Cloud-Potenziale nutzen, On-Premises-Hürden überwinden: KI-Strategien für Führungskräfte

Mit über 40 Jahren Erfahrung im Bereich Geschäftsanwendungen haben zahlreiche Kunden ihre Geschäftsprozesse auf der Oracle Applications Unlimited-Familie – JD Edwards, Peoplesoft, Siebel und Oracle E-Business Suite – oder seit Jahrzehnten auf Lösungen von Mitbewerbern wie SAP aufgebaut. Mit dem rasanten Aufstieg der KI in den vergangenen Jahren stehen viele Führungskräfte nun vor der Frage, wie sie diese Technologien in ihre bestehenden Anwendungen integrieren können. Anfang dieses Jahres berichtete Forbes, dass 6 von 10 Großunternehmen weltweit generative KI einsetzen. Von diesen verzeichnen 74 % bereits eine deutliche Rendite, und 45 % konnten die Produktivität ihrer Mitarbeiter sogar verdoppeln.¹ KI schafft somit messbaren Mehrwert und versetzt Unternehmen in die Lage, deutlich schneller und effizienter zu agieren. Gerade kleinere Organisationen profitieren besonders von diesen Produktivitätsgewinnen. Sie können dadurch effizient wachsen, mit größeren Mitbewerbern Schritt halten und ihre Märkte aktiv mitgestalten. Da Effizienzgewinne durch KI zunehmend zum Branchenstandard werden, riskieren Unternehmen, die zögern, schnell den Anschluss zu verlieren.

Den richtigen Weg zur Einführung von KI wählen

Führungskräfte sind gegenüber ihren Aufsichtsgremien verpflichtet, eine KI-Strategie zu entwickeln, die ihre Wettbewerbsfähigkeit im heutigen KI-geprägten Markt sicherstellt. Um mit der Dynamik Schritt zu halten und Störungen zu verhindern, ist entschlossenes und schnelles Handeln erforderlich. Zwar unterstützt Oracle das Applications Unlimited-Programm noch bis 2035, doch Unternehmen sollten prüfen, ob sie bestehende Systeme mit KI-Funktionalitäten erweitern oder besser auf moderne Plattformen mit bereits integrierter KI migrieren. Beispielsweise stellen die Oracle Fusion Cloud Applications hierfür eine umfassende Suite moderner Best Practices für Finanzen, Personalwesen, Lieferkette und Customer Experience bereit – mit mehr als 150 integrierten KI-Funktionen. Durch das hohe Innovationstempo und die vierteljährlichen Updates können Unternehmen ihre Investitionen optimal nutzen und gleichzeitig ihre KI-Strategie direkt in die zentralen Geschäftsprozesse integrieren.

Gerade für Organisationen mit hochgradig angepassten Legacy-Plattformen erscheint eine Migration zu Oracle Fusion Applications komplex. Doch die Entwicklung leistungsfähiger KI-Tools ist viel anspruchsvoller. Viele Unternehmen kämpfen damit, ihre KI-Vision erfolgreich umzusetzen. Eine Analyse des Wall Street Journal zeigt: Trotz Optimismus vieler Führungskräfte ist der tatsächliche Aufwand deutlich höher als erwartet.² Der Markt bietet eine Vielzahl an KI-Services und -Tools. Doch um eine erfolgreiche KI-Strategie zu realisieren, braucht es weit mehr: Data-Science-Expertise, Entwicklungs-Know-how, spezialisierte Infrastruktur, tiefes Prozessverständnis und qualitativ hochwertige, vertrauenswürdige Daten. Die meisten Unternehmen verfügen zwar über einige dieser Fähigkeiten, jedoch selten über alle, die für eine erfolgreiche KI-Strategie mit echtem Mehrwert erforderlich sind.

Häufige Herausforderungen beim Einsatz von KI

Je weiter Führungskräfte ihre KI-Strategien vorantreiben, desto klarer zeigen sich typische Herausforderungen. Unternehmen mit vielen isolierten Systemen oder stark angepassten On-Premises-Anwendungen müssen zunächst ihre Daten bereinigen, um überhaupt eine belastbare Basis für KI zu schaffen. Selbst bei konsolidierten Daten bleibt das Training von Modellen auf historischen Informationen anspruchsvoll: Prozessänderungen, Sonderfälle und Ausreißer beeinträchtigen die Genauigkeit. Diese Faktoren können mit zunehmender Nutzung der Tools auch zu Model Drift führen. Darüber hinaus ist KI-Expertise stark umkämpft, sodass es schwierig ist, Top-Talente zu identifizieren, für sich zu gewinnen und dauerhaft zu halten. Erfolgreiche KI-Projekte erfordern zudem ein tiefes Verständnis der Geschäftsprozesse, weshalb die enge Einbindung der Fachbereiche unverzichtbar ist – auch wenn deren Vorstellungen über den Einsatz von KI-Tools oftmals voneinander abweichen.

