Wie Sie KI in Ihren aktuellen Enterprise-Technologie-Stack integrieren

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KI ist für zukunftsorientierte Unternehmen keine Frage mehr, sondern eine Erwartung. Jeder neue technologische Fortschritt entfacht die Begeisterung in Unternehmen neu und erhöht den Druck auf CIOs, KI zu implementieren. Seit dem Aufkommen agentischer KI berichten 94 % der CIOs von einem wachsenden organisatorischen Bedarf an KI-Adoption. Dennoch sehen – obwohl KI nach wie vor eine Prioritätsinvestition darstellt – nur etwa 25 % der Unternehmen einen signifikanten ROI durch KI. Wo liegt die Lücke?

Top-Performer mit konkreten Ergebnissen heben sich dadurch ab, dass sie ein technologiegetriebenes Geschäftsmodell für Innovationen umsetzen. Doch obwohl die Zusammenarbeit zwischen CIOs und CEOs stark zunimmt, berichten viele Teams weiterhin von Hindernissen bei der KI-Implementierung und -Skalierung.

Dieser Artikel zeigt, wie CIOs KI erfolgreich in ihre Technologie-Stacks für verschiedene Anwendungsfälle integrieren können. Lesen Sie weiter, um den Geschäftsnutzen zu maximieren.

Was bedeutet „KI-bereit“ für Ihren aktuellen Tech-Stack?

Bei der Planung ihrer KI-Integrations-Roadmaps fragen sich viele CIOs, ob sie ihren Tech-Stack grundlegend überarbeiten müssen. Sollten sie in völlig neue KI-fähige Lösungen investieren oder KI über ihre bestehende Struktur legen? Diese fehlende Klarheit über den Einstieg lähmt viele KI-Projekte – ein erschreckendes Ergebnis: 89 % der Organisationen beschreiben ihren KI-Ansatz als „Learning by Doing“. Anstatt Zeit mit ergebnislosen Tests zu verschwenden, haben wir bewährte Praktiken zusammengestellt, die CIOs dabei helfen, ihren Tech-Stack mit KI-Tools aufzurüsten.

Die Wahrheit ist: Sie müssen nicht alles neu aufbauen. Viele Plattformen sind bereits für die verschiedenen KI-Projekte, die Sie möglicherweise planen, bereit. Schauen wir uns verschiedene Projekttypen und ihre KI-fähigen Lösungen an. 

Wie KI in Geschäftsfunktionen integriert werden kann

Die Integration von KI-Funktionen, die spezifische Geschäftsfunktionen unterstützen, ist einfacher als erwartet. Die meisten Organisationen verlassen sich bereits auf einige zentrale Line-of-Business-Anwendungen (LOB). In den meisten Fällen müssen diese nicht ersetzt werden. Viele LOB-Tools beinhalten KI bereits – oder werden sie in Kürze einbinden – durch eingebettete Assistenten, automatisierte Workflows und andere integrierte Geschäftsfunktionen. Diese nativen KI-Funktionen sind darauf ausgelegt, echte Nutzerbedürfnisse innerhalb der Anwendung zu erfüllen.

Welche nativen KI-Funktionen sind in LOBs bereits verfügbar?

• CRM-Lösungen integrieren KI-gestützte Sales Development Representatives, die Prospecting-Zyklen von Anfang bis Ende durchführen.
• Helpdesk-Tools bieten KI-Agenten, die Nutzeranfragen beantworten und lösen.
• Betriebsplattformen nutzen integrierte KI-Copiloten für Aufgaben wie Projektverfolgung, Identifikation von Prozessverbesserungen oder Priorisierung von Tickets.

Was tun, wenn Ihre Tools KI nicht einführen?

Achten Sie besonders auf Anbieter, die gar nicht über KI sprechen, während andere noch dabei sind, neue KI-Funktionen einzuführen. Das ist ein Warnsignal dafür, dass sie bei der Produktinnovation und den sich wandelnden Nutzerbedürfnissen möglicherweise hinterherhinken.

Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise ein CRM verwendet, das keinen klaren Plan zur Einführung integrierter KI-Tools vorgelegt hat, ist es Zeit für eine Neubewertung. Erwägen Sie den Wechsel zu einer Plattform mit nativer KI oder einer erstklassigen Lösung.

Dasselbe gilt für intern entwickelte Systeme. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, auf eine Line-of-Business-Lösung umzusteigen. Die gleichzeitige Weiterentwicklung von Eigenentwicklungen und der Start von KI-Initiativen erhöht die Komplexität, verlangsamt den Fortschritt, steigert die Kosten und erzeugt vermeidbare technische Schulden.

Bereichsübergreifende KI-Projekte implementieren: Herausforderungen und Lösungen

Wie wir gesehen haben, kann eine Line-of-Business- oder domänenspezifische Lösung die Bedürfnisse von CIOs erfüllen, die KI in gezielte Workflows einführen möchten. Die Herausforderung wächst, wenn ein Anwendungsfall erfordert, dass KI auf Inhalte aus mehreren Quellen und Systemen zugreift. Diese bereichsübergreifenden oder unternehmensweiten Workflows erfordern agentische KI-Lösungen.

Das wirft für CIOs die nächste Frage auf: Was sollten Sie intern entwickeln und was einkaufen, wenn Sie ein agentisches System implementieren?

Do

KI-Orchestrierungsschicht überwachen

Agenten verwalten

Prompts einrichten

Workflows etablieren

Evaluierungs-Pipelines gestalten

Don’t

Foundation-Modelle entwickeln

Vektordatenbanken verwalten

Eigene Embeddings berechnen

Von Fachpersonal bis hin zu fortgeschrittener Infrastruktur und Sicherheitsaspekten – die unvorhergesehenen Kosten des Versuchs, zentrale KI-Fähigkeiten selbst zu verwalten, summieren sich schnell. Diese Elemente sollten von spezialisierten Anbietern und Plattformen bezogen werden. Sobald die richtigen Zuständigkeiten festgelegt sind, muss bestimmt werden, auf welche Inhalte und Daten das agentische System zugreifen muss.

Wenn bereichsübergreifende Projekte scheitern, liegt es nicht an der KI-Lösung selbst, sondern am Mangel an KI-freundlichen, zugänglichen Inhalten und Daten. Dies erfordert zwei grundlegende Schritte.

1. Inhaltsqualität und KI-Bereitschaft managen

Einige Geschäftsbereiche sind nicht auf Line-of-Business-Anwendungen angewiesen – insbesondere solche, die sich auf Wissensmanagement und dokumentenintensive Arbeit konzentrieren. Während LOB-Systeme Inhalte und Daten in strukturierten Formaten speichern, basieren diese anderen Aktivitäten oft auf Dokumenten, die als unstrukturierte Inhalte in Repositories und Dateisystemen abgelegt sind. Unstrukturierte Inhalte sind für KI schwieriger nutzbar.

Die meisten rechtlichen, HR-, Vertriebs-, Marketing- und technischen Materialien wurden von Menschen für Menschen geschrieben. Formate wie PDFs und HTML unterstützen menschliches Lesen und Navigieren, enthalten aber oft zusätzliche Elemente, die die maschinelle Verarbeitung und das Verständnis beeinträchtigen können.

2. KI-Zugang zu Inhalten und Daten sicherstellen

Ihre Daten und Inhalte befinden sich oft in Silos, verteilt auf inkompatible Dateien und Systeme. Manche Organisationen versuchen, dieses Problem durch den Aufbau von Data Lakes zu lösen. Diesen Ansatz empfehlen wir nicht: Ohne starke Governance, Echtzeit-Synchronisation und leistungsstarke Infrastruktur werden aus Data Lakes häufig Data Swamps.

