Von der statischen Suche zur intelligenten Ausführung – die 5 Säulen der unternehmensgerechten, prozessorientierten KI
Die meiste KI in Unternehmen bleibt heute an einem Punkt stecken: dem Abruf.
Chatbots, die interne Wikis durchsuchen. RAG-Modelle ziehen den „besten“ Absatz aus einer PDF-Datei heraus. Assistenten, die häufig gestellte Fragen beantworten, aber keine echten Probleme lösen können.
Das Ergebnis? Die Teams müssen immer noch die schwere Arbeit machen. Die KI gibt ihnen die Informationen, aber sie müssen immer noch interpretieren, entscheiden und handeln.
Und genau aus diesem Grund scheitern die meisten KI-Einsatzfälle in der Praxis.
Die Abruffalle: Wo die meiste Unternehmens-KI aufhört
Die Suche wird nicht unterstützt.
Chat ist keine Ausführung.
Und Abrufen ist keine Lösung.
Doch die meisten KI-Lösungen bleiben heute bei der Suche stehen – in der Annahme, dass der Nutzer die Zeit, den Kontext und das Fachwissen hat, um die nächsten Schritte zu unternehmen. In hochkomplexen Umgebungen wie dem technischen Support, der Fertigung oder dem Unternehmensbetrieb führt dies zu einem hohen Risiko:
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Langsamere Reaktionszeiten
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Überlastete Experten
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Hohes Kontext-Switching
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Prozess-Engpässe
🔍 Selbst die besten RAG-Modelle sind immer noch auf den Menschen angewiesen, um herauszufinden, „was jetzt?“
Wir brauchen eine KI, die etwas leistet, nicht nur liefert.
Was KI in der realen Welt leisten sollte: Die 5 Säulen der intelligenten Ausführung
Lassen Sie uns aufschlüsseln, wie unternehmensfähige, umsetzbare KI tatsächlich aussehen sollte.
✅ 1. Workflow-Ausführung
KI sollte Aufgaben auslösen, Formulare ausfüllen, Arbeitsabläufe initiieren, Systeme aktualisieren – und nicht nur Menschen sagen, wie sie es tun sollen.
🛠 Beispiel: Ein Techniker fordert eine Diagnoseprüfung an. Die KI führt das Skript aus, protokolliert die Daten und eskaliert bei Bedarf – und das alles, ohne die Anwendung zu wechseln.
✅ 2. Wissen strukturieren
Wissen besteht nicht nur aus Daten. Es geht um Prozesslogik, Randfälle, Entscheidungswege – und das ändert sich täglich.
KI sollte verstreute Eingaben (Tickets, Chats, SOPs) in dynamische, strukturierte Workflows umwandeln, die sich mit der Zeit weiterentwickeln.
🛠 Beispiel: Die Slack-Nachrichten eines Support-Agenten werden zur späteren Verwendung in einen geführten Lösungsbaum umgewandelt.
✅ 3. Kontinuierliches Lernen
Die meisten Chatbots sind statisch. Aber in der realen Welt entwickeln sich die Prozesse weiter. Grenzfälle tauchen auf. Workarounds ändern sich.
KI muss aus realen Ergebnissen lernen – nicht nur aus Trainingsdaten. Dazu gehören menschliche Übersteuerungen, Rückkopplungsschleifen und Eskalationsmuster.
🛠 Beispiel: Wenn eine KI-Auflösung fehlschlägt und ein erfahrener Ingenieur sie behebt, lernt das System und verbessert sich für den nächsten Fall.
✅ 4. Multimodale Schnittstellen
Menschen arbeiten nicht in allen Umgebungen auf die gleiche Weise. Ein mobiler Techniker, ein Außendienstmitarbeiter und ein interner Supportmitarbeiter haben unterschiedliche Bedürfnisse.
KI sollte über Sprache, Text, Formulare und Integrationen funktionieren – eingebettet in Tools, die Menschen bereits nutzen.
🛠 Beispiel: Ein Techniker sendet eine Sprachnachricht über Telegram. KI antwortet mit visuellen Schritten zur Fehlerbehebung über Teams.
✅ 5. Systemintegration
KI ist kein Werkzeug, sondern ein Hilfsmittel.
Das bedeutet, dass es innerhalb der Unternehmenssysteme (ERP, CRM, ITSM) und nicht nur daneben funktionieren muss.
🛠 Beispiel: AI erkennt einen fehlgeschlagenen Schritt in einem Service-Workflow und protokolliert ihn direkt in ServiceNow, ohne Benutzereingabe.
Warum prozessgesteuerte KI jetzt wichtig ist
Der Druck auf moderne Teams wird immer größer:
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Verteilte Belegschaften
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Schrumpfende Verfügbarkeit von Experten
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Komplexe Technikstapel
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Steigende Erwartungen an Dienstleistungen
Wir sind über den Punkt hinaus, an dem wir fragen: „Kann KI es finden?“
Die neue Frage lautet: Kann KI darauf reagieren, es strukturieren, daraus lernen und mein Team in großem Umfang unterstützen?
Wo abfragebasierte KI versagt
Selbst die fortschrittlichsten Abfragesysteme haben kritische Grenzen:
| Begrenzung | Auswirkungen |
|---|---|
| Nur Oberflächen Text | Die Nutzer müssen immer noch interpretieren und handeln |
| Statische Ergebnisse | Kann sich nicht an sich entwickelnde Arbeitsabläufe anpassen |
| Kein Kontext von Systemen | Keine Verbindung zu Echtzeitdaten |
| Keine Aktionsmöglichkeiten | Aufgaben können nicht aktualisiert oder ausgelöst werden |
| Keine eingebettete Erfahrung | Erfordert einen Werkzeugwechsel und Unterbrechungen |
DieMcKinsey-Bericht „Superagency“ zeigt zeigt, wie Ausführung und Erweiterung der Schlüssel zum ROI von KI sind.
Hören Sie auf zu suchen. Beginnen Sie mit dem Lösen.
Was KI in der Praxis von Labordemos unterscheidet, ist nicht nur die Modellleistung, sondern auch die Workflow-Leistung.
Und genau darauf konzentrieren wir uns.
Bei Arti entwickeln wir eine solche KI:
✅ Wissen automatisch strukturieren
✅ Führt systemübergreifende Arbeitsabläufe aus
✅ Lernt von menschlichem Input und Feedback
✅ Einbettungen in Slack, Teams, E-Mail, Mobile
✅ Unterstützt Menschen – ersetzt sie nicht einfach
Sind Sie bereit, über das Abrufen hinauszugehen?
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