Der KI-Hype-Falle entkommen: Wie Enterprise Architecture KI zu einem echten Geschäftswert macht

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt schnell an Beliebtheit als leistungsstarkes Werkzeug zur Beschleunigung von Geschäftsprozessen. Doch genau das ist KI – ein Werkzeug und keine universelle Lösung für alle geschäftlichen Herausforderungen. Die Gefahr liegt im Hype um KI, der Unternehmen oft dazu verleitet, sie hastig einzuführen, ohne ihre Grenzen zu verstehen. Andererseits ist es unerlässlich, zu bewerten, wie KI einem Unternehmen nützen kann.

Enterprise Architecture: Strukturierte Integration von KI

Enterprise Architecture (EA) bietet einen strukturierten Ansatz zur effektiven Integration von KI in ein Unternehmen. EA stellt sicher, dass KI bestehende Rahmenwerke ergänzt, anstatt als fehlgenutzte Ressource zu enden. Die EA-Experten Sam Holcman und Paul Estrach erklären, wie EA KI erfolgreich als Werkzeug einsetzen kann, um Geschäftsziele zu stärken und zu fördern.

Die KI-Hype-Falle und die Stärke von Enterprise Architecture

Der aktuelle KI-Hype drängt Unternehmen und Mitarbeitende dazu, schneller zu arbeiten, um bessere Ergebnisse zu liefern. Zu den Vorteilen der Nutzung von KI gehören:

• Verbesserte Entscheidungsfindung
• Kosteneinsparungen
• Höhere Produktqualität
• Zeitersparnis
• Bessere Arbeitsstruktur
• Effektive Betrugserkennung
• Wertdemonstration

Aber was passiert, wenn die zugrunde liegenden Daten unzuverlässig sind? Was, wenn KI innerhalb der Unternehmensstruktur nicht optimal genutzt wird und falsche Versprechungen liefert?

Wenn die Qualität der Daten, mit denen das KI-Modell trainiert wurde, minderwertig ist, werden auch die Ergebnisse fehlerhaft sein.

Jenseits des Hypes: KI-Grenzen verstehen, um Fehler zu vermeiden

Im Wettlauf mit der Konkurrenz besteht die Gefahr, dass Unternehmen KI implementieren, ohne ihr volles Potenzial zu nutzen. Die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung kann die Ergebnisse unzuverlässig machen. Wir erwarten sofortige Antworten von KI, was oft zu ungenauen Resultaten führt.

Ein weiteres Risiko ist die sogenannte „KI-Halluzination“ – falsche und irreführende Ergebnisse, da die KI-Modelle ihre Antworten auf Wahrscheinlichkeiten und nicht auf Fakten stützen. KI kann lediglich Muster erkennen und arbeitet mit vorgegebenen Algorithmen. Bei komplexen Daten kann sie Nuancen oft nicht wahrnehmen oder Datenstücke falsch verknüpfen.

Dies kann zu falschen Informationen führen, die schwerwiegende Konsequenzen haben, besonders in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Technologie und dem Rechtswesen.

Mögliche Szenarien sind:

• Irreführende Statistiken während einer Pandemie, die die Impfentscheidung beeinflussen
• Ungenaue Klimadaten und Wettervorhersagen, z. B. zu Hurrikan-Landepunkten
• Unfälle mit selbstfahrenden Autos (wie z. B. Tesla-Crashs im Autopilot-Modus)
• Fehlerhafte Daten, die Rechtsfälle falsch darstellen

Jede dieser Situationen birgt enormes Schadenspotenzial und könnte zu hohen Geldstrafen oder Gefängnisstrafen führen. Daher ist es wichtig, der KI-Hype-Falle zu entgehen und genau zu verstehen, wie KI funktionieren muss, um positive Ergebnisse zu liefern.

Maßgeschneiderte KI-Lösungen dank Enterprise Architecture

Der Versuchung zu widerstehen, KI ohne umfassendes Verständnis zu implementieren, ist entscheidend. EA hat die Kraft, die „Geheimnisse“ von KI zu entschlüsseln und ihren Erfolg als Unternehmenswerkzeug zu steuern.

Viele Unternehmen fühlen sich unter Druck gesetzt, Schritt zu halten, aus Angst, von der Konkurrenz abgehängt zu werden. Diese Dringlichkeit führt zu einer hohen Nachfrage nach generischen KI-Lösungen, die von Anbietern oft als „schnelle Gewinne“ vermarktet werden. Solche „Einheitslösungen“ erfüllen jedoch selten die Erwartungen. KI muss sorgfältig auf die spezifischen Bedürfnisse und den Kontext eines Unternehmens zugeschnitten werden.

