{"id":1404570,"date":"2026-09-25T10:37:44","date_gmt":"2026-09-25T09:37:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1404570"},"modified":"2026-09-25T10:37:44","modified_gmt":"2026-09-25T09:37:44","slug":"foundation-models-when-they-become-a-commodity-where-will-enterprise-competitive-advantage-come-from","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/foundation-models-when-they-become-a-commodity-where-will-enterprise-competitive-advantage-come-from\/","title":{"rendered":"Grundlagemodelle: Wenn diese zur Massenware werden \u2013 woher wird dann der Wettbewerbsvorteil der Unternehmen kommen?"},"content":{"rendered":"
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Grundlagemodelle werden zunehmend zu einem festen Bestandteil der Infrastruktur der digitalen Transformation in Unternehmen. Die Modelle verbessern sich in beispiellosem Tempo, die Kosten f\u00fcr die Inferenz sinken weiter, Open-Source-\u00d6kosysteme bl\u00fchen auf, und die Leistungsunterschiede zwischen den f\u00fchrenden Modellen verringern sich.<\/p>\n

Wenn jedes Unternehmen Zugang zu KI mit vergleichbarer Leistungsf\u00e4higkeit hat, wodurch werden sich dann die Marktf\u00fchrer von morgen von der Konkurrenz abheben?<\/strong>?<\/p>\n

Die Antwort liegt nicht im Modell selbst, sondern in dem darauf aufbauenden organisatorischen Kontext.<\/p>\n

Der organisatorische Kontext umfasst die Betriebswirtschaftliche Kenntnisse, betriebliche Abl\u00e4ufe, Entscheidungsregeln, Fachwissen<\/strong>, und bew\u00e4hrte Verfahren<\/strong> die im Laufe jahrelanger Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit gesammelt wurden. Sie entscheidet dar\u00fcber, ob KI wirklich verstehen kann, wie ein Unternehmen funktioniert, ob sie die Unternehmensziele unterst\u00fctzen kann und ob sie kontinuierlich aus jeder Interaktion lernt, um F\u00e4higkeiten zu entwickeln, die f\u00fcr diese Organisation einzigartig sind.<\/p>\n

Genau diese Ebene m\u00fcssen die meisten Unternehmen erst noch aufbauen, und genau hier wird sich der Wettbewerbsvorteil der n\u00e4chsten KI-Generation herausbilden.<\/p>\n<\/div>\n

Ein leistungsstarkes Modell ist nicht gleichbedeutend mit einem leistungsstarken Gesch\u00e4ftssystem<\/h2>\n

Man verwechselt leicht die Leistungsf\u00e4higkeit eines gro\u00dfen Sprachmodells mit echter gesch\u00e4ftlicher Kompetenz. Auch wenn die Erzeugung von reports in Sekundenschnelle, die Erstellung von Marketinginhalten oder die sofortige Beantwortung von Kundenanfragen zwar eine beeindruckende technische Leistung darstellen m\u00f6gen, Diese Ma\u00dfnahmen f\u00fchren nicht zwangsl\u00e4ufig zu einem nachhaltigen Unternehmenswert.<\/strong>.<\/p>\n

Klarna liefert hierf\u00fcr ein eindrucksvolles Beispiel. Das Fintech-Unternehmen nutzte universell einsetzbare LLMs um etwa zwei Drittel seiner Kundenservice-Interaktionen zu automatisieren<\/strong>, wodurch eine betr\u00e4chtliche Anzahl menschlicher Mitarbeiter ersetzt wird. Dennoch Etwas mehr als ein Jahr sp\u00e4ter nahm das Unternehmen die Einstellung von Mitarbeitern f\u00fcr den Kundensupport wieder auf<\/strong>. Das Problem bestand nicht darin, dass das Modell nicht leistungsf\u00e4hig genug war, sondern darin, dass das Gesch\u00e4ftssystem nicht mehr auf die Wertsch\u00f6pfung des Unternehmens abgestimmt war.<\/p>\n

