Künstliche Intelligenz benötigt eine zukunftsfähige Basis. Erfahren Sie, wie Sie Ihren Modernisierungsbedarf objektiv bewerten, bevor Sie in teure KI-Projekte investieren
Künstliche Intelligenz und automatisierte Prozesse stehen heute ganz oben auf der Agenda. Doch für viele IT-Verantwortliche in einem gewachsenen Unternehmen folgt auf die erste Euphorie schnell die Ernüchterung: KI benötigt eine zukunftsfähige Basis.
Wer KI-Modelle integrieren, Daten in Echtzeit verarbeiten oder skalierbare KI-Services nutzen möchte, scheitert oft an den starren Grenzen bestehender Systeme. Das Potenzial ist riesig, doch die technologische Infrastruktur wirkt wie ein Bremsklotz. Die Realität zeigt: Ohne eine zukunftsfähige Basis bleibt KI ein teures Experiment statt eines echten Wettbewerbsvorteils.
Bevor Maßnahmen ergriffen oder Budgets für KI-Projekte verplant werden, braucht es daher vor allem eines: Orientierung. Eine IT-Modernisierung sollte nie ein Selbstzweck sein, sondern stets auf einer fundierten Analyse des Ist-Zustands basieren. Nur wenn Unternehmen die größten Engpässe, stabile Bereiche und Risiken kennen, können sie Investitionen rechtfertigen, technische Schulden abbauen und die Grundlage für KI und Innovationen schaffen.
Doch woran macht man die Zukunftsfähigkeit und somit die KI-Readiness einer Anwendungslandschaft fest? In der Praxis haben sich sechs zentrale Dimensionen zur Bewertung des Reifegrads einer IT-Modernisierung für KI bewährt. Sie zeigen an, wie modern oder modernisierungsbedürftig eine IT-Landschaft tatsächlich ist.
Die Einschätzung des Modernisierungsbedarfs ist keine Ja/Nein-Frage. Vielmehr ist es eine mehrdimensionale Analyse, die über den reinen Code hinausgeht und auch die Organisation sowie die Prozesse einschließt.
Die offensichtlichste Dimension ist der Technologie-Stack zusammen mit seinem Automatisierungsgrad. Dabei geht es um die verwendeten Programmiersprachen, Frameworks, Betriebssysteme, Datenbanken und automatisierten Bereitstellungsprozesse (CI/CD). Zentrale Fragen sind: Wie aktuell, wartbar und zukunftssicher ist die Basis und, wie gut ist diese für die Zusammenarbeit mit KI geeignet?
Veraltete Technologien und manuelle Prozesse führen zu erhöhten technischen Schulden, da selbst kleine Anpassungen einen unverhältnismäßig großen Aufwand verursachen. Im schlimmsten Fall werden die Systeme vom Hersteller nicht mehr unterstützt, was sie riskant macht und Updates nahezu unmöglich. Ein moderner Technologie-Stack, der z.B. Cloud-Native-Prinzipien unterstützt und automatisierte Tests ermöglicht, ist zwingend erforderlich, um moderne Schnittstellen bereitzustellen und KI effizient und risikofrei anbinden zu können.
Ein Mangel an Datenqualität, Integrität und Konnektivität ist ein direkter Indikator für mangelnde KI-Readiness. Der Fokus liegt hier auf der Verfügbarkeit von Daten, der Richtigkeit und Integrität der Daten, der Auflösung von Datensilos und der Bereitstellung moderner Schnittstellen zum Arbeiten mit den Daten.
Bei isolierten Datenbeständen und fehlenden Schnittstellen verschwenden Unternehmen wertvolle Potenziale, da moderne Technologien dann nicht auf die benötigten Informationen zugreifen können. Eine hohe Datenqualität und eine nahtlose Vernetzung der Systeme sind die Voraussetzung, um KI-Services effektiv zu integrieren und deren Potenzial voll auszuschöpfen.
Diese Dimension beleuchtet die innere Struktur der Anwendung sowie ihre Abhängigkeiten. Von entscheidender Bedeutung sind hierbei die Modularität und der Grad der Kopplung zwischen den Komponenten.
Eine stark monolithische Architektur ist technisch historisch gewachsen, oft nur schwer änderbar und führt dazu, dass kleine Änderungen große Nebenwirkungen haben. Dies erschwert die Modernisierung im laufenden Betrieb. Nur modulare und entkoppelte Systeme ermöglichen es, KI-Services isoliert zu integrieren und Komponenten schrittweise zu ersetzen, ohne das Gesamtsystem zu gefährden.
