Nach ERP, CRM, SaaS… ist es Zeit für die KI der KIs?

Jede Ära hatte ihre eigene Managementsoftware.

Wenn wir einen Schritt zurücktreten und dreißig Jahre Computerentwicklung in Unternehmen und Organisationen betrachten, wiederholt sich das Szenario:

• Das ERP (Integrierte Managementsoftware) wurde entwickelt, um Buchhaltung, Lagerhaltung, Einkauf und Produktion zusammenzuführen, die bis dahin mit Software verwaltet wurden, die nicht miteinander kommunizierte.
• Das CRM Er brachte Ordnung in die Kundendateien, die unter verschiedenen Verkäufern, Tabellenkalkulationen und Adressbüchern verstreut waren. Auch hier ging es darum, die Daten zusammenzutragen.
• Das HRIS Dasselbe gilt für Gehaltsabrechnungen, Urlaubsanträge und Personalakten; ; das CMMS zur Wartung; ; das CMS für Website-Inhalte; ; das PIM für Produktdatenblätter.
• SaaS dann wurde alles auf ein Abonnementmodell umgestellt, mit einer deutlich niedrigeren Einstiegshürde.
• Und all das, ohne auch nur die Integrations- und Automatisierungsplattformen (Zapier, Make und andere), die für den Datenaustausch zwischen Dutzenden von Anwendungen verantwortlich sind.

Immer wieder derselbe Mechanismus: eine Welle verstreuter Werkzeuge, dann ein zentrales System, das die Ordnung wiederherstellt. Die aktuelle Welle heißt KI. Und sie ist viel schneller als die vorherigen.

Das Problem: KI im Überfluss

Heute wird KI in vielen Unternehmen ähnlich wie SaaS vor zehn Jahren eingesetzt: Das Marketing nutzt Textgeneratoren, der Vertrieb Akquise-Assistenten, die Buchhaltung Rechnungslesetools, der Kundenservice Chatbots, und jeder Mitarbeiter hat ein eigenes Konto bei zwei oder drei KI-Systemen mit individuellen Fähigkeiten. Niemand hat den Gesamtüberblick.

Lokal funktioniert es sehr gut, aber es kann sich schnell zu einem komplexen System entwickeln, mit sich überschneidenden Tools, sich anhäufenden Abonnements, zusammengewürfelten Automatisierungen, die nur ihr Autor versteht, und Fragen hinsichtlich Governance und Sicherheit.

Beginnen Sie mit den Bedürfnissen, nicht mit den Werkzeugen.

Die erste Korrektur ist einfach und hat nichts mit Technologie zu tun: Hören Sie auf zu fragen: «Wo können wir KI einsetzen?» und kehren Sie zur Frage zurück: «Was kostet uns Zeit, Geld oder Kunden?».

Ein Bedürfnis, ein Ziel, ein Indikator. Erst dann wählen wir das Werkzeug. Und manchmal ist das Werkzeug nicht einmal KI. In meinem Automatisierung von Catering-Angebotsanfragen, Die Berechnung erfolgt ohne KI: Ein Preis muss exakt sein, nicht nur «wahrscheinlich». KI hat ihren Platz woanders, zum Beispiel beim Lesen einer Anfrage oder beim Schreiben einer Nachricht oder bei der Entwicklung des Tools.

Doch mit den Bedürfnissen zu beginnen, reicht nicht aus, wenn man Hunderte von Bedürfnissen, Dutzende von Werkzeugen und Tausende von Mitarbeitern hat. Man braucht ein System, das die Zusammenarbeit ermöglicht.

Die KI der KIs: ein Dirigent für alle anderen

Es handelte sich dabei um ein System, das keine Ihrer KIs ersetzt, sondern sie miteinander zusammenarbeiten lässt, so wie es ERP zu seiner Zeit für Buchhaltung, Lagerhaltung und Einkauf getan hat.

So stelle ich mir das vor.

Ein Dirigent, der den Gesamtkontext versteht

Die KI der KIs wüsste, welche KIs im Unternehmen im Einsatz sind, wofür sie verwendet werden, auf welche Daten sie Zugriff haben, welche Mitarbeiter Zugriff darauf haben und welche Prozesse sie beeinflussen.

