Vertikale KI und Datenintegration: Wie man mit künstlicher Intelligenz einen echten ROI erzielt 

Der Wettlauf der Unternehmen um die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat seinen Höhepunkt erreicht. Doch während der Markt mit Versprechungen magischer Transformationen und universeller virtueller Assistenten überschwemmt wird, sehen sich Führungskräfte, Entscheidungsträger und IT-Manager hinter den Kulissen mit der Realität konfrontiert. Experten sind sich einig: Elf von zehn Unternehmen sprechen zwar über KI, aber nur wenige verstehen, dass der Erfolg dieser Technologie direkt von der Reife der Dateninfrastruktur und der Systemintegration abhängt.

Um zu erörtern, wie der Hype um KI in einen greifbaren Return on Investment (ROI) und operative Effizienz umgewandelt werden kann, brachte der Builders führende Persönlichkeiten aus dem brasilianischen Technologiesektor zusammen: Sérgio Fontana, CEO und Gründer von SysMiddle (einer Plattform, die sich auf die Orchestrierung und Integration komplexer Systeme spezialisiert hat), und André Oliveira, Leiter Daten und KI bei Skyone (einem führenden Anbieter von einheitlichen Cloud-, Daten- und KI-Lösungen).

Im Folgenden analysieren wir die wichtigsten Erkenntnisse aus dieser intensiven Diskussion und stellen die strategische Rolle der Systemintegration, das Konzept der vertikalen KI sowie die unverzichtbaren Governance-Strukturen dar, die im Datenzeitalter über Erfolg oder Misserfolg entscheiden.

1. Warum KI „Daten zum Frühstück verspeist“ (und Integration den Tisch serviert)

Im Bereich Data Engineering gibt es eine unbequeme Wahrheit: Künstliche Intelligenz ist im Wesentlichen ein Mechanismus zur Optimierung von Entscheidungen auf Basis historischer und Echtzeitdaten. Ohne einen kontinuierlichen, sauberen und strukturierten Informationsfluss versagt jedes KI-Modell.

Traditionell fungierten ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) und ältere Desktop- Systeme als zentrale Kontrollinstanzen für die Transaktions- und Parametrisierungsdaten eines Unternehmens. Die größte Herausforderung für Unternehmen liegt in der Komplexität des Zugriffs auf diese Datenquellen. Viele dieser Systeme arbeiten in hybriden oder On-Premise -Architekturen , stammen aus der Zeit vor dem Internet und verfügen weder über ausreichende Dokumentation noch über strukturierte APIs.

Wie Sergio bereits erwähnte, ist das Extrahieren von Daten über relationale Abfragen der einfachste Teil. Die eigentliche Komplexität liegt im umgekehrten Prozess: der Eingabe und Aktualisierung von Informationen. Die Erfassung eines von einem autonomen KI-Agenten generierten Verkaufsauftrags erfordert die Validierung einer Vielzahl voneinander abhängiger Faktoren, darunter Kundenregistrierung, Preisgestaltung, Lagerhaltungsregeln und komplexe lokale Steuermatrizen. Ohne eine intelligente Integrationsplattform (iPaaS) zur Konsolidierung dieser Geschäftsregeln gefährdet die Automatisierung die Integrität der Hauptdatenbank.

2. Horizontale KI vs. Vertikale KI: Die Suche nach dem Experten

Einer der größten Frustrationsfaktoren in Unternehmen ist der Versuch, spezifische Probleme mithilfe horizontaler KI (wie ChatGPT oder Gemini in ihren reinen Versionen) zu lösen. Da es sich dabei um generische Sprachmodelle (große Sprachmodelle – LLMs) handelt, die mit dem frei verfügbaren Wissen des Internets trainiert werden, eignen sie sich zwar hervorragend für universelle Aufgaben, versagen aber bei der Lösung tiefgreifender operativer Probleme eines Unternehmens.

zeichnet sich Vertical AI. Wie André Oliveira erklärt:

