Neues Rahmenwerk von Infosys zur KI-Transformation in Unternehmen

Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in Unternehmensstrukturen stellt eine der prägendsten Herausforderungen und gleichzeitig größten Chancen der aktuellen digitalen Transformation dar. Angesichts dieser Entwicklung hat das globale Beratungs- und Technologieunternehmen Infosys ein umfassendes "AI-First Value Framework" vorgestellt. Dieses Framework soll Führungskräften einen Leitfaden an die Hand geben, um die Implementierung und Skalierung von KI-Technologien in ihren Organisationen systematisch und wertorientiert zu gestalten.

Das "AI-First Value Framework": Eine Struktur für die KI-Transformation

Das von Infosys entwickelte Framework basiert auf einer zweigleisigen Strategie: Es zielt darauf ab, neue Nachfrage nach "AI-First"-Dienstleistungen zu generieren und bestehende Dienstleistungen durch KI zu erweitern. Dies soll Unternehmen ermöglichen, den Wert von KI in großem Maßstab zu erschließen. Laut einem Bericht von Nasscom und McKinsey könnte der Markt für KI-Dienstleistungen bis 2030 ein zusätzliches Volumen von 300 bis 400 Milliarden US-Dollar erreichen.

Das Framework gliedert die KI-Implementierung in sechs zentrale Wertbereiche, die eine ganzheitliche Betrachtung der KI-Transformation ermöglichen:

1. KI-Strategie & Engineering

Dieser Bereich konzentriert sich auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Strategien, Plattformen und Architekturen, die auf die spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Hierbei geht es um die Orchestrierung von KI-Agenten, proprietären Plattformen und Drittanbieter-Tools auf speziell dafür entwickelten Infrastrukturen. Das Ziel ist es, über experimentelle Ansätze hinauszugehen und ein einheitliches, unternehmensweites KI-Betriebsmodell zu etablieren.

2. Daten für KI

Die Qualität und Verfügbarkeit von Daten sind entscheidend für den Erfolg von KI-Anwendungen. Dieser Bereich befasst sich mit der Aufbereitung von Unternehmensdaten – sowohl strukturierten als auch unstrukturierten – für die KI-Modellreife. Dazu gehört der Aufbau KI-fähiger Datenplattformen und der Einsatz von "AI-Grade"-Data-Engineering-Praktiken, wie beispielsweise Data Fingerprinting und die Nutzung synthetischer Daten. Ziel ist es, Rohdaten in ein vertrauenswürdiges strategisches Asset zu verwandeln, das fortschrittliche Analysen und prädiktive Intelligenz speist.

3. Prozess-KI

Die Transformation von Kernprozessen durch die Integration von KI-Agenten und menschlichem Fachwissen steht hier im Vordergrund. Dies beinhaltet die Neugestaltung von End-to-End-Workflows, um die Effizienz und das Kundenerlebnis zu verbessern. Domänenbewusste Agenten sollen dabei Hand in Hand mit menschlichen Mitarbeitern arbeiten, um signifikante Verbesserungen in verschiedenen Funktionen und Branchen zu erzielen.

4. Agentische Legacy-Modernisierung

Viele Unternehmen sind mit komplexen Legacy-Systemen konfrontiert. Dieser Bereich nutzt KI-Agenten, um bestehende Systemlandschaften zu analysieren, deren Absichten zu verstehen und sie schrittweise und ohne Betriebsunterbrechung zu modernisieren. Dies soll dazu beitragen, technische Schulden abzubauen und die Agilität eines Unternehmens zu erhöhen, um auf sich ändernde Geschäftsanforderungen reagieren zu können.

5. Physische KI

Die Gestaltung intelligenter Produkte und die Integration von KI in physische Geräte bilden den Kern dieses Bereichs. Ziel ist es, dass Geräte Sensordaten erfassen, Signale interpretieren und in Echtzeit Maßnahmen ergreifen können. Durch die Kombination von digitalen Zwillingen, Robotik, autonomen Systemen und Edge-Intelligenz sollen Produkte, Abläufe und Kundenerlebnisse neu gedacht werden, wo digitale und physische Welten konvergieren.

6. AI Trust

Verantwortungsvolle, sichere und ethische KI-Praktiken über den gesamten Lebenszyklus von KI-Systemen und -Agenten hinweg sind von entscheidender Bedeutung. Dieser Bereich umfasst die Einbettung von Risikobewertungen, Richtliniengestaltung, Sicherheitstests und Governance. Unternehmen sollen dadurch in die Lage versetzt werden, KI mit Vertrauen zu skalieren und gleichzeitig regulatorische, ethische und Risikoerwartungen zu erfüllen.

