KĂŒnstliche Intelligenz, Arbeit

KI muss sich rechnen

Veröffentlicht am: 27.10.2026 um 10:26 Uhr | presseportal, AD HOC NEWS
Idstein - Mit Agentic AI beginnt eine neue Phase der Automatisierung. Doch technische Möglichkeiten allein schaffen noch keinen wirtschaftlichen Nutzen.
KI muss sich rechnen - Bild: presseportal.de

KI ĂŒbernimmt im Unternehmensalltag immer anspruchsvollere Aufgaben. Mit Agentic AI geht die Entwicklung noch einen Schritt weiter: Systeme reagieren nicht mehr nur auf Anweisungen, sondern können innerhalb gesetzter Grenzen selbststĂ€ndig handeln. FĂŒr Unternehmen stellt sich damit vor allem die Frage, wo sich dieser Einsatz tatsĂ€chlich lohnt. Das gilt besonders fĂŒr das Service Management. Einzelne nachtrĂ€glich ergĂ€nzte KI-Funktionen stoßen dort schnell an Grenzen, wenn sie nicht tief mit den bestehenden Prozessen verbunden sind. Zugleich gewinnt die Frage an Gewicht, wo sensible Unternehmensdaten verarbeitet werden.

Bei der Serviceware SE ist KI deshalb von Beginn an Teil der Plattform und ihrer Prozesse. CEO und GrĂŒnder Dirk Martin spricht darĂŒber, was dieser Ansatz im Service Management verĂ€ndert und wann sich KI wirtschaftlich rechnet.

Wirtschaftlichen Nutzen statt maximalen KI-Einsatzes

Entscheidend sei nicht, möglichst viel KI einzusetzen, sondern sie dort einzusetzen, wo sie messbaren GeschĂ€ftswert schafft, so Martin. „Gerade mit Agentic AI steigen neben der Service-Effizienz auch nutzungsabhĂ€ngige Kosten. Deshalb mĂŒssen Unternehmen Nutzen und Gesamtkosten eines Anwendungsfalls betrachten und laufend prĂŒfen. KI wird damit zunehmend auch zu einer Managementaufgabe.“

Agentic AI: Vom Assistenten zum handelnden digitalen Kollegen

WĂ€hrend klassische Systeme nur auf Anweisungen reagieren, können Agentic-AI-Systeme innerhalb gesetzter Grenzen selbststĂ€ndig handeln. Im Service Management bedeutet das laut Martin: „KI wird vom Assistenten zum handelnden digitalen Kollegen“.

Agenten können Anfragen verstehen, Informationen aus verschiedenen Systemen zusammenfĂŒhren, Entscheidungen innerhalb definierter Regeln treffen und Aufgaben selbststĂ€ndig erledigen. „Workflows lassen sich zudem aus natĂŒrlicher Sprache heraus modellieren. Das beschleunigt AblĂ€ufe und entlastet Mitarbeitende von RoutinetĂ€tigkeiten.

Tiefe der Architektur statt Zahl einzelner Funktionen

Einzelne, nachtrĂ€glich ergĂ€nzte KI-Funktionen stoßen im Service Management schnell an Grenzen, wenn sie nicht tief mit den bestehenden Prozessen verbunden sind. Viele etablierte Plattformen seien vor dem heutigen KI-Zeitalter entstanden und hĂ€tten entsprechende Funktionen spĂ€ter ergĂ€nzt, so Martin.

Die Serviceware SE hat ihre neue Plattform gemeinsam mit der TU Darmstadt von Grund auf KI-nativ entwickelt. „Entscheidend ist deshalb weniger die Zahl einzelner KI-Funktionen als deren Tiefe in der Architektur“, sagt Martin. „Eine native KI unterstĂŒtzt nicht nur einzelne Schritte, sondern kann ganze Serviceprozesse intelligent steuern und kontinuierlich weiterentwickeln.“

DafĂŒr erhalte die KI etwa Zugriff auf Wissen, das in Unternehmen vielfach verstreut vorliegt, und klare Leitplanken definieren, welche Schritte sie ausfĂŒhren darf und welche nicht. Zudem lassen sich ĂŒber die Plattform die Kosten von Serviceprozessen beziffern. „Das kann in dieser Form kein anderer Mitbewerber.“

DatensouverĂ€nitĂ€t und „Made in Germany“

Mit Blick auf sensible Unternehmensdaten gewinnen DatensouverĂ€nitĂ€t, Datenschutz und regulatorische Sicherheit an Bedeutung. Die Serviceware SE ist ein deutsches Unternehmen. Entwicklung, Betrieb und Support finden in Europa statt, die Plattform wird in deutschen beziehungsweise europĂ€ischen Rechenzentren betrieben. „Wir verbinden damit KI-natives Service Management mit einem europĂ€ischen Ansatz bei Datenhaltung und digitaler SouverĂ€nitĂ€t“, sagt Martin.

Mehr Informationen ĂŒber die Serviceware SE unter: www.serviceware-se.com


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Jörg Wassink
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