Das Potenzial von KI freisetzen: Wie dynamische Unternehmensarchitektur datenbasierten Erfolg fördert

Die Einführung von KI hat für Unternehmen zunehmend Priorität. 83% der Unternehmen betrachten die Technologie in diesem Jahr als entscheidende Komponente ihrer Strategien. Vor dem Hintergrund von Tarifunsicherheit und knappen Budgets hat KI ihr Potenzial zur Effizienzsteigerung, zur Gewinnung von Erkenntnissen, zur Kostensenkung und letztlich zur Sicherung von Wettbewerbsvorteilen weiter unterstrichen. Während Unternehmen jedoch um die Einführung generativer KI wetteifern, wird zunehmend deutlich, dass der Erfolg nicht nur von der Technologie selbst abhängt, sondern auch von der strategischen und architektonischen Grundlage, auf der sie aufbaut.

Eine wachsende Lücke in der IT-Sichtbarkeit

Mit 60% der Unternehmen, die generative KI priorisieren, sich aber nur 48 % bereit fühlen, sie einzuführen, ist der Bedarf an architekturbasierter Echtzeit-Klarheit so dringend wie nie zuvor. Ohne dieses Verständnis berücksichtigen Unternehmen ihre Ausgaben und unnötigen Investitionen nicht – was zu höheren Schulden führt. Das ist ein schmerzhafter Fehler für Unternehmen. Doch diese Investitionen zu tätigen, ohne zu wissen, wie die Technologie in die eigene Organisationsstruktur passt und welche konkreten Vorteile sie bietet, macht diese Entscheidung noch schlimmer.

Die Unternehmensarchitektur erlebt eine Wiedergeburt

Hier spielt die Unternehmensarchitektur eine entscheidende Rolle: Sie stellt das Bindeglied zwischen KI-Initiativen und den damit verbundenen Geschäftsergebnissen dar und unterstützt Führungskräfte dabei, von der Absicht zur Wirkung zu gelangen. Obwohl es schwierig ist, eine einheitliche Definition festzulegen, ist EA im Wesentlichen ein Rahmenwerk, das aktuelle IT-Assets und Geschäftsprozesse in umsetzbare Erkenntnisse übersetzt, die Unternehmen dabei helfen, Ziele zu erreichen und in einen gewünschten „Zukunftszustand“ zu gelangen. EA ist zwar nicht neu, aber es ist heute wichtiger denn je, die strategische Ausrichtung zwischen den Zielen eines Unternehmens und seinen technologischen Möglichkeiten sicherzustellen.

Die Einführung von KI ohne Berücksichtigung dieser Überlegungen kann zu Technologieredundanz, Ressourcenfehlallokation und einer trägen Reaktion auf Marktdynamiken führen, was sich direkt auf die langfristige Rentabilität und den Ruf des Unternehmens auswirkt. Dies zeigt sich daran, dass viele Unternehmen trotz der Wahl ausgereifter und anerkannter Technologien Schwierigkeiten haben, den KI-ROI nachzuweisen. Indem Unternehmen KI-Anwendungsfälle hingegen in dynamische EA-Modelle – einschließlich Wertströmen und Fähigkeitskarten – einbetten, können sie sicherstellen, dass die Automatisierung im strategischen Kontext und nicht nur auf technischen Möglichkeiten basiert.

Die vier Domänen von EA

Um wirklich zu verstehen, was EA ist und wie es die KI-Initiativen eines Unternehmens unterstützen kann, ist es wichtig, einen Blick auf die vier primären Architekturebenen oder Domänen zu werfen. Diese Domänen helfen Führungskräften, aktuelle Prozesse, Technologien und Informationsressourcen, die den Geschäftserfolg beeinflussen, in Echtzeit zu verstehen. Ohne dieses grundlegende Verständnis führt die blinde Einführung von KI eher zu Integrationsschwierigkeiten und unüberschaubaren technischen Schulden.

