Künstliche Intelligenz prägt derzeit viele Diskussionen rund um Digitalisierung. Vieles davon bleibt theoretisch. Es geht um Modelle, Automatisierung und Effizienzpotenziale.
Im CIO Think Tank stand eine andere Frage im Mittelpunkt:
Was verändert sich tatsächlich im Arbeitsalltag von Organisationen, wenn KI auf reale Prozesse trifft?
Die Perspektiven aus Industrie, Handel, öffentlicher Verwaltung und Finanzdienstleistung zeigen ein klares Bild. KI verändert nicht nur Werkzeuge. Sie verändert Erwartungen an IT, an Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen und an die Qualität digitaler Arbeitsumgebungen.
Der vollständige ThinkTank steht hier auch als On-Demand Webcast zur Verfügung.
Im Gespräch mit Confare Gründer Michael Ghezzo kommen zu Wort:
Ulrike Holzhammer (Baloise Gruppe), Thomas Kleine-Möllhoff (CIO Husqvarna / Gardena), Klemens Himpele (CIO der Stadt Wien), Robert Paul Eder (SPAR ICS), Helmut Maar und Holger Dörnemann von Nexthink.
Die Diskussion zeigt, wie unterschiedlich Organisationen KI einsetzen – und welche strukturellen Veränderungen damit verbunden sind.
Wenn Systemverfügbarkeit nicht mehr ausreicht
Viele IT-Organisationen steuern ihre Services seit Jahren über klassische Kennzahlen: Systemverfügbarkeit, Performance, Service Levels. Diese Perspektive bleibt wichtig, erklärt aber nur einen Teil der Realität. Ein System kann technisch stabil laufen und trotzdem den Arbeitsfluss behindern.
Immer mehr Unternehmen richten deshalb ihren Blick auf eine andere Frage: Können Mitarbeitende mit den bereitgestellten digitalen Werkzeugen tatsächlich produktiv arbeiten?
Diese Perspektive rückt die tatsächliche Nutzung von Anwendungen, die Qualität der digitalen Arbeitsumgebung und die Erfahrung der Anwender stärker in den Mittelpunkt.
Mit KI verstärkt sich diese Entwicklung noch. Je mehr Unterstützung durch intelligente Systeme erwartet wird, desto geringer ist die Toleranz für digitale Reibungsverluste im Alltag.
Warum viele Chatbots im Unternehmen scheitern
Viele Organisationen haben in den vergangenen Jahren Chatbots und Self-Service-Systeme eingeführt, um Supportprozesse zu automatisieren. Die Ergebnisse sind gemischt.
Der häufigste Grund für geringe Akzeptanz liegt im fehlenden Kontext. Klassische Bots kennen weder den Arbeitsprozess des Nutzers noch seine aktuelle Situation oder frühere Interaktionen. Neue KI-basierte Ansätze verfolgen deshalb eine andere Logik. Sie kombinieren Nutzungsdaten, Telemetriedaten und Systeminformationen, um den Kontext eines Problems besser zu verstehen.
Damit wird Support proaktiver: Probleme lassen sich erkennen, bevor Anwender sie überhaupt melden müssen.
Der digitale Arbeitsplatz als strategisches Thema
Mehrere Beiträge des Think Tanks zeigen, dass der digitale Arbeitsplatz für viele Organisationen an Bedeutung gewinnt.
Je stärker Geschäftsprozesse digitalisiert sind, desto direkter wirkt sich die Qualität der Arbeitsumgebung auf Produktivität und Kundenerlebnis aus.
Ein Beispiel aus der Finanzdienstleistung zeigt, wie stark sich diese Perspektive verändert hat. Dort wurde ein Digital-Experience-Ansatz eingeführt, der kontinuierlich Telemetriedaten von Arbeitsplatzsystemen auswertet. Fehler, Konfigurationsprobleme oder Performanceeinbrüche werden automatisiert korrigiert, bevor sie im Arbeitsalltag sichtbar werden.
Das Ergebnis ist weniger ein spektakuläres neues Tool als eine stabile digitale Arbeitsumgebung, die schlicht funktioniert.
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KI trifft auf gewachsene IT-Landschaften
Eine wichtige Erkenntnis des Think Tanks betrifft die Realität vieler Unternehmen.
KI wird selten in einer technologischen Greenfield-Umgebung eingeführt. Sie trifft fast immer auf historisch gewachsene IT-Landschaften, bestehende Plattformen und komplexe Integrationsanforderungen.
In der Industrie zeigt sich das beispielsweise in der Kombination aus KI-gestützten Produkten und generativer KI für Wissensarbeit.
Im Handel stellt sich die Frage anders: Dort wird KI im Büro eingesetzt, während in Filialen und Logistik physische Prozesse mit digitalen Systemen zusammenspielen.
In der öffentlichen Verwaltung wiederum stehen Transparenz, Regulierung und Nachvollziehbarkeit stärker im Fokus.
Diese Unterschiede führen zu sehr unterschiedlichen Implementierungsstrategien.
Warum viele KI-Initiativen nicht über Pilotprojekte hinauskommen
Ein wiederkehrendes Thema der Diskussion war die Skalierung von KI.
Viele Organisationen starten derzeit mit Pilotprojekten und Experimenten. Der Schritt in eine breite Nutzung bleibt jedoch häufig schwierig. Die Gründe liegen selten in der Technologie selbst.
Entscheidend sind meist organisatorische Faktoren:
- klare Governance für Daten und Modelle
- Verantwortlichkeiten zwischen IT und Fachbereichen
- ausreichende Datenqualität
- Kompetenzaufbau im gesamten Unternehmen
- nachvollziehbare Bewertung des geschäftlichen Nutzens
Ohne diese Grundlagen bleibt KI ein Projekt. Mit ihnen wird sie Teil des Arbeitsalltags.
Die Rolle der IT verschiebt sich
Mit diesen Entwicklungen verändert sich auch die Rolle der IT-Organisation. Statt primär Systeme bereitzustellen, übernimmt IT zunehmend eine koordinierende Rolle. Sie verbindet Plattformen, Daten, Sicherheitsanforderungen und Fachprozesse miteinander.
Mehrere Teilnehmer beschrieben diese Entwicklung als Verschiebung in Richtung Orchestrierung. Die IT bleibt technischer Ansprechpartner, arbeitet aber enger mit Fachbereichen zusammen und gestaltet Prozesse aktiver mit.
Welche Kompetenzen künftig wichtiger werden
Auch die Frage nach zukünftigen Fähigkeiten in IT-Organisationen wurde intensiv diskutiert.
Viele Routineaufgaben lassen sich zunehmend automatisieren. Gleichzeitig wachsen Anforderungen in anderen Bereichen:
- Datenkompetenz
- Architektur und Integration
- Security
- Governance
- Zusammenarbeit mit Fachbereichen
Technologiekompetenz bleibt zentral. Hinzu kommt die Fähigkeit, digitale Werkzeuge in reale Arbeitskontexte einzubetten.
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