Innerhalb eines Unternehmens gibt es vier zentrale Datenbereiche:

1. Öffentlich zugängliche Internet-Daten
2. Geistiges Eigentum
3. Gleichberechtigter Datenaustausch
4. Vertrauliche interne Daten für Best Practices

Jeder dieser Bereiche hat unterschiedliche Anforderungen, die EA klar identifizieren kann. EA ermöglicht ein umfassendes Verständnis der Unternehmensstruktur, Prozesse und Systeme und verhindert eine zu hastige KI-Implementierung, die zu ungenauen Ergebnissen führen könnte.

Die Rolle des Enterprise Architects bei der KI-Integration

Der Enterprise Architect hat einen klaren Überblick über das gesamte Unternehmen, einschließlich Prozesse, wettbewerbsspezifische Daten und IT-Systeme, die das Geschäftsmodell unterstützen. Diese ganzheitliche Sicht erlaubt es, gezielt zu bestimmen, wo und wie KI integriert werden kann, um die Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Ein Beispiel dafür ist die Implementierung von Daten-Governance-Richtlinien, um Missbrauch zu verhindern.

Die Nutzung des EA-Modells für die Transformation ermöglicht einen klaren Prozess, um den Wert von KI zu erschließen:

1. Ziele festlegen
2. Erforderliche Daten zur Zielerreichung identifizieren
3. Daten mithilfe von KI verarbeiten

So wird der „Einheitslösungs“-Falle vorgebeugt und sichergestellt, dass KI-Lösungen individuell angepasst sind. EA stellt sicher, dass KI strategisch eingesetzt wird und klare, datenbasierte Ergebnisse liefert.

Herausforderungen und Lösungen für EA im KI-Zeitalter

Es ist essenziell, die Grenzen von KI zu verstehen, bevor sie in Geschäftsprozesse implementiert wird. Während KI ein wertvolles innovatives Werkzeug bietet, bringt sie auch zahlreiche Herausforderungen für Enterprise Architecture in der heutigen Geschäftswelt mit sich.

Eine zentrale Herausforderung besteht in der Versuchung, KI einzuführen, ohne zu verstehen, wie sie in die größere Unternehmensstruktur passt.

Unternehmen stehen oft unter Druck, Trends und Wettbewerbern zu folgen und KI schnell zu implementieren, was zu mangelhaften Ergebnissen führt. Diese „Herdementalität“, bei der Unternehmen KI-Technologie übereilt übernehmen, ohne deren Potenzial voll auszuschöpfen, bietet keinen Wettbewerbsvorteil.

Ein Beispiel für die Übernahme eines Konzepts „weil es alle anderen tun“ zeigt sich im Begriff „Agile Marketing“. „Agile“ war über Jahrzehnte ein Marketing-Buzzword. Ähnlich wie KI entwickelte es sich zu einer gehypten Philosophie, die sich rasch verbreitete. Im August 2024 räumte der Agile-Erfinder Scott Ambler das Ende seines Produkts ein: „Agile ist nicht tot, aber der Agile-Goldrausch ist vorbei – und er wird nicht zurückkommen.“

Damals glaubten alle an den Hype und ließen sich „Agile-zertifizieren“. Ähnlich werden heute KI-Zertifizierungen angeboten. Sogar die EITCA (European Information Technologies Certification Academy) bietet ein entsprechendes Zertifikat an.

Die Herausforderung der strategischen Ausrichtung

Eine wesentliche Herausforderung für Unternehmen besteht heute darin, sicherzustellen, dass KI-Initiativen strategisch mit den übergeordneten Unternehmenszielen abgestimmt sind. Um dies zu erreichen, müssen EA-Praktiken von einer klaren geschäftlichen Vision geleitet werden.

Dennoch verfolgen einige Organisationen auch im Jahr 2024 noch einen technologiezentrierten Ansatz innerhalb der EA, was ihre Fähigkeit zur strategischen Ausrichtung einschränkt. Laut einer Umfrage des ESG-Instituts aus dem Jahr 2022 konzentrieren sich 46 % der EA-Praktiken in den USA und Europa ausschließlich auf Technologie.

Die Lösung liegt in der Schulung der Stakeholder auf allen Unternehmensebenen, um den Wert eines EA-geführten Ansatzes zu verdeutlichen.