Praktische Implikationen für Führungskräfte

Das Infosys-Framework bietet unabhängig von der Wahl des Dienstleisters wertvolle Anhaltspunkte für Führungskräfte. Die sechs dargelegten Bereiche können als Checkliste für die Planung, Überwachung und Bewertung von KI-Implementierungsprojekten dienen.

Ein zentraler Aspekt ist die Datenaufbereitung. KI-Systeme hängen von der Qualität und Konsistenz der Daten ab. Daher sind Investitionen in Datenplattformen, Data Governance und Engineering-Praktiken, die Modelle unterstützen, ein Grundpfeiler jeder KI-Initiative.

Die Integration von KI in Arbeitsabläufe kann eine Neugestaltung der Arbeitsweise von Mitarbeitern erforderlich machen. Führungskräfte sollten die Interaktion zwischen KI-Agenten und Mitarbeitern sorgfältig überwachen und Leistungsverbesserungen messen. Anpassungen können sowohl an den eingesetzten Technologien als auch an den etablierten Arbeitsmethoden vorgenommen werden. Letzteres erfordert oft Umschulungsmaßnahmen und Weiterbildung für die betroffenen Mitarbeiter, was mit entsprechenden Kosten verbunden ist.

Das Thema Legacy-Systeme erfordert besondere Aufmerksamkeit. Viele Organisationen betreiben komplexe IT-Landschaften, die die für KI notwendige Agilität einschränken können. KI-Tools können hierbei helfen, bestehende Abhängigkeiten zu analysieren und Modernisierungspläne zu erstellen, die idealerweise in mehreren Phasen oder Sprints umgesetzt werden.

Physische Operationen verschmelzen zunehmend mit digitalen Systemen. Für Unternehmen mit physischen Produkten, etwa in der Fertigung oder Logistik, kann die Einbettung von KI in Geräte und Ausrüstungen die Überwachung und Reaktionsfähigkeit verbessern. Dies erfordert eine enge Koordination zwischen IT-, OT-, Engineering- und Betriebsteams. Führungskräfte der jeweiligen Geschäftsbereiche sollten hierbei aktiv eingebunden werden.

Eine robuste Governance sollte jede KI-Implementierung begleiten. Risikobewertung, Sicherheitstests, die Formulierung von Sicherheitsrichtlinien und die Entwicklung KI-spezifischer Leitplanken sollten frühzeitig etabliert werden. Die regulatorische Prüfung von KI nimmt zu, insbesondere in Sektoren, die sensible Daten verarbeiten. Klare Verantwortlichkeitsstrukturen und Dokumentationen können Risiken für den Betrieb und den Ruf eines Unternehmens minimieren.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Implementierung von KI eher ein organisationsweites als ein rein technisches Unterfangen ist. Der Erfolg hängt von der Abstimmung der Führung, nachhaltigen Investitionen und einer realistischen Bewertung vorhandener Fähigkeitslücken ab. Versprechen schneller Transformationen sollten mit Vorsicht betrachtet werden; nachhaltige Ergebnisse sind wahrscheinlichkeit höher, wenn Strategie, Daten, Prozessdesign, Modernisierung, Betriebsintegration und Governance parallel angegangen werden.

Infosys selbst berichtet, dass das Unternehmen bereits mit 90 Prozent seiner Top-200-Kunden an über 4.600 KI-Projekten arbeitet und über 30 neue Dienstleistungsangebote in den genannten Wertbereichen entwickelt hat. Dies unterstreicht die Relevanz und den Umfang der Thematik für die globale Geschäftswelt.

Fazit

Das "AI-First Value Framework" von Infosys bietet einen strukturierten Ansatz für Unternehmen, die ihre KI-Strategien entwickeln und umsetzen möchten. Es betont die Notwendigkeit einer ganzheitlichen Betrachtung, die technische, prozessuale, datenbezogene, ethische und organisatorische Aspekte gleichermaßen berücksichtigt. In einer Ära, in der KI das Potenzial hat, ganze Branchen umzugestalten, ist ein solches Framework ein wertvolles Instrument, um Chancen zu nutzen und Risiken zu managen. Für Unternehmen, die sich auf den Weg zur "AI-First"-Organisation begeben, sind präzise Planung, kontinuierliche Anpassung und eine starke Führung entscheidend.

Bibliographie

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