Don Schuerman, CTO at Pegasystems – Interview-Serie

Don Schuerman ist Chief Technology Officer und Vice-President of Product Marketing bei Pegasystems, verantwortlich für Pegas Plattform und Customer-Relationship-Management-(CRM)-Anwendungen.

Er hat 20 Jahre Erfahrung in der Lieferung von Enterprise-Software-Lösungen für Fortune-500-Organisationen, mit Fokus auf digitale Transformation, Mobilität, Analytics, Geschäftsprozessmanagement, Cloud und CRM.

Pegasystems bietet eine robuste Plattform, die Unternehmen hilft, geschäftstransformierende Ergebnisse durch Echtzeit-Optimierung zu erzielen. Die Plattform ermöglicht es Kunden, wichtige Geschäftsprobleme mit Hilfe von Enterprise-AI-Entscheidungsfindung und Workflow-Automatisierung anzugehen, einschließlich der Personalisierung von Kundenengagement, der Automatisierung von Dienstleistungen und der Verbesserung der BetriebsEffizienz. Gegründet im Jahr 1983, hat Pegasystems eine skalierbare und flexible Architektur entwickelt, die Unternehmen dabei hilft, aktuelle Kundenanforderungen zu erfüllen und sich an zukünftige Bedürfnisse anzupassen.

Angesichts Ihrer umfangreichen Erfahrung als CTO bei Pegasystems, wie unterscheidet sich Pega GenAI in der sich schnell entwickelnden Landschaft der generativen KI für Unternehmen?

Pega hat seit Jahren KI-Lösungen entwickelt, einschließlich der Erforschung von generativer KI, lange bevor sie in den Mainstream eintrat. Ich denke, es gibt drei Dinge, die uns unterscheiden:

Erstens, wir beschleunigen nicht nur Prozesse, sondern treiben Innovation voran. Die meisten Anbieter von Enterprise-Software haben verschiedene gen-KI-Bots, -Agenten oder Co-Pilot-Features eingeführt, aber die Wahrheit ist, dass diese ähnlichen Tools nicht zu einer Wettbewerbsunterscheidung führen. Wir ermöglichen es unseren Kunden, ihre gesamte Geschäftsstrategie mit einzigartigen Tools wie Pega GenAI Blueprint neu zu gestalten, das beste App-Design in Sekunden liefert. Wir automatisieren nicht nur Aufgaben, sondern stellen grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen operieren und innovieren, in Frage.

Zweitens, wir automatisieren nicht isoliert, sondern orchestrieren, wie Arbeit von Anfang bis Ende erledigt wird. Andere Anbieter streuen diese gen-KI-Bot-Features ein und hoffen, dass dies ausreicht, um die Effizienz zu steigern. Unsere Plattform basiert auf unserer branchenführenden Fallmanagement- und Orchestrierung, die es uns ermöglicht, nicht nur mit gen KI zu automatisieren, sondern auch den gesamten Prozess von Anfang bis Ende zu orchestrieren und zu optimieren.

Drittens, wir sind nicht nur ein generischer gen-KI-Motor – wir konzentrieren uns darauf, bessere Kundenengagement und Workflow-Automatisierung durch KI voranzutreiben. Manchmal erfordert das Problem, das vorliegt, die kreative Kraft der generativen KI, während andere Probleme prädiktive KI oder Entscheidungs-KI erfordern, um mehr Logik in den Prozess einzubringen.

In Ihrem Forbes-Artikel “Unlocking The Potential Of Advanced AI For Business Innovation,” erwähnen Sie das Potenzial der generativen KI, Geschäftsprozesse neu zu gestalten. Welche spezifischen Beispiele gibt es, in denen KI die Transformation von etablierten Unternehmen katalysieren kann?

