Infrastruktur, um es zum Laufen zu bringen

Die Vielzahl der Integrationen mit Altsystemen im gesamten Unternehmen erscheint einfach, wenn ein menschlicher Arbeiter zwischen Bildschirmen und Apps wechselt. Der Aufbau benutzerdefinierter Integrationen zwischen KI und Kernsystemen erhöht die technische Verschuldung, verlangsamt die Bereitstellungen, schränkt die Wiederverwendbarkeit ein, blockiert die Skalierbarkeit und erhöht den Wartungsaufwand.

Wenn das Unternehmen nicht einen vollständigen Stack aus Connectoren, Kontextmanagement und Orchestrierungslogik aufbaut, scheitern KI-Pilotprojekte, da sie nur einen kleinen Teil eines Prozesses abdecken und den gesamten operativen Ablauf nicht umfassend unterstützen.

4. Zusammenarbeit, um den Kreis zu schließen

Indem menschliche Mitarbeitende mit KI-Agenten zusammenarbeiten, werden entscheidende Voraussetzungen für die Skalierbarkeit im Unternehmen geschaffen. Der Wert steigt, wenn Menschen Kontext, Urteilsvermögen und Aufsicht bieten können.

Doch KI-Pilotprojekte konzentrieren sich häufig auf eng umrissene Aufgaben, anstatt auf ganzheitliche Workflows, die menschliche Ausnahmebehandlung, Feedbackschleifen und iterative Optimierung einbeziehen. Ohne ein System, das kontinuierliches Lernen und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten unterstützt, ist Skalierung unmöglich.

Der fehlende Link: Wie agentenbasierte KI Skalierbarkeit ermöglicht

Die meisten Pilotprojekte scheitern, weil sie als einmalige Projekte bereitgestellt werden, um KI-Funktionen zu testen. KI-Agenten bieten einen überlegenen Ansatz, da sie eigenständig über verschiedene Systeme hinweg agieren, als Tools zusammenarbeiten, um komplexe Geschäftsanforderungen zu erfüllen, und sich problemlos im gesamten Unternehmen skalieren lassen.

Agentenbasierte KI revolutioniert das Betriebsmodell grundlegend, indem sie mit einem Ziel beginnt, durch intelligente Entscheidungsfindung die nächsten optimalen Schritte ermittelt und sich nahtlos über ERP-, CRM-, ITSM-Systeme, individuelle Anwendungen und weitere Plattformen hinweg bewegt – ganz wie ein erfahrener Mitarbeiter. Agenten ziehen Daten aus den richtigen Quellen, arbeiten in Echtzeit mit Menschen zusammen und führen Prozesse von Anfang bis Ende durch.

Orchestrierte Zusammenarbeit zwischen Agenten und Menschen verwandelt KI von einer Ansammlung isolierter Automatisierungen in wiederverwendbare, ergebnisorientierte agentenbasierte Systeme, die unternehmensweit skalierbar sind. Mit dem Geschäftsziel als Ausgangspunkt werden Agenten zusammengestellt und orchestriert, um dieses Ziel zu erreichen und die Zyklen vom Pilotprojekt bis zur Produktion zu beschleunigen.

Wichtige Fragen zu Governance, Integrationen und Zusammenarbeit

Um den Weg für die Inbetrachtziehung agentenbasierter KI-Lösungen zu ebnen, sollten Führungskräfte von KI-Initiativen sich folgende drei Fragen stellen:

Wie werden Sie eine ordnungsgemäße Governance sicherstellen? Gartner sagt, dass nur 35 % der KI-Fähigkeiten von der IT entwickelt werden, was bedeutet, dass die meisten KI-Projekte außerhalb etablierter Governance-Infrastrukturen sind. Agentenbasierte Plattformen verfügen über Funktionen für Governance, Sicherheit und Compliance, um den Übergang von Pilotprojekten in den produktiven Betrieb zu beschleunigen.

