Was ist Enterprise-KI?
Unternehmens-KI bringt Menschen, Prozesse und Technologie zusammen, um die Reise zu einem autonomen Unternehmen zu ermöglichen. Sie bildet das strategische Fundament dafür, wie Unternehmen sich in Richtung Autonomie weiterentwickeln, indem sie menschliche Arbeitskräfte, agentenbasierte KI und automatisierte Entscheidungsfindung in einem gemeinsamen, kollaborativen Ökosystem verbindet, das End-to-End-Prozesse vollständig abwickelt. Wenn diese Kombination effektiv orchestriert wird, erhöht sie die betriebliche Effizienz, fördert Innovationen und verbessert die Entscheidungsfindung in einem zunehmend schnelllebigen, komplexen Geschäftsumfeld.
Die rasante Verbreitung von agentenbasierter KI und autonomen Agenten, die laut Prognosen bis 2026 in 40 % der Unternehmensanwendungen eingesetzt werden, erhöht die Bedeutung und Dringlichkeit von Unternehmens-KI erheblich. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, benötigen große Unternehmen die Fähigkeit, schneller zu agieren, ihre Abläufe zu skalieren und Innovationen zu fördern. Dabei ist Unternehmens-KI der Schlüssel, der menschlichen Arbeitskräften Kapazitäten für strategische, kognitive Aufgaben schafft, indem Routineaufgaben automatisiert und Daten genutzt werden, um schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.
In diesem Artikel wird der Begriff Unternehmens-KI definiert, erläutert, wie sie funktioniert, ihre praktischen Anwendungsbereiche untersucht, erklärt, wie der Erfolg gemessen werden kann, und die Rolle von Automation Anywhere bei der Beschleunigung des Weges zum autonomen Unternehmen beleuchtet.
Von Unternehmens-KI zum autonomen Unternehmen
Ein autonomes Unternehmen nutzt agentenbasierte Prozessautomatisierung (APA), um robotergesteuerte Prozessautomatisierung (RPA), KI-Agenten und menschliche Mitarbeitende zu orchestrieren und bis zu 80 % der Prozesse, selbst komplexe End-to-End-Prozesse, zu automatisieren. Autonome Unternehmen profitieren von einer erheblich gesteigerten Effizienz, Skalierbarkeit und Innovation, um bessere, schnellere und personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten, während sie Risiken und Kosten senken.
Unternehmens-KI ermöglicht ein autonomes Unternehmen, beginnend mit einfacher, aufgabenbezogener Automatisierung bis schließlich unternehmensweite Autonomie erreicht wird. In den ersten Etappen dieser Reise werden menschliche Mitarbeitende von einfachen Automatisierungen unterstützt. Anschließend werden intelligente KI-Agenten hinzugefügt, um mit menschlichen Mitarbeitenden an komplexeren Prozessen zusammenzuarbeiten. Schließlich übernehmen APA und KI-Agenten entscheidungsbasierte Aufgaben, um Prozesse eigenständig auszuführen, wobei sie sich auf menschliche Mitarbeitende zur Überwachung verlassen.
- Unterstützte Automatisierung nutzt Aufgabenautomatisierungen und agentenbasierte KI, um menschliche Arbeitskräfte zu unterstützen, Entscheidungsprozesse zu fördern und Abläufe zu beschleunigen, während die menschliche Kontrolle erhalten bleibt.
- Während dieser Etappe verfügen Unternehmen über Integritätsschutz, eine stabile Datenbasis und beherrschen den Einsatz von Automatisierung sowie grundlegenden KI-Tools, um Lösungen für Aufgaben wie Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung zu erproben.
- Intelligente Automatisierung integriert APA, um RPA, KI-Agenten und menschliche Mitarbeitende über komplexe, durchgängige Prozesse hinweg zu orchestrieren. So werden zahlreiche Aufgaben eigenständig ausgeführt, während Menschen weiterhin für die Überwachung und wesentliche Entscheidungen eingebunden bleiben.
- Während dieser Etappe verfügen Unternehmen über ein etabliertes Governance-Framework und eine Plattform, um Sicherheit sowie einen verantwortungsvollen Einsatz von KI sicherzustellen, während die Automatisierung im gesamten Unternehmen ausgeweitet wird. Menschliche Mitarbeitende und KI arbeiten an komplexen Prozessen zusammen, und KI bietet prädiktive Analysen in Echtzeit an.
