Im Business Engineering geht es vor allem darum, technische und datenseitige Betriebsmodelle für eine daten- und prozessorientierte Organisation zu entwickeln. Dabei basiert alles auf einer klaren Geschäftsstrategie, die fundiertes Domänen-Know-how und solide strategische Arbeit erfordert. Das Betriebsmodell bildet die Grundlage für die Umsetzbarkeit der Strategie und ist zentral für die Kostenstruktur, ersetzt jedoch nicht die Differenzierung zum Kunden. Im Mittelpunkt der Automatisierung und KI-Integration stehen Capabilities und Use Cases, um das Zielbild der Organisation zu erreichen und zentrale Geschäftsideen effizient umzusetzen.

Im Zentrum des nächsten Veränderungsschritts liegt also jetzt das tatsächliche “ans performantere Laufen bringen” ,it Schwerpunkt auf der Entwicklung von technischen und datenseitigen Betriebsmodellen für eine daten- und prozessorientierte Organisation. Der Schlüssel zum Erfolg ist und bleibt jedoch eine klare Geschäftsstrategie, die auf fundiertem Domänen-Know-how und solider strategischer Arbeit basiert.
Diese Strategie bildet die Grundlage für das Betriebsmodell, das die Realisierbarkeit der Unternehmensstrategie und die Optimierung der Kostenfunktion sicherstellt.

Erfolgsprämisse1: Geschäftsstrategie als Basis

Die Geschäftsstrategie klärt die zentralen Fragen:

• Was ist der Kern des Geschäfts?
• Wie kann sich das Unternehmen gegenüber seinen Kunden differenzieren?
• Welche Kernfähigkeiten sind erforderlich?

Das große Learning der Vergangenheit war doch, dass in der Toolflut im Rahmen der Marketing- und Salesdigitalisierung der Fokus viel zu sehr auf Tools und nicht auf Prozesse und Capabilities gelegt wurde. Tools eingeführt wurden die erst einmal in der Wirkung zum Kunden keinen Unterschied gemacht haben. Das Betriebsmodell gibt daraufhin die Struktur, um diese Strategie zu operationalisieren, indem es klare Prozesse, Technologiestacks und Datenflüsse definiert. Ohne eine klare Geschäftsstrategie wird die Differenzierung zum Kunden hin nicht erreicht, da das Betriebsmodell zwar die Kostenoptimierung gewährleistet, aber die Kundenerfahrung und das Wertversprechen des Unternehmens nicht vollständig unterstützt.

Integration von Automatisierung und KI:

Auf Basis der Geschäftsstrategie und des Business Modelings wird ein Zielbild für Automatisierung und KI entwickelt. Dabei stehen folgende Elemente im Vordergrund:

1. Capabilities (Fähigkeiten): Welche Fähigkeiten müssen durch KI und Automatisierung aufgebaut oder verbessert werden?
2. Use Cases: Welche konkreten Anwendungsfälle bieten den höchsten Mehrwert und passen zu den Geschäftszielen?

Unternehmen haben durch die Einführung von MarTech-Stacks gelernt, dass die konsequente Umsetzung zentraler Geschäftsideen der Schlüssel ist. Nachdem die wichtigsten Grundlagen wie First-Party-Daten gelegt sind, liegt der nächste Fokus auf der Integration von Technologie und der Optimierung der Organisation, um wieder handlungsfähig zu werden. Die bisherigen Implementierungen haben oft viele Ressourcen verbraucht, weshalb die Phase der Workflowautomatisierung und datengetriebenen Optimierung nun entscheidend ist.

Vorgehensmodell:

1) Klärung der Geschäftsziele

2) AI Zielbild:

Hier werden auf Basis der bestehenden Strategie und Geschäftsprozesse Bereiche identifiziert, in denen KI Mehrwert bietet. Der Blueprint definiert eine maßgeschneiderte KI-Strategie, mit der Technologien, Algorithmen und Tools festgelegt sowie eine Roadmap für die Umsetzung erstellt werden.

• Analyse der aktuellen Geschäftsprozesse und Identifikation von Bereichen, in denen KI implementiert werden kann.
• Entwicklung einer maßgeschneiderten KI-Strategie, die auf den spezifischen Geschäftsanforderungen basiert.
• Definition der benötigten Technologien, Algorithmen und Tools.
• Roadmap für die Implementierung mit klaren Meilensteinen.

3) Integration von AI und Betriebsmodell:

Hier wird die technologische Infrastruktur eingerichtet, die für die Automatisierung und Implementierung von KI nötig ist. Dazu gehört die Auswahl der richtigen Technologien und die Schulung der Mitarbeitenden, um diese effektiv zu nutzen.

• Unterstützung bei der Auswahl und Integration der passenden Technologien (z. B. Automatisierungstools, KI-Frameworks).
• Konfiguration von Automatisierungs-Stacks (wie RPA oder AI-Systeme), die auf die Geschäftsziele abgestimmt sind.

4) Kontinuierliches Lernen:

Nach der Implementierung muss die KI-Lösung kontinuierlich überwacht, gewartet und optimiert werden. AI Maintainance bietet regelmäßige Updates und ermöglicht es, die KI-Systeme an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen und die Capabilities sukzessive auszubauen.

Der Vorteil bereits im Zielbild “agentisch” zu planen liegt in folgenden Zusammenhängen:

Der Vorteil von KI-Agenten liegt in ihrer Fähigkeit, eigenständig Entscheidungen zu treffen, sich an neue Umstände anzupassen und durch maschinelles Lernen ständig dazuzulernen. Sie verbessern so die Effizienz und senken gleichzeitig die operativen Kosten, da sie repetitive Aufgaben übernehmen und gleichzeitig komplexe Szenarien selbstständig bearbeiten können. In Verbindung mit Automatisierungs-Stacks  oder KI-Management können Agenten das Unternehmen dabei unterstützen, flexibel auf Marktveränderungen zu reagieren und Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Vorteile im Überblick:

• Skalierbarkeit: Agenten können eine Vielzahl von Prozessen gleichzeitig automatisieren.
• Selbstständige Entscheidungsfindung: Agenten agieren autonom und verbessern die Reaktionsfähigkeit.
• Lernfähigkeit: Durch maschinelles Lernen passen sich Agenten an neue Situationen an und optimieren sich kontinuierlich.
• Kosteneffizienz: Weniger menschliches Eingreifen nötig, da Agenten repetitive und komplexe Aufgaben übernehmen.

Insgesamt steigert der Einsatz von KI-Agenten die Produktivität, Effizienz und Flexibilität der Unternehmensprozesse auf ganzheitliche Weise und sollte zentraler Bestandteil des Zielbildes sein.