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„Wir haben ChatGPT getestet, aber wie bringen wir das produktiv in unsere Prozesse?"
Diese Frage beschäftigt aktuell zahlreiche Fachbereiche in Unternehmen. Die erste Begeisterung für Generative KI ist da, erste Experimente wurden durchgeführt und Potenziale sind erkannt. Doch der entscheidende Schritt von der Spielwiese zur skalierbaren, produktiven Automatisierung, stellt viele Organisationen vor erhebliche Herausforderungen.
Diona Ebibi
adesso SE
Der Weg von ersten Erfolgen im Proof of Concept zur nachhaltigen Integration in die Unternehmensrealität wird durch mehrere strukturelle Herausforderungen erschwert. Aktuelle Zahlen zeigen das Dilemma: Während 59% der Unternehmen bereits eine KI-Strategie entwickelt haben, arbeiten 41% noch ohne strategischen Ansatz. Als größte Herausforderungen nennen Führungskräfte Sicherheitsrisiken (46%), Datenschutz-Compliance (42%) und fehlende Expertise (35%)(Quelle 1).
Diese Herausforderungen sind nicht primär technischer Natur: Sie betreffen vor allem Governance, Nachvollziehbarkeit und die Frage, wie KI-Systeme sich in gewachsene Organisationsstrukturen einfügen lassen.
Um die Tragweite möglicher Transformationen zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf die aktuelle Realität in vielen Fachbereichen:
Das zentrale Problem: Wissen wird nicht systematisch skaliert, sondern bleibt verteilt und fragmentiert. Prozesse sind nicht transparent nachvollziehbar, sondern folgen Ad-hoc-Mustern, die von individueller Expertise abhängen.
Die erfolgreiche Integration von KI-gestützten Systemen in Fachprozesse folgt bestimmten Mustern. Die folgenden drei Szenarien zeigen, wie die KI-Plattform br.AI.n diese Herausforderungen adressiert.
Die Herausforderung: Mitarbeitende springen zwischen CRM, SharePoint und internen Wikis hin und her. Die Suche nach aktuellen Richtlinien und relevanten Fallbeispielen kostet Zeit und führt zu Inkonsistenzen.
Die Lösung mit br.AI.n: Ein unternehmensweites Wissenssystem führt alle relevanten Dokumente, Richtlinien und historischen Fälle zusammen. Die Inhalte werden strukturiert im RDF Knowledge Graph gespeichert und macht transparent: Welche Quelle liegt zugrunde? Seit wann gilt diese Richtlinie? Welche Beziehungen bestehen zu anderen Regelwerken?
Das System liefert automatisierte Erstanalysen, geprüfte Antwortvorschläge mit Quellenangaben und ähnliche Fälle aus der Vergangenheit. Alle Schritte werden durch BPMN 2.0 modelliert und gleichzeitig dokumentiert – vollständige Nachvollziehbarkeit inklusive.
Messbare Effekte: Aktuelle Studien zeigen eine durchschnittliche Zeitersparnis von 146 Minuten pro Woche beim Einsatz von GenAI-Anwendungen(Quelle 2) . Die Erstlösungsquote steigt merklich, die Qualität wird konsistenter über alle Mitarbeitenden hinweg, und vollständige Audit Trails ermöglichen Compliance-Nachweise.
Die Herausforderung: Anträge, Verträge und Compliance-Unterlagen werden Seite für Seite manuell geprüft, extrahiert und klassifiziert. Der Ansatz skaliert nicht und ist fehleranfällig.
Die Lösung mit br.AI.n: Über 50 vorkonfigurierte KI-Komponenten (OCR, Chunking, Vektordatenbanken, LLM-Connectoren) orchestrieren den Prozess intelligent. Automatisiert werden: Klassifizierung und Routing, Extraktion strukturierter Informationen, Plausibilitätsprüfungen, Risikoidentifikation und Priorisierung.
Sachbearbeitende erhalten strukturierte Entscheidungsvorlagen mit farbcodierten Prüfhinweisen, historischen Vergleichsfällen und nachvollziehbaren Regelanwendungen. Dank integrierter Vektordatenbanken entfällt die langwierige Datenvorbereitung – Systeme arbeiten direkt mit bestehenden Datenbeständen.