Deutsche Telekoms SVP of Design Authorities, Daniel Wenzel, erzählte dem Publikum auf der PegaWorld iNspire diesen Sommer, wie er Pega GenAI Blueprint verwendet, um über 800 separate Geschäftsprozesse im HR-Dienstleistungsdepartment neu zu gestalten. Er sagt, dass der größte Engpass bei dem Versuch, diese Prozesse zu verbessern, darin bestand, dass die Geschäftsleute und die IT nicht dieselbe Sprache sprechen, was zu unerfüllten Erwartungen führt. Pega GenAI Blueprint hilft beiden Interessengruppen, den Prozess und die Möglichkeit, ihn zu verbessern, viel schneller als herkömmliche Methoden zu verstehen, was zu effektiveren Lösungen führt.

Der gleiche Artikel diskutiert die Grenzen der aktuellen generativen KI-Anwendungen. Wie können Unternehmen über inkrementelle Produktivitätssteigerungen hinausgehen und die volle transformative Potenz der KI nutzen?

Die meisten generativen KI in Enterprise-Software werden als Einzel-Features eingesetzt, die bestimmte Aspekte des Prozesses beschleunigen. Aber diese Arten von Features sind jetzt alltäglich und bieten wenig Wettbewerbsvorteil. Produktivitäts-Boosts wie Zusammenfassung und Textgenerierung sind Standard – was Unternehmen brauchen, um auf dem Markt voranzukommen, ist die Verwendung von generativer KI, um neue Wege der Geschäftsführung auf hohem Niveau zu innovieren. Zum Beispiel hat Gartner eine neue Technologie-Kategorie identifiziert, die sie Business Orchestration and Automation Technologies (BOAT) nennt, die darauf abzielt, Geschäftsergebnisse umfassender zu steuern, von der Kostenreduzierung bis zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, der Reduzierung der Betriebskosten und der Verwendung der richtigen Automatisierungstechnologien für die Aufgabe. Einzelne gen-KI-Features haben ihren Platz, aber es ist nur ein Teil des Puzzles und kein silberner Kugel, um alle Probleme zu lösen.

Welche sind die vielversprechendsten Unternehmensanwendungen für generative KI, die über typische Produktivitätsverbesserungen hinausgehen, und wie können Unternehmen diese am besten umsetzen?

Die spannendste generative KI-Gelegenheit ist das Potenzial, bewährte Verfahren in einen Prozess einzubringen. Diejenigen, die gen KI nur dazu verwenden, mehr Code zu schreiben, könnten sich für mehr technische Schulden in Zukunft aufstellen. Die Einbringung von IP in den Software-Designprozess ist ein Game-Changer, der es Organisationen ermöglicht, aufgrund von jahrelanger Erfahrung viel schneller zu einer optimalen Lösung zu gelangen. Und weil es als visuelles Modell und nicht nur als Codezeilen entwickelt wird, ist es einfacher, es über technische und nicht-technische Interessengruppen hinweg zu koordinieren und zu verfeinern. Zuvor konnte die Endfertigstellung eines App-Designs Wochen dauern und erforderte sehr spezielle Fähigkeiten; jetzt ermöglichen diese gen-KI-gesteuerten Tools es Geschäftsanwendern, ihre spezifischen Anforderungen in einfacher Sprache einzugeben und schnell von der Konzeption zu einem umfassenden Design zu gelangen. Forrester hat kürzlich eine Studie veröffentlicht, die vorhersagt, dass die Verwendung von KI, um IP in Low-Code- oder modellbasierte Designs zu bringen, grundlegend ändern wird, wie Unternehmen Software verwenden – es ermöglicht ihnen, mehr zu bauen und weniger fertige Anwendungen zu kaufen. Ich denke, das ist eine große Transformation, und wir glauben, dass wir mit Pega GenAI Blueprint gut positioniert sind, um die Plattform der Wahl für unsere Unternehmenskunden zu sein.

Sie haben zuvor vorgeschlagen, dass generative KI bei der Produktentwicklung helfen kann, Marktlücken zu identifizieren. Können Sie dieses Verfahren erläutern und ein reales Beispiel nennen?

