Wie kürzlich auf der TCG Einzelhandelsgipfel, muss die Unternehmenslandschaft den theoretischen Hype um Künstliche Intelligenz hinter sich lassen. Viele Unternehmen haben die letzten Jahre damit verbracht, mit isolierten KI-Anwendungsfällen kleine “Farbtupfer” in ihre Abläufe zu malen. Unternehmen können sich jedoch nicht wirklich verändern, indem sie einfach nur isolierte KI-Experimente durchführen. Der Boden hat sich verschoben und die Branche tritt nun in die Ära der agentenbasierten KI ein.

Im Gegensatz zur traditionellen KI, die sich auf historische data stützt, um zu klassifizieren und vorherzusagen, oder zur generativen KI, die neue Inhalte erstellt, ist die agentenbasierte KI eine Software, die Denken und Handeln kombiniert. Sie kann Informationen wahrnehmen (wie das Lesen einer E-Mail oder eines Dokuments), den Kontext eines Problems verstehen und handeln, indem sie eine Aktion in einem anderen System auslöst. Der agentengestützte Handel bringt diese Revolution in die internen Abläufe, hilft Verkäufern, verbessert das Engagement im Einzelhandel und verändert die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, grundlegend.

Um von der Theorie zur Realität überzugehen, kann man sich die jüngste Umgestaltung bei Carrefour ansehen. Ein Marktforschungsprozess, für den normalerweise 20 Mitarbeiter ein bis zwei Monate brauchten, um PDF reports für 400 Projekte pro Jahr zu erstellen, wurde völlig neu konzipiert. Indem man einen Marktstudien-Agenten direkt in die Hände des Immobilienentwicklungsteams legte, wurden 200 unrentable Projekte sofort herausgefiltert, und umfassende Studien für rentable Projekte wurden in nur zwei Minuten erstellt. Dadurch konnten 50% bis 70% Vollzeitstellen eingespart werden, so dass talentierte Teams für höherwertige Aufgaben eingesetzt werden konnten.

Transformationen wie diese erfordern ein neues Spielbuch. Auf der Grundlage von Live-Implementierungen in der Praxis finden Sie hier die zehn wichtigsten Erkenntnisse, die die agenturgestützte Unternehmenstransformation definieren:

1. Agentisch ist ein Katalysator, nicht das Ziel

KI-Agenten müssen eingesetzt werden, um eine umfassendere Umgestaltung des Unternehmens voranzutreiben, anstatt das eigentliche Ziel zu sein. So könnte beispielsweise ein Automobilhersteller Agenten einsetzen, um die Produktion zu beschleunigen, während ein Telekommunikationsanbieter sie nutzt, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Die Agententechnologie ist lediglich der Unterstützer dieser übergreifenden strategischen Visionen.

2. Setzen Sie einen “verrückten” Nordstern

Treiben Sie die Umstellung mit sehr ehrgeizigen Zielen in Bezug auf Geschwindigkeit, Vollzeitäquivalente (FTEs), Millionen von Euro an Leistung und Vorlaufzeiten voran. Eine flauschige Kostenreduzierung von 5% oder 10% bedeutet, dass sich die Kosten für den Aufbau der Agenten nicht einmal amortisieren werden. Es ist ein verrückter Nordstern erforderlich, wie z.B. ein Einzelhändler, der eine strikte Kosteneffizienzsteigerung von 30% anstrebt, oder ein Hersteller, der über alle Prozesse hinweg 50% schneller sein will.

3. Es ist eine “horizontale” Energie

Unternehmen wachsen naturgemäß in vertikalen Silos nach Funktionen. Bei der agentenbasierten KI geht es jedoch im Wesentlichen darum, diese Silos aufzubrechen und sich auf die End-to-End-Prozesse und Workflows im gesamten Unternehmen zu konzentrieren. Da sie das gesamte Unternehmen horizontal durchdringt, muss dieser Wandel vom CEO vorangetrieben werden. Überlässt man dies den einzelnen Abteilungen, wird das Unternehmen mit unzusammenhängenden Agenten überall erstarren.

