Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz nimmt in Unternehmen kontinuierlich zu. Nach Ansicht von Wavect (siehe Infobox) entscheidet jedoch nicht der Einsatz einzelner Anwendungen über den Erfolg, sondern die Einbindung von KI in bestehende Geschäftsprozesse.
Nutzung und Nutzen klaffen häufig auseinander
Viele Unternehmen verfügen bereits über Chatbots oder haben erste KI-Pilotprojekte umgesetzt. Diese Anwendungen erleichtern zwar den Zugang zu Informationen oder unterstützen bei der Erstellung von Texten, verändern laut Wavect jedoch häufig die eigentlichen Arbeitsabläufe nicht. Ergebnisse müssten weiterhin manuell geprüft, in andere Systeme übertragen oder dokumentiert werden.
Dass das Interesse an KI wächst, zeigen aktuelle Zahlen. Laut Statistik Austria nutzten 2025 bereits 30 Prozent der österreichischen Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten zumindest eine KI-Technologie. Österreich liegt damit über dem EU-Durchschnitt. Gleichzeitig hätten sich 77 Prozent jener Unternehmen, die KI noch nicht einsetzen, bislang nicht näher mit dem Thema beschäftigt.
Auch international zeigt sich laut der McKinsey-Studie "The State of AI 2025" eine Diskrepanz zwischen Nutzung und wirtschaftlichem Nutzen. Zwar setzen 88 Prozent der befragten Unternehmen KI regelmäßig in zumindest einem Unternehmensbereich ein, nur rund ein Drittel hat die Anwendungen bislang skaliert. Lediglich 39 Prozent berichten von positiven Auswirkungen auf das operative Ergebnis des Gesamtunternehmens.
Produktive KI beginnt beim Workflow
Nach Einschätzung von Wavect konzentrieren sich viele Unternehmen zunächst auf neue Benutzeroberflächen, ohne die dahinterliegenden Prozesse zu verändern. Während Demonstrationen meist unter idealen Bedingungen stattfinden, ist der Unternehmensalltag von unterschiedlichen Datenquellen, Berechtigungskonzepten, Ausnahmen und mehreren IT-Systemen geprägt.
Vor der Auswahl eines Modells oder einer Plattform sollte daher analysiert werden, wie ein Geschäftsprozess tatsächlich abläuft, welche Informationen benötigt werden, welche Systeme beteiligt sind und an welchen Stellen menschliche Entscheidungen weiterhin erforderlich bleiben.
Unterschiedliche Aufgaben von Chatbots, RAG und AI Agents
Wavect unterscheidet klar zwischen den verschiedenen KI-Anwendungen. Eine KI-Demo zeigt die grundsätzliche Machbarkeit einer Aufgabe, während Chatbots vor allem Fragen beantworten oder Inhalte erstellen. RAG-Systeme erweitern Sprachmodelle um unternehmensinterne Wissensquellen.
AI Agents übernehmen dagegen mehrere zusammenhängende Arbeitsschritte innerhalb eines definierten Workflows. Sie können Daten aus unterschiedlichen Systemen abrufen, Anwendungen nutzen, Ergebnisse weitergeben und bei Bedarf Mitarbeitende einbinden. Produktive KI entstehe laut Wavect erst durch die Verbindung mit Unternehmensdaten, Anwendungen, Berechtigungskonzepten und Qualitätskontrollen.
Automatisierung statt einzelner Antworten
Den Unterschied verdeutlicht das Unternehmen anhand einer Bestellanfrage. Während ein Chatbot lediglich einen Antwortvorschlag erstellt und ein RAG-System zusätzlich relevante Informationen bereitstellt, kann ein AI Agent den:die Kunden:in identifizieren, Bestell- und Lieferdaten abrufen, Vertragsbedingungen prüfen, eine Antwort erstellen, den Vorgang dokumentieren und bei Ausnahmefällen an eine:n Mitarbeiter:in übergeben.
Der eigentliche Mehrwert liege nicht in einer besseren Formulierung von Antworten, sondern darin, dass wiederkehrende Arbeitsschritte automatisiert oder vorbereitet werden. Das betreffe etwa Angebotsvorbereitungen, Rechnungseingänge, Serviceprozesse, interne Recherchen, Dokumentenprüfungen oder die Pflege von Produktdaten.
Warum viele KI-Projekte scheitern
Als häufige Ursachen nennt Wavect unklare Anwendungsfälle, unzureichend strukturierte Daten sowie fehlende Schnittstellen zu den relevanten Unternehmenssystemen. Hinzu kämen mangelnde Qualitätssicherung, unzureichende Sicherheits- und Berechtigungskonzepte sowie fehlende Verantwortlichkeiten für den laufenden Betrieb.
Produktive KI sei daher kein einmaliges Innovationsprojekt, sondern eine Softwarelösung, die laufend getestet, überwacht und weiterentwickelt werden müsse.
Vom Pilotprojekt zum produktiven System
Für die Umsetzung setzt Wavect auf ein dreistufiges Vorgehen. Zunächst wird geprüft, ob sich eine Aufgabe grundsätzlich mit KI lösen lässt. Anschließend wird analysiert, an welcher Stelle KI den Geschäftsprozess sinnvoll unterstützt oder automatisiert. Erst danach erfolgt die technische Umsetzung mit Datenquellen, Schnittstellen, Rollen- und Berechtigungskonzepten sowie Test-, Monitoring- und Qualitätsverfahren. Wavect entwickelt dafür KI-Agenten, RAG-Systeme und LLM-Anwendungen, die laut dem Unternehmen für den produktiven Betrieb konzipiert sind.
RAG als Basis für internes Wissen
Für den Aufbau unternehmensinterner Wissensplattformen misst Wavect RAG-Systemen eine zentrale Rolle bei. Entscheidend seien dabei nicht nur die vorhandenen Dokumente, sondern auch deren Qualität und Aktualität, strukturierte Aufbereitung, Berechtigungskonzepte, nachvollziehbare Quellen sowie regelmäßige Qualitätskontrollen.
Nicht jeder Prozess braucht einen AI Agent
Nach Ansicht der Wavect-Expert:innen eignen sich generative KI nicht für jede Aufgabe. Vollständig regelbasierte Prozesse könnten durch klassische Softwarelösungen oder Datenbankabfragen effizienter umgesetzt werden. AI Agents seien vor allem für wiederkehrende, informationsintensive und mehrstufige Abläufe geeignet, bei denen Interpretationsspielräume bestehen und eine kontinuierliche Verbesserung möglich ist.
Analyse statt weiterer Grundlagen
Unternehmen, die bereits Erfahrungen mit ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude oder anderen KI-Lösungen gesammelt haben, benötigten laut Wavect häufig keine weitere allgemeine Einführung in generative KI. Wichtiger sei eine Analyse bestehender Geschäftsprozesse, um Automatisierungspotenziale, notwendige Daten, Berechtigungen, Qualitätskriterien und Verantwortlichkeiten zu identifizieren.
Wavect bietet dafür einen kostenlosen KI-Kompetenz-Check für Unternehmen. Dieser bewerte in wenigen Minuten, wie sicher, effizient und wertschöpfend KI bereits eingesetzt wird. Dabei werden laut Unternehmen keine sensiblen Unternehmensdaten benötigt.
www.wavect.io
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