Letzte Woche nahm SnapLogic an der diesjährigen Gartner Data & Analytics-Veranstaltung in London teil. Wie der Name schon sagt, handelt es sich hierbei um ein Publikum, das uns sehr nahe steht und dieselben Anliegen und Prioritäten teilt wie wir. Die Gespräche waren interessant und bereichernd, sei es mit bestehenden Kunden, die sich über unsere jüngsten Aktivitäten informieren wollten, oder mit Personen, mit denen wir bisher noch nicht zusammengearbeitet hatten.
Der Druck, den Nutzen der KI unter Beweis zu stellen
Das Thema der Veranstaltung wurde bereits in der Eröffnungsrede deutlich, in der der zunehmende Druck deutlich wurde, echten Mehrwert zu liefern, der sich in konkreten Renditen aus den Investitionen niederschlägt, die Unternehmen bereits in KI getätigt haben.
Wie es in den Folien hieß:
„Dank KI haben wir die Aufmerksamkeit aller.
Der Nachteil ist: Wir haben die Aufmerksamkeit aller!“
Für zu viele Unternehmen ist KI nach wie vor ein kostspieliges Experiment. Was fehlt, ist die Anbindung an die Systeme, Anwendungen und Daten, die heute für den Geschäftsbetrieb genutzt werden. Ohne den Kontext, den diese Integrationen bieten, sind die Mitarbeiter nicht in der Lage, wirklich effektiv zu handeln.
Integration als fehlendes Glied: Die Geschichte der CCB
Genau diesen Punkt konnte ich auch verdeutlichen, als ich erzählte, was wir gemeinsam mit der Cambridge and Counties Bank auf die Beine gestellt haben. Falls Sie nicht auf der Messe waren, können Sie sich hier ansehen, wie David Holton, Chief Transformation Officer der Bank, diese Geschichte auf dem AgentFest Anfang dieses Jahres erzählt.
Unter dem Strich lässt sich sagen, dass eine echte Kapitalrendite (ROI) eine sorgfältige Prozess- und Architekturplanung erfordert. Die Kombination aus Integration in Kerngeschäftssysteme, neuen flexiblen agentenbasierten KI-Fähigkeiten und vorhersehbarer deterministischer Logik bietet menschlichen Experten das, was sie benötigen, um neue Chancen zu nutzen und neue Ergebnisse zu erzielen.
Vom „Human-in-the-Loop“-Ansatz zum „Human-in-the-Lead“-Ansatz
Der interessanteste Begriffswechsel war der Übergang von „Human in the Loop“ zu „Human in the Lead“. Die Nutzer sind nicht mehr nur eine Eskalationsstufe im Fehlermanagement oder – schlimmer noch – dazu da, Fehler zu erkennen, ohne dabei Prozesse zu verlangsamen, die mittlerweile mit Maschinen-Geschwindigkeit ablaufen.
Diese neue Sichtweise ist von Bedeutung, weil sie die Art und Weise, wie Unternehmen über Prozessgestaltung nachdenken, von Grund auf verändert. Anstatt menschliche Kontrolle als Sicherheitsnetz an einen automatisierten Arbeitsablauf anzuhängen, besteht das Ziel nun darin, Prozesse so zu gestalten, dass Menschen über den richtigen Kontext verfügen, um schneller bessere Entscheidungen zu treffen. Die KI übernimmt die Bewältigung des Datenvolumens und die Mustererkennung; Menschen sorgen für das Urteilsvermögen, die Verantwortlichkeit und die strategische Ausrichtung, die Maschinen nicht nachahmen können.
Stattdessen kann eine Neugestaltung der Prozesse den Rahmen schaffen, den sowohl menschliche als auch KI-Nutzer benötigen, um effektiv zu arbeiten. Unternehmen, die dies richtig umsetzen, automatisieren nicht einfach nur bestehende Arbeitsabläufe. Sie überdenken vielmehr, wozu diese Arbeitsabläufe dienen und wer oder was am besten geeignet ist, die Verantwortung für die einzelnen Schritte zu übernehmen.
Literaturempfehlung: Das Zeitalter der KI-Umsetzung ist angebrochen: Rückblick auf das AgentFest 2026
Governance ist eine nachlaufende Kompetenz
Ein Punkt, der sowohl von Gartner-Analysten als auch von den Teilnehmern immer wieder angesprochen wurde, ist, dass die Governance im Bereich der KI hinterherhinkt. Das bedeutet, dass spannende neue Funktionen aus Angst vor unerwünschten Folgen nur schwer den Weg in die Produktion finden. Tatsächlich entwickeln sich die IT-Fähigkeiten derzeit zum ersten Mal schneller, als das Unternehmen sie aufnehmen kann.
Das bringt mich zurück zu einem der Punkte, die David von CCB anspricht, wenn er von unserem gemeinsamen Projekt berichtet. Er rät seinen Kollegen, die neuen KI-Fähigkeiten gezielt auf Kapazitätsengpässe in der aktuellen Situation auszurichten. Erfolg bedeutet, KI mit einem messbaren strategischen Ziel zu verknüpfen: die Fokussierung auf Arbeitsabläufe mit hohem Reibungsverlust und klarem ROI.
Diese enge Rückkopplungsschleife mit der realen Welt stellt sicher, dass die Wirkung Vorrang vor dem Experimentieren hat und dass Projekte nicht in endlosen Versuchen stecken bleiben. Nicht, dass am Lernen etwas auszusetzen wäre. Aber ab einem bestimmten Punkt ist es produktiver, durch die Weiterentwicklung von etwas zu lernen, das bereits funktioniert, und aus dessen Wirkung und Resonanz Rückmeldungen zu gewinnen.