Bei Bedarf wird kein neues Tool gestartet, sondern die passenden KIs in der richtigen Reihenfolge aktiviert und mit dem korrekten Kontext versorgt. So kann eine Kundenanfrage von einer KI gelesen, durch das CRM angereichert, mithilfe eines Berechnungstools quantifiziert und anschließend von einer anderen KI formuliert werden – ganz ohne manuelles Eingreifen.

Für jede Aufgabe das richtige Modell

Nicht alle Modelle sind gleichwertig, und sie kosten auch nicht alle gleich viel. Das Sortieren von E-Mails erfordert eine andere Art von Denkvermögen als die Analyse eines Vertrags.

Die KI der KIs wählt je nach Kontext das passende Modell: ein kleines, schnelles und kostengünstiges Modell für einfache Aufgaben, ein leistungsstarkes Modell für komplexe Schlussfolgerungen und ein intern gehostetes Modell für sensible Daten. Und sie kann den Anbieter wechseln, wenn ein Modell besser oder günstiger wird, ohne dass die Geschäftsanwender es überhaupt bemerken.

Feedback, Überwachung und automatische Korrektur

Eine KI, die stillschweigend Fehler macht, ist gefährlicher als eine KI, die abstürzt.

Die KI der KIs würde die KI-Agenten kontinuierlich überwachen: Antwortqualität, Fehler, Verarbeitungszeit, Kosten und ungewöhnliches Verhalten. Bei Problemen würde sie automatisch korrigierende Maßnahmen ergreifen (z. B. einen Vorgang neu starten, das Modell ändern oder auf eine vorherige Version zurückgreifen) und im Übrigen einen Menschen benachrichtigen.

Im Laufe der Zeit würde es Prozesse optimieren: Es würde langsame, kostspielige oder ungenutzte Automatisierungen identifizieren und Vorschläge zu deren Verbesserung oder Abschaffung unterbreiten.

Berichte und Protokolle für die IT-Abteilung und das Management

Jede Aktion der KI wird protokolliert: Wer hat was angefordert, welche KI hat auf welche Daten zugegriffen, mit welchem Ergebnis und zu welchen Kosten? Die IT-Abteilung erhält so die für Sicherheit und Audits benötigten Informationen. Das Management findet endlich die Antwort auf die Frage, die sich alle stellen: Was bringt uns KI wirklich?

Eine Konsole, an der jeder seine Bedürfnisse äußern kann

Das Herzstück wäre meiner Meinung nach eine Konsole, die jeder für seine spezifischen geschäftlichen Bedürfnisse nutzen könnte.

Anstatt Teams zu auditieren, eine Bedarfsanalyse zu formalisieren, Daten zu sammeln, diese zu verarbeiten und dann Lösungen vorzuschlagen, deren Umsetzung oft kompliziert, kostspielig und zeitaufwändig ist, könnten wir die risikoreiche Seite des Einsatzes von KI in ihren heikelsten Aspekten nutzen und Teams ermöglichen, ihre Bedürfnisse zu äußern, um ihnen dank der KI der KIs «governancefreundliche» Lösungen anbieten zu können.

Jeder Mitarbeiter würde dann ein Gespräch führen, in dem er seine tägliche Ärgernis schildert: «Ich verbringe zwei Stunden pro Woche damit, Lieferantenbestellungen in die Tabellenkalkulation zu kopieren», zum Beispiel.

Die KI der KIs, die den Gesamtkontext versteht, schlägt Automatisierungen mithilfe bereits validierter Tools und KI vor. Sollte der Bedarf die vorhandenen Kapazitäten übersteigen, eskaliert sie das Problem an die IT-Abteilung oder das Management und stellt eine qualifizierte und quantifizierte Lösung bereit, anstatt den Mitarbeiter mit einem online gefundenen Tool experimentieren zu lassen.

Ein äußerst interessanter Nebeneffekt: Ein einmal geäußerter Bedarf kommt allen zugute. Wenn drei verschiedene Abteilungen dasselbe anfordern, erkennt die KI der KIs dies, und die Automatisierung wird zu einem gemeinsamen Service anstatt zu drei parallelen Workarounds.

