Künstliche Intelligenz (KI) wird sich in vielen Unternehmensbereichen durchsetzen – bereits jetzt sprießen neue innovative KI-Tools für ganz unterschiedliche Anwendungen wie Pilze aus dem Boden. [...]
Damit kommen auf das Enterprise Architecture Management (EAM) neue Herausforderungen zu. Dabei geht es nicht nur darum, den Überblick zu behalten oder KI-Projekte sofort umsetzen zu können. Es geht auch um die Frage, wie sich in Zukunft die Datenflut sicher beherrschen lässt.
KI hilft, riesige Datenmengen zu analysieren und aufzubereiten. KI und maschinelles Lernen (ML) sind auch geeignete Werkzeuge, um IT-Strukturen und die Unternehmensarchitektur selbst zu unterstützen. Damit hat KI in ganz unterschiedlichen Anwendungen das Potenzial, die Produktivität zu revolutionieren, neue Einsichten in Unternehmensstrategien zu gewinnen oder ganz neue Geschäftsmodelle zu ermöglichen.
EAM der Zukunft
Bei der Vielfalt an Möglichkeiten den Überblick zu behalten, ist eine Herausforderung – auch für Unternehmensarchitekten (Enterprise Architects). Damit kommen auf die bereits mehr als 30 Jahre alte Disziplin des Enterprise Architecture Management neue Aufgaben zu.
Denn in einer Welt, die von rasanten Veränderungen und sprunghaften technologischen Weiterentwicklungen geprägt ist, müssen Unternehmensarchitekten in der Lage sein, Potenziale zu erkennen und Trends vorherzusagen, Transformationsprozesse und entsprechende Projekte schneller als bisher umzusetzen und dabei Komplexität sowie riesige Datenmengen zu beherrschen.
Dafür ist ein transparenter und ganzheitlicher Blick auf das Unternehmen nötig. Dabei helfen die richtigen Plattformen, Tools und Methoden. Statt im Silo zu agieren, ist für Unternehmensarchitekten die Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Stakeholdern wichtig, um den Input aus den unterschiedlichen Bereichen schnell und flexibel verarbeiten und Entscheidungsgrundlagen erarbeiten zu können.
Um aber die Komplexität zu beherrschen, müssen riesige Datenmengen analysiert werden. Dafür werden immer häufiger KI und maschinelles Lernen eingesetzt.
KI und ML – Strategien effizienter definieren
Die IT ist derzeit das wichtigste Gebiet, auf dem KI und ML eingesetzt werden. Denn ob Bekämpfung krimineller Cyber-Angriffe oder Automatisierung von IT-Management-Aufgaben – die komplexen IT-Strukturen vieler Unternehmen sind ohne KI und ML kaum noch zu managen.
KI kann Muster, Trends und Anomalien in hoher Geschwindigkeit erkennen, die von menschlichen Analysten häufig übersehen werden. KI und ML können bei der Erstellung von Datenmodellen helfen, prädiktive Erkenntnisse liefern und verschiedene Szenarien auf der Grundlage unterschiedlicher Dateneingaben gestalten.
Dies sind nur einige der zahlreichen Beispiele von KI in der Unternehmenslandschaft, neue Anwendungsmöglichkeiten kommen laufend hinzu. KI und Systeme für ML zählen zu den revolutionären, umwälzenden Technologien des 21. Jahrhunderts.
Drei Faktoren sind ausschlaggebend
KI ist nicht mehr nur ein Modewort, sondern eine grundlegende Komponente moderner Unternehmen. Es geht nicht mehr nur um die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, sondern darum, neu zu definieren, wie wir unsere Daten, Prozesse und Systeme verstehen und mit ihnen interagieren. Die Nachfrage nach KI in der Unternehmensarchitektur wird vor allem von drei Faktoren angetrieben.