KI optimiert die ihr vorgegebenen Ziele unerm\u00fcdlich, doch oft l\u00e4sst Faktoren au\u00dfer Acht, die sich nur schwer quantifizieren lassen<\/strong>, wie beispielsweise den Umgang mit komplexen Kundenanliegen, die Pflege der Kundenbeziehung und die Sicherung des langfristigen Vertrauens in die Marke. Wenn Effizienz zum einzigen Ma\u00dfstab wird, wird die KI auf Effizienz optimieren \u2013 selbst auf Kosten der Servicequalit\u00e4t.<\/p>\n

Im Gegensatz dazu verfolgte ein Unternehmen f\u00fcr Unterhaltungselektronik in Shenzhen einen anderen Ansatz. Etwa 70% standardisierter Kundenanfragen wurden von der KI analysiert und bearbeitet, w\u00e4hrend menschliche Mitarbeiter weiterhin f\u00fcr komplexe und besonders wichtige F\u00e4lle zust\u00e4ndig waren<\/strong>. Das Ergebnis war ein Gleichgewicht zwischen betrieblicher Effizienz und Kundenzufriedenheit.<\/p>\n

Der Unterschied lag nicht am Modell. Er ergab sich vielmehr daraus, wie jedes Unternehmen seine Gesch\u00e4ftsprozesse und seine Unternehmensf\u00fchrung im Hinblick auf KI neu gestaltet hat.<\/p>\n

Agentische KI ver\u00e4ndert die Unternehmensorganisation grundlegend<\/h2>\n

KI-Agenten sind nicht mehr nur einfache Gespr\u00e4chsassistenten: Sie sind digitale Mitarbeiter, die auf Unternehmenssysteme zugreifen, Arbeitsabl\u00e4ufe ausf\u00fchren, Aufgaben erledigen, in gro\u00dfem Ma\u00dfstab autonom arbeiten und im Laufe der Zeit kontinuierlich dazulernen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Im Gegensatz zu menschlichen Mitarbeitern, die bei risikoreichen Entscheidungen von Natur aus Vorsicht walten lassen, f\u00fchren KI-Agenten sowohl Routineaufgaben als auch risikoreiche Handlungen mit derselben Zuversicht aus. Infolgedessen k\u00f6nnen sich Konfigurationsfehler, Berechtigungsprobleme, Wissensverf\u00e4lschungen oder M\u00e4ngel im Arbeitsablauf rasch im gesamten Unternehmen ausbreiten<\/strong>.<\/p>\n

Dies ver\u00e4ndert grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen die KI-Governance angehen sollten.<\/p>\n

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  • Erstens, Resilienz gewinnt ebenso an Bedeutung wie Pr\u00e4vention<\/strong>. Organisationen sollten Wiederherstellungsmechanismen wie Backup-Umgebungen, Staging-Systeme und Ein-Klick-Rollback-Funktionen einrichten.<\/li>\n
  • Zweitens, Das Prinzip der geringstm\u00f6glichen Berechtigungen sollte zur g\u00e4ngigen Praxis werden<\/strong>. KI-Agenten sollte nur Zugriff auf das System data und auf jene Systeme gew\u00e4hrt werden, die f\u00fcr die Erf\u00fcllung ihrer zugewiesenen Aufgaben unbedingt erforderlich sind.<\/li>\n
  • Drittens, Die Einhaltung von Vorschriften muss in die KI-Abl\u00e4ufe integriert werden<\/strong>. Unternehmen m\u00fcssen Vorschriften wie die Lokalisierungsanforderungen gem\u00e4\u00df data und Datenschutzgesetze einhalten und dabei klar festlegen, auf welche data-Daten welche Modelle zugreifen d\u00fcrfen.<\/li>\n
  • Endlich, Unternehmen m\u00fcssen sich auf neu auftretende, KI-spezifische Risiken vorbereiten<\/strong>. So kann es beispielsweise vorkommen, dass KI-Agenten unbeabsichtigt versteckte Anweisungen ausf\u00fchren, die in internen Gesch\u00e4ftsdokumenten eingebettet sind, und dabei die vorgesehenen Betriebsregeln umgehen. Eine kontinuierliche \u00dcberwachung, Aktualisierungen der Governance-Vorgaben und die Weiterentwicklung der Sicherheitskontrollen sind daher unerl\u00e4sslich.<\/li>\n<\/ul>\n

