de.wedoany.com-Bericht: Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem zentralen Thema für Unternehmen geworden, doch die tatsächlichen Ergebnisse der praktischen Anwendung bleiben fraglich. Analysen zufolge führt die bloße Einführung von KI-Agenten innerhalb eines Unternehmens nicht zwangsläufig zu einer unternehmensweiten Produktivitätssteigerung. Der Grund liegt darin, dass Unternehmensdaten über mehrere Systeme verteilt sind – wie Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), Groupware, Kollaborationstools, Dokumentenmanagementsysteme und Instant-Messaging-Plattformen. Wenn diese Daten nicht in eine KI-lesbare Form aufbereitet werden, kann die KI die tatsächlichen Arbeitsabläufe nicht erreichen.
Kollaborationstool-Unternehmen passen ihre Strategien entsprechend an. Die Richtung besteht nicht einfach darin, den Tools KI-Funktionen hinzuzufügen, sondern die im Unternehmen angesammelten Daten zu Zusammenarbeit, Kommunikation, Dokumenten und Zielen in eine Arbeitsgrundlage zu verwandeln, die KI verstehen und ausführen kann. Nachdem KI-Agenten in den Fokus gerückt sind, ist im Bereich Software as a Service (SaaS) die Krisentheorie „SaaSpocalypse" aufgekommen, wonach die Entwicklung von KI-Agenten das bestehende Profitmodell der Softwareindustrie bedrohen könnte. SaaS-Unternehmen haben begonnen, Strategien für die neuen Anforderungen von Unternehmen zu entwickeln, wobei der Schwerpunkt auf der Unterstützung von Unternehmen liegt, die noch nach einer Methodik für die KI-Anwendung suchen. Unternehmen stehen bei der Einführung von KI zunächst vor dem Problem der „Diffusion". Shin Seung-yong, Leiter des Digital AX Strategy Business Teams bei LG CNS, wies auf der „Flow AX Festa 2026" darauf hin, dass Kunden häufig berichten, KI eingeführt, aber nicht verbreitet zu haben. KI entwickle sich von einem einfachen Chatbot-Tool für die Arbeit zu einer Entität, die Aufgaben ausführt. Für die betriebliche Praxis sei jedoch die Neugestaltung der Arbeitsweise die größere Herausforderung. Auch Sicherheits- und Governance-Fragen dürften nicht vernachlässigt werden. Mitarbeiter könnten über persönliche Geräte externe KI-Dienste nutzen und Unternehmensinformationen eingeben, was zu einem „Shadow AI"-Problem führe. Gleichzeitig könnten übermäßig strenge Sicherheitsvorschriften den Anwendungsbereich von KI einschränken. Die Anbindung von Altsystemen sei ebenfalls eine Hürde. Wenn KI nicht mit tatsächlichen Arbeitssystemen wie ERP und CRM verbunden werden könne, sei ihre Nutzung eingeschränkt. Shin Seung-yong erklärte, dass globale KI-Dienste häufig aufgrund fehlender Verbindungen zu Altsystemen eine sinkende Nutzungsrate verzeichnen. Wenn KI nicht an die Kernsysteme des Geschäfts herankomme, könne sie keinen Nutzen für die tatsächliche Arbeit bringen.
Experten weisen darauf hin, dass es ohne eine Datenbasis wenig Sinn mache, lediglich KI zu überlagern. Ohne Arbeitsdaten, die durch die digitale Transformation (Digital Transformation, DX) gesammelt wurden, habe KI keine Grundlage zum Lernen und Urteilen. Song Young-beom, CEO von Timeinout, erklärte, dass KI ohne digitalisierte Arbeitsdaten nur eine leere Hülle ohne Lernmaterial sei. Projekte, Dokumente, Dialoge, Zeitpläne, Ziele und Kundenreaktionsaufzeichnungen sollten in Arbeitseinheiten gespeichert werden, und die Beziehungen zwischen den Daten sollten festgelegt werden, um die Datenkonnektivität sicherzustellen. KI sollte nicht nur Antworten generieren, sondern auch in der Lage sein, tatsächliche Aufgaben auszuführen – Verantwortliche zu bestimmen, Berichte zu erstellen, Zeitpläne zu verwalten und mit externen Systemen zu interagieren. Diese gesamte Prozesskette stellt eine Chance für Kollaborationstools dar. Yoo Min-ho, Leiter der KI-Entwicklungsabteilung von Madrascheck, wies darauf hin, dass allein auf Basis der internen Arbeitsdaten von Flow das monatliche Geschäftsdatenvolumen etwa 1 Million Token betrage. Selbst wenn KI besser werde und Leistung und Geschwindigkeit zunähmen, müssten letztlich entsprechende Kosten getragen werden, weshalb nicht alles der KI überlassen werden könne.
Der Entwickler des Kollaborationstools Flow, Madrascheck, betonte auf der AX Festa die „Transformation von Flow zu einem KI-Arbeitsagenten". Lee Hak-joon, CEO von Madrascheck, erklärte, dass die Ära der Kollaborationstools, in der Daten nur gesammelt und die Arbeit von Menschen erledigt werde, vorbei sei. Das Geschäft mit Kollaborationstools sei nicht mehr effektiv. Die Strategie von Flow besteht darin, die in den letzten zehn Jahren von über 5.000 Kunden gesammelten Daten zu Zusammenarbeit, Kommunikation, Projekten, Zeitplänen, Wissen, Dokumenten, Zielen und Berichten mit der eigenen KI-Engine Repattern AI zu verbinden. Darauf aufbauend hat das Unternehmen den ausführenden „Mate Agent", den dialogbasierten aufgabenerstellenden und -verwaltenden „Smart Agent", den „Consulting Agent", der Arbeitsweisen analysiert und KI-Anwendungsstrategien vorschlägt, sowie den „Automation Agent" vorgestellt, der repetitive Arbeiten in natürlicher Sprache automatisiert. Benutzer können KI-Agenten als Projektverantwortliche benennen. Die Agenten grenzen den Arbeitsumfang durch Nachfragen ein und fügen die Ergebnisse als Dokument oder PDF bei. Flow hat auch die Verbindung zu externen KI-Diensten gestärkt, ein Entwicklerzentrum, offene APIs und einen Model Context Protocol (MCP)-Server veröffentlicht, sodass Kunden ihre eigenen KI-Agenten mit internen Systemen verknüpfen können. Claude oder ChatGPT können den Arbeitskontext von Flow durchsuchen und die Ergebnisse wieder mit der tatsächlichen Aufgabenausführung in der Flow-Oberfläche verbinden. Flow ermöglicht zudem eine bidirektionale Verknüpfung mit bestehenden Arbeitstools wie Microsoft Teams, Google Workspace, Slack, Jira und Salesforce. Lee Hak-joon erklärte, dass SaaS in der Vergangenheit eine Form des Ausleihens von Oberflächen war, während nun als Plattform, die das Backend ausleiht, Wert entsteht. Im KI-Zeitalter verschwimmen die Berufsgrenzen, fragmentierte Positionen verschwinden, und es bleiben nur noch Lösungsentwickler, die Kundenprobleme lösen.
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