AI für alle: Wie AI die Unternehmenssoftware hyper-personalisieren

Lange Zeit hat die Technologie versucht, nicht nur für diejenigen zugänglich zu sein, die wissen, wie man programmiert. Dieser Prozess hat sich langsam weiterentwickelt, von sehr schwer zu verstehenden Low-Level-Programmiersprachen wie Assembler zu "High-Level"-Sprachen, die der natürlichen Sprache sehr viel ähnlicher sind, wie Python. Jetzt sind wir dabei, die Barriere zu durchbrechen, um vielleicht einen vollständigen "natürlichsprachlichen" Kodierungsprozess zu erreichen. Tools wie Cursor AI haben bereits eine Marktkapitalisierung von 100 Millionen Dollar, und der Begriff "Vibe Coding" wird immer populärer.

Natürlich ist dies ein extremer Hype, und ich glaube nicht, dass es erfahrene Software- oder Data vollständig ersetzen wird. Aber das ist nicht der Punkt - wir müssen diese Rollen nicht ersetzen. Schließlich sind viele geschäftliche Anforderungen gar nicht so komplex; oft reicht eine gute, gut ausgearbeitete Excel-Tabelle aus, um diese Aufgabe zu erfüllen. Und genau darin liegt der Wert: Wir haben die Möglichkeit geschaffen, dass Unternehmensteams extrem schnell Prototypen erstellen können, sei es eine neue Funktion in ihrem CRM-Prozess oder ein Formular zur Erfassung von Werten irgendwo in der Lieferkette.

Unternehmensteams werden in der Lage sein, ihre eigene "hyperpersonalisierte" Software zu erstellen, die über die aktuellen Excel-Tabellen hinausgeht, was die IT- und Tech-Entwicklerteams von einer enormen Nachfrageüberlastung entlastet und wahrscheinlich viel mehr validierte und verdaute Anforderungen mit sich bringt, was das Leben der Ingenieure viel einfacher macht. Die Herausforderung? Wie kann ein Unternehmen diese Dezentralisierung steuern, ohne die Vorteile dieser AI zu begrenzen und gleichzeitig eine gute Governance zu etablieren?

Die Geschichte der Informatik kann als ein stetiger Marsch in Richtung Barrierefreiheit betrachtet werden. Die ersten Programmierer arbeiteten direkt mit binärem Maschinencode, ein mühsamer Prozess, der tiefe technische Kenntnisse und äußerste Präzision erforderte. Die Assemblersprache bildete die erste Abstraktionsebene, gefolgt von prozeduralen Sprachen wie FORTRAN und COBOL, die Programmierkonzepte näher an menschliche Denkmuster heranführten.

Objektorientierte Sprachen wie Java und Python vereinfachten die Entwicklung weiter, indem sie den Code in konzeptionelle Objekte aufteilten, die reale Entitäten widerspiegeln. Im letzten Jahrzehnt wurden Low-Code- und No-Code-Plattformen entwickelt, die visuelle Programmierschnittstellen einführten. Tools wie Microsoft Power Apps, Bubble und Zapier ermöglichten es Geschäftsanwendern, grundlegende Anwendungen über grafische Oberflächen zu erstellen, ohne herkömmlichen Code zu schreiben.

Die Integration großer Sprachmodelle in die Entwicklung stellt einen Quantensprung über diese Plattformen hinaus dar. Im Gegensatz zu ihren Vorgängern verstehen AI wie GitHub Copilot, Cursor AI und Claude den Kontext, können komplexe Funktionen aus natürlichsprachlichen Beschreibungen generieren und aus Interaktionsmustern lernen.

Der Begriff "Vibe Coding" beschreibt diesen Paradigmenwechsel - die Fähigkeit, Absichten zu kommunizieren, anstatt explizite Anweisungen zu geben. Ein Marketingmanager könnte einfach beschreiben: "Ich brauche ein Dashboard, das die Kampagnenleistung über alle Kanäle hinweg anzeigt und die Möglichkeit bietet, nach Datumsbereich und demografischer Zielgruppe zu filtern", und erhält als Antwort einen funktionalen Code.

