Wenn es uns wirklich ernst ist mit ethisch eingesetzter KI, dem Upskilling der Belegschaft und der weiteren Mitgestaltung deutscher Unternehmen an der globalen Wertschöpfung, dann sollte man KI nicht als bloßes Werkzeug banalisieren. Ihre überall anwendbare Querschnittstechnologie macht KI zu einem Megatrend mit entsprechend großem Veränderungspotential: von operativen Prozessen und der Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine über Wissensgenerierung und Wertschöpfungsmodelle bis hin zu vernetzter Kommunikation und gesellschaftlicher Versorgung. Wollen wir all das verantwortungsvoll gestalten, müssen wir mit dem Trend gehen und verstehen, wie anders KI funktioniert und welche Rahmenbedingungen es braucht, damit sie ihre Vorteile entfalten kann.
Aktuell nämlich fehlt den meisten Unternehmen noch die Strategie für die KI-Implementierung im Sinne von nahtloser Integration, Governance und Skalierungsnutzen. Und wirkliche Sprünge entstehen erst, wenn Organisationen ihre Strukturen, Rollen und Prozesse konsequent auf die Kooperation von Mensch und KI-Agenten ausrichten.
Agentic AI: Mehr als die Summe ihrer Teile
Als Querschnittstechnologie verbindet KI nicht nur Front-, Middle- und Backoffice, sondern versorgt Mitarbeitende über Abteilungssilos hinweg mit Fachwissen, das sie aufgaben- und nutzerspezifisch aussteuern kann. Mit anderen spezialisierten Agenten können Multiagentensysteme ganze Prozesse orchestrieren – von Recherche über Analyse bis hin zu Umsetzung und Qualitätskontrolle. Aus ihrem zielführenden Zusammenspiel kann emergentes Verhalten entstehen – also neue Fähigkeiten und Lösungen, die über die Summe der einzelnen Agenten hinausgehen. So können autonome Liefernetzwerke, Finanzmarktsimulationen oder adaptive Überwachungssysteme entstehen, die sich selbst an wechselnde Bedingungen (nach Echtzeitmessung und Datenlage) anpassen.
Wer die Agenten besitzt, kann sie für sich arbeiten lassen
Interessant ist, dass es bereits interne Bezahlmodelle zwischen den Agenten gibt – etwa in Form von Tokensystemen oder Mikrotransaktionen mit Kryptowährungen. Solche Zahlungen dienen als Anreiz- oder Steuerungsmechanismus, damit Ressourcen optimal verteilt und Aufgaben effizient erledigt werden. Langfristig betrachtet eröffnet ein so trainiertes Agentenwissen dem Unternehmen aber auch die Chance, seine Multiagentensysteme an Subunternehmer, Supplier oder Partnerunternehmen zu monetarisieren – falls die Agenten ihm gehören. Falls nicht, wiederholt sich das Dilemma der digitalen Transformation: Das Geschäftsmodell bleibt bei der Plattform, dem Gatekeeper oder KI-Provider, während die Unternehmen ihre Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine schlicht nach Kosteneinsparungen treffen müssen, um am Markt weiter bestehen zu können.
Abbildung 1: Übersicht
Abb. 1: Der stufenweise Umbau durch KI zur AI-driven-Company // Quelle: New Work Order, „Kollaboration mit KI“, Pre-Read von Birgit Gebhardt für IBA e. V.
Und so verwundert es nicht, dass in der Tech- wie Start-up-Szene erste „AI-native Companies“ entstehen, die alles für die Agentic Workforce umbauen und versuchen, ihr Geschäft als Agenten-Provider zu erweitern. Drei Schritte auf dem Weg dahin zeigt das Schaubild von der KI-Integration über die KI-Architektur bis zur Agentenmonetarisierung (Abbildung 1).
Zentrale Frage nach der Wertgenerierung
Wie bei jedem neuen technologischen Trend hängt die Durchschlagskraft an den ökonomischen Verheißungen. Und wie sich an der AI-driven Company zeigt, gerät auch die menschliche Arbeitskraft und -verteilung in den Sog, effizienter zu werden und messbare oder monetäre Mehrwerte für die Organisation zu generieren.
Was heißt das nun für den Mittelstand und kleinere Unternehmen? Auch sie werden versuchen, ihre Wertschöpfung langfristig über KI und Agentensysteme zu steigern. Wenn sie nun AI-Agenten einkaufen müssen, um schneller und effizienter zu arbeiten (und die Agenten nicht inhouse weiterentwickeln oder monetarisieren können), hängt Implementierung an der entscheidenden Frage, womit das Unternehmen künftig seine Wertschöpfung generiert.
Das neue Wertschöpfungsmodell (Abbildung 2) fragt daher nach den zentralen Wertbeiträgen im Unternehmen und bettet die KI strategisch und ganzheitlich in die Strukturen und Prozesse ein, um beispielsweise neue Geschäftsmodelle, direkte Vertriebswege oder schnellere Innovationszyklen zu ermöglichen. Mit Blick auf den deutschen Mittelstand könnte so zum Beispiel die ‚Innovationskraft‘ den zentralen Unternehmenswert darstellen und über die Forschungs- und Entwicklungsabteilung zentral in der Organisation verankert werden.
