Enterprise AI: Erst Performance, dann skalierbare KI

VonDr. Philipp Herrmann,Dr. habil. Matthias Georg Will

Lesedauer: 3 Minuten24. Juni 2026Industriegüter, Artikel

// Im Überblick

Viele Unternehmen stehen aktuell unter hohem Ergebnisdruck. Kosten müssen gesenkt, Liquidität gesichert, Bestände reduziert und Prozesse effizienter werden. Gleichzeitig wächst der Anspruch, künstliche Intelligenz von Pilotprojekten in eine produktive und skalierbare Nutzung zu überführen.

Diese beiden Themen werden häufig getrennt betrachtet. Hier das kurzfristige Performanceprogramm, dort die langfristige KI-Agenda. Doch genau diese Trennung ist problematisch. Denn Unternehmen, die Kosten, Effizienz und Working Capital konsequent datengetrieben optimieren, schaffen dabei häufig genau die Voraussetzungen, die sie später für Enterprise AI benötigen.

Hierfür ist ein Wechsel der Perspektive erforderlich. Der Ausgangspunkt ist dabei nicht KI. Der Ausgangspunkt ist operative Performance.

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Kosten senken und KI-Fähigkeit schaffen – durch transparente End-to-End-Prozesse

Wer Bestände reduzieren, Durchlaufzeiten verkürzen, FTE-Potenziale heben oder Working Capital freisetzen will, braucht Transparenz entlang der End-to-End-Prozesse. Er braucht belastbare Stamm- und Bewegungsdaten, aktuelle Informationen, klare Verantwortlichkeiten und harmonisierte Steuerungslogiken. Ohne diese Grundlagen bleiben Effizienzprogramme oberflächlich und KI-Initiativen später nicht skalierbar.

Genau hier liegt die strategische Chance: Kosten- und Effizienzprogramme werden mittlerweile als Best Practice so gestaltet, dass sie sowohl kurzfristig Ergebniswirkung erzielen als auch die operative Daten- und Prozessbasis für KI verbessern.

In unserem Ansatz optimieren wir entlang der Wertschöpfungskette, wo Kosten entstehen, Kapital gebunden wird, manuelle Tätigkeiten Effizienz binden oder Prozessbrüche Entscheidungen verlangsamen. Die Verbesserung der Steuerungsfähigkeit der Organisation steht im Zentrum: Stammdaten werden harmonisiert, operative Datenqualität wird erhöht, entscheidungsrelevante Informationen werden schneller verfügbar und komplexe Prozesse werden transparent und beherrschbar.

Von AI-Readiness zu Innovation mit GuV Potential

KI wird in diesem ersten Schritt bewusst aus einer Performance-Logik gedacht. Die Frage lautet: Wie können Daten, Analytics und KI helfen, bestehende Prozesse besser zu planen, zu automatisieren und in ihnen zu entscheiden? Zum Beispiel durch bessere Forecasts, intelligentere Bestandssteuerung, schnellere Abweichungserkennung, effizientere Ressourcennutzung oder automatisierte Entscheidungsunterstützung. Hierdurch wird KI konkretisiert, greifbar und der unmittelbare Nutzen liegt in messbaren Kosten-, Effizienz- und Liquiditätseffekten.

Gleichzeitig entsteht dadurch eine belastbare Grundlage für den nächsten Schritt. Wenn Daten, Prozesse und Steuerungslogiken verlässlich sind, kann KI über reine Performanceverbesserung hinauswirken. Dann lassen sich einerseits bestehende Abläufe optimieren und andererseits auch neue Prozesse, Services, Produkte und Geschäftsmodelle entwickeln.

Konkretes Praxisbeispiel: Vom Performanceprogramm zur AI-Readiness

Das folgende Praxisbeispiel zeigt, wie aus einem klassischen Performanceprogramm schrittweise die Grundlage für skalierbare Enterprise AI entstehen kann, mit messbarer Ergebniswirkung und verbesserter Steuerungsfähigkeit.

Ausgangssituation:

Ein weltweit führendes Maschinenbauunternehmen mit rund 6 Mrd. EUR Umsatz, 22.000 Mitarbeitenden in 30 Vertriebseinheiten und 10 Werken stand vor der Herausforderung, seine operative Performance nachhaltig zu verbessern und gleichzeitig die Voraussetzungen für eine skalierbare KI-Nutzung zu schaffen. Die technologische Landschaft war durch SAP als zentrales ERP-System geprägt, wurde jedoch durch zahlreiche Eigenentwicklungen und historisch gewachsene Applikationen ergänzt.

Hinzu kamen stark heterogene Prozesse über Länderorganisationen und Business Units hinweg, unterschiedliche Datenmodelle sowie eine unzureichende Stammdatenqualität. Eine unternehmensweite Single Source of Truth existierte nicht, Schnittstellenprobleme zwischen den Systemen erschwerten Transparenz und Steuerung zusätzlich.

Vorgehen:

Der erste Schritt bestand gerade nicht in der Einführung neuer KI-Lösungen. Vielmehr wurde ein Maßnahmenpaket geschnürt, um mittels einer datengetriebenen End-to-End-Prozessoptimierung konkrete FTE-Potenziale zu heben und Working Capital abzubauen.

Über die zentralen Wertschöpfungsprozesse hinweg wurden Prozessvarianten analysiert, Ineffizienzen identifiziert und harmonisierte Zielprozesse entwickelt. Parallel dazu erfolgte der Aufbau einheitlicher Stammdatenobjekte und einer übergreifenden Data Governance, um Datenverantwortlichkeiten zu klären, die Datenqualität nachhaltig zu verbessern und eine konsistente Steuerungsbasis zu schaffen.

Auf dieser Grundlage wurde anschließend eine unternehmensweite Daten- und KI-Strategie entwickelt. Gemeinsam mit den Fachbereichen wurden konkrete Use Cases entlang der Wertschöpfungskette priorisiert – von Forecasting und Bestandsoptimierung über intelligente Entscheidungsunterstützung bis hin zur Automatisierung administrativer Prozesse. Die identifizierten Anwendungsfälle dienten wiederum als Leitplanke für die Weiterentwicklung der Daten- und Prozessmodelle.

So entstand schrittweise eine skalierbare Enterprise-AI-Basis, die nicht isoliert aus einer Technologieperspektive aufgebaut wurde. Sie wurde als „Nebenwirkung“ aus den operativen Performancezielen des Unternehmens heraus entwickelt.

Enterprise AI beginnt mit datengetriebener Performance

Der realistische Weg zu Enterprise AI beginnt daher nicht zwingend mit einem großen KI-Programm. Er beginnt häufig mit einem konsequent datengetriebenen Performanceprogramm. Richtig umgesetzt gilt: Initial werden Kosten gesenkt, Effizienz gesteigert und Working Capital verbessert. Gleichzeitig entsteht AI-Readiness und darauf aufbauend wird KI vom Performancehebel zum Innovationstreiber.

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