Grafikprozessoren (GPUs), die für den Betrieb von KI-Modellen entscheidend sind, sind durch Lieferkettenengpässe schwer erhältlich. Zudem verbrauchen GPUs enorme Mengen an Strom, was sich negativ auf Nachhaltigkeitsziele auswirken kann. Darüber hinaus erfordert der parallele Einsatz mehrerer GPUs für komplexe Aufgaben ein verlustfreies Netzwerk. Diese Faktoren zusammengenommen führen dazu, dass die Einführung von KI-Lösungen mit hohen Kosten verbunden ist.

Neben den technischen Herausforderungen bei der Einführung von KI bergen aktuelle Regulierungsinitiativen wie der EU AI Act³ und der kanadische Artificial Intelligence and Data Act⁴ sowie bestehende Datenschutzgesetze wie der California Consumer Privacy Act⁵ und die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)⁶ erhebliche Risiken. Werden KI-Lösungen nicht regelkonform implementiert, drohen Unternehmen regulatorische Konsequenzen. Auch der Einsatz von KI bei Einstellungspraktiken kann zu erhöhtem Risiko und stärkerer Kontrolle durch Aufsichtsbehörden führen.⁷ IT-Führungskräfte stehen damit vor der komplexen Aufgabe, die KI-Strategie ihres Unternehmens erfolgreich umzusetzen und messbaren Mehrwert zu liefern – inmitten eines Umfelds, das von rasantem technologischem Fortschritt, einem engen Fachkräftemarkt und sich stetig wandelnden regulatorischen Anforderungen geprägt ist.

Eine erfolgreiche KI-Strategie entwickeln

Erfolgreiche KI-Strategien dürfen sich nicht ausschließlich auf technologische Lösungen konzentrieren. Um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen, müssen sie ganzheitlich ausgerichtet sein. Eine Studie des National Bureau of Economic Research zeigt, dass die größten Produktivitätsgewinne durch KI nur dann erreicht werden, wenn ergänzende Prozesse entwickelt, organisatorische Strukturen angepasst und die Anpassungsfähigkeit der Mitarbeiter im Umgang mit neuen KI-Tools gefördert werden.⁸

Wirksame KI-Strategien erfordern ein Umdenken: Statt KI lediglich an bestehende Abläufe „anzuflanschen“, sollten Unternehmen sie in ihre zentralen Geschäftsprozesse integrieren. Zwar können GenAI-Tools durchaus Mehrwert schaffen, doch Unternehmen mit stark angepassten Legacy-Anwendungen haben oft Schwierigkeiten, transformative Vorteile zu erzielen, wenn KI auf Prozesse angewendet wird, die ursprünglich nicht für den Einsatz von KI konzipiert waren.

Ebenso entscheidend ist, dass Führungskräfte beim Einsatz eingebetteter KI-Lösungen den Fokus auf Datenschutz und Sicherheit legen. Manche Anbieter verpflichten ihre Kunden vertraglich, anonymisierte Daten für eigene Zwecke freizugeben – bis hin zur Monetarisierung von Unternehmensdaten und geistigem Eigentum. Da Daten jedoch oft stark variieren, bringt die Aggregation mehrerer Datensätze nur begrenzten Nutzen.

Darüber hinaus muss der Mensch fester Bestandteil der KI-Prozesse bleiben. Das bedeutet, dass Mitarbeiter die Möglichkeit haben, KI-Tools bewusst zu aktivieren, Empfehlungen anzunehmen oder abzulehnen und KI-generierte Inhalte zu überarbeiten. Das NIST AI Risk Management Framework betont, dass „Human-in-the-Loop“-Ansätze dazu beitragen können, faire und ausgewogene Ergebnisse sicherzustellen.⁹

