IT, die mitdenkt: So werden eure Systeme smart

Ineffiziente Prozesse sind nicht nur ärgerlich, sondern sie ziehen euer Unternehmen auch massiv herunter. Unzureichende IT-Systeme sorgen für unnötige Arbeitsschritte, Verzögerungen und Sicherheitsrisiken, die oft unbemerkt bleiben, bis sie große Probleme verursachen. Das Resultat? Hohe Kosten, frustrierte Mitarbeiter und ein Wettbewerbsnachteil. Die Frage ist also: Wie macht ihr eure IT smarter, sodass sie nicht nur Probleme erkennt, sondern auch proaktiv Lösungen bietet? Genau hier setzen Explainable AI (XAI) und Active Learning an. Diese beiden Konzepte können eure Prozesse nachhaltig transformieren und euer Unternehmen zukunftsfähig machen. Aber schauen wir uns erstmal das Problem etwas genauer an.

Das Problem: Veraltete IT-Systeme bremsen euch aus

Viele Unternehmen haben IT-Infrastrukturen, die über Jahre oder gar Jahrzehnte gewachsen sind, ohne dass sie systematisch an die heutigen Anforderungen angepasst wurden. Das führt zu:

• Legacy-Systemen: Software und Hardware, die nicht mehr supportet werden und kaum noch in moderne Architekturen integriert werden können. Beispiel: Ein ERP-System ohne Cloud-Anbindung zwingt euch zu umständlichen manuellen Prozessen. Diese Altsysteme sind oft schwer zu warten und verursachen enorme Kosten für Instandhaltung und Anpassungen an neue Geschäftsanforderungen.
• Dateninseln: Verschiedene Abteilungen nutzen isolierte Systeme, was zu fragmentierten Datenbeständen führt. Vertrieb, Marketing und Logistik arbeiten mit unterschiedlichen Zahlen, was zu Missverständnissen und Ineffizienz führt. Das führt nicht nur zu inkonsistenten Berichten, sondern auch dazu, dass strategische Entscheidungen auf falschen oder veralteten Daten basieren.
• Fehlender Automatisierung: Viele Workflows erfordern immer noch manuelle Eingriffe. Genehmigungsprozesse, Datenübertragungen oder Reporting-Abläufe sind oft nicht automatisiert. Beispielsweise müssen Mitarbeiter noch immer Daten aus einem System manuell in ein anderes übertragen, was Fehlerquellen schafft und wertvolle Arbeitszeit kostet. In Zeiten von KI und Automatisierung sind solche Prozesse nicht mehr zeitgemäß.

Zusätzlich zu diesen Problemen kommt hinzu, dass viele Unternehmen durch mangelnde Skalierbarkeit ihrer IT-Infrastruktur eingeschränkt sind. Wenn das Geschäft wächst, können bestehende Systeme oft nicht mithalten, was zu Performance-Problemen, Ausfällen und unvorhergesehenen Kosten führt.

Technische Herausforderungen

Legacy-Systeme basieren häufig auf monolithischen Architekturen. Diese sind in sich geschlossene Systeme, die nur schwer an neue Anforderungen angepasst werden können. Moderne API-basierte Plattformen lassen sich kaum oder nur mit hohem Aufwand integrieren. Das führt nicht nur zu technischen Engpässen, sondern auch zu einem steigenden Wartungsaufwand.

Dateninseln entstehen oft durch proprietäre Formate, die nicht mit modernen Schnittstellen wie REST oder GraphQL kompatibel sind. Dadurch wird der Datenaustausch unnötig kompliziert, was zu höherem Zeitaufwand, Fehlern und Dateninkonsistenzen führt.

Manuelle Prozesse sind oft das Ergebnis von Workflows, die in statischen Tools wie Excel abgebildet werden, statt BPMN-Tools zu nutzen. BPMN (Business Process Model and Notation) ermöglicht eine standardisierte Modellierung und Automatisierung von Prozessen, was die Transparenz und Effizienz erhöht.

