KI-Toolsuite

Künstliche Intelligenz erfordert nicht nur leistungsfähige GPUs, sondern vor allem gut strukturierte Datenpipelines zur Verarbeitung und Bereinigung von Rohdaten.
Moderne Datenplattformen integrieren Speicher, Datenbanken und Berechnungen und minimieren so Datenverschiebungen zwischen Pipeline-Phasen, was Trainingszeiten reduziert.
Anhand des Trainings großer Sprachmodelle wie GPT wird gezeigt, wie Daten ingestiert, bereinigt, transformiert und tokenisiert werden, um effiziente Trainingsprozesse zu ermöglichen.
Eine effiziente Infrastruktur ermöglicht hohen Datendurchsatz und multiprotokollfähigen Zugriff, ideal für komplexe KI-Workloads.
Die konsequente Datenpipeline sorgt für systematische und verlässliche Datenverarbeitung, was zu präziseren KI-Ergebnissen und optimiertem Ressourceneinsatz führt.

Viele Unternehmen kämpfen damit, den Return on Investment (ROI) ihrer KI-Initiativen zu belegen, obwohl Investitionen stark steigen. Das zwingt Organisationen, den direkten Nutzen von AI-Projekten exakt zu messen und zu kommunizieren. Es werden Methoden vorgestellt, die neben monetären Ergebnissen auch nicht-finanzielle Vorteile wie schnellere Entscheidungen erfassen.
Ein Praxisbeispiel aus der Fertigung illustriert, wie Kosten und Erträge einer KI-Qualitätskontrolle bewertet werden können. Abschließend gibt der Artikel Tipps zur effektiven ROI-Kommunikation gegenüber unterschiedlichen Stakeholdern und stellt Vorlagen für Business Cases und ROI-Berechnungen bereit.

Generative KI verändert Geschäftspraktiken fundamental, doch die Bewertung des wirtschaftlichen Nutzens bleibt komplex. Ein klar definierter ROI hilft Unternehmen, den Wert ihrer KI-Investitionen zu bestimmen und deren Wirkung messbar zu machen.
Der Beitrag stellt einen mehrstufigen Framework vor: von der Zieldefinition, über die Kosten- und Chancenbewertung, bis hin zur Messung und Überwachung der ROI-Kennzahlen. Dabei werden wichtige Faktoren wie Produktivitätssteigerungen und Umsatzpotenziale berücksichtigt.
Durch das systematische Monitoring soll sichergestellt werden, dass KI-Initiativen strategische Unternehmensziele unterstützen und wirtschaftlich erfolgreich sind. Konkrete Beispiele und Studien untermauern die Bedeutung, KI-Investitionen laufend zu bewerten.
Unternehmen verschiedener Branchen mit großen Datenmengen können so Innovationskraft steigern, Kosten senken und neue Geschäftsmöglichkeiten erschließen. Die Methodik unterstützt insbesondere IT- und Führungsteams bei der Governance und Priorisierung von KI-Projekten.

Robotic Process Automation (RPA) war lange auf regelbasierte und strukturierte Aufgaben beschränkt und stieß bei komplexen und unstrukturierten Daten an Grenzen. Die Integration von Artificial Intelligence (AI) mit Technologien wie Machine Learning und Natural Language Processing führt zur Hyperautomation und macht Prozesse intelligenter. Dadurch kann eine End-to-End-Automatisierung mit erweiterten Fähigkeiten realisiert werden, die sowohl strukturierte als auch komplexe Abläufe eigenständig verwalten.
AI ersetzt nicht RPA, sondern ergänzt es um eine kognitive Ebene. Unternehmen profitieren von flexibleren und leistungsfähigeren Automatisierungen, wobei Mitarbeiter die Kontrolle behalten. Trotz technischer Weiterentwicklung bestehen Herausforderungen wie Fachkräftemangel und Akzeptanzprobleme.
Ein Beispiel für die Weiterentwicklung ist Agentic Process Automation (APA), die große Sprachmodelle und Generative AI nutzt, um proaktiv Handlungsempfehlungen zu geben und Workflows zu optimieren. Diese Entwicklung macht RPA nicht obsolet, sondern hebt es auf ein neues Effizienzlevel. Die Kombination von RPA und AI definiert Geschäftsprozesse grundlegend neu.

Der US Census Bureau untersucht regelmäßig, ob Unternehmen KI-Technologien wie maschinelles Lernen oder Sprachverarbeitung einsetzen. Kürzlich zeigen die Erhebungen, dass die Adoptionsrate bei großen Unternehmen rückläufig ist.
Diese Entwicklung deutet auf eine Phase der Verlangsamung bei der Implementierung von KI hin. Gründe dafür könnten höhere Anforderungen, komplexere Abläufe oder zurückhaltendere Investitionsentscheidungen sein.
Für Unternehmen bedeutet dies, sich kritisch mit dem Einsatz von KI auseinanderzusetzen und mögliche Barrieren in der Einführung zu identifizieren. Die Erkenntnisse helfen, realistische Erwartungen zu setzen und Strategien anzupassen.
Das Beispiel verdeutlicht, dass der KI-Einsatz in großen Firmen nicht linear wächst und kontinuierliche Anpassungen notwendig sind. Die Untersuchung liefert wertvolle Einblicke in aktuelle Trends der digitalen Transformation.

