Reality Check
Warum diese Seite existiert:
- 2026 sind viele Unternehmen "Pilot-müde".
- Entscheider wollen: ROI, Sicherheit, Compliance, kontrollierte Umsetzung.
- Wir liefern: Einordnung, Leitplanken und typische Fallstricke.
A) AI-gestützte Legacy-Migration: Was wirklich funktioniert
- Schrittfolge: Analyse → Kontext → Roadmap → inkrementell → Nachweis per Tests.
- Typische Grenzen: Datenchaos, unklare Prozesse, fehlende Regressionstests.
- Realistische Effekte: 15–30% Effizienzpotenzial je nach Reifegrad.
B) Hyperautomatisierung im Mittelstand – echte Quick Wins
- Wo es funktioniert: Rechnungen, Stammdatenpflege, Ticket-Klassifikation, Monitoring.
- Wo es scheitert: wackelige Prozesse, unklare Verantwortlichkeiten, fehlende Datenqualität.
C) Compliance & Sicherheit
- Risikobasierter Einsatz, lückenlose Dokumentation, klare Verantwortlichkeiten.
- Warum "Shadow-AI" gefährlich ist und wie man sie verhindert: Monitoring, Policies, Zugangskontrollen.
D) ROI & Kosten
- Priorität auf Engpässe: Nicht alles modernisieren, Fokus auf Risiko- und Kostenstellen.
- Transparente Kostenbereiche: Analyse, Migration, Testing, Adoption.
- Entscheider brauchen klare Business Cases und messbare KPIs.
E) Upskilling & Adoption
- T² als Pflicht: UAT, SOPs, Schulung, Hypercare.
- Erfolgskriterium: Nutzer können Kernprozesse selbstständig ausführen.
- Change-Management: klare Owner, messbare Adoption-Metriken, kontinuierliche Schulungen.
Agentische KI in Legacy-Systemen – Grenzen und Chancen
Was "agentisch" praktisch heißt:
- Autonome Task-Handler innerhalb definierter Grenzen.
- Einbindung schrittweise in bestehende Workflows: zuerst beobachtend/assistierend, dann kontrolliert ausführend.
- Chancen: Produktivitätsgewinne in stabilen, datengetriebenen Prozessen (z. B. 15–25% Effizienz in Logistik/Fertigung möglich).
- Grenzen: unstrukturierte Prozesse, schlechte Datenqualität, fehlende Kontrolle und Tests.
Mini-Checkliste: "Ist Ihr System bereit für agentische KI?:"
- Prozesse sind stabil und dokumentiert
- Datenqualität ist mindestens "brauchbar"
- Es gibt Tests/Regression für Kernfunktionen (T¹)
- Verantwortlichkeiten sind klar (Owner pro Prozess)
- Governance ist geregelt (Policy, Logging)