„KI muss jetzt zum Topthema werden – und zwar als Chefsache“

KI-Agenten versprechen deutliche Effizienzverbesserungen. Heben lässt sich dieses Potenzial aber nur, wenn CIOs KI als Investitionsthema mit klarer Verantwortung, messbaren Zielen und begleitender Governance steuern. Thomas Pasquale (CEO, GAMBIT Consulting) erklärt, wie Unternehmen den Business-Nutzen an konkreten Rollen festmachen, wer bei autonomen Agenten die Verantwortung trägt und warum Change Management über den Erfolg der KI-Transformation entscheidet.

KI als Chefsache mit messbarem Business-Nutzen

Maike Rose: SAP, Cloud und KI entwickeln sich mit hoher Geschwindigkeit. Was müssen Unternehmen tun, um Schritt zu halten?

Thomas Pasquale: KI muss jetzt zum Topthema werden – und zwar als Chefsache. Wer glaubt, dass man eine Organisation mit ChatGPT- oder Claude-Lizenzen ausstatten kann und die KI dann von selbst ihren Weg ins Unternehmen findet und zur Effizienzsteigerung führt, sitzt einer Utopie auf. KI gehört als Hauptthema ins Board. Zudem braucht es Verantwortliche mit klaren Arbeitsaufträgen, denn KI ist ein Investitionsthema. Wer investiert, erwartet einen messbaren Benefit. Aktuell stehen 30 bis 40 Prozent Effizienzsteigerung im Raum. Entscheidend ist, genau zu wissen, wo man ansetzt.

Praxisbeispiel: KI-Agenten in der Rechnungsprüfung

Maike Rose: Viele Innovationen werden heute mit großen Versprechen angekündigt. Nach welchen Kriterien sollten CIOs entscheiden, ob eine neue SAP- oder KI-Technologie tatsächlich einen relevanten Business-Nutzen bringt? Wann ist es besser, bewusst nicht mitzumachen?

Thomas Pasquale: Ob und wo eine Technologie echten Nutzen bringt, zeigt sich am Blick auf die Rollen, die Menschen heute im Unternehmen ausfüllen, etwa die des Kreditorenbuchhalters oder des Dienstleistungseinkäufers. Dafür kann man die Arbeitsverteilung dieser Leute nach einer „ABC-Logik“ untersuchen: Womit verbringt diese Gruppe den Großteil ihrer Zeit, und welchen Anteil davon kann KI übernehmen? Nehmen wir an, jemand wendet 40 Prozent seiner Zeit für Tätigkeit A auf, 30 Prozent für B und 20 Prozent für C. Der Rest verteilt sich auf 30 weitere Aktivitäten. Eine superintelligente KI-Lösung für eine dieser Aufgaben zu implementieren, bringt wenig. Der Hebel liegt in den großen Blöcken und in der Zahl der Leute, die dieselbe Rolle ausführen.

Maike Rose: KI-Agenten sollen künftig nicht nur Empfehlungen geben, sondern eigenständig Aufgaben und Prozesse ausführen. Hast du Beispiele, wo hier schon ein tatsächlicher Mehrwert liegt? Wo ist noch mehr Hype als Nutzen?

Thomas Pasquale: Ein Beispiel für funktionierende KI-Agenten liefert die Invoice-to-Pay-Software unserer Tochtergesellschaft Nooxit, in der mehrere hintereinandergeschaltete Agenten arbeiten: Die KI scannt und verarbeitet die Rechnung, schlägt die Kontierung vor und prüft sie. Fallen dabei beispielsweise Abweichungen in den Stückzahlen auf, wird die Rechnung zur Zahlung gesperrt. Ein KI-Agent ruft daraufhin die Mitarbeiterin im Wareneingang an, gibt sich als KI-Agent zu erkennen und fragt, wie mit der Rechnung zu verfahren ist. Sie erklärt, dass ein Stück im Qualitätssperrbestand lag und nach bestandener Prüfung gleich umgebucht wird. Der Agent lässt sich diese Aussage per E-Mail mit Bestätigungsknopf compliant bestätigen, legt den Beleg ab und gibt die Rechnung frei.

Das zeigt: KI kann an den meisten Stellen heute schon deutlich mehr, als man ihr zutraut. Ungelöst ist vielerorts allerdings die Compliance-Frage. Wo und nach welchen Kriterien wird genehmigt, und wie wird aus der Entscheidung eine technische Aktion im Prozess? Hinzu kommen weiche Faktoren: Wenn etwas zum Beispiel politisch nicht vermittelbar ist oder sich jemand im Ton vergriffen hat. Solche emotionalen Kriterien kann KI bei Entscheidungen aktuell noch nicht gut berücksichtigen.

Verantwortung und Autonomie beim Einsatz von KI-Agenten

Maike Rose: Wenn KI zunehmend Entscheidungen vorbereitet oder sogar selbstständig Prozesse steuert: Wer trägt am Ende die Verantwortung, wenn ein KI-Agent falsch entscheidet?

Thomas Pasquale: Erfolgreich wird KI dort, wo der Mensch an den entscheidenden Stellen eingreifen kann. In meinem Beispiel ruft der Agent an, die Entscheidung trifft aber weiterhin der Mensch, nur schneller. Weil der Agent ihn sofort kontaktiert oder eine Frist setzt. Governance und Compliance sichert man, indem man an den kritischen Punkten Menschen einbindet und Entscheidungen zugleich beschleunigt, statt Vorgänge liegen zu lassen, bis jemand aus dem Urlaub zurück ist.