Dieser Ansatz überbrückt die Kluft zwischen geschäftlichem Denken und technischer Implementierung auf bisher ungekannte Weise. Der Geschäftsanwender muss keine Variablen, Funktionen oder data verstehen - nur das Geschäftsproblem, das er zu lösen versucht.

Durchbrechen des IT-Engpasses

Seit Jahrzehnten kämpfen Unternehmen mit der gleichen grundlegenden Herausforderung: Die Nachfrage nach Technologie übersteigt chronisch die Entwicklungskapazitäten. Untersuchungen von McKinsey zeigen, dass mehr als 85 % der Unternehmen mehr Softwareentwicklungsanfragen haben, als sie erfüllen können, wobei sich der typische Rückstand bei nicht kritischen Projekten auf 6-12 Monate beläuft.

Dieser Engpass führt zu zahlreichen geschäftlichen Problemen:

• Verlorene Chancen: Marktbedingungen ändern sich, während Projekte in der Warteschleife stehen
• Schatten-IT: Frustrierte Abteilungen setzen nicht autorisierte Lösungen ein
• Ineffiziente Umgehungslösungen: Die Mitarbeiter schaffen manuelle Prozesse, um dies zu kompensieren
• Vergeudeter strategischer Vorteil: Data Erkenntnisse bleiben ungenutzt

AI gehen diese Herausforderungen an, indem sie es den Unternehmensteams ermöglichen, viele ihrer technologischen Anforderungen selbst zu lösen. Anstatt sich in die IT-Warteschlange einzureihen, könnte ein Vertriebsteam sein eigenes Tool zur Visualisierung der Pipeline erstellen oder ein Marketingteam einen Tracker für die Kampagnenleistung entwickeln.

Die Wirtschaft der demokratischen Entwicklung

Die finanziellen Argumente für AI sind überzeugend. Die traditionelle Entwicklung von Unternehmenssoftware folgt einem vorhersehbaren Muster, das sich in der Regel über Monate erstreckt und je nach Komplexität Tausende bis Millionen von Dollar kostet. Die heimtückischsten Kosten sind die Fehlanpassungen - das Endprodukt entspricht oft nicht den tatsächlichen Geschäftsanforderungen, weil die Anforderungen nicht richtig übersetzt wurden.

AI verdichten diesen Zyklus dramatisch. Unternehmensteams können schnell iterieren und Lösungen innerhalb von Stunden statt Monaten testen. Dieser Ansatz:

• Reduziert die Entwicklungskosten um 70-90% für einfache Anwendungen
• Verringert die Zeit bis zur Bereitstellung von Monaten auf Tage oder Stunden
• Verbessert die Abstimmung zwischen geschäftlichen Anforderungen und technischen Lösungen
• Ermöglicht eine schnelle Iteration auf der Grundlage von Feedback aus der Praxis

Ein kritischer Aspekt von AI in Unternehmensumgebungen ist ihre doppelte Fähigkeit zur Automatisierung und die Notwendigkeit einer angemessenen Überwachung. Diese beiden Elemente bestimmen, wie AI in organisatorischen Kontexten arbeiten.

Intelligente Automatisierung

AI eignen sich hervorragend für die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben und Arbeitsabläufen, die bisher menschliches Eingreifen erforderten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungstools, die starren Regeln folgen, können AI :

• Anpassung an unterschiedliche data und Kontexte
• Entscheidungen auf der Grundlage eines probabilistischen Verständnisses von Szenarien treffen
• Aus vergangenen Interaktionen lernen, um die Leistung zu verbessern
• Verarbeitung von Eingaben in natürlicher Sprache, ohne dass eine präzise Syntax erforderlich ist

Diese intelligente Automatisierungsfähigkeit bedeutet, dass Geschäftsanwender immer komplexere Aufgaben an AI delegieren können. Ein Agent könnte beispielsweise nicht nur die data , sondern auch die erste Analyse, die Erkennung von Anomalien und die routinemäßige Entscheidungsfindung automatisieren, sodass sich Menschen auf Ausnahmen und strategische Überlegungen konzentrieren können.