    Der organisatorische Kontext ist das wertvollste KI-Kapital des Unternehmens<\/h2>\n

    Anstatt lediglich eine KI-Anwendung zu entwickeln, sollten Unternehmen eine System f\u00fcr kontinuierliches Lernen<\/strong>.<\/p>\n

    Das Herzst\u00fcck dieses Systems ist die F\u00e4higkeit, Gesch\u00e4ftsprozesse, Entscheidungslogik, betriebliches Wissen, Compliance-Anforderungen und institutionelles Fachwissen in eine organisatorische Kontext-Ebene zu \u00fcbertragen<\/strong> auf die KI-Agenten zugreifen, aus denen sie lernen und die sie kontinuierlich verbessern k\u00f6nnen.<\/p>\n

    Im Gegensatz zum Modell selbst w\u00e4chst diese Kontextschicht im Laufe der Zeit. Jeder optimierte Arbeitsablauf, jede validierte Entscheidung und jede erfolgreiche Interaktion st\u00e4rkt die KI-F\u00e4higkeiten des Unternehmens und schafft ein Wettbewerbsvorteil, der f\u00fcr Wettbewerber immer schwieriger nachzuahmen ist<\/strong>.<\/p>\n

    Eine einfache Frage verdeutlicht, ob ein Unternehmen seinen KI-Vorteil wirklich f\u00fcr sich nutzen kann:<\/p>\n

    Wenn Sie Ihr Grundmodell morgen austauschen w\u00fcrden, w\u00fcrden Ihre bisher aufgebauten KI-F\u00e4higkeiten dann erhalten bleiben?<\/strong>?<\/p>\n

    Falls die Antwort \u201enein\u201c lautet, hat das Unternehmen lediglich die F\u00e4higkeiten des Modells \u00fcbernommen, anstatt einen eigenen Wettbewerbsvorteil aufzubauen.<\/p>\n

    Die KI-Transformation erfordert ein Umdenken in Bezug auf Gesch\u00e4ftsprozesse<\/h2>\n

    Auch heute noch konzentrieren sich viele KI-Initiativen in Unternehmen nach wie vor auf die Beschleunigung bestehender Arbeitsabl\u00e4ufe. Eine echte KI-Transformation erfordert eine Neugestaltung der Gesch\u00e4ftsprozesse unter Ber\u00fccksichtigung der F\u00e4higkeiten von KI-Agenten, anstatt lediglich menschliche Aufgaben zu unterst\u00fctzen.<\/strong>.<\/p>\n

    Betrachten Sie das Key-Account-Management im Unternehmensbereich.<\/p>\n

    Traditionell k\u00f6nnen Kundenbetreuer nur einer begrenzten Anzahl strategischer Kunden ihre volle Aufmerksamkeit widmen, w\u00e4hrend der Rest einer auf Ausnahmen basierenden Betreuung unterliegt. Gesch\u00e4ftsbesprechungen finden in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden statt, sodass aufkommende Probleme bis zu den geplanten Besprechungen unentdeckt bleiben. In der Zwischenzeit, Wertvolle Kundenerkenntnisse, die Historie der Kundenbeziehungen und die Entscheidungsgrundlagen sind oft nur im Erfahrungsschatz einzelner Mitarbeiter verankert und gehen verloren, wenn diese das Unternehmen verlassen<\/strong>.<\/p>\n

    Der Einsatz von KI allein zur Generierung des Kontos reports beschleunigt zwar den bestehenden Prozess, l\u00e4sst das zugrunde liegende Betriebsmodell jedoch unver\u00e4ndert.<\/p>\n