- Autonome Unternehmen erweitern APA, um unabhängige, selbstlernende APA- und agentenbasierte KI-Systeme zu schaffen, die Prozesse mit minimalem menschlichem Eingreifen steuern, ausführen und überwachen.
- Bei dieser Etappe verwenden Unternehmen traditionelle, regelbasierte Automatisierungen sowie anpassungsfähigere, intelligente Komponenten, wobei menschliche Mitarbeitende für die Aufsicht oder kritische Entscheidungsfindung Teil des Prozesses bleiben.
Die meisten Unternehmen haben sich bereits auf diese Reise begeben – sei es, dass sie gerade erst mit gezielten Automatisierungspilotprojekten zur Unterstützung beginnen oder bereits daran arbeiten, agentenbasierte KI und APA unternehmensweit zu skalieren. Unternehmens-KI macht alles möglich.
Anwendungen von Unternehmens-KI
Unternehmens-KI transformiert Unternehmen, indem sie komplexe Workflows automatisiert und Möglichkeiten für neue Betriebs- und Optimierungsansätze aufzeigt. Jede Branche profitiert von Unternehmens-KI, was ihre Vielseitigkeit beim Schaffen von echtem Mehrwert für unterschiedliche Geschäftsbedürfnisse, -strukturen und -größen zeigt. Anwendungen reichen von Betrugserkennung und Risikobewertung in Finanzdienstleistungsunternehmen bis hin zu Diagnostik, Behandlungsempfehlungen und Überwachung kritischer Systeme im Gesundheitswesen.
Branchenübergreifende Anwendungen von Unternehmens-KI umfassen:
Telekommunikation: SoftBank setzt Unternehmens-KI ein, um eine Kapazität zu schaffen, die der von 4.500 Vollzeitbeschäftigten entspricht
- Herausforderung: Das Telekommunikationsunternehmen strebte den Übergang von RPA zu fortgeschritteneren Stufen der Unternehmens-KI an, mit dem Ziel, höherwertige Aktivitäten zu automatisieren und über die reine Automatisierung routinemäßiger Aufgaben hinauszugehen.
- Lösung: Durch den Einsatz von generativer KI und dem agentenbasierten Prozessautomatisierungssystem von Automation Anywhere befähigte SoftBank seine Teams, unternehmensweite KI-Automatisierungen zu ermitteln und umzusetzen, die Prozesse optimierten und die Abhängigkeit von menschlichem Eingreifen verringerten.
- Auswirkungen: SoftBank hat die Arbeit von 4.500 Vollzeitbeschäftigten neu gestaltet und automatisiert, 700 Stunden bei KI-gestützten Prognosen zum Anrufvolumen eingespart und die Personalbeschaffungsstunden um 85 % reduziert. Das Unternehmen strebt nun an, ein autonomes Unternehmen zu werden, indem es APA und agentenbasierte KI für Analysen und strategische Entscheidungsfindung einsetzt, um die Betriebseffizienz zu steigern.
Landwirtschaft: Cargill spart mit Unternehmens-KI bis zu 15 Millionen Dollar und verkürzt die Zeit der Auftragsbearbeitung auf weniger als 1 Minute
- Herausforderung: Der Hersteller von landwirtschaftlichen und industriellen Produkten wollte die Effizienz seines Auftragsmanagementprozesses verbessern, in dem Bestellungen von Tausenden von Unternehmen, von großen Unternehmen bis hin zu kleinen Landwirten, in unterschiedlichsten Formaten bearbeitet werden.
- Lösung: Durch den Einsatz agentenbasierter KI und des agentenbasierten Prozessautomatisierungssystems von Automation Anywhere automatisierte Cargill 70 % seines Auftragsmanagementprozesses ohne jegliche Geschäftsunterbrechung und mit einer umgehend verbesserten Kundenerfahrung.
- Auswirkungen: Cargill spart jetzt jährlich bis zu 15 Millionen Dollar in diesem einzigen Arbeitsablauf, mit Bestellungen, die in weniger als einer Minute bearbeitet werden. Menschlichen Mitarbeitende, die sich nicht mehr mit mühsamer manueller Auftragserfassung beschäftigen müssen, haben nun mehr Zeit, sich auf den Aufbau stärkerer Kundenbeziehungen zu konzentrieren.
