Künstliche Intelligenz (KI) verändert die geschäftlichen Abläufe grundlegend. Wer KI im Unternehmen einsetzen möchte, braucht jedoch mehr als nur die passende Technologie. Eine durchdachte Strategie, eine solide Datenbasis und klare Governance-Strukturen sind unabdingbare Elemente eines erfolgreichen KI-Einsatzes. Technologisch bietet die SAP Business AI Platform Unternehmen eine fortschrittliche Grundlage, um die notwendigen Voraussetzungen zu schaffen und KI-Agenten erfolgreich zu implementieren.
In diesem Blogbeitrag erläutern wir, welche Schritte Unternehmen gehen müssen, um KI-ready zu werden. Dazu gehören die Entwicklung einer KI-Strategie, die Sicherstellung der erforderlichen Datenqualität und die Etablierung einer tragfähigen Governance. Außerdem geht der Beitrag näher auf die Rolle der SAP Business AI Platform ein und skizziert, wie sich typische Fehler rund um den KI-Einsatz vermeiden lassen.
Eine KI-Strategie muss auf klaren Unternehmenszielen basieren und messbare Ergebnisse definieren, bevor technische Lösungen ausgewählt werden.
Eine einheitliche Datenbasis und hochwertige Stammdaten bilden das Fundament für jedes erfolgreiche KI-Projekt.
Data Governance definiert Verantwortlichkeiten, Qualitätsstandards und Compliance-Vorgaben für den sicheren Umgang mit Daten im KI-Kontext.
Die SAP Business AI Platform bildet das technologische Fundament, um künstliche Intelligenz direkt in bestehende Geschäftsprozesse zu integrieren und unternehmensweit zu etablieren.
Die Vorbereitung auf KI bezeichnet einen systematischen Prozess, mit dem Unternehmen die technischen, organisatorischen und kulturellen Voraussetzungen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz schaffen. Es geht nicht darum, möglichst schnell ein KI-Tool einzuführen. Es geht darum, die gesamte Organisation für den KI-Einsatz zu befähigen.
Drei Säulen tragen eine erfolgreiche KI-Vorbereitung: Strategie, Datenbasis und Governance. Die Strategie definiert, welche Ziele ein Unternehmen mit KI erreichen möchte und welche Anwendungsfälle Priorität haben. Die Datenbasis stellt sicher, dass die KI-Modelle auf valide, aktuelle und vollständige Informationen zugreifen können. Die Governance regelt, wer für was verantwortlich ist, welche Berechtigungen die KI-Agenten haben und wie Risiken minimiert werden.
Sind diese drei Säulen nicht vorhanden, drohen fragmentierte Initiativen, verschwendete Ressourcen und enttäuschende Ergebnisse. Dagegen erreichen Unternehmen, die strukturiert vorgehen, bessere Erfolgsquoten und erzielen nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
Werden KI-Projekte ohne klare Strategie gestartet, führt das häufig zu Ressourcenverschwendung und geringer Akzeptanz. Eine KI-Strategie funktioniert wie eine Roadmap. Sie gibt Orientierung bei der Entscheidung, wo Unternehmen investieren, welche Initiativen Vorrang haben und wie KI in die bestehenden Prozesse integriert werden soll. Kurzum, eine robuste KI-Strategie liefert die Antworten auf folgende Fragen:
Welche Geschäftsziele unterstützt KI?
Welche Prozesse sollen optimiert oder automatisiert werden?
Welche Ergebnisse sollen erzielt werden (Kostensenkung, Umsatzwachstum, Produktivitätssteigerung, höhere Kundenzufriedenheit etc.)?
Die Qualität der KI-Ergebnisse hängt direkt von der Qualität der verfügbaren Daten ab. KI-Modelle lernen aus vorhandenen Daten und treffen darauf basierende Entscheidungen. Sind die Daten unvollständig, veraltet oder inkonsistent, werden auch die KI-Ergebnisse fehlerhaft sein.
Eine solide Datenbasis zeichnet sich durch vier Merkmale aus:
Vollständigkeit
Aktualität
Konsistenz
Verfügbarkeit
Vollständigkeit bedeutet, dass alle relevanten Attribute erfasst sind. Aktualität stellt sicher, dass die Daten den gegenwärtigen Zustand widerspiegeln. Konsistenz garantiert, dass dieselben Informationen in allen Systemen gleich vorliegen. Verfügbarkeit ermöglicht den Zugriff für alle berechtigten Nutzer.
