„Wir hinken dem Produktivitätsversprechen der KI hinterher“

Künstliche Intelligenz spart bereits Zeit und verändert die tägliche Arbeit – doch ihr größter Produktivitätsschub steht Unternehmen womöglich erst noch bevor. Der aktuelle „Copy/Paste Economy“-Report von Workday zeigt, wie entscheidend dafür die Integration von KI in die Kernprozesse wird. Jens Löhmar, Chief Technology Officer Continental Europe & DACH bei Workday, spricht im Exklusiv-Interview mit it&d business über den Weg von einzelnen KI-Tools zu agentischen Unternehmensarchitekturen, den messbaren Return on Investment und eine neue Ära der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI-Agenten.

Foto: Workday

Vor rund einem Jahr sprach Jens Löhmar im Rahmen des it&d business Future Talk über das Potenzial von KI, die User Experience von Unternehmenssoftware grundlegend zu verändern. Vieles davon ist inzwischen Realität: Statt sich durch Masken, Menüs und Transaktionen zu bewegen, können Anwender zunehmend einfach formulieren, was sie erreichen möchten. Für Löhmar ist dieser Wechsel von der Bedienung einzelner Funktionen hin zur Intention des Nutzers eine der entscheidenden Veränderungen durch generative KI.

Wie groß der nächste Schritt sein könnte, zeigt der aktuelle „Copy/Paste Economy“-Report von Workday. KI sorgt bei vielen Beschäftigten bereits für Zeit- und Produktivitätsgewinne. Gleichzeitig ist sie bislang nur in einem vergleichsweise kleinen Teil der Unternehmen tief in die Kernprozesse integriert. Statt Informationen zwischen unterschiedlichen Anwendungen manuell zu übertragen, könnte die nächste Entwicklungsstufe deshalb darin bestehen, KI direkt dort einzubetten, wo die eigentliche Arbeit stattfindet.

Herr Löhmar, als wir vor rund einem Jahr gesprochen haben, ging es bereits stark darum, wie KI die User Experience von Unternehmenssoftware verändern wird. Wenn Sie heute Bilanz ziehen: Was hat sich schneller entwickelt als erwartet – und wo hinkt die Realität den technologischen Möglichkeiten noch hinterher?

Das Potenzial von künstlicher Intelligenz und ihr Einfluss auf die User Experience haben sich deutlich bestätigt. Wir sehen diesen Shift weg von Tasks und Transaktionen, die jeder User kennen muss, hin zur natürlichen Sprache. In den meisten Fällen ist das natürlich noch geschriebene Sprache, teilweise geht es aber bereits sehr stark in Richtung Spracheingabe und in manchen Bereichen auch Bilder.

Es ist bemerkenswert, wie schnell das zum De-facto-Standard geworden ist. Geprägt wird das natürlich auch von den persönlichen Erfahrungen, die jeder Einzelne inzwischen mit KI-Tools im privaten Gebrauch macht. Der Shift zur Intention – also zum zu lösenden Businessproblem oder zur Anfrage eines Mitarbeiters, Managers oder fachlichen Experten – hat sich definitiv bestätigt.

Was wir allerdings immer sehen, ist die Geschwindigkeit der Adoption. Wir versuchen als Hersteller, die Zukunft zu antizipieren – über unsere eigene Entwicklung, unsere Advisors und das Feedback unserer Kunden.

Gerade bei künstlicher Intelligenz gibt es aber einen deutlichen Lag zwischen dem, was technologisch möglich ist, und dem Zeitpunkt, an dem es tatsächlich im Unternehmen ankommt.

Das gilt insbesondere für HR, Finanzwesen und Planung. Das waren auch in der digitalen Transformation nicht immer die Bereiche, die ganz vorne standen. Der Trend Richtung Konversation hat sich also bestätigt und bei unseren Kunden teilweise bereits Einzug gehalten. Bei der Verbindung dieser Interaktion mit den Geschäftsanwendungen liegt vor uns als Industrie gemeinsam mit unseren Kunden allerdings noch einiges an Arbeit.