Dienstleistungen: KPMG erzielt durch den Einsatz von Unternehmens-KI einen Nutzen von 90 Millionen Dollar und sieht zusätzlich Automatisierungspotenziale in Höhe von 150 Millionen Dollar für die Zukunft.
- Herausforderung: Die weltweite Unternehmensberatung steigerte die Betriebseffizienz durch Reduktion der Arbeitslasten. Sie begann mit Aufgabenautomatisierungen im Personalbeschaffungsprozess, wobei erste Erfolge dem Unternehmen das Vertrauen gaben, den Einsatz von Unternehmens-KI in komplexeren Abläufen zu erproben.
- Lösung: Durch den Einsatz von APA und agentenbasierter KI in Kombination mit der Dokumentenautomatisierung von Automation Anywhere hat KPMG die Wissensgewinnung sowie die Entwicklung neuer Lernerlebnisse automatisiert. Diese Prozesse wurden mit dem agentenbasierten Prozessautomatisierungssystem von Automation Anywhere orchestriert, das zur Erstellung selbstlernender KI-Agenten eingesetzt wird, die zukünftige Probleme vorhersagen und verhindern.
- Auswirkungen: KPMG hat die Rückstände um 50 Millionen Dollar reduziert und 30 Millionen Dollar gespart, indem die Forderungslaufzeit verkürzt wurde. Für die Zukunft hat das Unternehmen bereits 150 Millionen Dollar an zukünftigen Automatisierungsmöglichkeiten identifiziert, die durch Unternehmens-KI ermöglicht wurden.
Warum Unternehmens-KI (richtig umgesetzt) jetzt wichtig ist
In den oben genannten Anwendungsfällen und in unzähligen anderen Unternehmen weltweit schafft Unternehmens-KI messbare Geschäftsverbesserungen. Automatisierungen auf Aufgabenebene, kombiniert mit kognitiven KI-Agenten, die durch APA orchestriert werden, beseitigen Engpässe, steigern die geschäftliche Agilität, überwinden Informationssilos und ermöglichen es Mitarbeitenden, sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben zu konzentrieren.
Das ist allerdings noch nicht alles. Hier sind weitere Bereiche, in denen Unternehmens-KI echte Vorteile bietet:
- Betriebsgeschwindigkeit und Produktivität: Prozesse, die Wochen manueller Arbeit in Anspruch nahmen, können mithilfe von Unternehmens-KI in Sekunden erledigt werden. Alight nutzt Automation Anywhere, um Schadensfälle sechsmal schneller als mit manuellen Methoden zu bearbeiten und die Anzahl der Anrufe um die Hälfte zu reduzieren. Sumitomo Rubber Industries nutzt Automation Anywhere, um Logistikprozesse von 20 Tagen auf vier Stunden zu verkürzen. APA ermöglicht es, Betriebsabläufe zu beschleunigen, sodass Mitarbeitende mehr Zeit haben, sich zu konzentrieren und nachzudenken, mit Kunden und Stakeholdern zu interagieren sowie Entscheidungen schneller und mit größerer Sicherheit zu treffen.
- Skalierbarkeit: Unternehmens-KI hilft Unternehmen, globale Betriebsabläufe zu skalieren, indem es schnellere Prozesse ermöglicht, die zum Abschluss weniger Ressourcen benötigen. Es ermöglicht zudem eine skalierbare Wissensweitergabe, indem KI innerhalb von Sekunden Erkenntnisse aus umfangreichen Datensätzen gewinnt und Mitarbeitenden im gesamten Unternehmen wertvolle Informationen sofort verfügbar macht. Beispielsweise steigert IQVIA mit Automation Anywhere die Effizienz der Analytik um 80 % und senkt gleichzeitig die Kosten für Dateneingabe um 65 %.
- Innovation: Unternehmens-KI fördert Innovation, Agilität und Reaktionsfähigkeit auf Marktdynamiken. Es automatisiert Arbeitsabläufe, optimiert den Ressourceneinsatz und schafft Zeit, um ungenutztes menschliches Potenzial zur Problemerkennung und zur Erschließung neuer Chancen einzusetzen – all das während APA und KI-Agenten im Hintergrund essenzielle Prozesse ausführen. Da in vielen Branchen die Gesamtproduktivität in Forschung und Entwicklung zurückgeht, verschafft Unternehmens-KI den Mitarbeitenden mehr Zeit, neue Ideen zu entwickeln, sowie die nötigen Erkenntnisse, um Innovationen zu beschleunigen.
