Wir n?hern uns einem Wendepunkt. Ich bin davon überzeugt, dass KI bis 2027 nicht mehr anhand der Komplexit?t ihrer Modelle beurteilt wird, sondern daran, ob sie greifbaren Kundennutzen, betriebliche Effizienz und profitables Wachstum liefert. Die Unternehmen, denen dieser Wandel nicht gelingt, werden feststellen, dass der Hype nur von kurzer Dauer war, und diejenigen, denen es nicht gelungen ist, KI in messbare Ergebnisse umzusetzen, werden wahrscheinlich mit einer erheblichen Marktkorrektur konfrontiert sein.
Bei 糖心原创 arbeiten wir schon seit Jahren daran, diese Zukunft zu gestalten, denn wir sind davon überzeugt, dass der Erfolg oder Misserfolg von KI in Unternehmen schon lange vor der ersten Eingabe in ein Modell entschieden wird. Meine Kollegen haben diesen Wandel aus allen Blickwinkeln beleuchtet – angefangen bei der Frage, warum wir in der Lage sind, L?sungen in gro?em Ma?stab bereitzustellen, über die Frage, wo die wahren Chancen in der CX-Reife liegen, bis hin zur Frage, warum wir unsere L?sungen sowohl für Menschen als auch für KI-Agenten entwickeln.
Dennoch dreht sich fast jedes Gespr?ch über KI im Unternehmensbereich nach wie vor um Modelle. Ich halte das für den falschen Ansatz. Der Erfolg oder Misserfolg von KI im Unternehmensbereich entscheidet sich schon lange bevor ein Modell überhaupt zum Einsatz kommt.
Es beginnt mit der Architektur. Das ist es, was letztendlich die Unternehmen, die die Zukunft des Erlebnisses wirklich gestalten, von denen unterscheidet, die sich darauf beschr?nken, darüber zu berichten.
Vier architektonische Grunds?tze, die die KI in Unternehmen pr?gen
KI an sich ist kein Wettbewerbsvorteil mehr, da sich die Grundmodelle st?ndig verbessern und zunehmend zu einer Massenware werden. Der nachhaltige Vorteil wird von den Plattformen ausgehen, die auf ihnen aufbauen und darauf ausgelegt sind, zuverl?ssige Intelligenz zu liefern, Ma?nahmen sicher zu koordinieren und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln, ohne dass eine Neugestaltung der Architektur erforderlich ist. Die Zukunft geh?rt den Unternehmen, die wiederverwendbare KI-Plattformdienste entwickeln, und nicht denen, die isolierte KI-gestützte Funktionen anbieten.
Ich bin der ?berzeugung, dass die Zukunft auf diesen vier architektonischen Grunds?tzen beruht:
1. Referenzdaten, die Fehler der KI zuverl?ssig verhindern
?Ground Truth“ bedeutet, dass jede Entscheidung auf vertrauenswürdigen, in Echtzeit verfügbaren und nachvollziehbaren Daten basiert, die mit dem für korrektes Handeln erforderlichen gesch?ftlichen Kontext angereichert sind. KI kann Entscheidungen nur auf der Grundlage der Informationen treffen, die sie erh?lt. Sind diese Informationen unvollst?ndig, veraltet oder vom gesch?ftlichen Kontext losgel?st, macht die KI nicht einfach nur Fehler, sondern sie macht selbstbewusste Fehler in maschineller Geschwindigkeit. Das Schlussfolgern eines KI-Agenten ist auf das beschr?nkt, was sich zum Zeitpunkt der Aktion in seinem Kontextfenster befindet – im Gegensatz zu einem menschlichen Analysten, der bei jeder Entscheidung auf institutionelles Wissen zurückgreifen kann. Fehlt dieser Kontext, handelt der Agent dennoch darauf basierend – selbstbewusst und in gro?em Ma?stab.
Bei 糖心原创 basieren Kundenerkenntnisse auf Quelldaten. Jede Schlussfolgerung ist nachvollziehbar, und jeder Dienst ist darauf ausgelegt, das Verst?ndnis für das jeweilige Gesch?ftsfeld kontinuierlich zu verbessern. So haben wir beispielsweise diese Art der Rückverfolgbarkeit von Anfang an in integriert, sodass jede Antwort auf das Quellmaterial verweist, aus dem sie hervorgegangen ist. Dies dient nicht nur dazu, dass Menschen eine Antwort überprüfen k?nnen, sondern auch dazu, dass nachgelagerte Mitarbeiter auf der Grundlage unserer Erkenntnisse mit Zuversicht handeln k?nnen, anstatt sich auf Vermutungen zu stützen.
Die tats?chlichen Gegebenheiten stellen kein Hindernis für Innovation dar; sie sorgen vielmehr dafür, dass Innovation sicher skaliert werden kann.