Genau diese Lücke zeigt auch Ihre aktuelle Studie. KI wird genutzt und von vielen Beschäftigten positiv wahrgenommen – aber sie steckt offenbar noch nicht wirklich tief in den Unternehmen.

Zunächst muss man sagen: Künstliche Intelligenz hat definitiv einen positiven Einfluss. In der weltweiten Betrachtung sehen wir eine sehr positive Wahrnehmung und die meisten Beschäftigten verspüren auch eine Verbesserung durch den Einsatz von KI beziehungsweise KI-Tools. Das ist wichtig, weil die Wahrnehmung natürlich auch für die Adoption eine große Rolle spielt.

Wenn man ins Detail schaut, zeigt sich aber immer wieder das Problem, dass KI-Tools nicht hinreichend in die zugrunde liegenden Geschäftsplattformen und die weiteren Kollaborationstools der Unternehmen eingebettet sind.

Das ist aus meiner Sicht die nächste Evolutionsstufe, an der wir als Industrie arbeiten müssen: Der Austausch von Informationen, der Zugriff auf Informationen und vor allem deren Aktionierbarkeit müssen über Plattformen hinweg wesentlich einfacher werden.

Der Begriff ‚Copy and Paste‘ aus unserer Studie trifft die Situation aus meiner Sicht sehr gut. Ich habe mich darin tatsächlich wiedergefunden, weil er die Realität in vielen Unternehmen sehr treffend beschreibt. Informationen werden extrahiert und mithilfe von KI aufbereitet, anschließend aber wieder manuell validiert, plausibilisiert oder in Folgeabläufe integriert.

Für Österreich ist die Differenzierung besonders interessant: 54 Prozent der Beschäftigten sagen, dass KI die Zeit reduziert hat, die sie für Aufgaben benötigen. 42 Prozent sagen, dass KI ihre Produktivität erhöht. Aber nur sechs Prozent der österreichischen Beschäftigten geben an, dass ihre KI-Tools tatsächlich tief in die Kernsysteme ihres Unternehmens integriert sind.

Das zeigt ziemlich genau, wo wir stehen. Wir müssen Grundlagen schaffen und teilweise auch Versäumtes aus der digitalen Transformation aufholen.

Sechs Prozent sind tatsächlich ernüchternd. Ist das vor allem ein Technologieproblem, ein Datenproblem – oder letztlich ein Managementproblem?

Ein Technologieproblem ist es mit Sicherheit nicht. Gerade wenn wir uns die KI-Tools und die fundamentalen Modelle anschauen, ist die Leistungsfähigkeit enorm. Wir hinken vielmehr dem Produktivitätsversprechen dieser Tools hinterher.

Es geht um die bewusste Gestaltung der Organisation und darum, wie die Systeme aufgestellt sind, die Geschäftsprozesse unterstützen. Hinzu kommen die Akzeptanz der User, teilweise noch starke Bedenken und natürlich der Change-Prozess: Governance und die bewusste Neugestaltung von Prozessen.

Interessanterweise erinnert mich das an die Zeit, als ich ins Berufsleben eingetreten bin. Damals war Business Process Reengineering eines der großen Themen. Mit dem Aufkommen von KI und insbesondere agentischer KI ist genau das wieder ein zentrales Thema:

Wir müssen hinterfragen, wie wir arbeiten und welches Potenzial wir durch ein Redesign unserer Prozesse haben, um die Unternehmensziele besser zu unterstützen.

Damit verändert sich auch die Diskussion. Vor einem Jahr standen vor allem die Möglichkeiten von KI im Vordergrund. Heute fragen CIOs wesentlich härter nach Kosten und Return on Investment. Woran sollte man den ROI eines KI-Projekts tatsächlich messen?

Skalierung und Return on Investment entstehen dann, wenn vertrauenswürdige Unternehmensdaten aus den Geschäftsapplikationen, neu gestaltete Prozesse, Governance, Messbarkeit und eine aktive Adoption zusammenkommen. Dann schafft man es wirklich, diesen Mehrwert zu realisieren.