Unser Pega Customer Decision Hub ist eine prädiktive KI-Lösung, die unseren Kunden hilft, die nächstbesten Aktionen mit ihren Kunden zu treffen, sei es, ein Produkt zu verkaufen, ein Service-Problem zu beheben oder manchmal nichts zu tun. Dies ermöglicht es uns, uns 1:1 mit Aktionen zu verbinden, die den individuellen Bedürfnissen der Kunden dienen. Aber die Arbeit auf 1:1-Basis bedeutet, dass man eine große Menge an maßgeschneiderten Angeboten benötigt – es ist viel besser, als jedem dieselbe Nachricht zu senden, aber es erfordert, dass Marketing-Organisationen mehr Nachrichten erstellen, die für verschiedene Kundengruppen einzigartig sind. Jetzt kann uns gen KI helfen, zu entdecken, welche Kunden unzureichend bedient werden, und dann neue Aktionen und Behandlungen vorschlagen, die diesen Gruppen nützlicher wären. Dies hat das Potenzial, Organisationen zu helfen, in Märkte vorzudringen, die sie normalerweise nicht erreichen können.

Wie können etablierte Unternehmen mit Legacy-Systemen generative KI effektiv integrieren, um gegenüber agileren Start-ups wettbewerbsfähig zu bleiben, insbesondere bei der Neugestaltung ihrer Kernprozesse?

Ich denke, wir erreichen einen Wendepunkt für Legacy-Systeme. Seit Jahrzehnten haben große Unternehmen den technischen Schulden-Ball immer weiter nach vorne gerollt. Wir haben Jahre damit verbracht, Pflasterlösungen wie RPA anzuwenden, die das grundlegende Problem, das Legacy-Systeme in Unternehmen verursachen, nicht angehen – sie saugen IT-Ausgaben auf, die für Innovation verwendet werden könnten, sie bringen Risiken mit sich und verhindern, dass Unternehmen schnell auf veränderte Märkte reagieren können. Glücklicherweise glaube ich, dass eine der Superkräfte von gen KI darin besteht, dass sie es uns ermöglicht, die Geschwindigkeit, mit der wir unsere Legacy-Systeme neu gestalten und veralten lassen, dramatisch zu beschleunigen – nicht, indem wir sie einfach neu codieren, sondern, indem wir die Arbeitsabläufe und Prozesse selbst neu denken, um sowohl auf modernen Cloud-Architekturen zu laufen als auch die digitalen Erfahrungen zu liefern, die Kunden und Mitarbeiter erwarten.

In einem separaten Artikel über die Etablierung eines KI-Manifests, betonen Sie die Wichtigkeit, die KI-Strategie an handfesten Ergebnissen auszurichten. Können Sie Anleitung geben, wie Unternehmen ihre KI-Ziele mit greifbaren Geschäftsergebnissen in Einklang bringen können?

Vielen Unternehmen fangen an, sich auf ein glänzendes neues Werkzeug wie KI zu konzentrieren, anstatt sich zuerst zu fragen, was ihre Geschäftsziele sind und welches Problem sie lösen müssen. Indem sie sich auf das Werkzeug konzentrieren und nicht auf das Problem, sperren sie sich selbst in einen Weg ein, der möglicherweise nicht optimal für ihr Unternehmen ist. Stattdessen müssen sie einen Schritt zurücktreten und sich fragen, was sie wirklich erreichen wollen. Manchmal ist gen KI nicht die richtige Lösung und es ist besser, KI-Entscheidungsfindung anzuwenden. Sie müssen sich daran erinnern, dass es verschiedene Arten von KI gibt, die besser geeignet sind, um unterschiedliche Geschäftsprobleme zu lösen.

Wie können Unternehmen generative KI nutzen, um ihre Betriebsabläufe zu revolutionieren und nicht nur Routineaufgaben zu automatisieren? Welche Strategien sollten sie anwenden, um den ROI in diesem Bereich zu maximieren?

