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KI-Vertikal: Expertenmodelle und Geschäftsergebnisse
Der Unternehmensmarkt leidet noch immer unter den Nachwirkungen der beeindruckenden generativen Künstlichen Intelligenz. Während der anfängliche Einsatz generalistischer Tools (sogenannter horizontaler KIs) durch die einfache Automatisierung alltäglicher Aufgaben und die Beantwortung trivialer Fragen bestach, verlangt das heutige Szenario deutlich mehr. Führungskräfte suchen nicht mehr nur nach Technologie, die ihnen Komfort bietet; sie erwarten einen echten Einfluss auf die Unternehmensleistung.
In diesem Ökosystem digitaler Reife vertikale KI. Um zu verstehen, wie dieser Ansatz die Strategien von Unternehmen verändert, brachte der Skyone Builders Community führende Experten zusammen, um das Thema zu diskutieren.
In der Folge war André Oliveira, Leiter Daten und KI bei Skyone, zu Gast, der eine analytische und praktische Perspektive darauf bot, wie man über den „kurzlebigen“ Ansatz generischer Tools hinausgehen und sich hin zu hochgradig individualisierten Lösungen für Nischenmärkte entwickeln kann.
Im Folgenden gehen wir näher auf die besprochenen Hauptkonzepte und die strukturellen Wege zur Implementierung dieser Technologie ein, wobei der Fokus auf der Kapitalrendite (ROI) liegt.
Was ist vertikale KI und wie unterscheidet sie sich von generischen KI-Modellen?
Während horizontale KI (wie traditionelle und offene Sprachmodelle) darauf trainiert werden, auf ein breites Spektrum an Themen zu reagieren – von einem Kuchenrezept bis hin zur Wahrscheinlichkeit eines Sporttitels –, konzentriert sich vertikale KI auf Spezialisierung. Sie fungiert als Teilgebiet der KI-Forschung, das speziell darauf ausgerichtet ist, Expertenagentenmodelle.
In der Praxis bedeutet dies, dass Intelligenz aufhört, generalistisch zu sein, und beginnt, sich direkt mit den Regeln und Problemen einer spezifischen Nische auseinanderzusetzen. Im Podcast fasste André Oliveira diesen Übergang prägnant zusammen:
Wenn wir über vertikale KI sprechen, geht es immer mehr um Wirtschaft als um Technologie. Technologie wird ein Mittel zum Zweck sein… Hauptsache ist, welches Problem ich lösen möchte.
André Oliveira, Leiter Daten und KI bei Skyone
Praktische Beispiele für Konflikte um den Geltungsbereich:
- AI Horizontal (Generic): Erstellt eine generische Cashflow-Tabellenvorlage oder fasst grundlegende Finanztexte zusammen.
- Vertical AI (Expert): führt in Echtzeit eine Prognoseanalyse des historischen Cashflows des Unternehmens durch, gleicht Verbindlichkeiten und Forderungen ab, bewertet die Auswirkungen einer Investition in Millionenhöhe in Lagerbestände und prognostiziert die direkte Rendite dieses Vermögenswerts auf den Cashflow des Unternehmens.
Organisierte Daten: der unverzichtbare Treibstoff der künstlichen Intelligenz
Einer der größten Diagnosefehler von Unternehmen beim Übergang von einem generischen zu einem spezialisierten Leistungsspektrum ist die Annahme, KI könne interne Unordnung lösen. Unabhängig vom gewählten Modell bilden Daten stets die Grundlage der Datennutzung. Bei der Vertikalisierung sind die technischen Anforderungen jedoch höher.
Damit ein Algorithmus präzise und sich selbst bestätigende Vorhersagen treffen kann, müssen die Daten ordnungsgemäß strukturiert und integriert sein. Die Genauigkeit eines jeden Modells nimmt mit der Zeit ab, wenn kein kontinuierlicher Datenfluss erfolgt.
Die von André Oliveira verwendete Analogie veranschaulicht perfekt die strategische Rolle von Daten-Backoffice-Lösungen:
„Wie jedes KI-Modell, wie jeder Motor, wie jedes Fahrzeug, funktioniert sie nicht ohne Treibstoff, und der Treibstoff der KI sind Daten.“
Um dieses Ökosystem zu unterstützen, Skyone Studio als zentrales Zahnrad im System. Es ermöglicht die Aufnahme, Vorverarbeitung und Strukturierung von Daten (strukturiert und unstrukturiert) über moderne Data-Lake-, Lakehouse- und Data-Warehousingund schafft so die Voraussetzungen dafür, dass der Expertenagent nur hochwertige „Treibstoff“ verbraucht.
Das Ökosystem vorgefertigter Agenten und die Rolle der Community
Um Unternehmen einen schnelleren Markteintritt , hat Skyone ein komplettes Portfolio an Branchenlösungen entwickelt, die in seine Plattform integriert sind. Diese Lösungen decken kritische Bereiche wie Finanzen, Entscheidungsanalyse (organisatorische Diagnose-KPIs), Inkassostrategien sowie Kundenservice- und Vertriebsautomatisierung ab.
