Unter Teil 1<\/a>, haben wir aufgezeigt, wie die Einf\u00fchrung von Unternehmens-KI bei 14% ins Stocken ger\u00e4t, wenn sie als SaaS erworben wird. In Teil 2<\/a>, haben wir die vier Funktionen der Einsatzebene (Deploy, Ground, Adopt, Build) dargestellt und aufgezeigt, warum die Verankerung der Grundlagen dem Training vorausgehen muss. In Teil 3 stellen wir die operative Struktur vor, die erforderlich ist, um dies nachhaltig zu verankern: eingebettete Teams, in denen Strategen und Ingenieure zusammenarbeiten, das Chaos, das ohne sie entsteht, sowie den Praxistest aus Chancerygate<\/a>.<\/p>\n Wenn die Implementierungsebene von Menschen aufgebaut wird, anstatt als Produkt erworben zu werden, stellt sich die Frage, welche Menschen dies tun und wie sie organisiert sind. Meine Antwort orientiert sich bewusst daran, wie die Labore selbst mit ihren gr\u00f6\u00dften Kunden zusammenarbeiten, und es ist eine Antwort, f\u00fcr die die meisten Beratungsunternehmen \u2013 einschlie\u00dflich meines eigenen bis vor kurzem \u2013 strukturell nicht ger\u00fcstet waren: kleine, eingebettete Teams, die f\u00fcr ein Ergebnis und nicht f\u00fcr ein Lieferobjekt verantwortlich sind. Drei Verben beschreiben dies.<\/p>\n Setzen Sie einen vor Ort t\u00e4tigen Strategen mit einem vor Ort t\u00e4tigen Ingenieur zusammen und lassen Sie beide f\u00fcr die Dauer des Projekts beim Kunden arbeiten \u2013 nach M\u00f6glichkeit vor Ort.<\/p>\n In einer typischen Woche befindet sich der Stratege vormittags im B\u00fcro des Finanzdirektors und der Ingenieur arbeitet nachmittags gemeinsam mit dem data-Team des Kunden; beide nehmen am selben Stand-up-Meeting teil. Keiner von beiden arbeitet anhand einer Pr\u00e4sentation, und keiner darf eine Empfehlung als Ergebnis hinterlassen. Das Ergebnis ist das funktionierende Produkt.<\/p>\n Ich bin davon \u00fcberzeugt, dass die Zusammensetzung des Teams wichtiger ist als die Dienstaltersstufe. Ein Stratege allein erstellt einen Fahrplan, der auf die IT wartet. Ein Ingenieur allein entwickelt eine Plattform, die auf das Gesch\u00e4ft wartet. Gemeinsam schaffen sie eine Gewohnheit f\u00fcr den Montagmorgen.<\/p>\n Die Einf\u00fchrung erfolgt abteilungsweise im Live-Betrieb von data und wird eher \u00fcbergeben als ausgeliefert. Drei Rollen sorgen daf\u00fcr, dass sie Bestand hat:<\/p>\n Der Test, den ich anwende, ist einfach: Wenn das vor Ort eingesetzte Team morgen verschwinden w\u00fcrde, w\u00fcrde die Nutzung dann weiter steigen? Falls nicht, wurde noch nichts eingef\u00fchrt.<\/p>\n Die Agenten werden in zweiw\u00f6chigen Sprints bereitgestellt. Am ersten Tag findet ein praxisorientierter Workshop zum Thema \u201cWie erstellt man einen Agenten?\u201d mit den f\u00fcr den Prozess Verantwortlichen statt, sodass der Sachbearbeiter in der Kreditorenbuchhaltung bereits zur Mittagszeit miterlebt hat, wie eine Rechnung in strukturierte Felder umgewandelt wird, und wei\u00df, was der Agent leisten kann und was nicht. Der Rest des Sprints besteht aus der Entwicklung, dem Testen und der Iteration anhand echter Dokumente, gefolgt von einer Demo f\u00fcr die Fachabteilung am letzten Tag.<\/p>\n Jeder Mitarbeiter erh\u00e4lt ein wiederverwendbares Framework \u2013 in einer Microsoft-Umgebung sind dies in der Regel Power-Automate-Abl\u00e4ufe, die die Dokumente erfassen und die Claude-API mit dem Schema und dem Referenzmaterial aufrufen, woraufhin ein strukturiertes Dossier zur \u00dcberpr\u00fcfung durch einen Mitarbeiter zur\u00fcckgegeben wird \u2013 sowie Vorlagen f\u00fcr Eingabeaufforderungen, kurze Videos, einen namentlich benannten Gesch\u00e4ftsverantwortlichen, einen Testbenutzer und einen Betreuer, der den Aufbau begleitet hat.