Warum der Markt für Datenintegration schneller wächst als erwartet
Dieses Thema kam auch in den Prognosen von Gartner für die nächsten fünf Jahre im Bereich KI zur Sprache: Der Kostendruck wird die KI nicht aufhalten, doch isolierte Tools und Abstriche bei der Semantik werden die Wertschöpfung verhindern. Kunden von SnapLogic sind hier im Vorteil, da sie über eine agentenbasierte, abstrahierte Data Fabric verfügen, die ihre gesamte Landschaft überlagert und die Lücken zwischen zuvor getrennten Systemen schließt.
Diese ganzheitliche und vernetzte Sichtweise muss auch das einbeziehen, was als „dunkle Materie“ der Geschäftsprozesse bezeichnet wird: unstrukturierte Daten, die ungenutzt in Dateien (z. B. PDFs, Tabellenkalkulationen, CSV-Dateien und Ähnlichem) in der gesamten IT-Landschaft des Unternehmens schlummern.
Aus diesem Grund erklärte ein Referent von Gartner, dass der Markt für Datenintegration um 13,4 % wächst – weit über der Schätzung des Unternehmens aus dem letztjährigen Marktanteilsbericht zu Datenintegrationssoftware, der von einem Wachstum von rund 6 % ausging: IT-Führungskräfte überall haben erkannt, dass ein umfassender Überblick über ihre Daten im Kontext eine unabdingbare Voraussetzung für den Erfolg in dem hochprioritären Bereich der KI ist.
Argumente für föderierte, verteilte Ansätze
Es ist natürlich nicht möglich, diese Sichtweise mit einem einzigen zentralisierten System zu erreichen, da die Umsetzung viel Zeit in Anspruch nehmen würde und unvermeidliche Störungen die Folge wären. Schließlich wurden die bestehenden Systeme ausgewählt, um bestimmte geschäftliche Anforderungen zu erfüllen, und tun dies vermutlich auch weiterhin, solange sie noch im Einsatz sind.
Gartner empfiehlt aufgrund des damit verbundenen Risikos dezentrale und föderierte Ansätze anstelle einer Zentralisierung. Dem Bericht zufolge führt die Kombination aus dezentraler Datenverwaltung und föderierter Daten-Governance zu dreimal besseren Ergebnissen.
Genau dieser Punkt wurde mir dann von einem aktuellen SnapLogic-Kunden ausdrücklich gegenüber erwähnt. Aus genau diesem Grund planen sie eine weitere Ausweitung ihrer Nutzung, was die Übereinstimmung zwischen diesem übergeordneten Ziel und den konkreten Funktionen unserer Plattform unterstreicht.
Beginnen Sie beim Kunden, nicht beim Prozess
Zum Abschluss möchte ich einen hervorragenden Ratschlag aus dem letzten Vortrag, den ich auf der Veranstaltung besucht habe, weitergeben: Beginnen Sie beim Kunden, nicht beim aktuellen Prozess. Schließlich wurde dieser Prozess auf der Grundlage von Gegebenheiten und Einschränkungen entwickelt, die heute möglicherweise nicht mehr zutreffen.
Ein besserer Ansatz, um dies zu betrachten, wäre:
- Welche Daten benötigen wir, um neue Formen des Kundennutzens zu schaffen?
- Wie können wir am effizientesten auf diese Daten zugreifen und dabei alle relevanten Sicherheits-, Governance- und Compliance-Anforderungen einhalten?
Die Organisationen, die diese Fragen in den Mittelpunkt ihrer KI-Strategie stellen, sind am ehesten in der Lage, den Schritt vom Experimentieren hin zu nachhaltiger Wirkung zu vollziehen.
Vom Experiment zum Unternehmen: Die Notwendigkeit der Integration
Der rote Faden, der sich durch alle Gespräche auf der Gartner Data & Analytics London zog, war klar: Die Ära der KI-Experimente weicht der Ära der KI-Verantwortlichkeit. Unternehmen fragen nicht mehr:„Kann KI das leisten?“, sondern:„Was bringt sie tatsächlich?“
Die Antwort lautet immer wieder: Integration. KI ohne Kontext ist KI ohne Wirkung. Ob es darum geht, eine Verbindung zu den Kernsystemen herzustellen, die das Geschäft steuern, die unstrukturierte „dunkle Materie“ aus den Dateien im gesamten Unternehmen ans Licht zu bringen oder Prozesse zu gestalten, bei denen der Mensch wirklich die Führung übernimmt – echte Erfolge erzielen jene Unternehmen, die Integration als strategische Priorität und nicht als nachträglichen Einfall betrachtet haben.
Die Geschichte der CCB verdeutlicht dies: Ein messbarer ROI entsteht, wenn man KI-Fähigkeiten mit einer durchdachten Architektur kombiniert, sich auf besonders aufwendige Arbeitsabläufe konzentriert und enge Rückkopplungsschleifen mit realen Ergebnissen aufbaut. Governance und eine kundenorientierte Herangehensweise an die Prozessgestaltung schränken die Ambitionen nicht ein. Sie sind vielmehr das, was Ambitionen in Ergebnisse umsetzt.
Für alle, die sich noch in dieser Umstellungsphase befinden, lautet der Rat ganz einfach: Beginnen Sie nicht damit, was KI leisten kann. Beginnen Sie vielmehr damit, was Ihre Kunden brauchen, welche Daten erforderlich sind, um sie zu bedienen, und welche Systeme diese Daten bereits enthalten. Genau darin liegt der Mehrwert.
Seien Sie am 10. Juni bei unserer Diskussion zum Thema „Verwaltung von KI-Agenten: Sicherer Zugriff, Identitätsmanagement und Kontrolle im Unternehmensmaßstab“ dabei. Melden Sie sich für die Übertragung in Nordamerika oder die Übertragung in der EMEA-Region an.