4. Automatisieren Sie nicht einen fehlerhaften Prozess

Es besteht ein großes Risiko, Agenten nur einzusetzen, um einen fehlerhaften oder ineffizienten Prozess zu automatisieren. Agenten sollten nicht nur schlechte Gewohnheiten beschleunigen. Sie sind sowohl ein Vorwand als auch ein Beschleuniger, um Prozesse von Grund auf neu zu erfinden und dabei eine auf Null basierende Logik anzuwenden.

5. Setzen Sie Prioritäten nach den richtigen Kriterien

Um einen echten “agenturischen Wert” zu finden, müssen die Führungskräfte nach Aufgaben suchen, die mehrere Systeme, einen hohen Wiederholungsgrad und zahlreiche Teaminteraktionen beinhalten. Hervorragende Kandidaten für eine agentische Neuerfindung sind z.B. die Überprüfung von Werbekatalogen auf Preisfehler oder die Verwaltung von Anomalien beim Finanzabschluss Monat für Monat.

6. Reorganisieren, nicht nur automatisieren

Echter Wert entsteht durch die Reorganisation der Arbeit und der Schnittstellen, sowohl vor- als auch nachgelagert, anstatt nur bestehende, isolierte Aufgaben zu automatisieren. Wenn Sie z.B. bei der Beschaffung oder der Marktforschung den Agenten direkt in die Hände der Person geben, die den ursprünglichen Bedarf hat, wird der Arbeitsablauf um diese Person herum völlig neu gestaltet, anstatt nur die Mitte der Aufgabe zu automatisieren.

7. Investieren Sie in “agentische” Bereitschaft

Vor der Skalierung müssen die Funktionen auf data-Reife, semantische Bereitschaft, Prozessbereitschaft und Vertrauen geprüft werden. Perfektes semantisches data ist nicht verhandelbar. Wenn ein Unternehmen noch nie definiert hat, was eine Produkthierarchie ist oder eine Standardsprache für Mitarbeiterrollen in verschiedenen Ländern eingeführt hat, kann ein Agent nicht durch die Systeme navigieren.

8. Neue Technik erfordert neue Talente

Traditionelle data wissenschaftliche Fähigkeiten reichen nicht mehr aus. Unternehmen brauchen Product Owner mit fundierten Prozesskenntnissen, die als “KI-Katalysatoren” agieren können, um Anwendungsfälle zu formulieren, sowie “KI-Builder”, die Low-Code-Plattformen zur Implementierung alltäglicher Lösungen nutzen können.

9. Selber machen oder kaufen? Es kommt darauf an!

Der Ansatz muss mit der Wirkung skalieren. Ein “Make”-Ansatz ist für hochgradig transformative, unternehmensweite Initiativen erforderlich, die mehrere Funktionen umfassen (wie das Beförderungsmanagement). Umgekehrt sind “Buy”-Lösungen von der Stange geeignet, um die Produktivität einzelner Mitarbeiter zu steigern, und “Low/No Code”-Plattformen sind ideal, um die Effizienz auf Teamebene zu steigern.

10. Agentische KI ist “keine Magie”

Letzten Endes erfordert eine erfolgreiche agenturische Transformation ein strenges Gleichgewicht. Sie ist nur 20% Technologie, während sie sich stark auf 30% Change Management und 50% End-to-End-Prozessneuerfindung stützt.

Wenn die Führungsebene nicht bereit ist, sich vorzustellen, wie Funktionen drastisch verändert werden, oder wenn sie nicht bereit ist, die harte Arbeit zu leisten, die zugrunde liegenden Prozesse zu korrigieren, wird die Technologie allein das Unternehmen nicht retten. Wenn ein Unternehmen jedoch bereit ist, die Art und Weise, wie die Arbeit erledigt wird, grundlegend zu überdenken, bietet die agentechnische Revolution eine noch nie dagewesene Chance, Produktivität und Wachstum freizusetzen.