<\/p>\n Der Ma\u00dfstab f\u00fcr den Erfolg sind nicht die vier Agenten, die wir ausliefern. Es sind die zwanzig, die der Kunde anschlie\u00dfend ohne uns entwickelt. Liegt diese Zahl bei null, haben wir eine Abh\u00e4ngigkeit geschaffen, keine Kompetenz.<\/p>\n Ein roter Faden, der sich durch alle drei Bereiche zieht, ist die Beziehung zu den Labors. Ich bin der Ansicht, dass die Bereitstellungsschicht nur dann funktioniert, wenn die Entwickler, die sie aufbauen, die Roadmap f\u00fcr die n\u00e4chsten sechs Monate einsehen k\u00f6nnen, sich bei Fehlfunktionen eines Konnektors direkt an das L\u00f6sungsteam des Labors wenden k\u00f6nnen und die Ingenieure des Labors mit den F\u00fchrungskr\u00e4ften und Entwicklern des Kunden an einen Tisch bringen k\u00f6nnen. Diese N\u00e4he ist keine blo\u00dfe gesch\u00e4ftliche H\u00f6flichkeit. Sie ist es, die es einer Bereitstellung erm\u00f6glicht, MCP, Skills, Cowork oder Codex bereits im Monat ihrer Ver\u00f6ffentlichung zu integrieren \u2013 und nicht erst ein Jahr sp\u00e4ter.<\/p>\n Stellen Sie sich denselben CIO in achtzehn Monaten vor, nachdem er die Lizenzen erneuert und die Bereitstellungsschicht \u00fcbersprungen hat.<\/p>\n Die Nutzerzahl ist auf dreitausend gestiegen; die Quote der aktiven Nutzer hat sich nicht ver\u00e4ndert. Die Mitarbeiter, die mehr wollten, haben ihre eigentliche Arbeit still und leise auf private Konten verlagert, wo die Vertragsentw\u00fcrfe, Kundenlisten und Prognosen des Unternehmens f\u00fcr das n\u00e4chste Jahr nun in Chat-Verl\u00e4ufen gespeichert sind, die niemand kontrolliert und niemand l\u00f6schen kann. Drei Abteilungen haben jeweils eine Einzell\u00f6sung mit eigenem eingebettetem Modell, eigenen Schnittstellen und eigenen Berechtigungen erworben \u2013 eine f\u00fcr die Vertragspr\u00fcfung, eine f\u00fcr den Kundenservice und eine f\u00fcr die Beschaffung \u2013, von denen keine sich dar\u00fcber einig ist, was ein Kunde oder eine Marge ist, und von denen nun jede eine eigene Sicherheits\u00fcberpr\u00fcfung erfordert.<\/p>\n Eine Handvoll Enthusiasten hat an einem Wochenende eigenst\u00e4ndig in einem No-Code-Tool Agenten erstellt. Einige davon sind gut. Keiner verf\u00fcgt \u00fcber einen Verantwortlichen, einen Testnutzer oder ein Protokoll, und einer von ihnen versendet Zahlungserinnerungen an Lieferanten mit den Bankdaten des letzten Jahres. Das Sicherheitsteam, das erst sp\u00e4t hinzugezogen wurde und mit einer Umgebung konfrontiert wurde, die es nicht selbst entworfen hat, reagiert auf die einzige ihm m\u00f6gliche Weise: indem es alles sperrt, was die Enthusiasten zur\u00fcck auf ihre privaten Konten und das Unternehmen zur\u00fcck an den Anfang bef\u00f6rdert.<\/p>\n Das Kundenbetreuungsteam des Labors sieht einen Kunden mit gleichbleibender Nutzung, ohne Referenzfall und ohne technischen Ansprechpartner, mit dem es sich austauschen k\u00f6nnte, und weist seine knappen L\u00f6sungsingenieure einem anderen Kunden zu. Das Unternehmen hat f\u00fcr die Pionierleistung bezahlt und einen Chatbot erhalten.<\/p>\n Ich m\u00f6chte hier hinsichtlich der Schuldzuweisungen genau sein, da diese in der Regel fehlgeleitet sind. Nichts davon ist ein Versagen der Technologie, und nur sehr wenig davon ist ein Versagen der Mitarbeiter. Es ist das vorhersehbare Ergebnis davon, dass eine F\u00e4higkeit als Beschaffungsgegenstand behandelt wird und dass niemand f\u00fcr die Kluft zwischen einer Lizenz und einer Gewohnheit zur Rechenschaft gezogen wird.