Der Fahrplan für die C-Suite, um Enterprise AI im Unternehmen zu industrialisieren

So stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Investitionen messbare Wirkung erzielen

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CXO-Zusammenfassung auf einen Blick

  • 97 % der Unternehmen nutzen zwar KI, aber nur 21 % haben es geschafft, sie tatsächlich zu skalieren. Es fehlt an internem Fachwissen. Teams ziehen nicht an einem Strang. Oder operative blinde Flecken bremsen den Fortschritt.
  • Damit KI richtig schlussfolgern, sinnvoll entscheiden und verlässlich handeln kann, braucht sie den richtigen Kontext. Dazu gehören Prozessdaten und Geschäftswissen sowie die Intelligenz, beides zusammenzubringen.
  • Unternehmen, die erfolgreich skalieren, simulieren und messen die geschäftlichen Auswirkungen jedes KI-Anwendungsfalls, bevor sie ihn umsetzen.
  • KI-Lösungen sollten direkt in bestehende Workflows eingebunden werden. So können Agenten, Menschen und Systeme auf gemeinsame Ergebnisse hinarbeiten, ohne zu destabilisieren, was bereits funktioniert.
  • Change Management bleibt eine dauerhafte Herausforderung. Um sie zu entschärfen, investieren die erfolgreichsten KI-Führungskräfte 60 % ihres KI-Budgets in die Umschulung und Weiterbildung ihrer Belegschaft.

Hohe Risiken und ungenutztes Potenzial: Das KI-Dilemma der C-Suite

Seien wir ehrlich: KI hat ihr echtes Potenzial im Unternehmen noch nicht ausgeschöpft. Wie die meisten Unternehmen in den letzten Jahren waren vermutlich auch Sie damit beschäftigt, auf allen Ebenen des Unternehmens Lösungen zu testen und zu entwickeln. Doch obwohl inzwischen 97 % der Unternehmen KI in irgendeiner Form nutzen, ist der Weg von spekulativen Experimenten zu spürbarer, unternehmensweiter Wirkung von Natur aus komplex.

Nur 21 % der Unternehmen haben KI erfolgreich operationalisiert. Für die C-Suite ist dabei besonders viel auf dem Spiel. Eine Aufschlüsselung sehen Sie im Bild rechts.

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Die gute Nachricht ist: Es hat sich ein klarer Weg abgezeichnet, um Enterprise AI zu industrialisieren.

Rafael Domene

Global CIO, Cosentino

„Unser Ziel ist es, ein autonomes Unternehmen aufzubauen, in dem Agenten uns helfen, die geschäftliche und operative Effizienz zu verbessern. KI ist dafür entscheidend. Möglich wird das aber erst dadurch, wie Celonis sie einsetzbar macht.“

Bei Celonis arbeiten wir mit Unternehmen aus allen Branchen zusammen, damit sie den ROI von KI erfolgreich skalieren. Wir kennen die typischen Herausforderungen, strategischen Fehlannahmen und Hürden bei der Einführung aus erster Hand und haben sie überwunden. Deshalb beherrschen wir Enterprise AI bis ins Detail. So kann die C-Suite bei KI das Blatt wenden.

Die KI-Analyse im Rückblick: Was in Unternehmen schiefläuft

Schauen wir uns zunächst an, was Enterprise-AI-Initiativen tatsächlich ausbremst. Wir haben 327 Führungskräfte befragt. Sie sagen, dass sie aus fünf Hauptgründen damit kämpfen, KI zum Laufen zu bringen. Rechts sehen Sie die Übersicht.

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Mit diesen Herausforderungen im Blick gehen wir auf drei bewährte Prinzipien ein, mit denen Sie den Trend zu schwachem KI-ROI durchbrechen können — und darauf, wie Celonis Sie dabei unterstützt.