Die Strategie, Agenten wie den Finanzberater-Agenten , folgt einer menschenorientierten Produktlogik: Reduzierung des Fachjargons und Verdeutlichung für den Endnutzer, welches geschäftliche Problem die Intelligenz auf skalierbare und virtualisierte Weise löst.
Neben den von Skyone entwickelten proprietären Tools liegt das Alleinstellungsmerkmal des Geschäftsmodells in der Dezentralisierung und der Förderung des Ökosystems. Das Unternehmen lädt seine Partner (wie Softwareentwickler, ISVs und VARs) aktiv ein und unterstützt sie dabei, das Skyone Studio-Framework zu nutzen, um eigene, auf ihre jeweiligen Nischen zugeschnittene KI-Lösungen zu entwickeln und zu integrieren.
Dadurch entsteht eine enorme Reichweite, die es ermöglicht, spezifische Schwachstellen in Sektoren wie Einzelhandel, Industrie, Logistik und Agrarwirtschaft von denjenigen zu lösen, die diese Abläufe am besten verstehen.
Implementierungszeit: die brutalen Auswirkungen des Standardmodells
Traditionelle und kundenspezifische KI-Projekte auf Unternehmensebene benötigen in der Regel drei bis fünf Monate, um eine wirklich produktive Phase zu erreichen. Diese Zeit wird für den Aufbau von Governance, Datensicherheit und Trainingspipelines von Grund auf benötigt.
Wenn sich eine Organisation jedoch für ein vorgefertigtes und getestetes vertikales KI-Modell entscheidet, ändert sich das Szenario völlig:
| Projektvorlage | Durchschnittliche Einführungszeit für die Produktion | Anpassungsflexibilität |
| Individuelle Konstruktion (von Grund auf) | 3 bis 5 Monate | Vollständig auf individuelle Regeln zugeschnitten |
| Vertikale KI (Fertigprodukt) | 7 bis 30 Tage | Fokus auf schnelle Aktivierung und vorab trainierte Fähigkeiten |
Diese drastische Reduzierung auf bis zu ein Drittel der üblichen Zeit mindert das Risiko, dass das Projekt aufgrund von Arbeitsermüdung und Überlastung der internen Teams scheitert. Durch die Aktivierung eines zielgerichteten Produkts verlagert sich der Fokus der Geschäftsleitung vom ersten Tag an auf den Return on Investment (ROI).
Sicherheit und Unternehmensführung: der Produktionsschutz
Die Arbeit mit künstlicher Intelligenz, die sensible Daten aus Abrechnung, CRM, ERP und Lagerbeständen verarbeitet, erfordert eine Infrastruktur, die weit über bloße Tests oder schnelles Programmieren (Vibe-Coding). Auf Unternehmensebene ist eine entsprechende Steuerung unerlässlich.
Skyone Studio gewährleistet den Schutz strategischer Daten durch ein robustes Sicherheitskonzept, das auf der Expertise des Geschäftsbereichs Cybersicherheit der Marke.
Und Innovationen in diesem Bereich schreiten rasant voran: Das Portfolio von Vertical AI umfasst Agenten, die auf digitale Sicherheit spezialisiert sind, um Penetrationstests, Bedrohungen zu erkennen und Angriffe (wie Phishing und Web-Exploits) mithilfe gemeinsamer prädiktiver Datenbanken und maschineller Intelligenz.
Klein anfangen, schnell skalieren
Für Geschäftsführer, Präsidenten und Manager, die die digitale Transformation ihrer Geschäftstätigkeit ohne technische Hürden einleiten möchten, lässt sich der wichtigste praktische Rat dahingehend zusammenfassen, lähmende Komplexität zu vermeiden.
Anstatt zu versuchen, alle Bereiche des Unternehmens in ein systemisches Makroprojekt einzubeziehen, das unter der Last des Tagesgeschäfts zusammenbrechen könnte, ist André Oliveiras Empfehlung eindeutig:
„Der Trick ist: Wählen Sie einen kleinen Schwachpunkt, validieren Sie ein vertikales Modell und verwenden Sie es auch dann, wenn Sie Ihr Modell später anpassen möchten… Das Ergebnis wird viel schneller eintreten, als wenn Sie auf ein großes, gigantisches Projekt warten, das, je nachdem, wie die Dinge laufen, möglicherweise gar nicht erst zustande kommt.“
Die Entwicklung der KI hat eine neue Stufe erreicht. Der Wettbewerbsvorteil liegt nicht mehr in der Anwendung des komplexesten Technologiemodells oder des „schönsten“ Algorithmus, sondern vielmehr darin, wie schnell Ihr Unternehmen praktischen Nutzen und Sicherheit daraus ziehen kann, um Daten in Marktergebnisse umzuwandeln.
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