Die Einführung von KI in Unternehmen kommt oft zum Stillstand, nicht weil es an Technologie mangelt, sondern weil die Teams nicht wissen, wie sie diese effektiv einsetzen können. Die meisten Unternehmen sind sich der Leistungsfähigkeit von KI bewusst, wissen jedoch nicht, wo sie anfangen sollen, wie sie KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren können und wie sie langfristig für Zuverlässigkeit sorgen können. Diese Schwierigkeit wird von einigen Analysten als Bildungsproblem im Bereich der Unternehmens-KI bezeichnet.
Bei SnapLogic haben wir festgestellt, dass Unternehmen, die KI in großem Maßstab einsetzen, diese sowohl als Lernprozess als auch als Systemproblem betrachten. Lernen geschieht durch Handeln: Man muss sehen, wie KI mit realen Daten und Prozessen interagiert, und verstehen, welche Entscheidungen langfristige Auswirkungen haben werden.
Die Herausforderung besteht nicht darin, selbst zu bauen oder zu kaufen.
Viele KI-Gespräche beginnen mit der Frage, ob Lösungen intern entwickelt oder eine Anbieterplattform eingesetzt werden soll. In der Praxis stellt sich diese Frage jedoch erst nach der eigentlichen Herausforderung: herauszufinden, wie KI in Ihrer Umgebung funktionieren soll.
Teams müssen verstehen:
- Welche Arbeitsabläufe sollte KI ergänzen und welche müssen neu gestaltet werden?
- Wie Modelle mit Unternehmensdaten und -anwendungen verbunden sind
- Wo Abstraktion hilfreich ist und wo explizite Kontrolle erforderlich ist
- Wie Governance, Sicherheit und Überwachung systemübergreifend funktionieren müssen
Dies sind Fragen der Integration. Ohne eine Grundlage, die KI mit dem Rest des Unternehmens verbindet, bleiben selbst die besten Modelle nur Experimente.
Bildung entsteht durch Erfahrung.
Traditionelle Schulungen, Dokumentationen und Demos erklären, was eine Plattform leisten kann, zeigen jedoch selten, warum ein Ansatz in der Produktion besser funktioniert als ein anderer. Echtes Lernen entsteht durch Engagement: durch Entwickeln, Testen und das Beobachten der Ergebnisse in der Praxis.
Die Plattform von SnapLogic wurde entwickelt, um diese Lernkurve zu beschleunigen. Kostenlose Tarife, Sandboxes und eine schnelle Amortisationszeit ermöglichen es Teams, sicher zu experimentieren und Kompromisse frühzeitig zu erkennen. Die Integration macht diese Kompromisse auf natürliche Weise sichtbar: Wenn KI mit realen Workflows und Daten verbunden ist, erkennen Teams schnell, welche Entscheidungen skalierbar sind und welche Risiken mit sich bringen.
Integration führt zu besseren Entscheidungen
Plattformen, die bewährte Integrationsverfahren integrieren, dienen als Leitfaden. Sie vereinfachen komplexe Entscheidungen, indem sie sichere Wege erleichtern und riskante Wege hervorheben. Teams verbringen weniger Zeit mit Diskussionen über abstrakte Architekturen und mehr Zeit mit der Erzielung von Ergebnissen.
In der Praxis bedeutet dies:
- Orchestrierung von KI-Workflows über mehrere Anwendungen und Datenquellen hinweg
- Transparenz hinsichtlich der Leistung und des Verhaltens von KI gewährleisten
- Konsistente Anwendung von Governance und Sicherheit
- Veränderungen im Zuge der Weiterentwicklung von Daten, Modellen und Prozessen bewältigen
Integration wird zum Medium, durch das Teams nicht nur lernen, was KI leisten kann, sondern auch, wie man sie funktionsfähig und zuverlässig macht.
Die Akzeptanz beschleunigt sich, wenn das Lernen eingebettet ist.
Die Einführung von KI erscheint anfangs oft langsam, da die Teams noch dabei sind, mentale Modelle dafür zu entwickeln, wie intelligente Systeme aufgebaut, verbunden und betrieben werden können. Sobald diese Modelle Gestalt annehmen, beschleunigen sich die Entscheidungen und es folgt eine Standardisierung.
Plattformen, die Integration zur obersten Priorität machen, verkürzen diese Lernkurve. Durch die Abstraktion der Komplexität über Anwendungen, Daten, APIs und Modelle hinweg können Teams vom Experimentieren zu wiederholbaren Ergebnissen übergehen, ohne jedes Mal neue Muster erfinden zu müssen.
Potenzial in KI-Ergebnisse umwandeln
Wir bei SnapLogic glauben, dass Bildung untrennbar mit Integration verbunden ist. Teams lernen KI kennen, indem sie diese mithilfe wiederverwendbarer Pipelines, vorgefertigter Konnektoren und geregelter Muster, die die tatsächliche Arbeitsweise widerspiegeln, in reale Unternehmenssysteme einbinden. Mit einer einheitlichen Plattform, die Anwendungsintegration, Datenintegration und KI-Orchestrierung umfasst, finden Experimente in derselben Umgebung statt, in der auch die Produktionssysteme laufen.
Dadurch wird die Integration von der Grundlagenarbeit zum Labor für Unternehmens-KI. Teams erhalten sofortiges Feedback, verstehen die Auswirkungen ihrer Entscheidungen auf nachgelagerte Prozesse und können erfolgreiche Maßnahmen mit Zuversicht skalieren. Unternehmen, die dieses Modell nutzen, agieren schneller, reduzieren Risiken und verwandeln KI von abstraktem Potenzial in messbare Ergebnisse.
Sind Sie bereit für die ersten Schritte? Buchen Sie noch heute eine Demo.