Entscheidend ist zunächst die Prozessleistung. Was kommt am Ende heraus? Werden Prozesse schneller? Verringern sich Warte- und Übergabezeiten? Was kann ich automatisieren und wie häufig muss ein Mensch noch eingreifen?

Die zweite Dimension sind Qualität und Risiko. Wie weit möchte ich mit der Automatisierung gehen? Wie sicher arbeitet beispielsweise ein Agent? Wie häufig macht er es beim ersten Mal richtig? Bleibe ich innerhalb der Compliance-Vorgaben?

Gerade für uns als Anbieter von ERP-Software ist entscheidend, dass Compliance-Vorgaben fest in den Prozessen verankert sind und Entscheidungen eines Agenten immer gegen diese Vorgaben laufen.

Die dritte Dimension ist die Employee Experience: Fühlen sich Mitarbeiter wirklich entlastet? Werden repetitive Tätigkeiten tatsächlich reduziert? Lassen sich Minuten oder Stunden einsparen und läuft ein Prozess weitgehend autonom durch?

Und als vierte Dimension kommt hoffentlich der finanzielle Mehrwert. Bei der Messbarkeit sehe ich bei unseren Kunden allerdings noch sehr unterschiedliche Reifegrade. Unternehmen müssen nachvollziehen können: Wie häufig hat ein Agent tatsächlich geholfen? Wie effizient war das? Und welchen Einfluss hatte sein Einsatz auf die Bottom Line – beispielsweise auf Cashflow, Umsatz, vermiedene Kosten oder Überzahlungen?

Diese Dinge müssen nachvollziehbar und messbar werden. Nur dann können CIOs fundiert entscheiden, ob sie vom Pilot- in den Produktivbetrieb gehen, wo optimiert werden muss – oder wann eine Funktionalität vielleicht auch rechtzeitig wieder eingestellt werden sollte.

Agenten sind das große Versprechen der nächsten Phase. Wo sehen Sie heute bereits Anwendungen, bei denen aus dem Versprechen tatsächlich produktiver Einsatz geworden ist?

Für uns geht es zunächst um domainbezogene Agenten. Wir bewegen uns seit mehr als 20 Jahren in unseren Kernapplikationen und haben über unsere Plattform ein enormes Expertenwissen aufgebaut. Dieses Wissen wollen wir in Agenten für HR, Finanzwesen, Planung, Support-Prozesse und IT-relevante Prozesse einbringen.

Wir sehen bei unseren Kunden ein sehr großes Interesse, Prozesse in diesen Bereichen schneller und effizienter zu machen. Gleichzeitig können Kunden inzwischen eigene Agenten ergänzen – sowohl nahe an unseren Bereichen als auch in anderen Geschäftsanwendungen.

Der Reifegrad ist sehr unterschiedlich. Im Großkundensegment ist er tendenziell höher, weil dort mehr Ressourcen vorhanden sind. Langfristig sehe ich aber gerade im Mittelstand einen enormen Hebel. Wenn sich die neuen Prozesse, Architekturen und Standards gesetzt haben, wird auch der Mittelstand seinen Enterprise Application Stack wesentlich einfacher managen können.

Welche Agenten stoßen heute konkret auf besonders großes Interesse?

Ein Beispiel ist unser Self-Service Agent. Er soll möglichst viele administrative Fragen von Mitarbeitern und Managern zu Policies und Prozessen beantworten. Dort sehen wir bereits eine recht hohe Adoption. Das hat direkten Business-Impact, weil Cases abgefangen werden und Mitarbeiter und Manager rund um die Uhr Antworten erhalten können.

Ein weiteres Beispiel ist unser Planning Agent. Dabei geht es etwa darum, Abweichungen in Plandaten in natürlicher Sprache erklären zu lassen, Varianzen aufzustellen oder Simulationen zu erstellen, um besser auf Geschäftsänderungen und Planabweichungen reagieren zu können.

