»Der Wert von KI steckt nicht in der Technologie – sondern in der Anwendung.«

Künstliche Intelligenz ist aus Industrie und Wirtschaft nicht mehr wegzudenken. Und die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig. Doch in vielen Unternehmen stellt man sich die Frage, welcher konkrete geschäftliche Mehrwert entsteht – und wie sich KI sinnvoll in gewachsene IT-Landschaften integrieren lässt.

v.l.n.r. Marc Seidemann, Chief Data Officer, Tallence AG ; Martin Rückert, Chief AI Officer, Tallence AG

Martin Rückert, Chief AI Officer, und Marc Seidemann, Chief Data Officer bei der Tallence AG, erklären, wie Unternehmen von KI wirklich profitieren und welche Entwicklungen die nächsten Jahre prägen könnten.

KI ist auf Erfolgskurs. Können Unternehmen ohne deren Einsatz überhaupt noch wettbewerbsfähig bleiben?

Martin Rückert: Richtig ist, dass sich KI längst als Kerntechnologie etabliert hat. Daher ist der Einsatz keine Frage des Ob. Sondern die Frage, an welchen Stellen Unternehmen damit einen relevanten Unterschied machen können. Denn KI als Technologie allein schafft noch keinen Mehrwert. Entscheidend ist die konkrete Anwendung.

Marc Seidemann: Nicht jedes Unternehmen muss auf Full Speed möglichst viele KI-Anwendungen einführen. Entscheidungsträger sind aufgerufen, KI-Initiativen mit bestehenden Herausforderungen zusammenzubringen. Wenn sie die Betriebskosten im Blick behalten und die Frage nach der Kompatibilität von KI mit Legacy-Systemen zielführend beantworten, sind sie auf dem richtigen Weg. Auch lange Release-Zyklen stellen erkennbar ein Problem dar. Entscheidend ist, wo KI tatsächlich einen strategischen Mehrwert erzeugt und das sowohl zeitnah als auch in einem vernünftigen wirtschaftlichen Rahmen.

Wie geht man das Thema am besten an?

Martin Rückert: In der Industrie wird KI teilweise noch als Hype-Thema behandelt. Alle spüren den Druck, etwas tun zu müssen. Dann werden Teams zusammengestellt oder Beratungsprojekte gestartet. Das schafft aber noch keinen Wert. Denn wenn ich kein konkretes Einsatzszenario habe, tun Führungskräfte gut daran, zuerst einen Business Case zu bestimmen. Außerdem brauche ich die richtigen Leute; in Zeiten des Fachkräftemangels ist das nicht immer banal. Für Verantwortliche stellt sich deshalb eine andere Frage: Wie verhindere ich, dass KI-Ideen zu Fehlinvestitionen werden?

Marc Seidemann: Ein Unternehmen hat häufig Hunderte Systeme im Betrieb, viele davon Legacy, dazu unterschiedliche Datenquellen. Gleichzeitig sehen sie sich einem erheblichen technischen »Schuldenberg« gegenüber. Außerdem steigen Betriebskosten, Fachkräfte sind knapp und Investor:innen erwarten schnelle Ergebnisse, auch bei begrenzten Budgets. KI muss also in eine komplexe Realität integriert werden. Deshalb sollte man nicht bei der Technologie anfangen, sondern beim konkreten Problem, das gelöst werden soll. Gerät das Unternehmen in ein paar Jahren in Existenznot, wenn wir jetzt nicht investieren? Das kann durchaus sein. In diesem Fall muss zeitnah agiert werden. Verdienen oder sparen wir konkret Geld durch KI-Einsatz? Dann sollten wir ohnehin handeln. Wenn die Antwort auf alle drei Fragen aber »Nein« lautet, dann sind wir gut beraten, den Hype erst einmal setzen zu lassen.

Denn KI als Technologie allein schafft noch keinen Mehrwert. Entscheidend ist die konkrete Anwendung.

Wie wählt man genau die »richtigen« Projekte aus?

Martin Rückert: Entscheidend ist, KI als klare Investitionsentscheidung zu betrachten. Wir betrachten drei Dimensionen: Welchen konkreten ökonomischen Wert hat ein Vorhaben? Wie realistisch lässt es sich mithilfe aktueller KI-Technologie umsetzen? Und wie steht es um die Readiness von Daten, Systemen und IT-Infrastruktur? Daraus ergibt sich eine belastbare Reihenfolge für die Umsetzung. Es gilt, Use Cases zu priorisieren, bei denen Nutzen und Machbarkeit zusammenkommen und so auch das Risiko zu reduzieren, dass ein KI-Projekt nach einigen Monaten eingestellt wird, weil kein ausreichender Business Value entsteht.

Was benötigen Sie für eine solche Entscheidung?

Marc Seidemann: Daten sind eine zentrale Voraussetzung, aber nicht die einzige. Wie bereits skizziert, kommt KI nicht auf eine grüne Wiese, sondern muss in eine IT-Landschaft integriert werden. Dazu gehören auch Sicherheitsvorgaben, Schnittstellen und Anforderungen an einen stabilen Betrieb. Deshalb betrachten wir nicht nur das KI-Modell, sondern die gesamte Kette dahinter: Systeme, Prozesse und Betriebsreife.