    Eine agentenzentrierte Neugestaltung sieht grundlegend anders aus.<\/p>\n

    KI-Agenten k\u00f6nnen jeden Kunden gleicherma\u00dfen gr\u00fcndlich \u00fcberwachen<\/strong>, anstatt sich ausschlie\u00dflich auf strategische Kunden zu konzentrieren. Sie k\u00f6nnen Ver\u00e4nderungen im Einkaufsverhalten, Auff\u00e4lligkeiten bei Bestellungen oder Kommunikationsl\u00fccken in Echtzeit erkennen, anstatt auf monatliche \u00dcberpr\u00fcfungen zu warten. Vor allem aber, Jede Kundeninteraktion, jede gesch\u00e4ftliche Entscheidung und jede bew\u00e4hrte Vorgehensweise wird erfasst und in die Kontextschicht der Organisation integriert<\/strong>, wodurch es zu einer gemeinsamen organisatorischen Kompetenz wird und nicht mehr nur als individuelles Wissen besteht.<\/p>\n

    Das Ergebnis ist nicht nur eine h\u00f6here Effizienz, sondern eine v\u00f6llig neue Arbeitsweise.
    \nDas gleiche Prinzip gilt f\u00fcr die Nachfrageprognose, die Preisoptimierung, das Compliance-Management, den Lieferkettenbetrieb und praktisch jeden Unternehmensprozess, der durch personelle Kapazit\u00e4ten eingeschr\u00e4nkt ist.<\/p>\n

    Wo sollten Unternehmen ansetzen?<\/h2>\n

    Beim Aufbau der Wettbewerbsf\u00e4higkeit eines Unternehmens im Bereich der KI geht es letztendlich darum, die Art und Weise, wie eine Organisation denkt, Entscheidungen trifft und arbeitet, neu zu gestalten. Dies ist nichts, was ein Modellanbieter leisten kann.<\/p>\n

    Die oberste Priorit\u00e4t f\u00fcr jedes Unternehmen besteht daher darin, Ermitteln Sie gesch\u00e4ftskritische Aktivit\u00e4ten, die nach wie vor in hohem Ma\u00dfe auf menschliches Fachwissen angewiesen sind, legen Sie die unverzichtbaren Regeln fest, die die KI einhalten muss, und strukturieren Sie das organisatorische Wissen systematisch, damit es gesteuert, weitergegeben und von KI-Agenten genutzt werden kann<\/strong>.<\/p>\n

    Grundmodell-Technologien entwickeln sich branchen\u00fcbergreifend rasch zu einer Standardfunktion. Die Chance, sich einen nachhaltigen KI-Wettbewerbsvorteil zu sichern, bleibt jedoch weiterhin bestehen.<\/p>\n

    Die Unternehmen, die jetzt Ma\u00dfnahmen ergreifen, um ihre Gesch\u00e4ftssysteme f\u00fcr das Zeitalter der KI-Agenten neu zu gestalten, werden diejenigen sein, die einen dauerhaften, absicherbaren Wettbewerbsvorteil schaffen<\/strong>.<\/p>\n

    Wenn Sie erfahren m\u00f6chten, wie Ihr Unternehmen seine KI-F\u00e4higkeiten ausbauen kann, wenden Sie sich bitte an die Experten von Artefact.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Wenn jedes Unternehmen Zugang zu KI mit vergleichbarer Leistungsf\u00e4higkeit hat, womit werden sich die Marktf\u00fchrer von morgen dann von anderen abheben? Die Antwort liegt nicht im Modell selbst, sondern im organisatorischen Kontext, der darauf aufbaut. Der organisatorische Kontext umfasst das Gesch\u00e4ftswissen, die Betriebsprozesse, die Entscheidungsregeln, das Fachwissen sowie die Best Practices, die im Laufe jahrelanger Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit gesammelt wurden. Er bestimmt, ob KI wirklich verstehen kann, wie ein Unternehmen funktioniert, ob sie die Gesch\u00e4ftsziele unterst\u00fctzt und ob sie kontinuierlich aus jeder Interaktion lernt, um F\u00e4higkeiten zu entwickeln, die f\u00fcr diese Organisation einzigartig sind.<\/p>","protected":false},"featured_media":1404594,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"blog-category":[22035],"blog-language":[2991],"class_list":["post-1404570","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-ai-consulting","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/1404570","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1404594"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1404570"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=1404570"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=1404570"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}