Data Governance definiert die Regeln, Prozesse und Verantwortlichkeiten für den Umgang mit Daten. Für KI-Projekte ist sie besonders wichtig, weil KI-Modelle auf Daten zugreifen, die oft sensibel sind oder regulatorischen Anforderungen unterliegen.
Ein effektives Data-Governance-Framework erfüllt gleich mehrere Zwecke: Es legt fest, wer für welche Daten verantwortlich ist (Data Ownership). Es definiert Qualitätsstandards und Prüfprozesse. Es regelt Zugriffsrechte und Sicherheitskonzepte. Und es stellt die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der Europäischen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sicher.
Die SAP Business AI Platform bildet das technologische Fundament, auf der alle KI-Fähigkeiten innerhalb des SAP-Ökosystems aufbauen. Sie bündelt zentrale Komponenten wie die SAP Business Technology Platform (BTP), die SAP Business Data Cloud (BDC) und SAP Business AI in einer kontrollierten Umgebung. Im Mittelpunkt steht die Verbindung aus Anwendungen, Daten, Integrationen, Erweiterungen und KI-Services.
Auf Basis der SAP Business AI Platform arbeiten KI-Modelle nicht isoliert, sondern sie sind tief in die Geschäftsdaten und -prozesse eingebettet. Indem die semantischen Beziehungen zwischen SAP-Daten sichtbar gemacht werden, können Unternehmen KI im geschäftlichen Kontext nutzen und komplexe Abfragen durchzuführen. Die SAP Business AI Platform stellt auch die Infrastruktur für Multi-Agenten-Architekturen bereit – also für Szenarien, in denen mehrere KI-Agenten arbeitsteilig zusammenwirken, kommunizieren und bis zu einem gewissen Grad eigenständig agieren.
Einer der häufigsten Fehler besteht darin, ohne klare Ziele zu starten. Unternehmen beschaffen KI-Tools, wissen aber gar nicht, welches Problem sie lösen möchten. Das führt zu enttäuschten Erwartungen und brachliegenden Investitionen. Einen weiteren Fehler begehen Unternehmen, wenn sie die Bedeutung einer hohen Datenqualität für den KI-Erfolg unterschätzen. Ohne exzellente Datenbasis sind KI-Systeme nicht in der Lage, präzise zu arbeiten, verlässliche Analysen durchzuführen oder genaue Prognosen zu erstellen.
Auch die fehlende Einbindung der Mitarbeiter führt zum Scheitern. Wenn die Belegschaft nicht frühzeitig in den Prozess einbezogen wird, entstehen Unsicherheit und Widerstand. Transparente Kommunikation und ausreichend Zeit für die Eingewöhnung und das Enablement sind entscheidend. Zudem können Projekte scheitern, wenn zu viel auf einmal erreicht werden soll. Besser ist es, sich zunächst auf wenige, klar definierte Anwendungsfälle zu fokussieren und den Scope erst zu erweitern, wenn die ersten Projekte erfolgreich abgeschlossen sind.
KI entwickelt sich rasant weiter. Unternehmen, die heute die Grundlagen schaffen, sichern sich morgen einen Wettbewerbsvorteil. Je länger Unternehmen warten, desto größer wird der Rückstand gegenüber Wettbewerbern, die bereits in KI investieren.
Die erfolgreiche KI-Implementierung beginnt nicht mit der Technologie, sondern mit der richtigen Vorbereitung. Eine klare Strategie, eine solide Datenbasis, durchdachte Governance-Strukturen und das Enablement der Mitarbeiter bilden das Fundament. Die SAP Business AI Platform liefert die technische Plattform, um KI-Services sicher und skalierbar zu nutzen.
Wie könnten die nächsten Schritte aussehen? Im Rahmen einer Bedarfsanalyse lassen sich Anwendungsfälle mit hohem Potenzial priorisieren. Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität sind erforderlich, bevor KI-Modelle mit den Daten trainiert werden. Mit der Etablierung von Governance-Regeln gewährleisten Unternehmen Sicherheit und Compliance. Und wer die Mitarbeiter frühzeitig einbezieht, schafft die erforderliche Akzeptanz für den KI-Einsatz.