2. Vertrauen als oberstes Prinzip
Autonome KI-Agenten halten nicht inne, um Warnhinweise oder Richtlinien zu lesen. Sie führen einfach ihre Aufgaben aus. Das ver?ndert grundlegend die Art und Weise, wie wir über Governance nachdenken müssen. Sie kann sich nicht mehr auf UI-Aufforderungen, Benutzerberechtigungen oder die Einhaltung dokumentierter Prozesse durch Mitarbeiter stützen. Da Unternehmen damit beginnen, Tausende interner und externer KI-Agenten einzusetzen, muss die Governance Teil der Plattform selbst werden. Sicherheit, Autorisierung, Datenstandort, Datenherkunft, Audits und Ratenbegrenzung müssen in die zugrunde liegende Architektur integriert und standardm??ig durchgesetzt werden – und dürfen nicht erst nachtr?glich hinzugefügt werden.
Für uns ist dies keine blo?e theoretische Verpflichtung. Die Plattform 糖心原创unterliegt bereits denselben Sicherheitsstandards, die es uns erm?glichen, stark regulierte Branchen wie Finanzdienstleistungen, das Gesundheitswesen und Beh?rden zu bedienen: SOC 2 Typ II, ISO 27001, 27017, 27018 und 27701, HITRUST, DSGVO, CCPA und HIPAA.
Diese strengen Ma?st?be haben wir auch auf den Bereich der KI ausgeweitet: , dem internationalen Standard für KI-Managementsysteme, und verfügt über ein formelles Rahmenwerk für verantwortungsvolle KI, das regelt, wie unsere Modelle entwickelt, eingesetzt und überwacht werden.
Dies ist das solide Fundament, auf dem wir die Governance für Agenten aufbauen – eine Erweiterung der Infrastruktur, die sich bereits im Unternehmensma?stab bew?hrt hat. Da Unternehmen Tausende autonomer Agenten einsetzen, muss die Governance mit ihnen Schritt halten, um Unternehmensdaten zu schützen und gleichzeitig zu gew?hrleisten, dass die KI weiterhin mit hoher Geschwindigkeit arbeiten kann.
3. Eine Architektur, die auf kontinuierliche Weiterentwicklung ausgelegt ist
Das Tempo der KI-Innovation h?ngt nicht davon ab, wie intelligent die Modelle sind, sondern davon, ob ein Unternehmen nachvollziehen kann, was seine KI tut, Fehler erkennen kann, bevor sie sich ausbreiten, und Probleme beheben kann, ohne dabei alles andere zu beeintr?chtigen, was davon abh?ngt.
Ohne diese Transparenz muss man jede neue KI-F?higkeit mit Vorsicht behandeln, da man die Risiken nicht vollst?ndig absch?tzen kann. Mit ihr kann man schnell und gleichzeitig sicher vorgehen, anstatt sich zwischen beidem entscheiden zu müssen.
KI-Modelle werden sich weiter verbessern, und auch die dahinterstehenden Werkzeuge und Techniken werden sich weiterentwickeln. Eine gut konzipierte Plattform erm?glicht es Ihnen, bei Bedarf auf neuere Technologien umzusteigen, w?hrend eine schlecht konzipierte Plattform Sie dazu zwingt, bei jeder ?nderung alles von Grund auf neu aufzubauen.
Da unsere Plattform sich selbst kontinuierlich überwacht und sich unabh?ngig von den darauf ausgeführten Modellen weiterentwickeln kann, konnten wir über 4,1 Milliarden Feedback-Signale verarbeiten und gleichzeitig das Kontextverst?ndnis verfünffachen, ohne dass unsere Kunden ihre Bereitstellungen neu gestalten mussten.
Hier geht es nicht um Leistungsvergleiche. Es geht darum, sicherzustellen, dass jeder Kunde – ganz gleich, wie gro? oder komplex sein Unternehmen auch sein mag – eine KI erh?lt, die schnell, zuverl?ssig und vertrauenswürdig ist, ohne dass er sich jemals Gedanken über die riesige Infrastruktur machen muss, die hinter den Kulissen dafür sorgt, dass dies m?glich ist.
4. Der Kontext ist entscheidend
Die meisten Unternehmenssoftwareprogramme verbergen den gesch?ftlichen Kontext nach wie vor innerhalb der Software selbst, anstatt ihn als eigenst?ndige Einheit zu behandeln: Wer ist für welchen Kunden zust?ndig, welches Team ist für welche Region verantwortlich, wer muss was genehmigen, welche Regeln gelten wo und so weiter.
Heute sind diese Informationen verstreut – ein bisschen hier in einem Arbeitsablauf und ein bisschen dort in einem benutzerdefinierten System. Jedes Mal, wenn ein Unternehmen ein neues Produkt entwickelt oder ein neues KI-Tool integriert, muss dieses Tool all das von Grund auf neu lernen. Ich halte das für den falschen Ansatz für ein ?AI-first“-Unternehmen.