Anforderungen an die Beaufsichtigung

Trotz ihrer Fähigkeiten benötigen AI eine angemessene menschliche Aufsicht - ein entscheidender Aspekt bei der Implementierung in Unternehmen. Wirksame Überwachungsmodelle umfassen:

• Der Mensch in der Schleife: Für kritische Prozesse, bei denen jede AI vor der Ausführung von Menschen überprüft werden muss
• Mensch-auf-Schleife: Für Routineprozesse, bei denen die AI autonom arbeitet, der Mensch aber die Leistung überwacht und eingreifen kann
• Human-over-the-loop: Für risikoarme Prozesse, bei denen Menschen regelmäßig die Gesamtleistung überprüfen

Das geeignete Überwachungsmodell hängt von der Risikotoleranz, den regulatorischen Anforderungen und dem Reifegrad des AI ab. Unternehmen müssen die Vorteile der Automatisierung sorgfältig gegen die Notwendigkeit einer Überwachung abwägen, um Fehler, Voreingenommenheit oder eine Fehlanpassung an die Geschäftsziele zu verhindern.

Unternehmenssoftware folgt traditionell einem Einheitsansatz, der für alle gilt. Große Systeme wie CRM-, ERP- und HRIS-Plattformen bieten zwar Konfigurationsoptionen, erzwingen aber letztlich standardisierte Arbeitsabläufe für verschiedene Unternehmensfunktionen. Diese Standardisierung schafft Effizienz auf Kosten von optimalen Prozessen für bestimmte Kontexte.

Hyper-Personalisierung kehrt dieses Paradigma um. Anstatt Geschäftsprozesse zu zwingen, sich den Softwarebeschränkungen anzupassen, passen sich hyper-personalisierte Anwendungen den einzigartigen Anforderungen bestimmter Abteilungen, Rollen oder sogar Einzelpersonen an.

Betrachten Sie diese häufigen Szenarien, in denen AI eine Hyper-Personalisierung ermöglichen:

• Ein Analyst für die Lieferkette, der ein dynamisches Tool zur Vorhersage von Lagerbeständen entwickelt, das data, historische Verkäufe und Vorlaufzeiten von Lieferanten integriert
• Ein Kundendienstteam baut einen Wissensspeicher mit semantischen Suchfunktionen auf, um die Problemlösung zu beschleunigen
• HR-Fachleute, die eine Anwendung für das Onboarding von Mitarbeitern entwickeln, die die Ausbildung auf der Grundlage von Funktion und Erfahrung personalisiert
• Vertriebsmitarbeiter, die individuelle Visualisierungs-Dashboards erstellen, um ihre spezifischen Leistungskennzahlen zu verfolgen

Diese Beispiele haben eines gemeinsam: Es handelt sich um wertvolle Geschäftstools, die keine formale IT-Priorisierung rechtfertigen, aber die Effizienz der Abteilungen erheblich verbessern. Ein CIO drückte es so aus: "Wir ersetzen unser ERP-System nicht durch AI Code, aber wir befähigen unsere Geschäftsanwender, die Probleme der letzten Meile zu lösen, die immer ganz unten auf unserer Prioritätenliste stehen."

Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass die Lösungen von denjenigen entwickelt werden, die die Geschäftsprobleme am besten verstehen. Herkömmliche Unternehmenssoftware hat mit diesem Maß an Individualisierung zu kämpfen, da die Entwicklungskosten linear mit der Komplexität der Personalisierung steigen. AI ändern diese Gleichung grundlegend, indem sie personalisierte Software wirtschaftlich machbar machen.

Die zentrale Herausforderung für Unternehmen besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen Demokratisierung und angemessener Kontrolle herzustellen. Zu restriktive Rahmenbedingungen treiben die Nutzer zurück in die Schatten-IT, während zu freizügige Ansätze zu einem organisatorischen Chaos führen können.

Erfolgreiche Unternehmen implementieren in der Regel mehrstufige Governance-Modelle mit abgestuften Kontrollen auf der Grundlage der Anwendungsmerkmale:

Ebene 1 - Sandbox-Umgebung: Anwendungen mit geringem Risiko und begrenztem data und Benutzerumfang. Dazu gehören z. B. persönliche Produktivitätstools, einfache Dashboards mit vorab genehmigten data oder Prototypanwendungen zur Konzeptvalidierung.