Konzentrieren Sie sich nicht nur auf die einzelnen Aufgaben – das wird Sie daran hindern, den Wald vor lauter Bäumen zu sehen. Treten Sie zurück und verstehen Sie Ihre gesamten Geschäftsprozesse und die Ergebnisse, die Sie daraus erzielen möchten. Generative KI kann verwendet werden, um Prozesse zu analysieren und bewährte Verfahren in verschiedenen Branchen einzubringen. Dies kann tiefgreifende Veränderungen herbeiführen, indem es Unternehmen ermöglicht, ihre Kernprozesse neu zu denken und zu gestalten. Zum Beispiel kann KI helfen, neue Betriebsmodelle von Grund auf zu entwerfen oder bestehende umzubauen, um Effizienz und Innovation zu verbessern. Legen Sie klare Metriken fest, um den Erfolg zu messen, und verfeinern Sie Ihre Herangehensweise regelmäßig basierend auf diesen Erkenntnissen. Indem Unternehmen KI nutzen, um bedeutende Veränderungen herbeizuführen und nicht nur inkrementelle Verbesserungen, können sie erheblichen Wert freisetzen und die Konkurrenz überholen.

Welche Branchen sind Ihrer Meinung nach am besten geeignet, um durch die Neugestaltung von Prozessen mit KI zu profitieren, und wie sollten sie diese Herangehensweise umsetzen?

Fast jedes Unternehmen kann universell von der Verbesserung seiner Prozesse profitieren, insbesondere in schnelllebigen Märkten. Dienstleistungsbranchen wie Finanzdienstleistungen, Telekommunikation und Gesundheitswesen können wahrscheinlich die größten Gewinne erzielen, um ihre Kundenbeziehungen zu optimieren. Diese Sektoren verarbeiten komplexe, datenintensive Prozesse und stehen unter zunehmendem Druck, Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken und bessere Ergebnisse zu liefern. Darüber hinaus kann jede Branche mit großen Legacy-Dienstleistungen – wie Bankwesen – von der Untersuchung ihrer Prozesse profitieren, die vor Jahren etabliert wurden, um sie zu modernisieren und sicherzustellen, dass sie mit neueren Wettbewerbern Schritt halten.

Wie verbessert der “Mensch-im-Loop”-Ansatz die Effektivität und ethische Einsetzung von KI, insbesondere in kundenorientierten Rollen?

Generative KI, obwohl leistungsfähig, kann Ausgaben erzeugen, die nicht immer genau oder angemessen sind. Durch die Integration von menschlicher Aufsicht können wir Risiken wie KI-generierte Inhaltsinaccurate oder ethische Probleme mindern.

Beispielsweise kann in der Kundenservice KI Antworten und Empfehlungen generieren, aber die Überprüfung dieser Ausgaben durch einen Menschen stellt sicher, dass sie mit den Werten des Unternehmens und den Kundenbedürfnissen übereinstimmen. Diese Aufsicht ist entscheidend, um Transparenz und Rechenschaftspflicht aufrechtzuerhalten, insbesondere wenn KI-Modelle plausibel, aber falsche oder irreführende Informationen produzieren.

Interessanterweise ermöglicht es uns die Einbindung von Menschen, eine der Schwächen von gen KI – sie ist inhärent nicht vorhersehbar oder nicht deterministisch, was bedeutet, dass sie nicht dieselbe Antwort zweimal gibt – in eine Stärke zu verwandeln. Mit Pega GenAI Blueprint verwenden wir gen KI als Brainstorming-Partner, der neue Ansätze für die Workflow-Design vorschlägt. Der Mensch ist immer der Endentscheider, aber indem gen KI ständig neue Ansätze vorschlägt, fördert sie originelles Denken und hilft Menschen, den “cow path” nicht noch einmal zu pflastern.

Vielen Dank für das großartige Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Pegasystems besuchen.