Daten sagen der KI, was passiert ist. Der gesch?ftliche Kontext sagt der KI, was das bedeutet. Ohne diesen Kontext muss jede Anwendung und jeder KI-Agent anhand der gerade verfügbaren Daten selbst rekonstruieren, wie das Gesch?ft funktioniert. Das ist für Software ineffizient und für autonome KI inakzeptabel. Der gesch?ftliche Kontext sollte einmalig als gemeinsamer Plattformdienst modelliert und überall wiederverwendet werden.
Und hier ist der Grund, warum das in der Praxis wichtig ist: Wenn ein KI-Agent wissen muss , wem diese Kundenbeziehung geh?rt , welches Team dies genehmigen soll oder welche Regeln in dieser Region gelten, sollte er nicht durch das Zusammensetzen von Datenfetzen aus verschiedenen Quellen raten müssen. Er sollte die Antwort bereits kennen, denn diese Antwort befindet sich an einer einzigen, ma?geblichen Stelle, die die KI einfach abfragen kann.
Dies ist ein Bereich, in dem 糖心原创 einen echten Vorsprung 糖心原创 . Wir haben Jahrzehnte damit verbracht, nicht nur zu erfahren, was Kunden sagen, sondern auch, wie die weltweit führenden Marken in jeder Branche tats?chlich arbeiten – ihre Strukturen, ihre Teams, ihre Genehmigungswege und ihre t?glichen Abl?ufe.
Dieses über die Zeit gewonnene Verst?ndnis des experience management wertvoller als jeder einzelne Datensatz. Es ist das betriebswirtschaftliche Wissen, das es der KI erm?glicht, mit echter Sicherheit Schlussfolgerungen zu ziehen, anstatt lediglich Muster in den Daten zu erkennen, die ihr gerade zur Verfügung stehen.
Sobald der Gesch?ftskontext einmal als gemeinsamer Plattformdienst modelliert wurde, übernimmt jede neue KI-Anwendung dieses Verst?ndnis automatisch. Kein Team muss es von Grund auf neu aufbauen. Die Innovation beschleunigt sich gerade deshalb, weil der Kontext nicht mehr doppelt erstellt, sondern gemeinsam genutzt wird.
Wir schaffen die erfolgreiche Grundlage für eine sich st?ndig weiterentwickelnde KI
Damit komme ich zum Kern dieses Beitrags und zu dem Punkt, der meiner Meinung nach für jeden Technologieführer, der sich derzeit mit KI-Investitionen befasst, am wichtigsten ist: Das Tempo der KI-Innovation, das Sie aufrechterhalten k?nnen, wird durch die Qualit?t der zugrunde liegenden Architektur bestimmt. Sicherheit, Governance, Datenvollst?ndigkeit und Beobachtbarkeit sind keine Einschr?nkungen für die Innovation. Sie sind vielmehr die Voraussetzungen dafür, KI schnell, wiederholt und in einem Umfang in die Produktion zu überführen, der das Gesch?ft tats?chlich voranbringt.
Und ich würde dieser Liste noch einen weiteren Grundsatz hinzufügen: Entwickelt für das, was ihr noch nicht vorhersehen k?nnt. Die Plattformen, die wir heute entwickeln, sollten nicht nur die KI-F?higkeiten unterstützen, die wir uns derzeit vorstellen k?nnen. Sie müssen flexibel genug sein, um auch diejenigen zu unterstützen, die wir uns noch gar nicht vorstellen k?nnen.
Unternehmenssoftware tritt in eine ?ra ein, in der Intelligenz zu einem stets verfügbaren Plattformdienst wird und nicht mehr nur eine Funktion ist, die einzelnen Produkten hinzugefügt wird. Die Gewinner werden jene Unternehmen sein, die neue Funktionen unternehmensweit kombinierbar und wiederverwendbar machen, anstatt sie Produkt für Produkt neu zu entwickeln.
Vor zwanzig Jahren musste jedes Unternehmen eine Datenplattform aufbauen. Heute stellt niemand diese Investition mehr in Frage. Ich glaube, dass wir uns bei der KI einem ?hnlichen Wendepunkt n?hern. Die Unternehmen, die sich durchsetzen werden, werden nicht einfach nur bessere Modelle einsetzen. Sie werden Plattformen aufbauen, auf denen Intelligenz, Governance und gesch?ftlicher Kontext zu einer grundlegenden Infrastruktur werden, auf die sich jede Anwendung, jeder Workflow und jeder Mitarbeiter verlassen kann.
Wenn Unternehmen sich für Plattformen entscheiden, die diese Aspekte bereits heute als vorrangige architektonische Verpflichtungen betrachten und nicht als Probleme, die sp?ter gel?st werden müssen, vervielfacht sich der Vorteil. Diejenigen, die weiterhin isolierte KI-Funktionen auf einer instabilen Infrastruktur aufbauen, m?gen zwar zun?chst schnell vorankommen, werden aber das n?chste Jahrzehnt damit verbringen, alles neu aufzubauen, w?hrend andere weiter an ihnen vorbeiziehen.
Modelle schaffen Intelligenz. Architektur schafft nachhaltige Vorteile.