Ebene 2 - Lösungen für Abteilungen: Anwendungen für bestimmte Geschäftsfunktionen mit mäßiger data . Die Governance umfasst eine Peer Review, eine vereinfachte Sicherheitsbewertung und grundlegende Dokumentationsanforderungen.

Stufe 3 - Unternehmensanwendungen: Geschäftskritische Lösungen mit sensiblen data oder weitreichenden Auswirkungen auf das Unternehmen. Diese Anwendungen erfordern eine formale Sicherheitsüberprüfung, Leistungstests, Dokumentation und eine Übergangsplanung für den langfristigen Support.

Dieser mehrstufige Ansatz bietet eine angemessene Aufsicht und bewahrt gleichzeitig die Geschwindigkeit und Flexibilität, die die AI Entwicklung so wertvoll machen.

Bei der Auswahl von Plattformen für die AI Entwicklung sollten Unternehmen vorsichtig sein, was die Bindung an einen bestimmten Anbieter angeht. Viele Plattformen bieten proprietäre Umgebungen, die die Migration von Anwendungen oder die Integration mit anderen Systemen erschweren können. Unternehmen sollten Lösungen bevorzugen, die offene Standards verwenden, data bieten und klare Ausstiegsmöglichkeiten bereitstellen. Der Markt für diese Tools entwickelt sich schnell weiter, und die Flexibilität, sich an neue Optionen anzupassen, ist für den langfristigen Erfolg entscheidend.

Die neue Aufteilung der technischen Arbeit

Da die AI Entwicklung immer ausgereifter wird, erleben wir eine grundlegende Umgestaltung der Rollen in der Unternehmenstechnologie. Anstelle einer binären Unterteilung in "technische" und "nicht-technische" Mitarbeiter entwickeln Unternehmen ein Spektrum von Fähigkeiten zur Technologieentwicklung:

Business Schöpfer: Fachexperten, die mit Hilfe von AI Lösungen für spezifische Geschäftsanforderungen entwickeln. Diese Personen verstehen ihre Geschäftsprozesse sehr gut, haben aber möglicherweise nur begrenzte technische Kenntnisse. Mit Hilfe von AI können sie Dashboards, automatisierte Workflows und einfache Anwendungen erstellen, für die früher Entwickler erforderlich waren.

Bürgerliche Entwickler: Geschäftsanwender mit einem tieferen technischen Interesse, die als Brücke zwischen den Abteilungen und der IT-Abteilung dienen. Diese Personen entwickeln in der Regel ein besseres Verständnis für die Grundsätze des Softwaredesigns und können komplexere Lösungen erstellen. Sie werden oft zu internen Vorreitern und Mentoren, die ihren Kollegen helfen, AI effektiv zu nutzen.

Technische Berater: IT-Experten, die nicht mehr den gesamten Code schreiben, sondern die geschäftsorientierte Entwicklung ermöglichen und anleiten. Sie legen Governance-Rahmen fest, erstellen wiederverwendbare Komponenten und bieten Beratung zu Architektur und Sicherheit. Sie sind keine Engpässe, sondern werden zu Multiplikatoren, die die Entwicklungskapazität des Unternehmens erweitern.

Professionelle Ingenieure: Spezialisierte Entwickler, die sich auf komplexe Systeme, Infrastruktur und geschäftskritische Anwendungen konzentrieren. Anstatt ihre Zeit mit einfacheren Abteilungsanwendungen zu verbringen, befassen sie sich mit technisch anspruchsvollen Problemen, die umfassende Fachkenntnisse erfordern.

Diese Entwicklung spiegelt wider, was bei der data geschehen ist. Vor zwanzig Jahren führten spezialisierte Analysten die meisten data durch; heute ist die data eine allgemeine Fähigkeit in allen Unternehmensfunktionen, wobei sich Spezialisten auf die komplexesten analytischen Herausforderungen konzentrieren.

