Die Herausforderungen durch KI

Künstliche Intelligenz ist inzwischen in vielen Unternehmen angekommen – häufig jedoch zunächst als Experiment. Die entscheidende Frage lautet nicht mehr, ob KI eingesetzt werden kann, sondern wie sich daraus sichere, integrierte und wirtschaftlich tragfähige Anwendungen entwickeln lassen.

KI-Projekte bleiben im Pilotstadium stecken

Viele Unternehmen testen ChatGPT, Claude oder andere KI-Modelle. Doch nur wenige Anwendungsfälle schaffen den Schritt in den produktiven Dauerbetrieb. Häufig fehlen klare Zielgrößen, belastbare Daten, eine passende Systemarchitektur oder ein Plan für Integration, Betrieb und Weiterentwicklung.

Fachkräftemangel bremst Entwicklungsprojekte

Digitalisierungs- und Softwareprojekte konkurrieren um dieselben knappen Ressourcen. Anforderungen bleiben im Backlog, interne Entwicklungsteams sind ausgelastet und Fachbereiche warten auf die Umsetzung wichtiger Prozesse. KI kann hier unterstützen – vorausgesetzt, sie wird gezielt in bestehende Entwicklungs- und Geschäftsprozesse eingebettet.

Unsicherheit bei EU AI Act und DSGVO

Unternehmen müssen klären, welche rechtlichen, organisatorischen und technischen Anforderungen für ihre KI-Anwendungen gelten. Unklarheiten bei Risikoklassifizierung, Datenverarbeitung, Verantwortlichkeiten und Dokumentation erschweren den Übergang vom Prototyp zur produktiven Lösung.

Gewachsene IT-Landschaften

ERP-Systeme, Portale, Individualsoftware und Legacy-Anwendungen wurden häufig über viele Jahre erweitert. Daten liegen in unterschiedlichen Formaten vor, Schnittstellen sind schwer wartbar und zentrale Geschäftsprozesse dürfen nicht beeinträchtigt werden. KI muss deshalb so integriert werden, dass bestehende Systeme weiter funktionieren und gleichzeitig neue intelligente Funktionen entstehen.