Die Strategie für die C-Suite: Drei Prinzipien, mit denen Enterprise AI funktioniert

1. Kontext ist entscheidend

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Das größte Hindernis für Ihren KI-ROI sind nicht Ihre Modelle. Es ist fehlender Kontext. KI braucht alles davon: Ihre Prozessdaten, Ihr spezifisches Unternehmenswissen wie KPIs, Organisationsstruktur, Leitplanken, Richtlinien und mehr, sowie die Intelligenz, die all das zusammenführt. Nur so kann sie präzise und verlässlich entscheiden und die besten Maßnahmen ergreifen.

Angenommen, Ihre KI-Modelle wissen nicht, wie Ihre spezifischen Rechnungen in SAP mit Ihren Versanddatensätzen in Infor zusammenhängen. Können Sie der Technologie dann wirklich vertrauen, Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen für die Orchestrierung Ihrer globalen Lieferkette zu ergreifen? Genau solche operativen blinden Flecken machen den Unterschied zwischen einer erfolgreichen Implementierung und einer verpassten Verkaufschance aus.

Wenn Sie einen greifbaren Return on Investment erzielen wollen, müssen Sie die Lücke zwischen Ihren Daten und KI-Agenten schließen. Erst dann versteht KI die Besonderheiten Ihres Unternehmens wirklich, statt nur mit Abstand darauf zu schauen.

Wie Celonis hilft:

Im Kern steht das Celonis Context Model. Damit liefert die Celonis-Plattform einen dynamischen, systemunabhängigen digitalen Echtzeit-Zwilling Ihrer Abläufe und vereint:

  • Individuelle Prozessdaten: aus Ihren Quellsystemen extrahiert, um sowohl den aktuellen Stand Ihrer Geschäftsabläufe als auch den vollständigen Hintergrund jedes Schritts, jeder Interaktion und jeder Entscheidung abzubilden, die zu genau diesem Moment geführt haben.
  • Individuelles Geschäftswissen: Ihre zentralen Ziele, wie Sie mit Kundschaft und Partnern zusammenarbeiten, Best Practices der Branche, gewachsenes Know-how, operative Muster und vor allem Ihre Einschränkungen und Leitplanken, damit KI auf Kurs bleibt und innerhalb klarer Grenzen handelt.

Auf dieser Grundlage setzt Celonis fortschrittliche Intelligenz ein, um auch Zukunftsszenarien einzubeziehen. Damit kommen wir zu …

2 . Setzen Sie auf Wirkung statt auf Pilotprojekte

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Angesichts steigender wirtschaftlicher Belastungen und wachsender Instabilität sowie nach einem Jahr ausbleibender Erträge müssen Unternehmen dringend wissen, welche KI-Anwendungsfälle sich auszahlen werden, wann das passiert und wie sie sich mit minimalen Unterbrechungen einführen lassen.

Wenn Unternehmen KI-Anwendungsfälle mit hoher strategischer Wirkung in einem Feld von Alternativen mit geringerem Potenzial erkennen und priorisieren können, durchbrechen sie endlich den Kreislauf spekulativer Innovation, die Resilienz, Wachstum und ROI nicht spürbar vorantreibt.

Wie Celonis hilft:

Mit fortschrittlicher Intelligenz liefert die Celonis-Plattform Prognosen, Simulationen, Empfehlungen und geführte Maßnahmen. Sie können den Zielzustand Ihrer Abläufe gestalten und neu gestalten. Sie bewerten Was-wäre-wenn-Szenarien, quantifizieren das mögliche Potenzial und messen den Wertbeitrag, indem Sie die nachgelagerten Geschäftsergebnisse jeder einzelnen Maßnahme verfolgen.

Diese Fähigkeit ist in Verbindung mit unserer bewährten, von Fachleuten geführten Methodik der Katalysator, um die richtigen Ansatzpunkte, Ergebnisse und Leitplanken für KI zu identifizieren. Die Methodik basiert auf Tausenden Implementierungen der letzten zehn Jahre. So gehen Sie über spekulative Innovation hinaus und setzen KI strategisch ein.

Kurz gesagt: Sie wissen endlich, warum Dinge passieren, was wahrscheinlich als Nächstes passiert und was als Nächstes passieren sollte.