- Governance und Vertrauen: Unternehmens-KI verbessert die Governance, indem Automatisierungen mit einheitlichen Regeln und Leitplanken versehen werden, wie Informationen im gesamten Unternehmen verwaltet werden. KI-Agenten setzen Datenqualitätsstandards durch, überwachen die Einhaltung regulatorischer Vorgaben und schützen vertrauliche Informationen. Führende Unternehmen wissen wie wichtig Governance ist, selbst in ihren KI-Initiativen: Laut Accenture verfügen Unternehmen, die unternehmensweite Werte aus KI schöpfen, fast dreimal so wahrscheinlich über KI-Governance-Programme.
- Kosteneffizienz: Unternehmens-KI ermöglicht erhebliche Kosteneinsparungen, indem Workflows optimiert und Ressourceneinsatz reduziert werden, um eine höhere Effizienz zu erzielen. Dadurch werden die Betriebskosten gesenkt, während Qualität und Output erhalten oder sogar verbessert werden. Synergy nutzt Automation Anywhere, um jährlich 179.000 Ausnahmen bei der Abrechnung zu verwalten. Dies steigert die Effizienz und führt zu Einsparungen von 2,3 Millionen Dollar pro Jahr.
Herausforderungen bei der Einführung von Unternehmens-KI
Unternehmens-KI bietet erhebliche Effizienzgewinne und Kostensenkungspotenziale, doch die KI-Einführung ist mit Herausforderungen verbunden. Das Erkennen der Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Unternehmensmaßstab ist entscheidend, um Strategien zu entwickeln, die eine erfolgreiche Einführung sicherstellen und den ROI maximieren. Achten Sie auf diese potenziellen Fallstricke:
Herausforderungen bei der Datenerfassung und -integration
Unternehmens-KI basiert auf der Erfassung und Integration hochwertiger Daten aus unterschiedlichen Quellen, die den jeweiligen Fachbereich repräsentativ abbilden. Verteilte Datensysteme, Datensilos und inkonsistente Formate sind häufige Hindernisse, welche die Genauigkeit und Effektivität von KI-Modellen beeinträchtigen.
Mangel an KI-Expertise
Ein Mangel an qualifizierten KI-Fachleuten, die KI-Systeme effektiv entwerfen, entwickeln und verwalten können, kann die Implementierung von KI-Projekten verzögern und die Vorteile von KI-Technologien einschränken. Lösungen umfassen die Weiterbildung von bestehenden Mitarbeitenden, die Zusammenarbeit mit KI-Dienstleistern sowie den Einsatz von No-Code-KI-Plattformen wie AI Agent Studio von Automation Anywhere, die nur minimale Kenntnisse in Data Science erfordern, um KI-gestützte Lösungen zu entwickeln und bereitzustellen.
Rechtfertigung der Anfangsinvestition
Die Implementierung von Enterprise-KI kann erhebliche Anfangsinvestitionen in Technologien, Infrastruktur und Schulungen erfordern. Viele KI-Implementierungen bieten jedoch sofort einen Mehrwert. Bei Petrobras führte die Implementierung einer Automatisierungslösung mit generativer KI in nur drei Wochen zu Einsparungen von 120 Millionen $. Natürlich werden effektive KI-Implementierungen langfristig weiterhin Mehrwert schaffen, indem sie durch fortlaufende operative Effizienz, Kosteneinsparungen und Umsatzwachstum eine Rendite auf Investitionen erzielen.
Mangelnde Zustimmung der Stakeholder
Die Sicherung der Zustimmung aller organisatorischen Stakeholder ist für eine erfolgreiche KI-Einführung entscheidend. Widerstand gegenüber Veränderungen, unzureichende Transparenz hinsichtlich der Vorteile von KI sowie Befürchtungen bezüglich Arbeitsplatzverlust können unternehmensweite KI-Initiativen erheblich erschweren. Effektive Change-Management-Strategien, klare Wertversprechen sowie das Aufzeigen der Vielfalt von KI-Anwendungsfällen und erfolgreichen KI-Implementierungen können dazu beitragen, Stakeholder auf einen Nenner zu bringen und Begeisterung zu wecken.