Messbare Effekte: 68% der Unternehmen berichten von verbesserter Prozesseffizienz durch GenAI-Einsatz(Quelle 3). Bearbeitungszeiten verkürzen sich deutlich, Fehlerquoten sinken durch systematische Prüfungen, und die Durchlaufzeiten in kritischen Prozessen verbessern sich merklich.
Die Herausforderung: Geschäftskritisches Regelwissen steckt in Köpfen oder verstreuten Dokumenten. Regeländerungen dauern Wochen, bis sie sich durch die Organisation verbreiten.
Die Lösung mit br.AI.n: BPMN 2.0 formalisiert Prozess- und Entscheidungslogik zentral. Der SemReasoner (regelbasierte Knowledge Engine) verbindet strukturierte Daten, Geschäftsregeln und Ausnahmebehandlungen. Ein wichtiges Architekturprinzip: LLMs verstehen Inputs und formulieren Outputs – die eigentliche Entscheidung liegt in nachvollziehbaren, formalisierten Regeln.
Jede Entscheidung ist transparent nachvollziehbar. Regeländerungen wirken sofort systemweit. Grenzfälle werden automatisch zur menschlichen Entscheidung eskaliert. Auditierbarkeit ist von Grund auf integriert (Audit Logs by Design).
Messbare Effekte: Inkonsistenzen in Entscheidungen reduzieren sich erheblich, da alle Beteiligten auf dieselben, aktuellen Regelwerke zugreifen. Regeländerungen, die früher Wochen dauerten, können nun in Stunden durchgeführt und ausgerollt werden. Fachliche Expertise wird über Standorte hinweg skalierbar, ohne dass Qualität verloren geht.
Die Frage ist nicht mehr, ob Generative KI Fachprozesse grundlegend verändern wird – diese Entwicklung ist bereits in vollem Gange. Die entscheidende Frage ist, wie Organisationen diese Transformation souverän, kontrolliert und nachhaltig gestalten können.
Erstens: Die größten Potenziale liegen nicht in der vollständigen Automatisierung komplexer Aufgaben, sondern in der intelligenten Unterstützung menschlicher Arbeit durch besseren Informationszugang, konsistente Regelanwendung und Entlastung von repetitiven Tätigkeiten.
Zweitens: Technologische Machbarkeit allein reicht nicht aus. Erfolgreiche Implementierungen zeichnen sich durch durchdachte Governance, klare Verantwortlichkeiten und die Fähigkeit aus, fachliches Wissen in formalisierte, wartbare Systeme zu überführen.
Drittens: Der Zeitvorteil liegt bei Organisationen, die früh strukturierte Ansätze etablieren. Während experimentelle GenAI-Nutzung weit verbreitet ist, entsteht der nachhaltige Wettbewerbsvorteil durch die Fähigkeit, KI-gestützte Prozesse schnell zu skalieren und anzupassen.
Für Fachbereiche bedeutet dies: Der Fokus sollte auf Plattformen liegen, die volle Kontrolle über Fachlogik bieten, transparente Prozesse statt Blackbox-Lösungen ermöglichen und produktive Ergebnisse in Wochen statt Monaten liefern. Mit der richtigen Architektur und Methodik lassen sich Effizienzgewinne, Qualitätsverbesserungen und Souveränität gleichzeitig realisieren.
Die GenAI-Transformation ist weniger eine technische Revolution als vielmehr eine organisatorische Evolution – die jedoch erhebliche Auswirkungen auf Wettbewerbsfähigkeit, Servicequalität und Mitarbeiterzufriedenheit haben wird.
br.AI.n ist mehr als ein KI-Tool. Die Plattform bietet:
Mit über 300 GenAI-ProjektErfahrungen wissen wir: Die Frage ist nicht mehr, ob GenAI Fachprozesse verändern wird, sondern wie Unternehmen diese Transformation kontrolliert gestalten.
br.AI.n bietet volle Fachlogik-Kontrolle, transparente Prozesse statt Blackbox und produktive Lösungen in Wochen statt Monaten. Mehr Effizienz, mehr Qualität, mehr Souveränität.
Mehr erfahren:
Informationen zu br.AI.n und konkreten Anwendungsszenarien finden sich unter www.brain-solutions.ai oder können direkt bei den adesso GenAI Expert:innen erfragt werden.
Quellen:
Wir freuen uns darauf, mit Ihnen ins Gespräch zu kommen.
Head of GenAI Tim König genai@adesso.de