3. Composability ist Trumpf

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Bei diesem rasanten Tempo des Wandels sind monatelange, überholte Transformationsansätze nicht tragfähig. Und selbst erfolgreiche Transformationen können Optimierungen liefern, die schon wieder veraltet sind. Eine aktuelle Umfrage von Gartner zeigt sogar: Nur 48 % der Initiativen zur digitalen Transformation erreichen oder übertreffen tatsächlich ihre Ziele. Deshalb verabschieden sich Unternehmen von klassischen Rip-and-Replace-Programmen und setzen stattdessen auf die Integration mit bestehenden Technologien.

… Dann stellt sich natürlich die Herausforderung, all diese beweglichen Teile zu orchestrieren — KI, Menschen und Systeme. Sie müssen ganzheitlich gesteuert und auf gemeinsame statt isolierte Ergebnisse ausgerichtet werden.

Wie Celonis hilft:

Weil die Celonis Plattform offen und systemunabhängig ist, arbeitet sie über Ihre gesamte digitale Landschaft hinweg — und lernt kontinuierlich mit Ihrem Unternehmen mit und entwickelt sich weiter. Zum Beispiel: Die Plattform kann Maßnahmen auslösen, etwa ein ERP aktualisieren, eine Person im CRM benachrichtigen oder einen individuellen Agenten starten. So bleibt jeder Prozess im Fluss — unabhängig vom Tool und mit durchgängiger Governance.

Die Plattform bietet außerdem die Composability, die Sie brauchen, um KI-gestützte Apps, Copiloten und Agenten schnell bereitzustellen — entwickelt von Celonis, Partnern oder Kunden. Gleichzeitig behalten Sie die Freiheit, einzelne Fähigkeiten gezielt zu verfeinern oder neu zu gestalten, ohne zu destabilisieren, was bereits funktioniert.

Die Kernaussage

Wenn Sie dieser dreistufigen Roadmap folgen, erhält KI den operativen Rückblick, Einblick und Weitblick, den sie braucht, um sich von einem passiven Berater zu einem aktiven Treiber kontinuierlichen und messbaren Mehrwerts zu entwickeln.

Der menschliche Faktor

Unsere Roadmap ist ein praxiserprobter Ansatz, mit dem unsere größten Kunden ihren KI-ROI maximieren. Wir nennen das RoAI. Für Führungskräfte ist aber auch klar: Nicht alle Herausforderungen beim Skalieren von KI sind technischer Natur. Zum Beispiel:

Hürden im Change Management bleiben bestehen

Im vergangenen Jahr haben sich in Unternehmen unterschiedliche Gruppen herausgebildet: Power User, die mit Rekordgeschwindigkeit arbeiten … und alle anderen, also diejenigen, die sich abgehängt fühlen.

Und es sieht so aus, als würde aus dieser Lücke ein Graben werden — OpenAI berichtete kürzlich von einem sechsmal so großen Produktivitätsunterschied zwischen beiden Gruppen. Solange dieser Trend anhält, bleibt Change Management eine zentrale Herausforderung für Unternehmen.

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Als Antwort darauf bauen führende Unternehmen Kulturen auf, in denen individuelle KI-Tools teamübergreifend entwickelt, geteilt und laufend verbessert werden. Sie verfolgen die Performance und führen Bewertungen durch. Sie machen die Einführung von KI zu einer strategischen Priorität statt zu einer individuellen Entscheidung.

Die kulturelle Kluft beim ROI

In der Führung hat sich eine interne Spaltung herausgebildet, wenn es darum geht, woran sich KI-Erfolg bemisst. Konkret geht es um die Frage, ob der Wert der Technologie in Effizienz oder in Wachstum liegt.

Viele Spitzenunternehmen setzen auf ein Value-first-Modell und priorisieren direkte Geschäfts- und Kundenergebnisse statt nur Aufgaben zu automatisieren. Das ist nicht nur eine philosophische Entscheidung. Studien zeigen, dass Unternehmen, die Wachstum und Augmentation priorisieren, langfristig deutlich höhere Marktbewertungen erzielen.