<\/p>\n Ich m\u00f6chte mit der Frage schlie\u00dfen, was diese \u00dcberzeugung in der Praxis bedeutet hat, denn eine Meinung, die keine Auswirkungen auf die Art und Weise hat, wie man sich organisiert, ist lediglich eine \u00c4u\u00dferung. Diese Wette beruht auf einigen Standpunkten, an denen ich fest halte:<\/p>\n Chancerygate<\/a>, ein Londoner Industrieentwickler und Verm\u00f6gensverwalter mit rund 700 Mietern und einem verwalteten Verm\u00f6gen von etwa 1,2 Milliarden Pfund, ist f\u00fcr mich der deutlichste Beweis daf\u00fcr, dass die dritte These zutrifft. Ein Workshop im Fr\u00fchjahr hatte die \u00fcblichen Backoffice-Engp\u00e4sse zutage gef\u00f6rdert: hundert Lieferantenrechnungen pro Monat, die von Hand neu eingegeben werden mussten, eineinhalb Stunden f\u00fcr die \u00dcberpr\u00fcfung der Protokolle jeder gr\u00f6\u00dferen Besprechung, die \u00dcberpr\u00fcfung von Vertraulichkeitsvereinbarungen mit uneinheitlicher Abdeckung der Risikoklauseln sowie Risikobewertungsmodelle, die durch das Abschreiben von Zahlen aus PDF-Dateien erstellt wurden.<\/p>\n In einem zweiw\u00f6chigen Sprint innerhalb ihrer Microsoft-Umgebung stellte ein gemeinsames Team vier auf Claude basierende Agenten bereit, die genau diese vier Probleme angehen sollten:<\/p>\n Jeder Agent wurde einem Verantwortlichen, einem Testnutzer und einem Betreuer zugewiesen. Seitdem haben die eigenen Mitarbeiter \u2013 etwa 25 geschulte, von denen rund zehn die Agenten t\u00e4glich nutzen \u2013 mehr als zwanzig weitere Agenten entwickelt, jeweils in weniger als einem halben Tag, und sind nun dabei, den AP-Agenten direkt in NetSuite und den NDA-Agenten in DocuSign zu integrieren. \u201cDas Artefact-Team war hervorragend\u201d,\u201d<\/em> sagte Phil Price<\/a>, deren Leiter des Bereichs FP&A, sowie \u201chat uns in eine gute Ausgangsposition versetzt, um auf eigener Faust weiter aufzubauen und zu expandieren.\u201d<\/em> Der erste Teil dieses Satzes ist freundlich. Der zweite Teil bringt es auf den Punkt.<\/p>\n Die Grenze ist nicht mehr das Modell. Es ist die Distanz zwischen dem Modell und Ihrem Montagmorgen. Wenn Sie \u00fcber Lizenzen f\u00fcr Claude oder ChatGPT verf\u00fcgen und die drei Fragen in diesem Artikel noch nicht beantworten k\u00f6nnen \u2013 was das Modell \u00fcber Sie wei\u00df, wer in den einzelnen Abteilungen f\u00fcr die Einf\u00fchrung verantwortlich ist und wer Ihre Agenten entwickelt und wartet \u2013, dann verf\u00fcgen Sie noch nicht \u00fcber KI-F\u00e4higkeiten. Sie haben ein Abonnement.<\/p>\n Die gute Nachricht ist, dass diese Kluft innerhalb von Wochen \u2013 und nicht erst nach Jahren \u2013 \u00fcberbr\u00fcckt werden kann, und zwar von Menschen, die sich dazu entschlossen haben, dies zu ihrer Aufgabe zu machen.<\/p>\nEinbetten<\/h2>\n
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Zug<\/h2>\n
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Erstellen<\/h2>\n
Was k\u00f6nnte ohne dies schiefgehen?<\/h2>\n
Was wir diesbez\u00fcglich beschlossen haben<\/h2>\n
\nBei Artefact betrachten wir die Implementierung nicht mehr als eine Phase am Ende eines Strategieprojekts, sondern haben sie zu einem eigenst\u00e4ndigen Fachgebiet mit einem eigenen Team ausgebaut. Wir bezeichnen dies als DeployCo<\/strong>: Vor Ort eingesetzte Ingenieure und Strategen, deren einzige Aufgabe die Implementierungsebene ist; sie arbeiten mit Anthropic und OpenAI zusammen und sind nach Labors sowie nach Regionen in Europa, dem Nahen Osten und Afrika organisiert, wobei jede Region \u00fcber einen Gesch\u00e4ftsleiter und einen technischen Leiter f\u00fcr jedes Labor verf\u00fcgt. Wir beabsichtigen, bis 2027 auf 100 Mitarbeiter anzuwachsen. Das ist ein Wagnis, und ich habe kein Problem damit, dies \u00f6ffentlich zu sagen, denn ich glaube, dass die Alternative \u2013 Strategie zu verkaufen und die technische Umsetzung anderen zu \u00fcberlassen \u2013 genau der Grund daf\u00fcr ist, warum die Branche bei 14% angelangt ist.<\/p>\n\n
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