Erstens gibt es eine Verschiebung in unserem Technologiekonsumverhalten. Jüngere, technikaffine Generationen werden zunehmend zu wichtigen Entscheidungsträgern, und ihre technischen Vorlieben prägen die Technologielandschaft von Unternehmen. Sie sind mit der Nutzung von KI vertraut, und diese Verschiebung fördert eine umfassendere Einführung von KI.
Zweitens steigt mit dem Wachstum der Unternehmen auch ihre Komplexität. KI trägt dazu bei, diese Komplexität zu reduzieren, indem sie Aufgaben automatisiert und rationalisiert, die ansonsten einen erheblichen Aufwand und viel menschliches Können erfordern würden. Infolgedessen steigt die Produktivität, und die Unternehmen können sich stärker auf strategische Initiativen konzentrieren.
Drittens eröffnet KI neue Wege, um aus vorhandenen Ressourcen Mehrwert zu schöpfen. Mithilfe von KI können Unternehmen riesige Datenmengen analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die zuvor unzugänglich waren. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, Trends vorherzusagen und personalisierte Erfahrungen für ihre Kunden zu schaffen.
Paradigmenwechsel
Ein Zitat von Andrej Karpathy, einem ehemaligen Direktor für Künstliche Intelligenz bei Tesla, der jetzt bei OpenAI arbeitet, fasst diesen Wandel sehr schön zusammen. Er sagte: „Die heißeste neue Programmiersprache ist Englisch“. Doch was bedeutet das?
Wenn wir früher Software für eine bestimmte Aufgabe entwickeln wollten, mussten wir komplexe Codezeilen schreiben, normalerweise in einer Programmiersprache wie Python, Java oder C++. Doch mit den Fortschritten in der künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing), vollzieht sich ein Paradigmenwechsel.
Software wird nicht mehr ausschließlich von Programmierern geschrieben. Stattdessen kann die KI menschliche Sprache, in diesem Fall Englisch, in funktionalen Code übersetzen. Die KI nimmt Anweisungen in natürlicher Sprache auf und generiert die entsprechende Software.
Dieser Fortschritt hat weitreichende Auswirkungen auf die Unternehmensarchitektur.
Damit könnte man zwei Anwendungen oder Dienste verbinden, indem man einfach die gewünschte Funktionalität in einfachem Englisch beschreiben, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Die manuelle Nutzung von APIs oder iPaaS Tools entfällt dabei gänzlich.
Effizienz & Demokatisierung
Nutzbar wäre das auch bei der Visualisierung komplexer Datensätze in aussagekräftigen Grafiken und Diagrammen, indem man einfach die KI darum bittet. Diese Funktionen verbessern nicht nur die Effizienz, sondern demokratisieren auch den Zugang zur Technologie, indem sie sie für nicht-technische Nutzer zugänglich machen.
Unternehmen, die KI einsetzen möchten, sollten einen architekturgesteuerten (architecture-led) oder zumindest architekturinformierten (architecture-informed) Ansatz in Betracht ziehen. Es ist wichtig zu verstehen, dass es bei der erfolgreichen Implementierung von KI nicht nur um die Technologie geht.
Es geht um die perfekte Harmonie von Menschen, Prozessen, Daten und Technologie. Denn die Bedeutung des menschlichen Kontakts insbesondere im Kundengespräch darf ebenfalls nicht unterschätzt werden. Echte Interaktionen von Angesicht zu Angesicht, bei denen Erfahrungen, Geschichten und Ratschläge ausgetauscht werden, können einen immensen Wert darstellen und lassen sich nicht einfach durch KI ersetzen.
Komplexer Balanceakt
Nicht nur große internationale Unternehmen profitieren von EAM und KI – diese Themen sind auch für den Mittelstand und kleinere Unternehmen relevant. Wichtig für Unternehmensarchitekten ist, sich intensiv mit dem Thema auseinanderzusetzen und von professionellen Partnern begleitet zu werden, die einzelne Abteilungen oder auch die Unternehmensführung beraten.