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Setzen Sie den Plan in die Tat um

Wir helfen weltweit führenden Unternehmen, die KI-ROI-Lücke zu schließen, indem wir ihre KI-Implementierungen in der operativen Realität verankern. Jetzt sind Sie an der Reihe. Nehmen Sie Kontakt auf und sprechen Sie mit uns darüber, wie die nächsten Schritte zur Industrialisierung von KI für Ihr Unternehmen konkret aussehen.

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FAQ

F: Warum liefern die meisten Enterprise-KI-Investitionen keinen messbaren ROI?
Wie unser aktueller Process Optimization Report zeigt, liegt die Ursache für ausbleibenden messbaren KI-ROI nur selten bei den LLMs selbst. Stattdessen geraten Initiativen ins Stocken, weil internes KI-Know-how fehlt (47 %), IT und Fachbereiche nicht an einem Strang ziehen (45 %) und Unternehmen KI nicht den tiefen operativen Kontext ihres Geschäfts bereitstellen können (45 %).
F: Was genau ist eine KI-„Kontextschicht“ und worin unterscheidet sich ein Context Model von Standard-Datenmodellen?

KI-Modelle sind brillante Engines für Schlussfolgerungen. Aber sie arbeiten grundsätzlich probabilistisch und stützen sich auf Muster aus dem öffentlichen Raum. Da sie Ihre proprietären und fragmentierten Unternehmensdaten nicht von Haus aus verstehen, bleiben ihnen wichtige operative Zusammenhänge verborgen. Eine KI-Kontextschicht übersetzt die individuellen strukturellen Besonderheiten Ihres Unternehmens in die Sprache, die KI-Agenten verstehen.

Das Celonis Context Model (CCM) ist das Herzstück dieser Schicht. Es vereint geschäftskritische Rückschau, Einblicke und Vorausschau. So unterscheidet es sich in drei wesentlichen Punkten von klassischen Datensystemen:

  • Dynamisch statt statisch: Standard-Datenmodelle konzentrieren sich auf statische Elemente wie Kunden, Bestellungen oder Rechnungen. Das CCM fokussiert sich auf Ereignisabfolgen. So versteht es genau, wie Arbeit durch Prozesse fließt und wie Entscheidungen getroffen werden.
  • Graph und World Model in einem: Das CCM verbindet einen prozessorientierten Context Graph, der die Ereignishistorie nachverfolgt und Ihnen Ground Truth sowie Gedächtnis liefert, mit einem unternehmensspezifischen World Model, mit dem das System Vorhersagen und Simulationen für echte Vorausschau ausführen kann.
  • Systemagnostische Orchestrierung: Statt Kontext in isolierte Vendor-Silos einzubetten oder in einzelnen Prompts einzuschließen, lagert es den Kontext in eine persistente, kontinuierlich aktualisierte Schicht aus. So können Ihre KI-Agenten über Ihre gesamte digitale Landschaft hinweg reibungslos denken, handeln und sich abstimmen.
F: Wie sollten Führungskräfte auf C-Level ihre Enterprise-KI-Budgets verteilen, um die größte Wirkung zu erzielen?
Wie wir bereits besprochen haben, müssen Sie für die Industrialisierung von Enterprise-KI Technologieausgaben und die Befähigung Ihrer Teams in Balance bringen. Die Daten zeigen, dass technologische Engpässe gegenüber den Hürden im Change Management verblassen. Derzeit gelten nur 5 % der Beschäftigten als „fortgeschrittene KI-Nutzende“, die echten Mehrwert für das Unternehmen schaffen können. Um diese Lücke zu schließen, investieren die fortschrittlichsten Enterprise-KI-Vorreiter 60 % ihres gesamten KI-Budgets direkt in Weiterbildung und Umschulung ihrer Belegschaft. Bei Nachzüglern sind es weniger als 27 %.