Best Practices für die Implementierung von Unternehmens-KI
Die Einführung von KI nimmt zu: 90 % der Unternehmen erwarten, dass die KI-Budgets 2026 steigen. Dementsprechend gibt es keinen Mangel an Best Practices, um aus Erfolgen und Misserfolgen in verschiedenen Branchen zu lernen. Diese Erkenntnisse helfen Führungskräften, die Komplexität von Unternehmens-KI-Implementierungen zu bewältigen, um sicherzustellen, dass Initiativen einen bedeutenden und nachhaltigen Mehrwert schaffen.
Nachfolgend finden Sie ein praxisnahes Framework zur Implementierung von Unternehmens-KI-Lösungen im großen Maßstab.
Festlegen von Unternehmenszielen und Erfolgskennzahlen. Identifizieren Sie konkrete Anwendungsfälle, in denen KI Mehrwert schaffen kann, um die passenden KI-Tools auszuwählen und messbare Ziele zu definieren. Dies stellt sicher, dass KI-Projekte wirkungsvolle Ergebnisse erzielen und dazu beitragen, die Unternehmensziele zu erreichen.
Bewerten der Eignung von Daten und Infrastruktur. Suchen oder entwickeln Sie hochwertige Datenpipelines und implementieren Sie Daten-Governance-Frameworks, um eine konsistente und sichere Datenverwaltung zu gewährleisten. Diese Vorgehensweisen fördern Zuverlässigkeit, Vertrauen und Sicherheit von KI und unterstützen die Einhaltung von regulatorischen Vorgaben.
Starten von gezielten, hochwirksamen Pilotprojekten. Pilotprojekte ermöglichen es Unternehmen, APA und agentenbasierte KI zu testen und konkrete Vorteile aufzuzeigen, bevor eine Skalierung erfolgt. Zum Beispiel hat Merck Automatisierungen für die Verarbeitung von Compliance-Dokumenten im Rahmen eines Pilotprojekts eingeführt, wodurch 150.000 Stunden eingespart und Unternehmens-KI-Initiativen unter anderem in den Bereichen Betrieb, Produktentwicklung und Lieferkette angestoßen wurden.
Etablieren einer verantwortungsvollen KI- und Automatisierungs-Governance. Setzen Sie Integritätsschutz und Infrastruktur ein, um Unternehmens-KI zu steuern und eine verantwortungsvolle Nutzung von KI und Automatisierung zu ermöglichen. Beispielsweise hilft die Schaffung eines Ethikkomitees für Unternehmens-KI, Projekte kritisch zu überprüfen und Standards für Fairness und Transparenz zu wahren, Vertrauen aufzubauen und gleichzeitig die Einhaltung der gesetzlichen Anforderungen sicherzustellen.
Anwenden von APA, um agentenbasierte KI-Denkprozesse mit RPA-gestützter Ausführung und menschlicher Überwachung zu orchestrieren. APA nutzt sowohl traditionelle, regelbasierte Automatisierungen als auch adaptivere, intelligente Komponenten, wodurch Geschäftsprozesse autonom ablaufen können, während menschliche Mitarbeitende weiterhin eingebunden bleiben. Setzen Sie frühzeitig eine APA-Plattform wie das Agentenbasierte Prozessautomatisierungssystem von Automation Anywhere ein, um eine nahtlose Integration aller Komponenten der Unternehmens-KI sicherzustellen.
Skalieren und kontinuierlich optimieren. Erarbeiten Sie zusammen mit verschiedenen Abteilungen und Stakeholdern eine ganzheitliche KI-Strategie für Ihr Unternehmen, die auf Skalierbarkeit ausgerichtet ist und gemeinsamen Erfolg fördert. Führen Sie ein Kompetenzzentrum (Center of Excellence = CoE) ein und nutzen Sie Tools wie den CoE Manager von Automation Anywhere, um Automatisierungsinitiativen effektiv zu steuern, zu skalieren und zu optimieren. Einen adaptiven Ansatz zu verfolgen, gewährleistet, dass KI- und Automatisierungsinitiativen anpassungsfähig, effektiv und relevant bleiben und langfristig und kontinuierlich Mehrwert bieten.