Und ein drittes interessantes Beispiel ist unser Business Process Optimize Agent. Er analysiert, wie Unternehmen ihre Prozesse konfiguriert haben und welche Durchlaufzeiten diese bestehenden Prozesse haben. Daraus liefert er Empfehlungen für Optimierungen – inklusive Benchmarking mit anderen Kunden derselben Industrie, sofern die entsprechenden Voraussetzungen für die Nutzung der Daten erfüllt sind.

Das ist insofern spannend, weil die agentische KI hier nicht direkt den Prozess übernimmt. Sie hilft vielmehr dabei, bestehende deterministische Prozesse zu optimieren. Und diese werden auch in einer agentischen Welt weiterhin die Grundlage vieler Arbeitsabläufe bilden.

Je autonomer Agenten agieren, desto drängender wird allerdings die Frage nach der Verantwortung. Wer trägt sie, wenn ein Agent eine falsche Entscheidung trifft?

Das Thema Human in the Loop ist nach wie vor einer der prägenden Grundsätze dafür, wie wir Agenten ausgestalten. Wir haben in vielen Fällen eine direkte Kopplung an Rollen: einen Recruiter für Einstellungen, einen Mitarbeiter oder Manager für entsprechende Anfragen oder beispielsweise einen Store Manager für Schicht- und Umplanungen.

Die Nachvollziehbarkeit muss sichergestellt sein. Gleichzeitig dürfen wir die Personen, die Verantwortung tragen, in dieser agentischen Welt nicht überfrachten. Sie sollten nur dann involviert werden, wenn es tatsächlich notwendig ist.

Aus fachlicher Sicht – beim Output, bei den Messgrößen und bei der Richtigkeit der Ergebnisse – bleibt die jeweilige Rolle aber in der Pflicht. Sie bekommt den Mehrwert einer effizienteren Abwicklung, trägt jedoch weiterhin Verantwortung für die Richtigkeit der Ergebnisse.

Daneben gibt es eine zweite Ebene, die stärker in die IT-Welt reicht: Rollen und Berechtigungen. Welche Agenten sind überhaupt vorhanden? Welche dürfen eingesetzt werden? Auf welche Daten, Informationen und Tasks dürfen sie zugreifen?

Ich glaube, wir sehen hier eine zweite Welle der Schatten-IT.

In einer Welt, in der Agenten mit unterschiedlichsten Tools sehr schnell zusammengebaut werden können, werden übergreifende Governance, Compliance und die Nachvollziehbarkeit der Zugriffe von entscheidender Bedeutung.

Und wie lässt sich verhindern, dass Unternehmen bei Dutzenden oder irgendwann Hunderten von Agenten den Überblick über Berechtigungen und Zugriffe verlieren?

Dafür braucht es zentrale Transparenz. Workday Agents, Partner-Agenten und Third-Party-Agenten anderer Plattformen lassen sich in einem Agent System of Record abbilden, konfigurieren, aktivieren oder deaktivieren. Hinzu kommen Telemetrie und die Aufzeichnung des erzeugten Mehrwerts.

Beim Thema Rollen und Berechtigungen stellen wir unseren Kunden ein konfigurierbares Framework zur Verfügung. Bei der Aktivierung eines Agenten können sie das Berechtigungskonzept entsprechend den Vorgaben ihres Unternehmens konfigurieren.

Die konkrete Konfiguration liegt aber beim Kunden. Er ist schließlich Owner seiner Daten und muss bestimmen, welche Zugriffe zulässig sind.

Damit landen wir bei der Plattformfrage. Je mehr Daten, Agenten und Governance auf wenigen Plattformen zusammenlaufen, desto größer wird auch die Abhängigkeit. Wie lässt sich dieser Plattformgedanke mit technologischer Souveränität vereinbaren?

Das muss jedes Unternehmen letztendlich für sich selbst entscheiden. Was wir aber unabhängig von Workday sehen, ist, dass die Konzentration auf wenige Geschäftsplattformen auf der Reise zur künstlichen Intelligenz durchaus Vorteile haben kann. Sie bieten in ihren jeweiligen funktionalen Domänen ein hinreichend gutes und konsistentes Datenfundament.

