IT und Wirtschaft: Das Geheimnis der Skalierung von KI in Unternehmen

Die Phase der Zweifel ist endgültig vorbei. Im Jahr 2026 wird kein ernstzunehmender Unternehmensleiter mehr bezweifeln, dass Künstliche Intelligenz (KI) den Arbeitsmarkt verändern wird. Die eigentliche Frage, die Führungskräfte nachts wach hält, hat sich in den operativen Bereich verlagert: Wie lässt sich strategische Überzeugung in konkrete Umsetzungsstärke umsetzen?

Viele Organisationen haben KI in ihren institutionellen Diskurs integriert und ihr einen festen Platz in den Führungsetagen und Transformationsplänen verschafft. Betrachtet man jedoch den operativen Alltag, sieht die Realität weit weniger glamourös aus. Statt einer robusten Skalierung dominieren auf dem Markt sogenannte „permanente Pilotprojekte“ – Experimente, die in internen Präsentationen beeindrucken, sich aber nicht in nachhaltige organisatorische Fähigkeiten umsetzen lassen.

Wenn Ihr Unternehmen vor dieser Hürde steht, sollten Sie wissen, dass das Problem nicht im fehlenden Zugang zum Algorithmus oder zur Technologie liegt. Der eigentliche Engpass ist die interne Organisation.

Eine Sonderausgabe der MIT Technology Review Brazil, die in Zusammenarbeit mit Skyone, beleuchtete diesen Übergang und enthüllte den wahren Grund, warum KI-Projekte oft ins Stocken geraten: die mangelnde Abstimmung zwischen IT- und Geschäftsbereichen.

Im Folgenden analysieren wir die Daten dieser Diagnose und zeigen, wie man diese Barrieren überwinden kann.

Die Diskrepanz zwischen Ehrgeiz und tatsächlichem Können

Die Markterwartungen bezüglich KI-Agenten sind nahezu einhellig. Laut der Studie „KI am Arbeitsplatz: 20 Erkenntnisse zu hybriden Teams“, durchgeführt von Skyone, glauben beeindruckende 99 % der Unternehmen, dass KI-Agenten innerhalb der nächsten drei Jahre eine zentrale Rolle in ihrem Geschäft spielen werden.

Es besteht jedoch eine große Diskrepanz zwischen den Wünschen und den Möglichkeiten der aktuellen Struktur. Dieselbe Studie zeigt Folgendes:

• 74% Viele Organisationen befinden sich noch in einem frühen oder mittleren Stadium der Technologieeinführung.
• 57% Sie verfügen nicht einmal über ein eigenes Budget für Initiativen im Bereich der künstlichen Intelligenz.
• 59% Sie behaupten, kurzfristig nicht darauf vorbereitet zu sein, mit hybriden Teams (Menschen + KI-Systeme) zu arbeiten.

Dieses Muster von „großer Begeisterung und geringen konkreten Ergebnissen“ ist nicht auf Brasilien beschränkt. Der von MIT NANDA veröffentlichte Bericht „ The GenAI Divide: State of AI in Business“analysierte über 300 Initiativen und stellte fest, dass 95 % der Unternehmen noch immer keine messbaren Ergebnisse aus generativer KI erzielen. Die Ursache des Problems? Die immense Schwierigkeit, die Technologie in reale Arbeitsabläufe zu integrieren.

Die Diagnose des MIT Technology Review: Das Datensilo ist selbst der Flaschenhals

Wenn KI-Projekte den Sprung vom Innovationslabor in die Unternehmenswelt schaffen wollen, stoßen sie unweigerlich auf veraltete Infrastrukturen und Unternehmenskulturen. Fragmentierte Systeme, verstreute Daten und eine noch unentwickelte Governance sind die häufigsten Symptome eines alten Unternehmensproblems: operative Silos.

Skyones Forschung lieferte überzeugende Daten über diese Isolation:

• 40 % der Unternehmen nennen die Integration zwischen den Abteilungen als größte Herausforderung bei der Einbindung von KI in die täglichen Abläufe.
• In 46 % der Organisationen arbeiten Business und IT immer noch in isolierten Silos, entweder weil sie völlig getrennt arbeiten oder weil es keine klar definierte Dynamik der Zusammenarbeit gibt.

Historisch gesehen waren Unternehmen darauf ausgelegt, Mitarbeiter zu koordinieren und Verantwortlichkeiten linear zu verteilen. Mit dem Aufkommen hybrider Arbeitsmodelle begann die IT, Tools zu kaufen oder zu entwickeln, die auf allgemeinen Effizienzversprechen basierten. Andererseits weiß der Fachbereich oft nicht, wie er seine Probleme und betrieblichen Regeln in Computersysteme übersetzen kann.

Wie Luiz Pecci, IT- und Digitaldirektor, der in dieser Ausgabe interviewt wird, betont, ist KI kein Produkt von der Stange, das man installiert und das dann wie von Zauberhand operative Probleme löst. Es ist ein kontinuierlicher Entwicklungsprozess, in dem das Unternehmen dem Algorithmus aktiv seinen Marktkontext und seine Entscheidungskriterien vermitteln muss. Dies wird jedoch unmöglich, wenn diejenigen mit Geschäftskenntnissen nicht mit denjenigen kommunizieren, die die Technologie verwalten.