Strategie und Architektur von Unternehmens-KI
Daten- und Infrastrukturgrundlage
Unternehmens-KI erfordert den Zugriff auf große Mengen an Unternehmensdaten. Effizientes Datenmanagement, Skalierbarkeit über Abteilungen hinweg und die Fähigkeit, verschiedene Datentypen zu verarbeiten, sind wesentliche Merkmale, die sicherstellen, dass die Plattform auch wachsenden Geschäftsbedürfnissen gerecht werden kann, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Plattformen sollten vorgefertigte Pakete, APIs und Integration-Platform-as-a-Service-Programme verwenden, um nahtlos mit bestehenden Infrastrukturen zu interagieren und der Unternehmens-KI Echtzeitdaten zu liefern.
APA als das Automatisierungsgeflecht, das KI-Erkenntnisse mit der Umsetzung verbindet
APA-Plattformen koordinieren KI-Agenten, traditionelle Automatisierungen, APIs, Dokumente und menschliche Arbeitskräfte, um zielorientierte Automatisierungen zu schaffen, die eigenständig planen, ausführen, lernen und sich selbst optimieren. Plattformen müssen sicher und verantwortungsbewusst mit jeder Anwendung, jedem Team, jeder Umgebung und Daten arbeiten, um Barrieren zwischen Menschen, Apps und Prozessen abzubauen.
Governance- und Compliance-Schicht
Unternehmens-KI-Plattformen müssen sichere Leitplanken und Governance für eine verantwortungsbewusste Nutzung von KI, mit integrierter Sicherheit zum Schutz sensibler Daten und zur Gewährleistung von Datenschutz und regulatorischer Compliance, enthalten. Plattformen sollten Observability-Tools bereitstellen, um das Verhalten von KI-Agenten, die Nutzung von Tools und die Leistung zu überwachen und zu prüfen. Darüber hinaus sollten Evaluierungsfunktionen zur Verfügung stehen, um Genauigkeit und Konsistenz zu messen.
Zukünftige Trends in der Unternehmens-KI
Unternehmens-KI entwickelt sich schnell. Hier sind einige Bereiche, in denen Unternehmen heute mit der Planung und Investition beginnen können, um in den nächsten Jahren einen Schritt voraus zu sein.
- ROI: Mit den erwarteten Ausgaben für KI, die bis 2029 jährlich um mehr als 30 % steigen sollen, müssen Führungskräfte echte und wirklich große Ergebnisse aus diesen Investitionen vorweisen, was Daten zu KI-Einsätzen, -Leistungen und -Ergebnissen erfordert.
- Interoperabilität: Kommunikationsprotokolle wie A2A und MCP ermöglichen es KI-Agenten, systemübergreifend zusammenzuarbeiten, und unterstreichen die Bedeutung eines unabhängigen APA-Plattform-Ansatzes, der Governance, Sicherheit, Integrationen und weitere zentrale Aspekte vereint.
- KI-fokussierte Prozesse: Um die Skalierbarkeit, Geschwindigkeit, Genauigkeit und Produktivität von Unternehmens-KI zu erhöhen, werden Unternehmen Prozesse neu gestalten, um KI zu ermöglichen, das gewünschte Ergebnis ohne menschliches Eingreifen zu liefern.
- Schulung: Unternehmen müssen die Schulung und Weiterbildung der Mitarbeitenden priorisieren, um die KI-Kompetenz im gesamten Unternehmen zu verbessern, damit Teams Unternehmens-KI in mehr Bereichen und mit größerer Wirkung einsetzen können.
Automation Anywhere gestaltet die Zukunft der Unternehmens-KI und unterstützt Unternehmen dabei, schnell den Weg zum autonomen Unternehmen zu beschreiten. Das agentenbasierten Prozessautomatisierungssystem bietet eine einheitliche Orchestrierungsplattform, die durch unternehmensweite Automatisierung messbare Geschäftsergebnisse erzielt.
Den Erfolg von Unternehmens-KI messen
Die Verknüpfung von KI-Initiativen mit konkreten Geschäftsergebnissen stellt sicher, dass Unternehmen Mehrwert schaffen und strategische Ziele erreichen. Unternehmen, die sich an Best Practices für Unternehmens-KI, wie hochwertige Daten, umfassende Sicherheits- und Governance-Strukturen sowie den gezielten Einsatz von KI zur Erreichung klar definierter Geschäftsziele orientieren, werden einen deutlich höheren Mehrwert aus ihren KI-Investitionen erzielen.
Wichtige Kennzahlen, mit denen Unternehmen den Erfolg agentenbasierter KI messen können, umfassen:
- Automatisierungsrate zur Messung des Anteils an Aufgaben und Prozessen, die innerhalb eines Teams, einer Abteilung oder eines Systems automatisiert sind.
