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Eschborn (ots) - Deutschland hat bei Künstlicher Intelligenz weniger ein
Technologie- als ein Skalierungsproblem. Während viele Unternehmen noch mit
Pilotprojekten und ersten Anwendungen experimentieren, wächst der Druck, KI
tatsächlich produktiv einzusetzen. Denn der Fachkräftemangel ist längst Realität
und wird sich weiter verschärfen: Deutschland wird seinen Wohlstand künftig
nicht mit mehr Arbeitskräften sichern können, sondern vor allem mit deutlich
höherer Produktivität.
Agentic AI könnte dabei zu einer der wichtigsten Management-Innovationen der
kommenden Jahre werden. Sie eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, Prozesse
grundlegend neu zu organisieren, Arbeitskräfte gezielter einzusetzen und
Produktivität deutlich zu steigern. Wer diese Potenziale nicht nutzt, riskiert
angesichts des zunehmenden globalen Wettbewerbs erhebliche Nachteile bei Kosten,
Geschwindigkeit und Innovationskraft. Die Zeit für Experimente allein wird daher
knapp: In den kommenden drei Jahren müssen aus KI-Pilotprojekten messbare
wirtschaftliche Ergebnisse werden.
Dr. Frank Fehler, Executive Vice President und Deutschlandchef von HCLTech,
begleitet seit vielen Jahren Transformationsprogramme in internationalen
Industrieunternehmen. Er verantwortet u.a. den Ausbau des KI-Geschäfts von
HCLTech in Deutschland.
Herr Dr. Fehler, wo schaffen KI-Agenten heute schon nachweisbaren Geschäftswert?
Und warum entstehen die größten Effekte in internen Prozessen wie IT Operations,
Datenanalyse oder Qualitätsmanagement?
Die größten Effekte sehen wir dort, wo Unternehmen unter Kosten-, Fachkräfte-
oder Qualitätsdruck stehen: In Softwareentwicklung, IT Operations, Service
Management oder datenintensiven Analyseprozessen sind Produktivitätssteigerungen
von 20 bis 40 Prozent möglich. Entscheidend ist, wie viel Durchlaufzeit und
Kosten sich reduzieren lassen und wie viel gebundenes Expertenwissen sich
freisetzen lässt. Jede KI-Transformation sollte deshalb einem klaren Business
Case folgen.
Was unterscheidet Unternehmen, die Agentic AI erfolgreich skalieren, von denen,
die in Pilotprojekten stecken bleiben?
Die erfolgreichsten Unternehmen betrachten Agentic AI als
Transformationsprogramm. Sie definieren konkrete wirtschaftliche Ziele,
investieren konsequent in Daten, Prozesse und Fähigkeiten und verankern KI in
ihrer Unternehmensstrategie.
Ihre Studie legt nahe, dass organisatorische und regulatorische Themen ziemlich
stark bremsen. Wie könnten Unternehmen Agentic AI produktiver einsetzen?
Wir sollten Technologie als Enabler verstehen. Die größte Hürde liegt meist in
der organisatorischen Transformation: in klarer Governance, Compliance und
Verantwortlichkeiten, Datenschutz sowie der Anpassung von Prozessen und
Strukturen. Unternehmen sollten deshalb Automatisierungspotenziale
identifizieren, klare Regeln schaffen und Change Management frühzeitig
mitdenken; und möglichst schnell eine hybride Organisation aus Menschen und
digitalen Mitarbeitern aufbauen und skalieren.
Können Sie ein konkretes Beispiel aus der Studie vorstellen?
Sehr gerne: Ein Aftermarket-Parts-Sales-Projekt bei einem führenden globalen
Nutzfahrzeughersteller zeigt, was mit KI wirklich möglich ist. Wir haben hierbei
nicht nur einzelne Prozessschritte optimiert, sondern den gesamten
End-to-End-Prozess neu gedacht: Von der Teileidentifikation und dem
Datenabgleich über Margen- und Pricing-Logik bis hin zum Bid Management.
Die Ergebnisse sprechen für sich: Zehnmal mehr Sales-Volumen, 300 Prozent mehr
gewonnene Ausschreibungen und statt fünf Wochen nur noch fünf Tage für die
Angebotsbearbeitung! Für mich zeigt das ganz klar: Der Gamechanger ist, mit KI
ganze Geschäftsprozesse neu zu denken, und damit Business Impact in einer völlig
anderen Größenordnung zu schaffen.
Glauben Sie, dass es irgendwann vollkommen automatisierte Unternehmen geben
wird?
Für klar definierte und stark standardisierte Aufgaben: ja. Ich glaube nicht an
die menschenleere Organisation. Ich glaube an Unternehmen, in denen ein
Mitarbeiter künftig die Arbeit von fünf oder zehn digitalen Agenten
orchestriert.
Dabei geht es um "Human in Ownership and Control": Menschen behalten die
Verantwortung für Strategie, Governance und ethische sowie rechtliche Fragen,
während KI Entscheidungen vorbereitet und Prozesse ausführt. Je autonomer KI
wird, desto wichtiger sind Kontrollmechanismen, etwa durch Kontrollagenten.
Entscheidend ist, welche Entscheidungen wir Maschinen überlassen und wo der
Mensch verantwortlich bleibt.
Was sollten Vorstandschefs jetzt konkret tun, wenn sie nicht in der Pilotphase
stecken bleiben wollen?
Nicht mit zahlreichen Use Cases beginnen. Wählen Sie zwei oder drei Prozesse,
bei denen der wirtschaftliche Effekt klar messbar ist. Definieren Sie vor dem
Start Verantwortlichkeiten, Datenzugriff und Erfolgskriterien. Und planen Sie
von Tag eins an für Skalierung.
Pressekontakt:
N: Elka Ghudial
E: mailto:Elka.Ghudial@hcltech.com
Weiteres Material: http://presseportal.de/pm/179094/6358048
OTS: HCLTech
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