Wo sich der KI-native Wandel in Unternehmen wirklich entscheidet

Im KI-nativen Software Development Life Cycle (SDLC) ist der Reifegrad heute bereits enorm hoch: Entwicklerinnen und Entwickler nutzen KI mittlerweile ganz selbstverständlich, um Code zu generieren, Tests durchzuführen und mehr.

Doch wenn wir über den gesamten KI-nativen Wandel in Unternehmen sprechen, müssen wir differenzieren: KI in der Softwareentwicklung ist das eine, KI-native Business-Prozesse in den Fachabteilungen sind anders zu betrachten.

In den Fachbereichen geht es nicht „nur“ um Software, sondern um sensible Unternehmensdaten, reale Geschäftsabläufe und jahrelang erarbeitetes Wissen in den Köpfen der Menschen, die an diesen Prozessen beteiligt sind. Dadurch verändern sich die Herausforderungen grundlegend: Compliance, Datenschutz, Regulatorik und Fragen rund um digitale Souveränität bekommen ein völlig anderes Gewicht.

Während im KI-nativen SDLC oft öffentlich verfügbare Modelle wie etwa Claude Code mit gutem Gewissen eingesetzt werden können, braucht es in den Fachbereichen Lösungen, die den strengsten Schutzanforderungen standhalten können.

Wer Geschäftsprozesse KI-nativ denkt, übernimmt die Gesamtverantwortung für den kompletten Ablauf. Dabei kann es ein guter Anfang sein, KI als zusätzlichen „Layer“ auf bestehende Prozesse zu platzieren. Langfristig reicht es jedoch nicht aus, KI als punktuelles Add-on bestehenden Anwendungssilos beizumischen.

Entscheiderinnen und Entscheider müssen sich die Frage stellen: Will ich wirklich, dass mein Prozess „das gleiche nur mit KI“ macht, oder muss ich auf einer grünen Wiese neu beginnen? KI-natives Denken beginnt eben nicht überall an derselben Stelle.

Die eigentliche Weichenstellung liegt darin, von anwendungszentrierten Systemen zu einer echten Datenstrategie überzugehen: Daten müssen im Mittelpunkt stehen, damit Anwendungen, Menschen und KI-Agenten flexibel darauf zugreifen können. Nur so kann sichergestellt werden, dass Prozesse und Strukturen den dynamischen Entwicklungen am Markt auch zukünftig gerecht werden.

Weil jedes Unternehmen eigene Compliance-Regeln, Daten, Geschäftsmodelle und Zielvorstellungen hat, gibt es hier kein Schema F – oder wie wir bei codecentric sagen: AI that fits no one. But you.

Ein Kommentar von Lars Rückemann, Vorstand der codecentric AG

codecentric AG

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