- Rendite (Return on Investment = ROI), die sowohl messbare Effekte wie höhere Geschwindigkeit und Kosteneinsparungen als auch feinere Nutzen wie verbesserte Genauigkeit und optimierte Nutzererfahrung umfasst.
- Einführung, um den Prozentsatz der Mitarbeitenden, die Automatisierungstools verwenden, und den Prozentsatz der automatisierten Prozesse zu zeigen.
- Governance-Metriken, um KI-Genauigkeit, Datenschutzverletzungen, Ausfallzeiten, Erklärbarkeit und Reifegrad des Governance-Programms zu beziffern.
- Entscheidungsgeschwindigkeit, um zu zeigen, wie KI-gestützte Automatisierungen die Zykluszeiten verkürzen, die Informationsverbreitung beschleunigen und genauere Vorhersagen und Prognosen liefern.
Verfolgen Sie diese und ähnliche Leistungskennzahlen für Unternehmens-KI und berichten Sie darüber mindestens monatlich oder verwenden Sie eine APA-Plattform, die Echtzeit-Dashboards bereitstellt. Besprechen Sie Fortschritte und Rückschläge häufig und führen Sie vierteljährliche Überprüfungen durch, um potenzielle Probleme zu vermeiden und Einblicke in KI-Bereitstellungen zu teilen.
Wie Automation Anywhere das autonome Unternehmen vorantreibt
Während 88 % der Unternehmen bereits KI nutzen, experimentieren oder testen 62 % immer noch nur mit eingeschränkten Anwendungsfällen. Die Skalierung von KI im gesamten Unternehmen kann, wie jede traditionelle Transformation oder Veränderungsmanagementmaßnahme, eine Herausforderung sein, insbesondere da die bedeutendsten Chancen der Unternehmens-KI bei komplexen Prozesse liegen, die viele Systeme und Teams betreffen.
Um ein autonomes Unternehmen zu werden, müssen die grundlegenden Strukturen der Betriebsabläufe neu gedacht und ein neuer Maßstab für das Erreichbare in Unternehmen gesetzt werden. Dafür ist zudem eine einheitliche Automatisierungsplattform erforderlich, die komplexe, langandauernde Prozesse nahtlos über Abteilungen, externe Partner und Anwendungen hinweg automatisiert, um KI in sämtliche Bereiche der Unternehmensabläufe zu integrieren.
- Integrierte APA-Plattform: Automation Anywhere vereint RPA, agentenbasierte KI, Orchestrierung und mehr, indem traditionelle Automatisierungstechnologien mit KI-Agenten kombiniert werden, um bis zu 80 % der Prozesse zu automatisieren und bleibt dabei stets plattform-, tool- und herstellerunabhängig.
- Autonome Operationen im großen Maßstab: Automation Anywhere befähigt Unternehmen, zielorientierte KI-Agenten zu entwickeln, die automatisch über verschiedene Geschäftsfunktionen hinweg Aufgaben ausführen, sich anpassen und eigenständig Entscheidungen treffen.
- Governance und Vertrauen: Automation Anywhere ermöglicht unternehmensweite Governance, Compliance und Transparenz, um Workflows zu optimieren, Betriebsabläufe zu verbessern und mit Vertrauen zu skalieren.
- Geschäftsauswirkungen: Automation Anywhere ermöglicht es, das volle Potenzial agentenbasierter KI auszuschöpfen – von der Prozessidentifikation bis zur Nachverfolgung der Rendite (Return on Investment = ROI) –, um Automatisierungen in großem Maßstab einzuführen, die schnellere Entscheidungszyklen, geringere Betriebskosten, eine verkürzte Time-to-Value und weitere Vorteile bieten.
Automation Anywhere bietet die Infrastruktur, die einen schnelleren Weg zum autonomen Unternehmen ermöglicht. Kunden wechseln zügig von Pilotprojekten und Experimentierphasen mit KI zum Einsatz agentenbasierter KI und erzielen dadurch eine messbare Rendite (Return on Investment = ROI) durch schnellere Umsetzung, geringere Betriebskosten und nahtlose Skalierbarkeit. Agentenbasierte Lösungen für die Kreditorenbuchhaltung, das Kunden-Onboarding und andere allgegenwärtige Tätigkeiten beschleunigen die Umstellung von Pilotprojekten auf einen produktiven Betrieb durch speziell entwickelte, regulierte KI-Agenten, die nachweisbare Ergebnisse bei geschäftskritischen Prozessen liefern.
