KI wird Teil der Unternehmens-IT – vom Chat zur Prozessintegration

Texte formulieren, Informationen zusammenfassen oder erste Ideen entwickeln – Anwendungen wie ChatGPT oder Microsoft Copilot gehören für viele Mitarbeitende inzwischen zum Arbeitsalltag.

Für Unternehmen beginnt der interessantere Teil aus unserer Sicht jedoch erst jetzt. Denn der nächste Schritt besteht nicht darin, einfach einen weiteren Chatbot einzuführen. Er beginnt dort, wo künstliche Intelligenz mit vorhandenem Unternehmenswissen, bestehenden Anwendungen und tatsächlichen Geschäftsprozessen verbunden wird.

Das Wissen ist häufig bereits vorhanden

Gerade kleine und mittlere Unternehmen verfügen über umfangreiches Fachwissen. Es steckt in technischen Datenblättern, Arbeitsanweisungen, Projektunterlagen, Herstellerdokumentationen, Datenbanken oder SharePoint-Bibliotheken. Das Problem ist häufig nicht, dass Informationen fehlen. Sie müssen gefunden werden.

Ein Mitarbeiter benötigt eine technische Angabe und öffnet mehrere PDF-Dateien. Ein anderer sucht die aktuelle Arbeitsanweisung. Ein Kollege weiß aus Erfahrung, in welchem Ordner die richtige Dokumentation liegt. Eine KI-gestützte Wissenssuche kann hier einen sehr konkreten Nutzen schaffen. Statt Ordnerstrukturen manuell zu durchsuchen, wird eine Frage gestellt. Das System durchsucht die dafür freigegebenen Unternehmensinformationen, ermittelt relevante Inhalte und formuliert daraus eine Antwort. Idealerweise bleibt dabei nachvollziehbar, auf welcher Quelle die Information basiert.

Beispiel aus der Werbetechnik

In einem Werbetechnikbetrieb existieren zahlreiche technische Unterlagen. Datenblätter für Folien und Textilien, Verarbeitungstemperaturen, Transferzeiten, Druckparameter oder Herstellerhinweise müssen bei der täglichen Arbeit berücksichtigt werden.

Eine Frage könnte beispielsweise lauten:
„Welche Temperatur und Presszeit benötigt Material XY auf Polyester?“

Ein interner Wissensassistent kann die hinterlegten Herstellerinformationen durchsuchen und die entsprechende Angabe zusammen mit dem verwendeten Datenblatt bereitstellen. Entscheidend ist dabei nicht nur die Geschwindigkeit. Mindestens ebenso wichtig ist, dass das System bei fehlenden Informationen keinen plausibel klingenden Wert erfindet. Bei technischen oder geschäftlichen Informationen muss erkennbar sein, ob eine belastbare Quelle vorhanden ist.

Der nächste Schritt: KI verbindet sich mit Anwendungen

Die gleiche Technologie kann inzwischen deutlich mehr als Dokumente durchsuchen. KI-Systeme können klar definierte Funktionen vorhandener Anwendungen verwenden. Solche Systeme werden häufig als KI-Agenten bezeichnet. Der Begriff selbst ist dabei weniger wichtig als das Prinzip dahinter.

Die Anwendung erhält beispielsweise einzelne Funktionen wie:

• Kunde suchen
• Artikelinformationen abrufen
• Lagerbestand prüfen
• Projektinformationen ermitteln
• Vorgang vorbereiten
• Auftragsentwurf erzeugen

Was technisch dahintersteht, kann von Unternehmen zu Unternehmen vollkommen unterschiedlich sein. Bei einem Unternehmen steht eine moderne REST-API zur Verfügung. Bei einem anderen liegen die benötigten Daten in einer SQL-Datenbank. Ein weiteres Unternehmen arbeitet mit einer individuellen Branchenlösung.

Die Integrationsaufgabe besteht darin, aus diesen bestehenden Systemen kontrollierbare Funktionen bereitzustellen. Die KI muss nicht wissen, wie eine bestimmte Warenwirtschaft intern aufgebaut ist. Sie kennt lediglich die Funktionen, die sie für den jeweiligen Prozess benötigt.

Beispiel: Eine Bestellung kommt per E-Mail

Ein typischer Prozess in vielen Unternehmen beginnt mit einer E-Mail. Ein Kunde sendet eine Bestellung als PDF. Heute öffnet ein Mitarbeiter die Nachricht, liest den Anhang, sucht den Kunden in der Warenwirtschaft, übernimmt Artikel und Mengen, prüft Preise und Lieferfähigkeit und legt anschließend den Auftrag an. Bei einzelnen Bestellungen ist dieser Aufwand überschaubar. Bei vielen wiederkehrenden Vorgängen entsteht daraus jedoch ein erheblicher Anteil täglicher Arbeitszeit.

Ein KI-gestützter Prozess kann einen großen Teil davon vorbereiten. Die eingehende Nachricht wird erkannt und das Dokument ausgewertet. Kunde, Artikel, Mengen und weitere Bestellinformationen werden strukturiert erfasst. Anschließend werden diese Informationen mit der Warenwirtschaft abgeglichen. Sind Kunde und Artikel eindeutig und erfüllen die Daten alle festgelegten Regeln, kann ein Auftragsentwurf erzeugt werden. Gibt es dagegen Unstimmigkeiten, übernimmt ein Mitarbeiter.

Aus einer Vielzahl vollständig manuell zu bearbeitender Vorgänge werden damit vor allem die Fälle sichtbar, bei denen tatsächlich eine Entscheidung erforderlich ist.