Denn Unternehmen und Organisationen stehen vor einen komplexen Balanceakt: Einerseits bieten KI-Tools – und künftig möglicherweise deren Weiterentwicklung durch Quantum Computing – die bemerkenswerte Fähigkeit, die Produktivität zu revolutionieren und die Abläufe so zu rationalisieren, dass sich ganz ungeahntes Potenzial eröffnet. Andererseits kann die Geschwindigkeit, mit der diese Innovationen auftauchen, überwältigend sein und zu neuen Herausforderungen führen.
Da die KI-Modelle immer ausgefeilter werden, benötigen sie mehr Rechenleistung. Hardwarebeschränkungen können ein erhebliches Hindernis für die breite Einführung von KI in einem Unternehmen darstellen.
Nicht nur die Kosten für die KI-Software selbst, sondern auch für die zu ihrer Unterstützung erforderliche Infrastruktur müssen berücksichtigt werden. Hinzu kommen sich schnell ändernde Marktdynamiken, Sicherheitsaspekte und regulatorische Unsicherheiten.
Was bedeutet das in der Praxis?
Bei der erfolgreichen Implementierung von KI geht es in den Unternehmen um die perfekte Harmonie von Menschen, Prozessen, Daten und Technologie. Das System muss benutzerfreundlich gestaltet sein und sicherstellen, dass die Ergebnisse verständlich und nutzbar sind. KI-Systeme müssen oft in bestehende Geschäftsprozesse integriert werden oder erfordern die Schaffung neuer Prozesse.
Prozesse für KI sind notwendig
Es müssen klare Prozesse für das Training von Modellen und deren Einsatz festlegt werden, um KI im Unternehmen reibungslos nutzen zu können. Denn KI ist in hohem Maße auf Daten für Training und Betrieb angewiesen. Ein angemessener Architekturansatz berücksichtigt die Verfügbarkeitsqualität und das Management dieser Daten. Das heißt, es geht darum, eine robuste Dateninfrastruktur zu schaffen und sicherzustellen, dass es Prozesse für Datenbereinigung, Integration, Datenschutz und Sicherheit gibt.
Dazu gehört die Auswahl des richtigen KI-Modells, der Software, der Hardware und anderer technologischer Ressourcen, um den Anforderungen Ihres Projekts gerecht zu werden – aber auch die Planung von Skalierbarkeit, Leistung, Zuverlässigkeit und Sicherheit.
Erst dieses Verständnis von Unternehmensarchitektur ist die Grundlage für die Entwicklung agiler Prozesse, die Unternehmen in einer komplexen und sich schnell ändernden Welt handlungsfähig und erfolgreich machen.
Längst hat hier ein Wettlauf begonnen: In Deutschland haben Unternehmen bei der Digitalisierung einen immensen Nachholbedarf – gleichzeitig wird sich die Digitalisierung rasant schnell weiterentwickeln. Eine Atempause ist nicht in Sicht.
Chancen, Risiken, Kosten und Nutzen von KI-Tools in kürzester Zeit abzuwägen, ist eine immens große Herausforderung. Dabei gilt es zu analysieren, ob sie für die Zielerfüllung der Unternehmensstrategien überhaupt relevant sind – eine enorm fordernde Aufgabe für alle Unternehmensarchitekten.
7 wichtige Trends in der Unternehmensarchitektur
Was wird die Unternehmensarchitektur in den kommenden Monaten bestimmen?
Mit ihrer ganzheitlichen Perspektive und der Darstellung, wie die verschiedenen Teile eines Unternehmens miteinander verbunden sind, liefert die Unternehmensarchitektur unter anderem Antworten auf die Nachhaltigkeitsmaßnahmen, die Unternehmen ergreifen und priorisieren müssen.
Mehr Infos hier.
*David Stickrodt arbeitet seit 2022 für das Unternehmen und ist Experte im Bereich Enterprise Architektur und IT Asset Management sowie Teil der KI-Initiativen von Bizzdesign.
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