Vernetzte Wertschöpfung mit Innovationskraft als Kernfunktion
Wie könnten wir uns eine Organisation vorstellen, die ihre Innovationskraft ins Zentrum ihrer Wertschöpfung stellt? Wollten wir der AI-nativen Logik folgen, scheint eine Kette unpassend, um Vernetzung und Interaktion zwischen den Abteilungen darzustellen. Eine Kreislogik dagegen – mit den Kernwerten des Unternehmens innen und den Querschnittsfunktionen außen – verdeutlichte nicht nur die Möglichkeit, direkter zu kommunizieren und zu kollaborieren, sie könnte auch gleich als Metapher für ein zirkuläres Unternehmen dienen, das versucht, aus der Kreislaufwirtschaft neue Informationen und Mehrwerte für sein Geschäft zu generieren. Die strategischen und unterstützenden Funktionen (Strategie & Governance, IT & KI-Infrastruktur, Finance & Legal sowie HR) würden den Rahmen bilden, in dem der IT eine wesentlich größere Rolle als bisher zufällt. Zuständig für Informationstechnologie, KI & Data Infrastructure funktioniert sie nicht nur als Support, sondern als Enabler, der alle Prozesse durchzieht. Herausfordernd werden dabei das Management und die Integration des Agentenökosystems: Welche Aufgaben erfüllen sie? Wie interagieren sie untereinander? Und vor allem: Wo, wann und wie interagieren sie mit Menschen?
Interessant wird die Rolle des HR, wenn neben Angestellten auch Agenten nun Arbeitsfunktionen und Rollen übernehmen. Denn um die Effizienz und Performanz wettbewerbsfähig zu machen, muss sie im Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine entstehen. Das erfordert eine engmaschige Zusammenarbeit von HR mit IT und von Führungskräften mit HR, um einen besseren Durchblick zu erhalten, welche Skills an welcher Stelle im Unternehmen trainiert werden müssen, damit jeder Einzelne nicht nur einen Beitrag im System leisten kann.
Entsprechend bilden im erdachten Wertschöpfungsmodell die Rahmenfunktionen eine intendierte Nähe zu den operativen Abteilungen im Mittelfeld. Das verspricht mehr Überblick, mehr Austausch und mehr Rollenflexibilität zwischen den Prozessinvolvierten.
Abb. 2: Quelle: New Work Order, „Kollaboration mit KI“, Pre-Read von Birgit Gebhardt für IBA e. V.
Wie sich Wertschöpfung neu gruppiert
Die Anordnung der Abteilungen versucht, die internen Beziehungen nach ihrer Neuausrichtung mit KI darzustellen und die Erfordernisse der Kreislaufwirtschaft zu berücksichtigen.
- Übergeordnete Abteilungen (außen): Strategie & Governance, IT, AI & Data Infrastructure,
Finance, Legal & Controlling sowie HR & Kompetenzentwicklung entwickeln zusammen die Rahmenbedingungen und wirken auf alle Fachbereiche.
- Zentraler Fokus:
Innovation & Entwicklung sowie Produktion beziehungsweise Servicedesign stehen für den
Wertschöpfungsbeitrag oder das Erlösmodell des Unternehmens.
- Markt, Nutzung und Supply bilden den Mittelring:
Die teilweise zusammengelegten Abteilungen (zum Beispiel Vertrieb und Kundenservice) zeigen, wo sich Grenzen dank KI aufweichen, Rollen verschieben und Fachbereiche stärker kooperieren sollten.
- Marketing mit Kundennutzen meint eine stärkere Auswertung von Kundenwünschen, Zielgruppen und eine serviceorientiertere Aussteuerung. Nähe zu Innovation, Vertrieb und After Sales.
- Vertrieb inklusive Kundenservice vollzieht den Mitarbeiterabbau im Kundenservice, wo nur noch komplizierte Fälle persönlich behandelt werden, und erweitert ihre Kompetenzen in den Vertriebsbereich. Enge Verknüpfung mit Marketing und After Sales.
- Supply Chain Management und Logistik meint die operative Planung, Lager, Transport, Steuerung, die dank KI von „Automatisiert“ weiter auf „Autonom“ umstellt.
- Einkauf & Beschaffung inklusive Rückführung & Wiederverwertung. Dass der Einkauf nicht direkt in die Supply Chain integriert ist, ist der Kreislaufwirtschaft geschuldet, wo aus Verwendung und Verwertung Wertschöpfung generiert wird. So spart der Einkauf dank Wiederverwertung und erhält Hinweise aus Wartung & Service, die auch die Bedarfsplanung beim Auftragseingang betreffen.
Das Modell ist als Diskussionsansatz zu verstehen, Zusammenarbeit in der Organisation mit Agenten neu auszurichten. Wenn sich Arbeitsteilung und Rollen in Unternehmen so grundlegend verändern, brauchen nicht nur die Agentensysteme einen strategischen Rahmen und klare Ziele, um erfolgreich zu operieren. Die Organisation und die Mitarbeitenden brauchen es auch. Wer diese Zusammenarbeit wertschöpfend gestaltet, kann Effizienz, Innovationskraft und Performance nachhaltig steigern.