Ich gehe davon aus, dass es künftig dedizierte Agent Owner geben wird. Der Owner verantwortet, dass seine Agenten denselben Governance- und Compliance-Vorgaben folgen wie ein Mensch. Andernfalls lassen sich Haftung, Gewährleistung und Versicherung nicht wasserdicht regeln. Das finanzielle Risiko übersteigt den möglichen Nutzen der KI dann deutlich.

Maike Rose: Wie viel Autonomie sind Unternehmen tatsächlich bereit abzugeben? Beobachtest du hier eine Veränderung?

Thomas Pasquale: Die Veränderung ist eindeutig da. Ich kenne kein Board, auf dessen Agenda das Thema KI nicht ganz oben steht. Wie weit Unternehmen gehen, entscheiden sie allerdings nicht allein, darüber bestimmen Markt und Wettbewerb mit. Stellt ein Konkurrent dasselbe Produkt mit KI deutlich günstiger her, wird die Frage irgendwann existenziell. Ein einfaches Beispiel dafür sind Verträge. Wie viele würdest du heute noch für einige hundert Euro pro Stunde von Grund auf durch einen Anwalt prüfen lassen, wenn eine KI dir in Sekunden die kritischen und marktunüblichen Stellen zeigt?

Maike Rose: Das „Autonomous Enterprise“ verspricht mehr Effizienz und Automatisierung. Inwiefern verleitet das Unternehmen, vor lauter Technologieorientierung den Faktor Mensch und die organisatorische Realität zu unterschätzen? Siehst du darin ein Risiko?

Thomas Pasquale: Absolut. Ich glaube ehrlich gesagt sogar, dass dies für Unternehmen das größte Risiko ist. Die in Aussicht gestellten Effizienzen lassen sich aus meiner Sicht ohne ein professionell angelegtes Change Management nicht erzielen.

Die KI-Transformation ist eine ganz andere Dimension als die Cloud-Transformation, die wir im SAP-Kontext in den vergangenen Jahren erlebt haben. SAP war als Softwareprodukt mit seinen Prozessen bekannt, und trotzdem war es nicht leicht, die Kunden vom Clean-Core-Ansatz und der Notwendigkeit des Cloud-Umstiegs zu bewegen. Ob sie ohne das drohende Wartungsende überzeugt wären, wissen wir eigentlich gar nicht.

Bei KI fehlt der Druck durch ein technisches Lebenszyklusende. Jedes Unternehmen entscheidet selbst. Wer die klassischen Stufen überspringt – also vom Experiment über die schrittweise Einführung bis zum Mitnehmen der Belegschaft – und stattdessen sofort den großen Kahlschlag versucht, verliert die Leute. Passiert das, ohne dass die KI funktioniert, hat das Unternehmen ein ganz anderes Problem.

Als wir KI bei uns eingeführt haben, war meine erste Botschaft an die Belegschaft, dass wir damit keinen einzigen Arbeitsplatz abbauen wollen. Stattdessen entstehen neue Rollen und Aufgaben. Wir nutzen die Effizienz, um bei unterproportional wachsenden Kosten mehr Umsatz zu erzielen. Im Marketing fließt die neu gewonnene Kapazität zum Beispiel in KI-generierte Whitepaper und Success Stories. Diesen Weg musst du den Menschen aber erst erklären. Dafür brauchst du die Nähe zu ihnen.

Handlungsempfehlungen für CIOs

Maike Rose: Was sollten CIOs angesichts des hohen Veränderungsdrucks jetzt konkret tun, und bei welchen Themen würdest du ausdrücklich davon abraten, vorschnell zu handeln?

Thomas Pasquale: Der erste wichtige Schritt ist, einen Verantwortlichen zu definieren, der sich ausschließlich mit KI beschäftigt. Wir haben dafür jemanden aus der Organisation zum AI-Lead gemacht. Wer glaubt, das Thema nebenbei aufbauen zu können, macht sich etwas vor.

Anschließend geht es darum, in jedem Fachbereich AI-Satelliten zu benennen. Vernetzt in einem Zirkel können sie sich gegenseitig befruchten und die Fachbereiche voneinander lernen. Dazu braucht es allerdings Menschen, die mit Herzblut dabei sind, den „Stallgeruch“ haben und die politischen Verhältnisse im Unternehmen kennen. Der Aufbau eines derartigen Setups ist Aufgabe des CIOs. 

Danach folgt das experimentelle Stadium. Das lässt sich nicht von oben aufoktroyieren, da muss man die Leute auch einfach mal machen lassen. Dann entstehen plötzlich viele Ideen, auf die man als CIO im Leben nicht gekommen wäre.

Die IT sorgt dann dafür, dass all diese Ideen auf einer Plattform konsolidiert und compliant ins Unternehmen gebracht werden. So werden Agenten zum Unternehmensallgemeingut, und Prozesse ganz neu justiert. Etwa mit der Regel, dass kein Kundengespräch mehr ohne Vorbereitung durch einen KI-Agenten stattfindet. Manche Agenten liefern sogar Smalltalk-Themen.

 

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