Häufig gestellte Fragen
Wie kann Unternehmens-KI bei Nachhaltigkeit und ESG-Zielen unterstützen?
Offenlegungspflichten zu ESG- und Nachhaltigkeitszielen schaffen enorme administrative und Berichtslasten für Unternehmen. Und Unternehmen investieren, um Schritt zu halten: nur 7 % reduzieren ihre ESG-Budgets. Unternehmens-KI automatisiert langsame, manuelle Datenbeschaffungs-, Berichts- und Offenlegungsprozesse, um Kosten zu senken, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und Einblicke zu liefern, die ESG- und Nachhaltigkeitsauswirkungen vorantreiben.
Was sind die größten Fehlannahmen bei der Implementierung von Unternehmens-KI?
Die größte Fehlannahme bei der Implementierung von Unternehmens-KI ist die oft zitierte Vorstellung, dass nahezu alle KI-Pilotprojekte scheitern. Tatsächlich erleben tausende von Unternehmen echte und messbare Auswirkungen von KI-Implementierungen aller Größen. Eine weitere verbreitete Fehlannahme bei der Implementierung von Unternehmens-KI ist, dass sie Arbeitsplätze abbauen wird. Tatsächlich zeigen aktuelle Untersuchungen, dass das Jobwachstum für Rollen, die gezielt von Unternehmens-KI adressiert werden, zugenommen hat.
Was ist der Unterschied zwischen Unternehmens-KI und einem autonomen Unternehmen?
Unternehmens-KI ermöglicht ein autonomes Unternehmen, indem sie RPA für die Ausführung von Aufgaben steuert und verwaltet und dabei gemeinsam mit menschlichen Mitarbeitenden durch APA orchestriert wird. Das autonome Unternehmen verlässt sich auf Unternehmens-KI als die denkende, handelnde und skalierende Komponente der Autonomie.
Wie beeinflusst Unternehmens-KI die Rollen und Qualifikationsanforderungen der Mitarbeitenden?
Unternehmens-KI hebt menschliche Arbeitskräfte aus der eintönigen Aufgabenebene heraus und ermöglicht ihnen, sich auf kognitiv anspruchsvollere, kreativere und strategischere Tätigkeiten zu konzentrieren. Allerdings erfordern KI und Automatisierung von Mitarbeitenden in nahezu jeder Rolle den Erwerb neuer Kompetenzen – beispielsweise effektives Prompting für Generative KI, ein vertieftes Datenverständnis, Sicherheit und Datenschutz sowie, für diejenigen, die KI implementieren, Kenntnisse in Programmierung, Design und Softwareentwicklung.
In welchem Maßstab sollten Unternehmen Rendite (Return on Investment = ROI) von ausgereiften KI-Programmen erwarten?
Ein KI-Reifegradmodell bietet ein Framework und einen Fahrplan, um zu einem autonomen Unternehmen zu werden. In fünf Phasen zeigt das Modell, wie Unternehmen von grundlegenden, menschlich gesteuerten Automatisierungen zu einem vollständig autonomen Betrieb übergehen können. Fortgeschrittene KI-Programme setzen agentenbasierte KI ein, die komplexe Prozesse mit minimaler menschlicher Aufsicht ausführt. Dabei steuert und überwacht die KI die Abläufe, während menschliche Mitarbeitende die kritischen Entscheidungen treffen.
Wie werden aufkommende Vorschriften (wie die KI-Verordnung der EU) die Einführung von Unternehmens-KI beeinflussen?
Die KI-Verordnung (EU AI Act) der Europäischen Union regelt die Entwicklung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der EU. Sie implementiert Anforderungen an Governance, Risikomanagement und Transparenz und setzt Grenzen für oder verbietet riskantere KI-Anwendungen. Obwohl es so erscheinen mag, als würden solche KI-Vorschriften die Einführung von KI verlangsamen, wird die Einhaltung von Transparenz- und Governance-Regeln Unternehmen dazu anregen, ganzheitlichere, zentralisierte Unternehmens-KI-Initiativen zu schaffen, die die Einführung tatsächlich beschleunigen könnten.