• Geschäftsarchitektur: Dies umfasst die Geschäftsstrategie, Governance, Organisation und wichtigsten Geschäftsprozesse.
• Anwendungsarchitektur: Dabei geht es darum, die im Unternehmen verwendeten spezifischen Anwendungen zu verstehen, wie sie konzipiert sind und wie sie miteinander, mit Benutzern und mit anderen Anwendungen interagieren.
• Information Architecture: Berücksichtigt die Struktur der Datenbestände und Datenverwaltungsressourcen einer Organisation. Es bietet ein Verständnis dafür, wie Daten erfasst, gespeichert, transformiert, verteilt und genutzt werden. Es befasst sich auch mit dem Schutz und der Verwaltung dieser Daten.
• Technologiearchitektur: Dokumentiert die im Unternehmen verwendete Hardware-, Software- und Netzwerkinfrastruktur, wie sie bereitgestellt wird und welchen Nutzen sie dem Unternehmen bringt.

Vom Hype zur strategischen Umsetzung

Neben der Einführung neuer Technologien haben die meisten Unternehmen nur wenig Einblick in die bereits eingesetzten Tools und tragen in Bezug auf den ROI nur wenig zum Unternehmenswert bei. Ein Beispiel hierfür ist die Tatsache, dass den meisten Führungskräften ein umfassendes Verständnis der unternehmensweit eingesetzten Technologien fehlt. Bei großen Unternehmen können dazu sogar Hunderte von zusätzlichen Übernahmen gehören. Dies macht die Einführung von KI nicht nur sehr komplex und kostspielig, sondern aufgrund mangelnder Compliance-Kenntnisse auch riskant. Durch den Einsatz von EA können Unternehmen ihre IT-Ausgaben kontinuierlich analysieren, redundante oder leistungsschwache Tools identifizieren, Risiken reduzieren und Investitionen besser auf die Wertschöpfung abstimmen.

Informationssilos aufbrechen

Ein weiterer Grund, warum die strategische Umsetzung von KI oft scheitert, ist die organisatorische Fehlausrichtung. Da die Implementierung von KI nicht nur einen Geschäftsbereich betrifft, trägt EA auch dazu bei, die Kluft zwischen Fach- und IT-Teams zu überbrücken. Dies geschieht durch die Bereitstellung einer gemeinsamen Sprache, visuellen Kontext und eines sich entwickelnden Modells technologischer Abhängigkeiten und Ergebnisse. Tatsächlich ergab eine aktuelle Umfrage: 36% der Befragten gaben an, dass die fehlende Abstimmung zwischen Geschäfts- und IT-Zielen das größte Hindernis bei der Umsetzung von der Strategie ist. EA schließt diese Lücke, indem es eine Grundlage für erklärbare, überprüfbare KI sowie die erforderlichen Feedbackschleifen und Governance-Funktionen schafft, um diese verantwortungsvoll in allen Teams zu skalieren.

Tatsächlich setzen viele Unternehmen mittlerweile auf EA, um einen „Human-in-the-Loop“-Ansatz zu entwickeln und so das Risiko von KI-Entscheidungen zu minimieren. Dabei werden KI-generierte Ergebnisse vor der Umsetzung von Mitarbeitern geprüft und freigegeben. Diese Kontrolle trägt dazu bei, Qualität, Kontext und Compliance sicherzustellen, insbesondere beim Einsatz von KI in komplexen, anspruchsvollen Unternehmensumgebungen.

Die Einführung von KI sollte nicht leichtfertig getroffen werden, ungeachtet des anhaltenden Hypes um neue Lösungen und der ehrgeizigen Ergebnisversprechen der Unternehmen. Diese Tools können Unternehmen zwar dabei helfen, ihre Ziele zu erreichen und in einem unvorhersehbaren Marktumfeld wettbewerbsfähig zu bleiben, doch die Lösung ist nur so gut wie das Ökosystem, in das sie integriert wird. Durch die Nutzung dynamischer EA und die Möglichkeit, die vernetzte IT-Landschaft in Echtzeit zu visualisieren, erhalten Führungskräfte ein ganzheitlicheres Verständnis der Auswirkungen von KI, bevor sie Unternehmensgelder investieren. Ausgestattet mit diesen datenbasierten Erkenntnissen können Führungskräfte diese neue Ära der Innovation strategisch, profitabel und konform gestalten.