Schließlich sollten KI-Strategien flexibel und zukunftssicher gestaltet sein. Die Innovationsgeschwindigkeit im Bereich KI übertrifft die Einführung früherer Technologien wie Internet oder Smartphones deutlich. Vor zwei Jahren revolutionierte Generative AI den Markt und machte KI durch Interaktionen in natürlicher Sprache massentauglich. Ein Jahr später sorgten Technologien wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) dafür, dass KI ohne aufwendiges Training kontextbezogene Antworten liefern konnte. Nun verspricht eine neue Entwicklung – die agentenbasierte KI – die Kombination von Machine Learning, erweiterten Analysen und kontextbasierter generativer KI, um Prozesse zu automatisieren und zusätzlichen Geschäftswert zu schaffen. Das Zusammenspiel verschiedener KI-Technologien und -Disziplinen macht die agentenbasierte KI zu einer Herausforderung, die nur die reifsten und am weitesten entwickelten Organisationen erfolgreich meistern können. Leider berichtet das CIO Magazine, dass aufgrund dieser Komplexität voraussichtlich 75 % der Unternehmen scheitern werden, die versuchen, eigenständig KI-Agenten zu entwickeln.¹⁰

Angesichts der schnellen Innovations- und Update-Zyklen im Bereich Software-as-a-Service (SaaS) sollten Führungskräfte eine „SaaS-first“-Strategie mit integrierter KI in Betracht ziehen, um rasch spürbare Produktivitätsgewinne durch KI zu erzielen. Kurz gesagt: Aufgrund der Komplexität von KI gilt – kaufen statt selbst entwickeln.

Unterstützung von Oracle

Unter den KI-Anbietern nimmt Oracle eine besondere Stellung ein: Mit integrierter KI-Technologie unterstützt Oracle Führungskräfte dabei, effektive KI-Strategien umzusetzen. Die Oracle Fusion Applications werden fortlaufend erweitert, indem prädiktive und generative KI sowie KI-Agenten direkt in tägliche Arbeitsabläufe eingebettet werden. So wird KI demokratisiert und für alle Anwender nutzbar – ohne dass spezielles Data-Science-Know-how erforderlich ist. Das Oracle AI Agent Studio für Fusion Applications stellt eine Entwicklungsumgebung bereit, mit der Unternehmen GenAI-Funktionen und KI-Agenten nach ihren Anforderungen entwickeln, anpassen, validieren und bereitstellen können. Im Gegensatz zu stark angepassten Legacy-Anwendungen bietet das einheitliche Datenmodell der Fusion Applications konsistente und hochwertige Daten – eine zentrale Voraussetzung für den effektiven Einsatz von KI. Die Rechenleistung von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) für den Betrieb dieser KI ist in den Fusion Applications ohne zusätzliche Kosten enthalten.

Da die CIA zu den ersten Kunden zählt, ist Sicherheit tief in der DNA von Oracle verwurzelt. Deshalb wird bei den Oracle Fusion Applications sichergestellt, dass Kundendaten weder an Oracle noch an externe LLM-Anbieter weitergegeben werden. Mit einem klaren „Human-in-the-Loop“-Ansatz und vierteljährlichen Updates ist die KI in den Fusion Applications menschzentriert, zukunftssicher und sofort einsatzbereit.

Gerade in Zeiten rasanter Innovation, in denen Unternehmen riskieren, den Anschluss zu verlieren, schaffen die Oracle Fusion Applications eine verlässliche Grundlage, um KI-Strategien wirkungsvoll zu realisieren. Sie ermöglichen die Einführung moderner Best Practices, die Nutzung KI-gestützter Analysen und den sofortigen Zugang zu agentenbasierter KI. Mit integrierter KI ermöglichen die Oracle Fusion Applications Unternehmen, ihre KI-Initiativen gezielt auf unternehmensspezifische Anwendungsfälle auszurichten. Anstatt KI-Tools mühsam in bestehende Legacy-Anwendungen einzubauen, eröffnen die Fusion Applications einen direkten Weg, den Mehrwert von KI im gesamten Unternehmen zu realisieren.

Nächste Schritte

Wenn Ihr Unternehmen bereit ist, den nächsten Schritt mit integrierter KI in den Oracle Fusion Applications zu gehen, steht Ihnen Ihr Oracle Cloud Applications-Vertriebsteam jederzeit zur Verfügung.

Weitere Informationen zu KI in Fusion Applications finden Sie unter Oracle AI für Fusion Applications. Zusätzliche Einblicke in die zugrunde liegende Technologie von Oracle Cloud Applications erhalten Sie in unserer Blogreihe, die mit einer Einführung beginnt.

Der Autor ist Mitglied des North American Applications Office of Technology and Innovation von Oracle, das sich darauf spezialisiert hat, Kunden durch technische Innovation bei der Modernisierung ihrer Geschäftsprozesse zu unterstützen. Dieses Team stellt Fachwissen und strategische Impulse in den Bereichen KI, SaaS, Plattformtechnologie, Betrieb und Datenmanagement bereit.