Und wie sieht die konkrete Zusammenarbeit von Tallence mit seinen Kunden aus?

Martin Rückert: Als Technologie- und Transformationspartner starten wir mit einer Bestandsaufnahme und entwickeln daraus einen konkreten, überprüfbaren KI-Anwendungsfall. Wir wollen einen konkreten Ausschnitt eines Problems so weit abbilden, dass sich der tatsächliche Nutzen von Technologie beurteilen lässt. Wenn der technische und wirtschaftliche Nachweis erbracht ist, geht es um die Integration in bestehende Systeme und um die Skalierung.

Marc Seidemann: Am sinnvollsten ist es oft, erst einmal in Managed-Platform-Lösungen spezialisierter Anbieter zu investieren, die nicht tief in die IT-Landschaft eingreifen. Ein Beispiel ist unser Ansatz mit Thor Voice AI. Diese KI ermöglicht es Telekommunikationsfirmen, Sprach-KI-Angebote zu lancieren, mit denen sie direkt fakturierbare Services für ihre Kunden schaffen.

Gehen Sie auch bei den Geschäftsmodellen neue Wege?

Marc Seidemann: Absolut. Bei Produktplattformen wie Thor Voice AI haben wir uns bewusst von klassischen Lizenz- und Wartungsmodellen entfernt. Unsere Kunden erwerben Kapazitäten und wir partizipieren am erfolgreichen Einsatz der Lösung. Für den Kunden bedeutet das einen niedrigeren Fixkostenanteil und eine stärkere Orientierung am tatsächlichen Einsatz.

Foto: Unsplash+/Luke Jones

Beim Thema Automatisierung keimt oft die Angst auf, wegrationalisiert zu werden. Wie nehmen Sie die Belegschaft mit?

Martin Rückert: Die Sorgen sind nachvollziehbar, doch wir sehen bislang nicht, dass KI im größeren Stil Menschen ersetzt. Vielmehr sollte KI die Arbeit von Expert:innen ergänzen und ihnen ermöglichen, sich stärker auf anspruchsvolle und wertschöpfende Aufgaben zu konzentrieren. Beim Agentic Coding geht es beispielsweise darum, Entwickler:innen Werkzeuge an die Hand zu geben, mit denen sie schneller arbeiten und mehr Durchsatz erreichen können. Ähnliches gilt für Echtzeitübersetzungen oder KI-Agenten, die Informationen erfassen und dokumentieren.

Wo stehen wir denn gerade in der Entwicklung?

Martin Rückert: Die öffentliche Diskussion ist stark auf generative KI und große Sprachmodelle fokussiert. Doch das ist nur ein Teil des Spektrums. Vielmehr wird KI zunehmend in Geschäftsprozesse, Software, Kommunikation und vor allem auch in industrielle Anwendungen integriert. Für Unternehmen wird deshalb entscheidend, welche KI-Fähigkeiten sie dauerhaft in ihre Prozesse überführen können und ob ihre IT-Architektur dafür offen genug ist.

Wagen wir einen Ausblick auf die nächsten fünf bis zehn Jahre: Welche Trends werden die Wirtschaft nachhaltig verändern?

Martin Rückert: Besonders relevant halte ich zum einen Physical AI: KI-Systeme, die physisch mit unserer dreidimensionalen Welt interagieren. Statt nur Antworten auf dem Bildschirm auszugeben, erfasst Physical AI ihre Umwelt etwa über Kameras, Lidar oder Drucksensoren und wandelt dieses Wissen direkt in mechanische Bewegungen um. Dies ist folgerichtig für Robotik und industrielle Anwendungen von elementarer Bedeutung. Stark an Relevanz gewinnen werden auch World Models, die vorhersagen, wie sich eine Szene verändert, wenn bestimmte Aktionen ausgeführt werden oder physikalische Gesetze wirken. World Models dienen als virtuelle Simulations- und Trainingsumgebung für Maschinen.

Tallence bringt bereits seit 25 Jahren Erfahrung in der KI-Entwicklung mit. Was bedeutet das für Ihre Kunden in der DACH-Region?

Marc Seidemann: KI ist für uns kein Thema, das erst mit dem aktuellen Hype auf die Agenda gekommen ist. Unsere Expert:innen beschäftigen sich seit rund einem Vierteljahrhundert mit KI-Architekturen und deren technologischen Grundlagen. Diese Erfahrung hilft vor allem dabei, aktuelle Entwicklungen einzuordnen. Wir müssen nicht jede neue Technologie übernehmen, nur weil sie gerade Aufmerksamkeit bekommt. Aber wir wissen, wie wir unseren Kunden konkret weiterhelfen können, um mit KI einen verlässlichen Mehrwert zu schaffen und technologisch die Nase vorn zu haben.

Weitere Informationen unter: tallence.com