Die Zukunft der beruflichen Entwicklung

Im Gegensatz zu einigen Vorhersagen wird die AI Entwicklung die Nachfrage nach professionellen Software-Ingenieuren wahrscheinlich nicht verringern. Stattdessen wird sich ihr Fokus auf höherwertige Tätigkeiten verlagern:

Plattform Technik: Aufbau und Pflege der Infrastruktur, die die AI Entwicklung ermöglicht. Dazu gehören die Erstellung sicherer data , die Einrichtung von Überwachungssystemen und die Entwicklung von Test-Frameworks zur Unterstützung von Geschäftsanwendern.

Entwicklung komplexer Systeme: Der Schwerpunkt liegt auf unternehmenskritischen Anwendungen, die ein hohes Maß an technischem Know-how, eine hohe Leistung oder eine anspruchsvolle Architektur erfordern. Diese Systeme bilden die Grundlage, auf der die vom Unternehmen erstellten Anwendungen aufbauen können.

Technischer Leitfaden: Sie dienen als Berater, die den Geschäftsteams bei architektonischen Entscheidungen, Integrationsproblemen und Sicherheitsüberlegungen helfen. In dieser beratenden Funktion wird technisches Fachwissen genutzt, während die Geschäftsanwender in die Lage versetzt werden, ihre eigenen Lösungen auszuführen.

Anwendung Elevation: Identifizierung erfolgreicher Abteilungsanwendungen, die in den Unternehmensstatus "befördert" werden sollten, und anschließende Verbesserung, damit sie die Unternehmensstandards für Sicherheit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit erfüllen.

Dieser Wandel schafft Chancen sowohl für Geschäftsleute als auch für technische Fachleute. Geschäftsteams erhalten die Autonomie, ihre eigenen Probleme zu lösen, während sich technische Teams auf Herausforderungen konzentrieren, die ihrer speziellen Fähigkeiten würdig sind. Das Ergebnis ist eine effizientere Zuweisung von Talenten und eine schnellere Bereitstellung des Geschäftswerts insgesamt.

Für die einzelnen Fachleute erfordert dieser Wandel eine Anpassung. Geschäftsanwender müssen ein grundlegendes Software-Design-Denken, data und Sicherheitsbewusstsein entwickeln. Technische Fachleute müssen ihre Beratungs-, Lehr- und Architekturfähigkeiten verbessern. Unternehmen, die in diese Fähigkeiten investieren, werden erhebliche Wettbewerbsvorteile in Bezug auf Agilität und Innovation erlangen.

Die Demokratisierung der Softwareentwicklung durch AI stellt eine der bedeutendsten Veränderungen in der Unternehmenstechnologie des letzten Jahrzehnts dar. Organisationen, die diesen Wandel mit Bedacht angehen, können enorme Vorteile in Bezug auf Agilität, Personalisierung und Innovation erzielen.

Um diesen Übergang erfolgreich zu bewältigen, müssen scheinbar widersprüchliche Erfordernisse miteinander in Einklang gebracht werden: die Befähigung von Geschäftsanwendern bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer angemessenen Verwaltung, die Förderung von Innovationen bei gleichzeitiger Gewährleistung der Sicherheit und die Unterstützung der Dezentralisierung bei gleichzeitiger Vermeidung von Fragmentierung.

Für Unternehmensleiter ist die Botschaft klar: Bei AI Entwicklung geht es nicht darum, Ihr Technologieteam zu ersetzen, sondern darum, den Kreis der an der Technologieentwicklung Beteiligten zu erweitern. Durch die durchdachte Implementierung dieser Funktionen können Unternehmen das lang ersehnte Ziel einer wirklich personalisierten Software erreichen, die sich an ihre individuellen Bedürfnisse anpasst, anstatt die Anpassung in die entgegengesetzte Richtung zu erzwingen.

Die Zukunft der Unternehmenssoftware liegt nicht in Einheitslösungen oder hochgradig konfigurierbaren Plattformen, sondern in einem Ökosystem aus speziell entwickelten, AI Anwendungen, die von den Menschen erstellt werden, die sie nutzen. Unternehmen, die sich diese Zukunft zu eigen machen, werden ein leistungsstarkes neues Werkzeug für Innovation, Effizienz und Wettbewerbsvorteile erhalten.