Während ein Generalist als Assistent grundlegende administrative Aufgaben übernimmt, erfordern komplexe Aufgaben wie die Lohnabrechnung mit rechtlichen Implikationen oder das Lieferkettenmanagement in der Industrie spezialisierte Fachkräfte. Eine vertikal integrierte KI versteht von Natur aus den Fachjargon, Kennzahlen (wie Kundenabwanderungsraten und Preisdynamiken) und regulatorischen Besonderheiten des jeweiligen Marktes. Sie beantwortet nicht nur Fragen statisch, sondern ist darauf ausgelegt, mit Datenökosystemen zu interagieren und autonome , durchgängige Aktionen auszuführen

3. Das Phänomen des Vibe-Codings und die Risiken der Schatten-IT

Die Leichtigkeit, mit der moderne generative Werkzeuge die Erstellung von Code und die Automatisierung ermöglichen, hat das Phänomen des Vibe Coding hervorgebracht . Heute können Fachleute aus der Wirtschaft oder den Geisteswissenschaften als Entwickler agieren und KI-Modelle anweisen, ganze Anwendungen mithilfe von natürlicher Sprache ( Prompts ) zu erstellen .

Dies demokratisiert zwar Innovationen und beschleunigt die Entwicklung lokaler Prototypen (wie z. B. kundenspezifischer Telemetriepanels), öffnet aber auch Tür und Tor für Schatten-IT (die unerlaubte Nutzung von Technologien innerhalb der Organisation).

• Der Werkzeugsalat: Verschiedene Sektoren nutzen isolierte Werkzeuge, die sie in sozialen Netzwerken entdeckt haben.
• Datenschutzverletzung: Mitarbeiter exportieren Kundentabellen und laden sie in öffentliche LLMs im Internet hoch.
• Finanzielle Ineffizienz: schlecht strukturierte Aufforderungen führen zu übermäßigem Tokenverbrauch und erhöhen die Betriebskosten, ohne einen proportionalen ROI zu erzielen .

Für Technologiemanager besteht die Herausforderung darin, ein robustes KI-Governance-. Governance sollte keine bürokratische Hürde darstellen, sondern vielmehr ein Rahmenwerk , das geprüfte Verbindungen, 24/7-Überwachung (über SOC/SIEM) und Datenisolation durch private LLMs bietet.

4. Erfolgskennzahlen: Wie man die tatsächlichen Auswirkungen auf das Unternehmen misst

Investitionen in KI und Systemintegration müssen sich in messbaren Leistungsindikatoren niederschlagen, seien sie quantitativer (Umsatz- oder Gewinnmessung) oder qualitativer Natur. Experten haben die wichtigsten Kennzahlen aufgelistet, die die Effizienz dieser Implementierungen belegen:

Tabelle: Erfolgsindikatoren in Integrations- und KI-Projekten

Der strategische Weg zur intelligenten Automatisierung

Die Modernisierung der Infrastruktur bedeutet nicht, bestehenden Code von Grund auf neu zu schreiben, sondern vielmehr eine skalierbare Grundlage zu schaffen. Integrierte Plattformen wie Skyone Studio beseitigen Unternehmenssilos, indem sie iPaaS-Lösungen, Cloud-Datenspeicher (Lakehousedie Erstellungagentenbasierter Workflowsin einer einzigen Benutzeroberfläche vereinen. Dadurch verschiebt sich die Rolle des Menschen von der manuellen Ausführung sich wiederholender Aufgaben hin zur strategischen Überprüfung und Optimierung automatisierter Prozesse.

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Diese Analyse basiert auf Erkenntnissen und praktischen Erfahrungen aus dem Builders-Podcast. Um alle Details zu verstehen, sehen Sie sich die von den Gästen vorgestellten Produktivitätstipps an und hören Sie sich die vollständige Diskussion an. Klicken Sie hier und hören Sie sich die ganze Folge auf Spotify an!

Verfasst von Skyone