Bis zum Jahr 2030 wird Künstliche Intelligenz sämtliche Tätigkeiten in der IT beeinflussen – so eine aktuelle Studie von Gartner unter mehr als 700 CIOs. Die Prognose: 75 Prozent der Arbeit werden von Menschen ausgeführt, die durch KI unterstützt werden, 25 Prozent von KI allein. Während diese Zahlen eindrucksvoll sind, liegt die wahre Herausforderung nicht in der Frage, ob, sondern wie Unternehmen KI implementieren sollten.
Symbolbild Copilot
Die Gartner-Analysten haben dabei drei verschiedene Anbietertypen identifiziert, die jeweils unterschiedliche Stärken mitbringen: Hyperscaler für grossangelegte KI-Einführungen, KI-Forschungs- und Entwicklungsunternehmen für Innovation und Start-ups für branchenspezifische Anwendungsfälle. Dieser Ansatz – domänenspezifische KI-Agenten mit tiefgehendem Fachwissen – ist auch das Prinzip hinter Proalphas Ready-to-use AI Apps, die ERP-Expertise mit branchenspezifischer KI kombinieren.
Der Vorteil branchenspezifischer KI-Agenten
Während Hyperscaler wie Amazon, Microsoft oder Google über die nötige Infrastruktur für grossangelegte KI-Projekte verfügen, können sie nicht das tiefgehende Domänenwissen für spezifische Branchenanforderungen mitbringen. Hier liegt der entscheidende Vorteil von Ready-to-use AI Apps: Sie sind von Grund auf für konkrete Anwendungsfälle in bestimmten Branchen entwickelt und liefern daher sofortigen Mehrwert, ohne dass Unternehmen erst aufwendig eigene KI-Modelle trainieren müssen.
Dieser Ansatz entspricht dem natürlichen Entwicklungspfad der Softwareindustrie: Während in den Anfangstagen der Digitalisierung jedes Unternehmen seine eigene IT-Infrastruktur aufbauen musste, haben sich im Laufe der Zeit spezialisierte Lösungsanbieter etabliert, die bewährte Best Practices in ihre Produkte integrieren. Bei KI vollzieht sich nun eine ähnliche Entwicklung.
„Der deutsche Mittelstand braucht keine generischen KI-Lösungen, die erst mühsam auf die eigenen Prozesse angepasst werden müssen. Unternehmen erwarten KI, die vom ersten Tag an Mehrwert liefert, weil sie die spezifischen Anforderungen der Fertigungsindustrie bereits kennt,“ erklärt Christoph Kull, President Business Applications bei Proalpha. „Genau hier setzen unsere Ready-to-use AI Apps an: Sie verbinden über 30 Jahre Branchenexpertise mit modernen KI-Technologien und sind direkt in die Geschäftsprozesse integriert. So können sich unsere Kunden auf ihr Kerngeschäft konzentrieren, statt KI-Projekte zu managen.“
Das Praxisproblem: Hohe versteckte Kosten und fehlende KI-Readiness
Die Gartner-Studie offenbart ein weiteres kritisches Problem: In Europa gaben 73 Prozent der CIOs an, dass ihre Unternehmen mit ihren KI-Investitionen lediglich die Gewinnschwelle erreichen oder sogar Verluste machen. Ein Grund dafür sind versteckte Kosten: Für jedes angeschaffte KI-Tool sollten Unternehmen mit zehn versteckten Kostenfaktoren zusätzlich zu den Übergangskosten für Schulungen und Change Management rechnen.
Hier zeigt sich der Vorteil von Ready-to-use AI Apps besonders deutlich. Da sie bereits für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, entfallen viele der sonst notwendigen Anpassungs- und Trainingsaufwände. Das Domänenwissen ist bereits in die Lösung integriert, wodurch Unternehmen schneller produktiv werden können.
Technische Reife unterschiedlich ausgeprägt
Nicht alle KI-Fähigkeiten sind gleichermassen ausgereift. Während Suche, Inhalts- und Codegenerierung sowie Zusammenfassung bereits einsatzbereit sind, befinden sich KI-Agenten mit Entscheidungskompetenz noch in der Entwicklung. Gerade deshalb empfehlen die Analysten, vor allem in KI-Agenten mit Expertenkompetenz zu investieren – also genau jene branchenspezifischen Lösungen, die über tiefgehendes Fachwissen verfügen.
Diese Empfehlung deckt sich mit der Ready-to-use-Philosophie: Statt zu versuchen, universelle KI-Modelle auf hochspezialisierte Anforderungen zuzuschneiden, setzen erfolgreiche Unternehmen auf KI-Lösungen, die bereits das relevante Expertenwissen mitbringen.
Transformation der Arbeitswelt statt Jobabbau
Bei KI geht es nicht um den Abbau von Arbeitsplätzen, sondern um die Transformation der Arbeiterwelt. Gartner warnt in diesem Zusammenhang vor dem Risiko des Kompetenzabbaus. Wenn sich Menschen zu sehr auf KI verlassen und ihre Kernkompetenzen nicht mehr anwenden, können kritische Fähigkeiten verloren gehen. Ready-to-use AI Apps adressieren dieses Problem, indem sie als intelligente Assistenten fungieren, die Expertenwissen ergänzen statt zu ersetzen.
Der pragmatische Weg zur KI-Transformation
Bis 2030 wird KI allgegenwärtig sein – doch der Weg dorthin muss nicht zwangsläufig über grossangelegte Infrastrukturprojekte und universelle Modelle führen. Für viele mittelständische Unternehmen bieten branchenspezifische und sofort einsatzfähige AI Apps den pragmatischeren Ansatz. Sie kombinieren tiefgehendes Fachwissen mit sofort verfügbarem Mehrwert, reduzieren versteckte Kosten und ermöglichen eine schnellere Time-to-Value.
Dabei spielt auch die Herkunft der Lösung eine zunehmend wichtige Rolle. Die Gartner-Analysten betonen, dass jede getroffene KI-Entscheidung eine Souveränitätsentscheidung ist. Für europäische Unternehmen ist das besonders relevant: KI-Anwendungen europäischer Anbieter können dabei helfen, die Balance zwischen KI-Innovation und digitaler Souveränität zu wahren – ein Thema, das für den Mittelstand zunehmend an Bedeutung gewinnt.
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