Die negativen Auswirkungen schlechter Datenqualität

Eine weitere Herausforderung ist die Datenqualität und -governance. Die Wirksamkeit von KI hängt stark von der Qualität und Sichtbarkeit der verarbeiteten Daten ab. Selbst das fortschrittlichste KI-Modell kann ungenau Ergebnisse liefern, wenn es mit minderwertigen Daten arbeitet. Dies kann schwerwiegende Folgen wie finanzielle Verluste oder Reputationsschäden haben.

Um diese Risiken zu minimieren, müssen strenge Regulierungen beachtet werden. Die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) betont den Datenschutz und erfordert strikte Sicherheitsmaßnahmen sowie häufig die Anonymisierung personenbezogener Daten. Anonymisierte Daten sind für KI-Analysen schwieriger zu verarbeiten.

Ein Verstoß gegen die DSGVO kann zu Bußgeldern und Reputationsrisiken führen. Wenn die Datenqualität schlecht, inkonsistent oder fehlerhaft ist, richtet sie mehr Schaden als Nutzen an.

Die Verbesserung der Daten-Sichtbarkeit durch EA kann dabei helfen, diese Probleme zu lösen und eine erfolgreiche Lösung zu liefern, die auf qualitativ hochwertigen Daten basiert.

KI als unterstützendes Werkzeug für Enterprise Architects

EA ist entscheidend für die erfolgreiche Einführung von KI, aber KI kann auch die Effektivität der EA-Praxis steigern. Eine der größten Herausforderungen für EA im Jahr 2024 bleibt die Demonstration ihres Werts sowie die Bewältigung der wachsenden Anforderungen, oft ohne zusätzliche Ressourcen. Enterprise Architects sind häufig mit Aufgaben überlastet.

Richtig eingesetzt kann KI ein mächtiges Werkzeug sein, um Entscheidungen zu verbessern, Zusammenarbeit zu fördern und Innovation voranzutreiben.

Der Schlüssel liegt darin zu verstehen, dass KI EA nicht ersetzt, sondern als Werkzeug innerhalb der EA-Struktur fungiert. Der menschliche Einfluss eines Enterprise Architects ermöglicht es, Situationen zu bewerten und Fachwissen gezielt anzuwenden.

Beispiele für den Einsatz von KI zur Verbesserung von EA:

• Automatisierung der Datenerfassung und -konsolidierung
• Schnelle Modellerstellung, sodass Architekten sich auf strategische Erkenntnisse konzentrieren können
• Bereitstellung von Tools für Branchen-Benchmarking und personalisierte Empfehlungen

Dies verstärkt den strategischen Einfluss der EA, macht sie schneller und effektiver und trägt so zur Wertschöpfung im Unternehmen bei.

Den Wert von EA und KI demonstrieren

KI kann Enterprise Architects unterstützen, indem sie die Zusammenarbeit verbessert, die Betriebseffizienz steigert und präzisere Metriken zur Bewertung von Geschäftsentscheidungen liefert.

Zum Beispiel können Organisationen mithilfe von EA den tatsächlichen Kosten-Nutzen-Faktor der KI-Implementierung ermitteln, etwa durch Outsourcing von Aufgaben oder Automatisierung von Prozessen. Präzise Messungen durch EA ermöglichen es Unternehmen, teure Fehler zu vermeiden und sicherzustellen, dass KI greifbare Ergebnisse liefert.

Fazit: EA als Schlüssel zur Vermeidung der KI-Falle

EA ist ein entscheidender Treiber, um die KI-Falle im Unternehmen zu vermeiden. Während KI ein mächtiges Werkzeug ist, erfordert sie Schulung und Anpassung durch EA, um sicherzustellen, dass ihre Implementierung strategisch und langfristig auf die Geschäftsziele abgestimmt ist.

Es ist an der Zeit, dass Unternehmen ihren Ansatz überdenken und der Verlockung von KI widerstehen. Stattdessen sollte EA als Leitfaden für den Wandel dienen.

Zentrale Erkenntnisse

• Der Einsatz von EA zur erfolgreichen KI-Einführung eröffnet Unternehmen zahlreiche Möglichkeiten, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.
• EA stellt die strategische Ausrichtung von Geschäftsprioritäten und KI-Projekten sicher.
• KI kann die Effizienz und Effektivität von EA verbessern und so einen wechselseitig vorteilhaften Zyklus schaffen, der Innovation und geschäftlichen Erfolg fördert.