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Während die ersten drei Faktoren die technische Basis bewerten, stehen hier die Business-Perspektive und die Lieferfähigkeit im Fokus: Wie schnell und flexibel können neue Anforderungen aus dem Business umgesetzt werden?
Wenn jede Änderung ein Großprojekt mit hohem Risiko darstellt, leidet die Innovationsfähigkeit massiv. Aufwendige und riskante Prozesse erfordern selbst für kleine Änderungen, lange Testzyklen und viele Abstimmungen. Eine moderne IT-Landschaft zeichnet sich dadurch aus, dass Änderungen schnell, isoliert und ohne Abhängigkeiten umgesetzt werden können, sodass neue Funktionen in kurzer Zeit live gehen.
Selbst die technisch beste Architektur scheitert, wenn die Organisation nicht mitzieht. Auch das Führungsverständnis und die Zusammenarbeit haben einen signifikanten Einfluss auf die IT-Modernisierung. Wie agil sind Ihre Entwicklungs- und Entscheidungsprozesse? Wie gut ist das Verständnis der Businessprozesse? Welchen Digitalisierungsgrad haben die Businessprozesse und wo sind die Stellen, bei denen die KI unterstützen könnte oder sollte?
Ein klassisches, starres Wasserfallmodell oder gar Ad-hoc-Entscheidungen sorgen dafür, dass Änderungen sich lange durch die Hierarchien kämpfen müssen. Hochgradig agile Prozesse mit autonomen, interdisziplinären Teams und kurzen Iterationen schaffen hingegen Freiräume für eigenverantwortliches und unternehmerisches Handeln. Die ist ein zentraler Wert für moderne, menschenorientierte Unternehmen.
Die letzte Dimension geht auf inhärente Stabilität sowie das Risiko von Know-how-Verlusten ein. Dabei werden folgende Fragen gestellt: Wie gut sind Ihre Systeme dokumentiert? Und ist das Wissen im Team verteilt?
Wenn der Großteil des Wissens bei wenigen Schlüsselpersonen liegt und die Dokumentation lückenhaft ist, gerät der Betrieb bei Ausfällen oder Personalwechseln ins Stocken. Nur wenn Systeme umfassend und aktuell dokumentiert sind und das Wissen im Team breit verankert ist, sind die Wartbarkeit, Weiterentwicklung und damit die Zukunftsfähigkeit des Unternehmens langfristig gesichert. Ohne verlässliche Dokumentation wachsen die Wartungs- und Betriebsrisiken exponentiell.
Zudem gewinnt die Dokumentation im KI-Zeitalter eine neue strategische Bedeutung. Gut strukturierte Dokumente dienen als wertvolle Datenbasis, um KI-Systeme zu trainieren. Dadurch können KI-Systeme präzisere Antworten liefern und Teams noch effektiver unterstützen.
Eine IT-Modernisierung für KI ist eine strategische Investition, die einen klaren Business Case erfordert. Die folgenden sechs Dimensionen zeigen, dass die Herausforderungen nicht nur im Code, sondern auch in der Schnittstelle zwischen Technologie, Prozessen und Organisation liegen.
Eine realistische Einschätzung entlang dieser Dimensionen – vom Technologie-Stack bis zur Team-Agilität – ist der erste notwendige Schritt, um Bestandssysteme KI-ready zu modernisieren. Sie ermöglicht es Ihnen, den Modernisierungsbedarf zu beziffern und die Maßnahmen zu priorisieren, die sich am positivsten Einfluss auf Ihre Time-to-Market, die Zufriedenheit Ihrer Teams und den gewünschten Einsatz von KI auswirken.
Ein fundierter Blick auf den Ist-Zustand liefert Ihnen die notwendige Transparenz, um ein skeptisches Management zu überzeugen und einen nachhaltigen Fahrplan für die Transformation zu erstellen.
Die Bestandsaufnahme ist jedoch nur der Anfang: Als KI-Enabler und erfahrener Umsetzungspartner begleitet Sie iteratec über die reine Analyse hinaus. Wir entwickeln die passende Strategie und realisieren die schrittweise Modernisierung sowie die Implementierung zukunftsweisender KI-Lösungen im laufenden Betrieb. So wird aus Ihrer Vision ein messbarer Wettbewerbsvorteil.
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