Nicht jede Aufgabe gehört der KI

Gerade bei produktiven Unternehmensprozessen ist eine klare Aufgabenteilung sinnvoll. KI eignet sich besonders gut dafür, Sprache, Dokumente und unstrukturierte Informationen zu verstehen. Eindeutige Geschäftsregeln lassen sich dagegen weiterhin zuverlässiger durch klassische Software abbilden.

Ein sinnvoller Ablauf kann deshalb beispielsweise so aussehen:

• Die KI versteht die eingehende Bestellung
• Die Warenwirtschaft liefert Kunden-, Artikel- und Bestandsinformationen
• Feste Regeln prüfen die Angaben
• Das System erstellt einen Auftragsentwurf
• Ein Mitarbeiter kontrolliert und gibt ihn frei

Erst danach wird der eigentliche Auftrag angelegt. Wenn sich ein solcher Ablauf im täglichen Betrieb als zuverlässig erweist, können klar definierte Standardfälle später weiter automatisiert werden.

Unterschiedliche Systeme sind kein grundsätzliches Hindernis

Gerade im Mittelstand gibt es selten eine vollständig einheitliche Softwarelandschaft. Microsoft 365, lokale Warenwirtschaften, Webshops, Datenbanken und branchenspezifische Anwendungen existieren häufig nebeneinander. Das ist für den Einsatz moderner Automatisierung kein grundsätzliches Problem. Entscheidend ist die Verbindung zwischen den einzelnen Systemen. Moderne Anwendungen stellen dafür APIs bereit. Bei älteren Lösungen können Datenbankschnittstellen, Dateiimporte oder individuell entwickelte Adapter verwendet werden. Dadurch muss die bestehende Software nicht vollständig ersetzt werden. Neue Funktionen können gezielt dort ergänzt werden, wo sie benötigt werden.

Automatisierung bedeutet nicht nur Geschwindigkeit

Ein erfahrener Mitarbeiter kann einen einzelnen einfachen Vorgang häufig sehr schnell bearbeiten. Der Nutzen einer Automatisierung entsteht deshalb nicht nur dadurch, dass einzelne Schritte einige Sekunden schneller ausgeführt werden. Entscheidend ist ihre Häufigkeit.

E-Mail öffnen. Anhang lesen. Daten übertragen. Zwischen Anwendungen wechseln. Informationen abgleichen. Standardwerte prüfen.

Bei einem Vorgang ist dieser Aufwand gering. Bei mehreren hundert Vorgängen entsteht daraus ein erheblicher Teil der täglichen Arbeitszeit. Eine gute Automatisierung versucht deshalb nicht zwangsläufig, jeden Prozess vollständig ohne Menschen auszuführen. Sie übernimmt vor allem die eindeutigen und wiederkehrenden Schritte und macht die Ausnahmen sichtbar.

Je intelligenter die Prozesse, desto wichtiger die IT-Grundlage

KI ersetzt bestehende Unternehmens-IT nicht. Im Gegenteil. Je stärker KI mit produktiven Prozessen verbunden wird, desto wichtiger werden sauber gepflegte Benutzerkonten, Berechtigungen, Schnittstellen, Datenbestände und Sicherheitskonzepte.

Microsoft 365, SharePoint, Server, Datenbanken und vorhandene Unternehmensanwendungen verlieren dadurch nicht an Bedeutung. Sie werden zu Datenquellen und Werkzeugen einer zusätzlichen Integrationsschicht. Deshalb lässt sich KI aus unserer Sicht nicht sinnvoll losgelöst von der übrigen IT betrachten.

Vom einzelnen Anwendungsfall zur integrierten Lösung

Ein sinnvoller Einstieg beginnt nicht mit der Frage, wie viel KI sich technisch einsetzen lässt. Er beginnt mit einem konkreten Problem. 

• Wo suchen Mitarbeiter regelmäßig nach Informationen?
• Welche Dokumente werden immer wieder manuell ausgewertet?
• An welcher Stelle werden Daten zwischen mehreren Anwendungen übertragen?
• Welche Vorgänge folgen festen Regeln und welche benötigen tatsächlich eine Entscheidung?

Ein erster Anwendungsfall kann beispielsweise eine Wissenssuche auf Basis freigegebener SharePoint-Dokumente sein. Darauf aufbauend können später weitere Funktionen ergänzt werden – etwa die Abfrage von Produktinformationen, die Verarbeitung eingehender Dokumente oder die Vorbereitung eines Vorgangs in einer vorhandenen Unternehmensanwendung.

So entsteht schrittweise eine Lösung, die nicht möglichst komplex sein muss, sondern im täglichen Betrieb zuverlässig funktioniert.

KI wird Bestandteil moderner Unternehmens-IT

Für uns ist künstliche Intelligenz deshalb kein vollständig neuer Bereich neben der bestehenden Unternehmens-IT. Sie erweitert vorhandene digitale Prozesse.

Dazu gehören weiterhin:

• Server- und Cloud-Infrastruktur
• Microsoft 365 und Benutzerverwaltung
• Netzwerke und Sicherheit
• Datenbanken und Schnittstellen
• Webanwendungen und individuelle Software
• Automatisierung

Hinzu kommen Systeme, die Sprache und Dokumente verstehen und vorhandene Werkzeuge gezielt einsetzen können. Die Technologien dahinter werden sich weiter verändern. Der grundlegende Bedarf bleibt jedoch derselbe:

Unternehmensinformationen müssen sicher verfügbar sein. Systeme müssen miteinander kommunizieren können. Und Prozesse müssen so gestaltet werden, dass Menschen und Software sinnvoll zusammenarbeiten.

Genau dort sehen wir die Aufgabe eines modernen IT-Systemhauses. Nicht möglichst viel KI einzusetzen. Sondern dort intelligente Automatisierung zu schaffen, wo sie im täglichen Betrieb einen konkreten Unterschied macht.