Trotzdem brauchen Unternehmen eine Zielarchitektur für ihre agentischen Architekturen. Dazu gehören verbundene Unternehmensdaten. Und deshalb muss die Diskussion nicht zwangsläufig „Best of Breed versus Plattform“ lauten.

Wichtig ist vielmehr, dass Unternehmen bei der Evaluierung darauf schauen, was Anbieter tun, um agentische Architekturen zu unterstützen: Wie werden Daten verbunden? Kann ich auf der Plattform eigene Agenten entwickeln? Kann ich Agenten außerhalb der Plattform einbinden? Und wie stelle ich Governance über diese Landschaft hinweg sicher?

Wenn diese Grundprinzipien vorhanden sind, können Unternehmen unterschiedliche Lösungen miteinander verbinden und die Anbieter auf den verschiedenen Layern individuell auswählen.

Bedeutet diese neue Welt auch, dass sich Plattformanbieter selbst öffnen müssen?

Definitiv. Was viele Anbieter – inklusive Workday – in der Vergangenheit teilweise proprietärer ausgestaltet haben, funktioniert in dieser neuen Welt nicht mehr.

Die Offenheit kritischer Geschäftsplattformen ist unabdingbar für die Akzeptanz im Markt.

Unternehmen müssen ihre individuelle Applikationslandschaft auf diesen agentischen Grundprinzipien aufbauen können.

Damit entstehen viele Wahlmöglichkeiten. Eine starke IT muss gemeinsam mit dem Business definieren, wie die zukünftige IT-Landschaft aussehen soll.

Verschwinden damit die klassischen monolithischen Backend-Systeme?

Nein. Die Backend-Systeme, die wir in der Vergangenheit als monolithische Systeme erlebt haben, werden weiterhin da sein. Die neuen Wahlmöglichkeiten beziehen sich vielmehr auf die Architekturelemente einer agentischen Architektur.

Eine wichtige Frage lautet beispielsweise: Wo liegt künftig meine User Experience? Die Oberfläche einzelner Anwendungen wird weiterhin eine Rolle spielen, gleichzeitig werden wir aber übergreifende Layer sehen, die unterschiedliche Applikationen in einer intuitiven, konversationellen Oberfläche verbinden. Ähnliche Wahlmöglichkeiten entstehen bei Entwicklungsumgebungen und beim Management von Agenten.

Wenn wir dieses Gespräch 2027 wieder führen: Woran erkennen wir, dass Unternehmen bei KI wirklich einen entscheidenden Schritt weitergekommen sind?

Ganz entscheidend wird sein, künstliche Intelligenz wirklich in die Kernprozesse einzubinden. Bisher ist sie vielfach noch relativ losgelöst.

Dazu gehört aber gleichzeitig das Redesign der Prozesse. Unternehmen müssen sich fragen: Welche unserer heutigen Prozesse machen überhaupt noch Sinn? Wo gibt es Potenzial, einzelne Prozessschritte durch Agenten oder künstliche Intelligenz übernehmen zu lassen? Und an welchen Stellen wollen wir ganz bewusst menschliches Urteilsvermögen einsetzen, um die notwendige Qualität und Richtigkeit sicherzustellen?

Einbettung und Redesign sind für mich deshalb fundamental. Der zweite große Punkt ist Governance.

Bei der Adoption mache ich mir dagegen weniger Sorgen. Die kommt aus meiner Sicht relativ automatisch. Gerade wenn wir von Intention ausgehen, liegt uns diese Art der Interaktion als Menschen sehr nahe: Wir wollen etwas erledigen und drücken aus, was wir erreichen möchten.

„Die größte Unbekannte ist für mich: Wie schnell werden Unternehmen tatsächlich einen positiven Return on Investment aus ihren KI-Investitionen realisieren?“

Was wäre darüber hinaus für Sie ein Zeichen dafür, dass die nächste Entwicklungsstufe erreicht ist?

Eine spannende Frage wird sein, ob wir tatsächlich eine einheitliche Benutzererfahrung für die Anwender in Unternehmen etablieren können – oder ob am Ende doch wieder domänenspezifische Insellösungen entstehen.

it&d business Redaktion