Wie werden Sie benutzerdefinierte Integrationen mit veralteten ERP-, CRM- und anderen Systemen entwickeln und pflegen? Folgen Sie mit Fragen nach, wie die Stack-Komplexität, Multi-Cloud-Infrastrukturen, hybride Arbeitsarrangements, Remote-Teams und verteilte Systeme den erforderlichen Aufwand erhöhen. Agentenbasierte Plattformen verfügen über vorgefertigte Bibliotheken von Enterprise-Connectors, die eine schnelle Integration mit gängigen sowie spezialisierten Geschäftsanwendungen ermöglichen.

Wie werden Sie kollaborative Mensch-Agent-Systeme fördern, die menschliche Arbeiter stärken und erheben?
Während 70 % der Arbeitnehmer bereit sind, mit Agenten zu arbeiten, integrieren laut Accenture nur 27 % der Unternehmen aktiv Agenten über verschiedene Funktionen. Agentenbasierte Plattformen erleichtern die Orchestrierung zwischen Mensch und Agent, sodass sich Fach- und Führungskräfte auf Entscheidungsfindung, Strategie, Kundeninteraktionen und andere wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können.

Wenn diese Fragen schwer zu beantworten sind oder noch mehr Fragen aufwerfen, ist das ein Zeichen dafür, dass herkömmliche Automatisierung und isolierte KI-Pilotprojekte nicht ausreichen. Stattdessen könnten agentenbasierte Lösungen die bessere Wahl sein. Durch die Kombination von zielorientierten KI-Agenten, bestehender Automatisierung, Anwendungen und menschlicher Expertise zur Bewältigung komplexer, mehrstufiger Prozesse von Anfang bis Ende können Unternehmen wirkungsstarke Lösungen in wenigen Tagen statt in Monaten implementieren. Und Unternehmen behalten die Kontrolle durch integrierte Governance, Integritäzsschutz, Überwachung sowie kontinuierliches Lernen und Verbesserung.

In einer Welt mit geringen Margen und steigendem operativem Druck steigern agentenbasierte Lösungen die Entscheidungsqualität, minimieren Fehler und Verzögerungen und erweitern die Kapazitäten Ihres Teams, um das Unternehmen voranzubringen.

Skalierung und Wirkung von KI mit den agentenbasierten Lösungen von Automation Anywhere beschleunigen

Um KI-Investitionen in messbaren Geschäftswert zu verwandeln, benötigen Unternehmen mehr als nur KI-Funktionen; sie brauchen agentenbasierte Systeme, die skalieren.

Die agentenbasierten Lösungen von Automation Anywhere bieten genau das. Basierend auf dem branchenführenden Agentenbasierte Prozessautomatisierungssystem (APA) und angetrieben von der Process Reasoning Engine (PRE) verwandeln sie fragmentierte, isolierte Prozesse in koordinierte, ergebnisorientierte Workflows, die KI-Agenten, Menschen und Systeme ganzheitlich orchestrieren.

Um Implementierungen zu beschleunigen, können agentenbasierte Solution Blueprints innerhalb weniger Tage für Prozesse in den Bereichen Finanzen, Beschaffung, Kundensupport und anderen geschäftskritischen Bereichen bereitgestellt werden. Diese bieten ein No-Code-Erlebnis, das speziell für Anwender ohne Entwicklerkenntnisse konzipiert ist, und ermöglichen durch native Connectoren nahtlose Integrationen mit ERP-, CRM- und ITSM-Systemen.

Und weil APA für Unternehmensumgebungen entwickelt wurde, sind Governance und Sicherheit grundlegend und eben nicht hinzugefügt. Native Zugriffskontrollen, Data Masking, Audit Trails, kontinuierliche Modellevaluierungen und Integritätsschutz von KI gewährleisten, dass jeder Agent verantwortungsbewusst und transparent agiert.
 

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