Wie lassen sich IT und Geschäftsprozesse vereinen, um KI in großem Umfang zu skalieren?

Damit künstliche Intelligenz über eine bloße Randschicht der mechanischen Automatisierung hinausgeht und echten strategischen Mehrwert generiert, muss die technische Architektur des Unternehmens mit den Ambitionen des Unternehmens Schritt halten.

Wir müssen aufhören, KI ausschließlich als IT-Projekt zu betrachten, und stattdessen eine strukturelle Reorganisation von Arbeitsabläufen. Dies erfordert drei grundlegende Schritte:

1. Alphabetisierung und gemeinsames Repertoire

Schulungen im Bereich KI sind keine bloße Spielerei oder kulturelle Besonderheit, sondern eine operative Voraussetzung. Die Förderung von Treffen zwischen technischen und kaufmännischen Führungskräften, um sich darüber abzustimmen, was die Technologie leisten kann, wo menschliche Aufsicht erforderlich ist und wie sie Arbeitsabläufe verändert, mindert Abwehrmechanismen und schafft eine einheitliche Sprache über alle Abteilungen hinweg.

2. Datenverwaltung und -aufbereitung

Eines der größten technischen Probleme, das in der Studie hervorgehoben wird, ist, dass nur 41 % der Unternehmen die Cloud als zentrale Grundlage für Daten und KI nutzen. Der Versuch, intelligente Assistenten und automatisierte Entscheidungsfindungssysteme auf Basis verstreuter Tabellen und nicht miteinander kommunizierender Systeme zu betreiben, führt zu fehlerhaften und gefährlichen Ergebnissen. Die Organisation, Integration und Zentralisierung von Daten ist der erste Schritt.

3. Fokus auf Prozessneugestaltung (und nicht nur auf marginale Verbesserungen)

Investitionen in KI allein zur Beschleunigung repetitiver Aufgaben bringen zwar kurzfristige, aber unzureichende Erfolge. Der wahre Wettbewerbsvorteil entsteht erst, wenn Technologie integriert wird, um strategische Entscheidungen zu unterstützen und Berufe grundlegend zu verändern. Funktionen sind dann keine isolierten Bereiche mehr, sondern integrieren Fähigkeiten, die Mensch und System gemeinsam nutzen.

Skyone Studio: Die Plattform, die technologische Silos überwindet

Skyone erkannte, dass die Komplexität von Unternehmen nicht im bloßen Besitz der Technologie liegt, sondern in deren Integration, und entwickelte daher Skyone Studio. Es handelt sich um eine einheitliche und umfassende Lösung, die speziell dafür entwickelt wurde, das digitale Ökosystem durchgängig zu vernetzen und den Weg für echte KI zu ebnen.

Skyone Studio arbeitet, indem es Silos beseitigt und die Infrastruktur durch vier wesentliche Säulen vereinheitlicht:

• iPaaS (Integration Platform as a Service): zentralisiert und verbindet Informationen aus über 400 Marktsystemen und Anwendungen (wie ERP-Systemen, CRM-Systemen und externen Datenbanken) auf intuitive Weise und ermöglicht so einen nahtlosen Datenfluss im Unternehmen.
• Lakehouse: eine robuste Cloud-Schicht, die große Mengen an historischen und Echtzeitdaten organisiert, standardisiert und transformiert und so eine einheitliche, zuverlässige Grundlage für fortgeschrittene Analysen bietet.
• KI-Agenten: Ermöglicht die Entwicklung und den Einsatz intelligenter, kundenspezifischer virtueller Agenten für spezifische Geschäftsregeln und automatisiert komplexe operative Arbeitsabläufe.
• Konversationelle Plattform mit BI: eine Schnittstelle, die es Geschäftsanwendern ermöglicht, mit komplexen Datenbanken über natürliche Sprache zu interagieren und so den Zugang zu strategischen Erkenntnissen zu demokratisieren, ohne auf zeitaufwändige technische Anfragen angewiesen zu sein.

Durch die Zusammenführung von Systemintegration, Datenanalyse und Prozessautomatisierung unter einer einzigen Schnittstelle verleiht Skyone Studio der IT wieder Agilität und den Geschäftsbereichen strategische Kontrolle. Die Technologie trägt dazu bei, operative Silos aufzubrechen und Experimente in skalierbare Ergebnisse umzuwandeln.

Fazit: Die Lücke zwischen Absicht und Umfang schließen

Das größte Risiko für Organisationen besteht heute darin, nicht den Anschluss an die Diskussion um Künstliche Intelligenz zu verpassen. Die eigentliche Gefahr liegt darin, zwar enthusiastisch zu bleiben, darüber zu berichten und Veranstaltungen auszurichten, aber nie die Kluft zwischen Absicht und praktischer Umsetzung zu überbrücken.

Die Technologie ist mittlerweile so weit fortgeschritten, dass sie die strukturellen Schwächen offenlegt, die Unternehmen jahrelang verdrängt haben. Weniger Fixierung auf isolierte Werkzeuge, mehr integrierte Architektur. Weniger Innovationsgerede, mehr operative Disziplin.

Laden Sie die Sonderausgabe herunter und erhalten Sie Zugang zu Erkenntnissen, Trends und Analysen, die Technologie- und Wirtschaftsführern helfen, Einführungshürden zu überwinden und die Wertschöpfung mit KI zu beschleunigen.

Verfasst von Skyone