Trotz hoher Investitionen in KI durch Unternehmen im Silicon Valley sinkt die Umsetzung und Nutzung in großen Unternehmen. Eine MIT-Studie zeigt, dass 95 % der KI-Initiativen keine Kosteneinsparungen oder Gewinne bringen.
Die Verbreitung von KI-Technologien wächst zwar weltweit, doch der größte Einfluss liegt außerhalb großer Konzerne. Der langfristige Erfolg von KI im Unternehmensbereich bleibt ungewiss.
Diese Entwicklung könnte die US-amerikanischen Bemühungen um die Erreichung von allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI) beeinträchtigen. Open-Source-Projekte gleichen den technologischen Vorsprung von Silicon Valley teilweise aus.
Der aktuelle Trend könnte nur eine vorübergehende Stagnation sein, aber er zeigt die Herausforderungen bei der Monetarisierung von KI-Anwendungen in großen Firmen. Die Daten stammen aus einer Analyse des US Census Bureau.

Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten Datensilos und fehlender KI-Readiness, was den produktiven Einsatz innovativer Technologien erschwert.
Die SAP Business Data Cloud bietet eine offene Plattform, die Datenintegration, -modellierung, Analyse und Steuerung vereint. So entsteht ein einheitlicher, semantischer Datenlayer über Systemgrenzen hinweg.
Durch diese Architektur können Unternehmen generative KI effektiv nutzen, ihre Datenbasis konsolidieren und den Datenzugriff vereinfachen. Dies fördert Wertschöpfung und reduziert Redundanzen sowie Speicherbedarf.
Die Lösung ist bereits in verschiedenen Branchen stark nachgefragt, besonders in der Automobilindustrie und diskreten Fertigung. SAP plant, künftig Datentransfer zwischen Systemen zu reduzieren und eine gemeinsame Persistenzschicht zu schaffen.

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre SAP-Landschaften zu modernisieren und an neue technologische Entwicklungen anzupassen. Die Migration zu SAP S/4HANA gewinnt deutlich an Tempo, wobei hybride Migrationsstrategien dominieren.
Die Nutzung der Private Cloud steigt stark, da sie besseren Schutz, Anpassbarkeit und Skalierbarkeit bietet, insbesondere in regulierten Branchen. Die Public Cloud spielt hier eine untergeordnete Rolle.
Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur Zukunftsvision, sondern wird produktiv eingesetzt. Zahlreiche Firmen nutzen generative KI und Planungs-KI, unterstützt durch SAP-Lösungen wie die Business Technology Platform und Business Data Cloud.
Die SAP Business Technology Platform erweitert ihre Rolle von reiner Integration hin zu einem Innovationstreiber für Automatisierung und Analyse. Die SAP Business Data Cloud wird zum wichtigen Element moderner Datenarchitekturen.
Trotz Fortschritten bestehen weiterhin Herausforderungen wie hohe Kosten, Sicherheitsbedenken, Fachkräftemangel und komplexe Integrationen. Die Transformation erfolgt evolutionär mit kontrollierten Veränderungen und hybriden Ansätzen.
Das Beispiel der DACH-Region verdeutlicht den Trend zu Effizienzsteigerung, Integration und Innovationsfähigkeit bei SAP-Transformationen im Unternehmensumfeld.

In vielen Unternehmen greifen Mitarbeiter auf nicht genehmigte Software zurück, weil die IT-Abteilung zu langsam reagiert. Dies führt zu Sicherheitsrisiken und Compliance-Problemen durch Schatten-IT.
No-Code- und Low-Code-Technologien bieten eine Lösung, indem sie Fachabteilungen sichere Werkzeuge zur schnellen Automatisierung eigener Prozesse geben. IT bleibt zentral eingebunden und steuert Freigaben.
No-Code ermöglicht einfache Drag-and-Drop-Workflows, während Low-Code komplexere Integrationen voraussetzt und mehr IT-Affinität erfordert. Dies erlaubt auch Nicht-Programmierern, Prozesse effizient abzubilden.
Damit sind Automatisierungen auch für Fachanwender ohne Programmierkenntnisse umsetzbar, was Ressourcen der IT entlastet und schnelle Prozessverbesserungen erlaubt.
KI-Integration vereinfacht die Prozesskonfiguration zusätzlich und ermöglicht den schnellen Einsatz intelligenter Funktionen. Gleichzeitig sorgt eine zentrale Governance dafür, dass nur genehmigte Prozesse genutzt werden.
Kurzum: Firmen können Schatten-IT wirkungsvoll kompensieren, profitieren von schnelleren Abläufen und erhöhter Sicherheit, wenn IT- und Fachbereiche gemeinsam No-/Low-Code-Lösungen einsetzen.

Generative künstliche Intelligenz ist eine neue Technologie mit großem wirtschaftlichen Potenzial, deren Auswirkung von der Übernahmegeschwindigkeit abhängt. Nationale Umfragen zeigen, dass Ende 2024 fast 40 Prozent der US-Bevölkerung generative KI verwenden, vor allem im Berufsalltag. Die Einführung erfolgt schneller als bei PCs und Internet, mit ähnlichen Nutzungsmustern nach Bildungsstand und Beruf.
Derzeit unterstützen generative KI-Systeme 1 bis 5 Prozent der Arbeitsstunden und ermöglichen eine Zeitersparnis von etwa 1,4 Prozent der Gesamtarbeitszeit. Dies deutet auf erhebliche Produktivitätssteigerungen hin, die zukünftig weiter wachsen könnten. Die Ergebnisse beruhen auf umfangreichen, repräsentativen Daten und bieten Einblicke in das Potenzial und die schnelle Akzeptanz dieser Technologie.
Die Studie zeigt, wie generative KI in der Praxis rasch Fuß fasst und als Werkzeug am Arbeitsplatz etabliert wird. Sie kann vielfältige Tätigkeiten unterstützen und damit Effizienzgewinne bringen. Dies schafft Grundlagen für weitere Optimierungen in Wirtschaft und Forschung.