Wenn Repositories isoliert arbeiten, kann KI nicht zuverlässig auf die benötigten Informationen zugreifen. Ein besserer Ansatz ist die Investition in Anwendungen, die das Model Context Protocol (MCP) unterstützen, damit agentische KI sicher auf Inhalte verschiedener Systeme zugreifen kann. CIOs sollten aktuelle Tools evaluieren und Lösungen ohne MCP-Server durch solche ersetzen, die diese unterstützen. Ohne MCP-fähige Anwendungen bleibt kritisches Wissen unerreichbar, was zu Agenten führt, die unvollständige Antworten liefern und Fehler in Workflows einführen. Die gute Nachricht: Immer mehr Line-of-Business-Tools fügen MCP-Unterstützung hinzu, was diese Investitionen zu einer soliden langfristigen Wahl macht.

Beim Aufbau agentischer Systeme benötigen CIOs auch einen klaren Plan für die Governance von Inhalten und Daten, die in separaten Repositories verbleiben. Teams wie Produktentwicklung, Engineering, Support und Compliance nutzen jeweils unterschiedliche Tools und Prozesse, was eine einheitliche Governance erschwert. Eine frühzeitige Governance-Planung vor dem Launch reduziert Reibungspunkte und legt das Fundament für einen erfolgreicheren KI-Rollout.

Warum sollten Sie einigen Legacy-Systemen eine Wissensschicht hinzufügen?

Sie haben nun LOBs zur KI-Integration in spezifische Geschäftsprozesse und MCP-Server, um KI-Systemen in bereichsübergreifenden Projekten Zugang zu Datenquellen zu verschaffen. Doch was passiert mit dem verbleibenden Unternehmenswissen, das wesentliche Informationen liefert, aber für agentische Workflows unzugänglich ist? Das Problem: In einigen Domänen können Content-Repositories und Legacy-Systeme nicht durch LOBs ersetzt und werden auch nicht mit MCP-Servern ausgestattet werden.

CIOs sollten eine MCP-fähige intelligente Schicht hinzufügen, um diese Inhalte in ihre KI-Workflows einzubinden. Der Unterschied zwischen Organisationen, die über diese Schicht verfügen, und jenen, die es nicht tun, ist eklatant. Sie können die fortschrittlichste Retrieval-Architektur in Ihre KI-Pipeline integrieren – sie wird dennoch vage oder falsche Antworten liefern, wenn sie aus veralteten PDFs schöpft oder kritische Informationen übersieht.

Der Zweck dieser intelligenten Wissensschicht besteht nicht darin, ein weiteres Content-Repository zu schaffen. Sie bildet ein kritisches Fundament, das Dateien und Dokumente – einschließlich unstrukturierter Inhalte – in KI-fähiges Wissen umwandelt. Wie bei LOB-Lösungen sollten diese Plattformen nicht generisch, sondern domänenspezifisch sein: für Recht, Finanzen, F&E und andere Funktionsbereiche im Unternehmen, die ihre Besonderheiten haben. Die Domänenspezialisierung ermöglicht es diesen Plattformen, den Kontext relevanter Inhalte zu verstehen und sie auf eine Weise zu transformieren, die den einzigartigen Eigenschaften der Domäne Rechnung trägt.

Product Knowledge Platforms (PKPs) wie Fluid Topics liefern genau diese Art von Schicht für technische Dokumentation und Produktinformationen. Sie zentralisieren und vereinheitlichen Inhalte aus verstreuten Quellen in einem einzigen MCP-fähigen Wissens-Repository.

Fazit

Im KI-Zeitalter wandeln sich CIOs von Technologiebauern zu Orchestratoren. Dieser Wandel ist geprägt vom Ende der internen Entwicklung von Geschäftslösungen und dem Aufstieg spezialisierter Anbieter, die KI-Fähigkeiten für echte Nutzerbedürfnisse integrieren. Der neue Fokus liegt auf der Neugestaltung von Workflows, Governance und Teamstrukturen rund um Geschäftsanforderungen. Die abschließende Verantwortung besteht darin, interne Programme aufzubauen, die Teams schulen und die Nutzung agentischer Workflows fördern. BCG berichtet, dass Top-Performer 10 % ihres Aufwands für Algorithmen, 20 % für Daten und Technologie und 70 % für Menschen, Prozesse und kulturellen Wandel aufwenden. Diese oft übersehene Arbeit ist es, die KI-Initiativen in messbare Ergebnisse verwandelt.