Was ich hinzufügen würde

• Ein Register und ein Lebenszyklus. Jede KI hat einen Manager, ein Inbetriebnahme-Datum und ein Überprüfungsdatum. Eine nicht mehr benötigte KI wird entfernt, genau wie das Konto eines Mitarbeiters bei dessen Ausscheiden deaktiviert wird.
• Das geringste Privileg. Eine KI sollte niemals mehr Rechte haben als die Person, für die sie arbeitet.
• Ein Budget pro Dienstleistung. Die Kosten für den Einsatz von KI können ohne Vorwarnung sprunghaft ansteigen. Der Verbrauch muss täglich überwacht werden, ähnlich wie bei der Erfassung von Spesenabrechnungen.
• Nicht-Regressionstests. Wenn ein Anbieter sein Modell aktualisiert, ändern sich die Reaktionen. Eine Reihe typischer Fälle muss automatisch wiederholt werden, um zu überprüfen, ob keine Fehler aufgetreten sind.
• Ein Not-Aus-Schalter. Die Möglichkeit, eine KI, einen Lieferanten oder eine Automatisierung mit einem Klick zu deaktivieren, ohne alles zum Stillstand zu bringen.
• Unabhängigkeit von Lieferanten. Wenn Ihre gesamte KI von einem einzigen Akteur abhängt, geben Sie ihm quasi die Schlüssel zum Haus.
• Integrierte Compliance. Durch die DSGVO und den europäischen KI-Gesetzentwurf ist Rückverfolgbarkeit nicht mehr optional. Ein System, das alles protokolliert, macht die Einhaltung der Vorschriften zu einem Nebenprodukt, nicht zu einem separaten Projekt.

Seien wir realistisch, was die Grenzen angeht.

Es wäre unehrlich, KI der KIs als Wunderlösung anzupreisen. Drei Risiken erscheinen mir gravierend.

Errichten Sie das Gaswerk eine Etage höher. Wer schon einmal ein achtzehnmonatiges ERP-Projekt miterlebt hat, weiß, dass ein System, das alles vereinheitlichen soll, schnell zum größten Problem des Unternehmens werden kann. KI sollte eine schlanke Managementebene bleiben und nicht zu einem weiteren Problem werden.

Allwissenheit hat ihren Preis. Ein System, das alles sieht und überall agiert, stellt auch einen Single Point of Failure dar und ist ein ideales Ziel für Angreifer. Seine Sicherheit muss vor seiner Funktionalität berücksichtigt werden.

Eine KI, die KIs korrigiert, ist immer noch eine KI. Selbstoptimierung kann in die Irre führen: Ein System, das Kosten senken will, verschlechtert letztendlich die Qualität, wenn es nicht überwacht wird. Automatisierte Korrekturen sollten nur für reversible Aktionen eingesetzt werden. Für alles, was das Unternehmen bindet (eine Zahlung, eine Kunden-E-Mail, eine Datenlöschung), ist selbstverständlich eine menschliche Genehmigung erforderlich.

Und was bedeutet das konkret für ein KMU oder einen Unternehmer?

Große Softwarehersteller werden darum kämpfen, ihre Plattformen an Großkonzerne zu Konzernpreisen zu verkaufen. Doch der Bedarf an Struktur ist für KMU, Freiberufler oder Infopreneure, die mit zehn KI-Tools jonglieren, derselbe. Und die gute Nachricht ist: Wir können diese Logik sofort anwenden, ohne auf die perfekte Software warten zu müssen.

1. Inventur durchführen. Eine einfache Tabelle: Welche KI, wer nutzt sie, zu welchem Zweck, mit welchen Daten, zu welchen Kosten und welchem Nutzen? Man erlebt immer wieder Überraschungen.
2. Stelle drei Regeln auf. Die autorisierten Werkzeuge, die Daten, die Sie niemals in eine KI eingeben, und die eine neue Automatisierung validieren.
3. Zentralisieren statt anhäufen. Ein Hauptassistent, der mit Ihren Geschäftstools verbunden ist (was MCP-Konnektoren ermöglichen), ersetzt oft mehrere Abonnements und protokolliert die durchgeführten Aktionen.
4. Bedarfsorientierte Automatisierung, indem man die eingesparte Zeit misst und alles eliminiert, was keinen Gewinn bringt.

Künstliche Intelligenz (KI) muss nicht allgegenwärtig sein. Sie muss am richtigen Ort sein, einem Zweck dienen und unter Kontrolle stehen. Eine KI der KIs wäre lediglich ein Weg, diese Selbstverständlichkeit zu industrialisieren. Unternehmen, die dies frühzeitig begreifen, werden nicht «mehr KI» als andere haben, sondern weniger, aber dafür KI, die tatsächlich funktioniert.