Die Lösung: Explainable AI und Active Learning

Um IT-Systeme effizienter zu machen, braucht es moderne Technologien, die Transparenz schaffen und adaptive Lösungen bieten. Zwei zentrale Ansätze sind dabei:

1. Explainable AI (XAI) sorgt dafür, dass maschinelle Entscheidungen nachvollziehbar werden. Statt nur das Ergebnis einer Analyse zu sehen, erfahrt ihr auch, warum eine Entscheidung getroffen wurde. Dadurch können Fehlerquellen schneller identifiziert und behoben werden, was zu einer höheren Zuverlässigkeit der KI-Modelle führt.
2. Active Learning hilft dabei, gezielt dort Daten zu verbessern, wo das Modell noch Unsicherheiten hat. Dadurch lässt sich die Qualität der KI-Modelle stetig steigern. Zudem ermöglicht es eine effizientere Nutzung von Trainingsdaten, da nur relevante Informationen zur Verbesserung der Modelle herangezogen werden.

Wie funktioniert das in der Praxis?

• Erkennung von Unsicherheiten: Active Learning erkennt, wo ein Modell noch unsicher ist, und fordert gezielt menschliches Feedback an. XAI erklärt, warum diese Unsicherheiten bestehen. Dadurch können gezielte Maßnahmen ergriffen werden, um die Datenbasis zu erweitern und die Genauigkeit der Modelle nachhaltig zu verbessern.
• Optimierung durch menschliches Eingreifen: Experten bewerten die Problemfälle, die XAI identifiziert, und verbessern die Datenbasis. Dies geschieht durch gezielte Anpassungen an den Trainingsdaten oder durch die Optimierung der Modellparameter, um präzisere Vorhersagen zu ermöglichen.
• Lernende Systeme: Durch kontinuierliches Feedback wird das System mit der Zeit intelligenter und erklärbarer. Dies trägt dazu bei, dass neue Daten und Muster schneller erkannt und integriert werden können, wodurch die KI fortlaufend optimiert wird.

Ein neuer Ansatz: „Human-in-the-Loop“

Hier kommt das Konzept „Human-in-the-Loop“ ins Spiel. Es kombiniert die analytischen Stärken von Maschinen mit der Problemlösungskompetenz von Menschen. Dabei setzt es auf folgende Prinzipien:

• Intelligente Automatisierung: Machine-Learning-Algorithmen überwachen Prozesse in Echtzeit und identifizieren Engpässe, beispielsweise durch Anomalieerkennung in Logdaten. Sie können nicht nur Abweichungen feststellen, sondern auch proaktiv Lösungen vorschlagen, indem sie auf historische Daten und ähnliche Vorfälle zurückgreifen.
• Interaktive Schnittstellen: Tools wie Kibana oder Power BI ermöglichen es euch, die durch Maschinen erkannten Probleme zu analysieren und zu bewerten. Diese Dashboards bieten nicht nur visuelle Darstellungen, sondern auch tiefere Einblicke durch interaktive Datenanalysen, mit denen Benutzer spezifische Muster und Trends in Echtzeit erkennen können.
• Kontinuierliches Lernen: Durch menschliches Feedback verbessert sich die Performance der Algorithmen stetig, wodurch Systeme adaptiv werden. Dieser kontinuierliche Zyklus führt zu immer präziseren Vorhersagen, da neue Daten und Erkenntnisse in die Modelle einfließen, wodurch sich die Entscheidungsqualität stetig verbessert.

Wie setzt ihr das um?

1. System-Assessment: Analysiert eure IT-Landschaft. Identifiziert Schwachstellen in bestehenden Systemen und bewertet deren Anpassungsfähigkeit an neue Technologien.
2. Automatisierungsstrategie: Identifiziert Prozesse, die durch RPA oder ML optimiert werden können. Priorisiert nach Effizienzsteigerung und wirtschaftlichem Nutzen, um den größtmöglichen Mehrwert zu erzielen.
3. Schulung der Mitarbeiter: Investiert in Trainings zu neuen Tools wie Apache Kafka oder Kubernetes. Baut interne Kompetenzzentren auf, die als Anlaufstelle für IT-Teams und Fachabteilungen dienen, um das Wissen im Unternehmen gezielt zu stärken.

Fazit: Jetzt handeln!

Effiziente IT-Prozesse sind der Schlüssel zur Zukunftssicherheit. Vereinbart eine Analyse eurer Systemarchitektur und lasst uns gemeinsam eine skalierbare, sichere und moderne IT-Landschaft entwickeln.